A pénzügyi adatkezelés területén a megfelelő adatminőség kulcsfontosságú a vállalatok számára, mivel a hibás adatok súlyos következményekkel járhatnak. A vállalatoknak nemcsak a pénzügyi teljesítményüket kell figyelemmel kísérniük, hanem az adatok integritását és minőségét is, hogy elkerüljék az olyan kockázatokat, mint a pénzmosás vagy a hírnév csökkenése. Az adatok hibái növelhetik a költségeket, megnövelhetik a munkavállalók terhelését, és még rendszerek leállását is okozhatják, amelyek hatással vannak a vállalat működésére és a dolgozók produktivitására. Mindez nemcsak közvetlen költségeket, hanem elmaradt lehetőségeket és elveszett nyereséget is eredményezhet.

Az adatminőség és az adatintegritás szoros összefüggésben állnak, de míg az adatintegritás a teljes adatkezelési folyamat biztonságára és hibamentességére fókuszál, addig az adatminőség inkább arra összpontosít, hogy az adatok mennyire megfelelnek a felhasználói igényeknek, és milyen hatékonysággal segítik a döntéshozatali folyamatokat. Ha egy bank példáját nézzük, ahol az adatintegritás problémája pénzmosási botrányhoz vezetett, akkor világosan látható, hogy a megnövekedett költségek, az ügyfelek bizalmának elvesztése és a vállalat hírnevének sérülése hogyan befolyásolja a pénzügyi teljesítményt. Az ilyen problémák kezelésére és a bizalom helyreállítására a vállalatnak hatékony helyreállítási tervet kellett kidolgoznia, amely új folyamatok és eljárások bevezetésével segített.

Amikor a pénzügyi adatokat értékeljük, az alábbi főbb minőségi mutatókat kell figyelembe venni:

Pontosság
Ez a mutató az adatok megbízhatóságát méri, vagyis azt, hogy az adatok mennyire tükrözik a valóságot. Egy banki kivonat vagy egy számla például egy ismert igazoló forrást jelenthet, amelyhez az adatokat viszonyíthatjuk. A pontos adatok lehetővé teszik, hogy a vállalatok vezetői megalapozott döntéseket hozzanak, mivel az ilyen információkra lehet támaszkodni a jövőbeni stratégiák meghatározásában.

Teljesség
Ez a mutató azt méri, hogy a pénzügyi adatok tartalmazzák-e az összes szükséges információt. A teljességet biztosíthatjuk például úgy, hogy egy számlázó rendszerben ellenőrizzük, hogy minden egyes számla szerepel-e az adatbázisban. A nem teljes adatbázisok téves következtetésekhez vezethetnek, ezért fontos, hogy a szükséges adatok mindegyike be legyen vezetve a rendszerbe. A relációs adatbázis-kezelő rendszerek, mint a PostgreSQL, segíthetnek a teljesség biztosításában azáltal, hogy olyan kényszereket alkalmaznak, mint a NOT NULL vagy a külső kulcsok, amelyek biztosítják, hogy az adatbejegyzések teljesek és érvényesek.

Konzisztencia

A konzisztencia azt méri, hogy az adatok hogyan viszonyulnak egymáshoz különböző rendszerekben és adatbázisokban. Ha például egy szervezet több különböző könyvelési rendszert használ, fontos ellenőrizni, hogy az adatok egyeznek-e az egyes rendszerek között. A hibás formázás, például a névjegyek eltérő bejegyzései vagy a pénznemek különböző megjelenítései szintén konzisztencia problémákat okozhatnak.

Időbeli relevancia
Ez a mutató azt értékeli, hogy az adatok mennyire aktuálisak és relevánsak. A pénzügyi jelentéseket rendszeresen kell frissíteni, hogy a legújabb információk alapján lehessen döntéseket hozni. Ha például egy év végi mérleggel dolgozunk, az nem feltétlenül ad pontos képet a vállalat jelenlegi pénzügyi helyzetéről, míg a legutóbb frissített adatok már értékesebbek lehetnek a döntéshozatal során.

Érvényesség

Ez a mutató azt méri, hogy az adatok megfelelnek-e a vállalati irányelveknek vagy szabványoknak. A példák közé tartozhat a számlázási szabályoknak való megfelelés ellenőrzése vagy annak biztosítása, hogy az adatok a helyes formátumban szerepelnek az adatbázisokban. Az adatok érvényességét a vállalati szabályoknak való megfelelés biztosítja, amely lehetővé teszi a pénzügyi tranzakciók érvényes és megbízható kezelését.

Miután tisztában vagyunk a pénzügyi adatok minőségét befolyásoló mutatókkal, fontos, hogy folyamatosan monitorozzuk ezeket a mutatókat. A vállalatoknak célszerű rendszeres adatellenőrzéseket végezniük, manuális vagy automatizált adatminőség-ellenőrzési technikák alkalmazásával, hogy biztosítsák az adatok megbízhatóságát és helyességét. Az adatminőség nyomon követése kulcsfontosságú ahhoz, hogy a pénzügyi döntéshozatali folyamatok megalapozottak és hatékonyak legyenek.

Az adatprofilozás egy másik fontos lépés az adatminőség biztosításában, amely magában foglalja az adatok összetételének és kapcsolataik vizsgálatát. A következő fejezetekben részletesebben is bemutatjuk az adatprofilozás eszközeit és a vállalati intelligencia (BI) rendszerekben alkalmazott módszereket, amelyek segítenek az adatok alapos elemzésében.

Hogyan kezeljük a kapcsolati tulajdonságokat az adatok integritásának javítására a Power BI és Tableau használatával?

A kapcsolatokat kezelve az adatmodellekben a helyes adatkapcsolatok kulcsfontosságúak a pontos elemzések és számítások elvégzéséhez. Amikor egy kapcsolatot kijelölünk, annak tulajdonságai megjelennek a jobb oldali "Properties" panelen. Az alábbi lépések során a kapcsolat szerkesztője nyílik meg, amely előnézetet biztosít a kapcsolódó táblák számára. Azonban az alapvető lépés, hogy megfelelően címkézzük meg az oszlopokat és egységes adatokat használjunk, hiszen ezek alapozzák meg a további analízisek helyességét.

A kapcsolat létrehozása során, például a Sales_Manager oszlop használatával, Power BI automatikusan helyesen kapcsolja össze a két táblát egy "many-to-one" (sok-egy) kapcsolattal. Az ilyen kapcsolatok segítenek abban, hogy később vizualizálni vagy számításokat végezni tudjunk a régiók eladott mennyisége alapján, vagy például a Product_ID oszlop alapján számítsuk ki a teljes bevételt, költséget, bruttó nyereséget vagy nyereség százalékot.

Fontos megjegyezni, hogy ha a kapcsolatok nem megfelelően vannak definiálva az adatmodellekben, akkor az adatok elemzése és a kívánt számítások megbízhatósága sérülhet. Az alapvető tulajdonságok beállítása tehát alapot ad az adatminőség javításához, és biztosítja a megbízható analízisek és kalkulációk lehetőségét.

Ez különösen fontos akkor, amikor az adatok integritásának javítása érdekében megfelelő kapcsolatokat kell kialakítani. Az oszlopok és rekordok kapcsolódása az adatbázisokban segít az olyan műveletek elvégzésében, mint az összekapcsolások (joins), amelyek elengedhetetlenek az adatkezelésben.

Amikor a Power BI-t használjuk, egy másik alapvető feladat az adatok érvényesítése. Az érvényesítés különösen akkor hasznos, ha nagy pénzügyi adatállományokkal dolgozunk, ahol előfordulhatnak hibás vagy pontatlan adatok. Ilyen esetekben egy bizonyos hibaszázalék megengedése is szükséges lehet, mivel az adatok tisztítása rendkívül időigényes lehet. Azonban az adatfeldolgozás során felmerülő outlierek és hibák gyakran hátráltatják az elemzést és a jelentéskészítést, ezért minden esetben fontos, hogy előre meghatározzuk az oszlopok és rekordok érvényességi küszöbeit.

A pénzügyi adatoknál jellemző, hogy az adatok meghatározott mértékű hibaszázaléka elfér, de a tisztítási folyamatok automatizálása nélkül az adatok elemzése jelentős problémákba ütközhet. A BI eszközök, mint a Tableau, rendelkeznek olyan funkciókkal, amelyek lehetővé teszik az adatok automatikus validálását. Ilyen például a Tableau Prep, amely a megfelelő adatellenőrzést és tisztítást segíti elő a különböző adatforrások összehangolásával. Az érvényesítés egyik példája, amikor a "Suburb" oszlopot ellenőrizzük egy adott referencialista segítségével.

A Tableau Prep segítségével könnyen beállítható, hogy mely értékek tekinthetők helyesnek és melyek nem, akár egyedi, akár előre definiált adatellenőrzési szabályok alapján. Az érvénytelen adatokat piros felkiáltójelként jelöli a rendszer, amelyeket aztán manuálisan is ki lehet javítani, vagy automatikusan csoportosítani, kizárni, vagy nullával helyettesíteni. Ez a módszer különösen hasznos a nagy adatállományok gyors ellenőrzésében, ahol a manuális felülvizsgálat nem lenne praktikus.

Mivel az adatminőség biztosítása szoros kapcsolatban áll az üzleti intelligencia (BI) eszközök helyes használatával, a tiszta, validált adatok segítenek a megbízhatóbb jelentések és döntéstámogatási rendszerek kialakításában. Az alapvető adatok tisztítása és validálása tehát elengedhetetlen része az adatok kezelésének, és nélkülözhetetlen ahhoz, hogy az üzleti elemzések pontosak és megbízhatóak legyenek.

Miért és hogyan manipulálnak a cégek pénzügyi jelentéseikkel? A csalások leggyakoribb okai és hatásaik

A csalások és manipulációk a pénzügyi jelentésekben számos cégnél előfordulnak, és bár a jogi és etikai normák világosan előírják az ilyen gyakorlatok elkerülését, mégis sokszor előfordul, hogy a vállalatok pénzügyi helyzetüket rossz fényben tüntetik fel, vagy éppen valóságtól elrugaszkodott eredményekkel próbálnak hatni a részvényesek és befektetők döntéseire. Az Egyesült Államokban az SEC (Börsenfelügyeleti Bizottság) és az Egyesült Királyságban az FCA (Pénzügyi Felügyeleti Hatóság) által végzett elemzések számos különböző okot azonosítanak, amelyek miatt egyes vállalatok és vezetők hajlamosak csalásra. Ezen okok megértése és a manipulációk hatásainak felismerése kulcsfontosságú mind a befektetők, mind a szabályozó hatóságok számára.

Az egyik leggyakoribb ok, amiért a cégek csalásra vetemednek, az a pénzügyi előrejelzések teljesítése. Az elvárt eredmények teljesítése gyakran szoros összefüggésben van a vállalat pénzügyi stabilitásával és a vezetőség hatékonyságával, amelyet az érintettek, így a befektetők is, nagyra értékelnek. Az a nyomás, hogy elérjék vagy meghaladják az elvárt célokat, számos esetben csalásra csábítja a cégek vezetőit. A bevételek manipulálásával, a költségek eltúlozásával vagy a kötelezettségek elhallgatásával a vállalatok úgy tűnhetnek, hogy pénzügyileg stabilak, miközben valójában nem képesek teljesíteni a valós pénzügyi kötelezettségeiket.

Egy másik gyakori motiváció a részvényárfolyamok mesterséges növelése. A részvényárfolyamok emelésére tett kísérletek nemcsak a vállalat piaci helyzetének javítására irányulnak, hanem a részvényesek vagyonának növelésére is. Ezt gyakran a pénzügyi jelentések manipulálásával próbálják elérni. A hamisított vagy manipulált pénzügyi jelentések, amelyek jobbnak tüntetik fel a valóságot, félrevezethetik a befektetőket, akik így nem észlelik a cég valós pénzügyi állapotát.

Azonban nemcsak a növekvő részvényárfolyamok iránti vágy, hanem a vállalatok pénzügyi nehézségeinek elrejtése is vezethet csaláshoz. A vállalatok gyakran próbálják elkerülni, hogy a piacon nyilvánvalóvá váljon a pénzügyi problémáik, hiszen a részvények értékének csökkenése káros hatással lehet a cégre és a vezetőség reputációjára. Ezen manipulációk célja, hogy ideiglenesen elrejtse a valós pénzügyi helyzetet, és fenntartja a látszólagos stabilitást, amíg el nem jön a csőd ideje. A bevételek növelése, a kötelezettségek nem könyvelése, vagy a kiadások nem megfelelő kapitalizálása mind olyan technikák, amelyekkel a cégek átmenetileg javíthatják a pénzügyi mutatóikat, de ezek hosszú távon nem fenntarthatóak.

A csalás másik oka a vállalatok jövőbeni befektetéseinek vagy hitelezési lehetőségeinek biztosítása. A csalás célja ilyenkor az, hogy a vállalatot pénzügyileg erősnek tüntesse fel, hogy vonzóbbá váljon a potenciális befektetők és hitelezők számára. A vállalatok vezetői gyakran manipulálják a pénzügyi jelentéseket, hogy megfeleljenek a pénzügyi kötelezettségvállalásokat rögzítő szerződéseknek, vagy hogy megfelelő hitelminősítést biztosítsanak a vállalatnak.

A vezetői kompenzáció növelése szintén motiválhatja a csalást. A pénzügyi eredmények javítása gyakran vezet a teljesítmény alapú prémiumokhoz és jutalékokhoz, amelyeket a vezetőség a vállalat sikerességére épít. A csalás tehát nemcsak pénzügyi előnyöket hozhat, hanem a vezetők személyes érdekeit is szolgálja.

A csalás formái sokfélék lehetnek, és bár a kockázatokat nem lehet teljes mértékben kiküszöbölni, a leggyakoribb manipulációk közé tartozik a kitalált bevételek elszámolása, a kiadások nem megfelelő kapitalizálása és a kötelezettségek, adósságok félrevezető bemutatása.

A kitalált bevételek manipulálása az egyik legismertebb és legelterjedtebb módszer. A vállalatok gyakran úgy próbálnak növelni a bevételeken, hogy olyan tranzakciókat könyvelnek el, amelyek valójában nem történtek meg. A COSO 1998-2007 közötti időszakra vonatkozó tanulmánya alapján a vállalatok 61%-a a bevételek helytelen elismerésével követett el csalást, míg 51%-uk az eszközök túlértékelésével vagy a kiadások kapitalizálásával. Egy híres esetben a vállalatok több milliárd dollárt manipuláltak a bevételek növelése érdekében, miközben a valóságban nem voltak képesek elérni az elvárt növekedést.

A nem megfelelő kapitalizálás is gyakran előforduló manipulációs forma. Egyes cégek nem megfelelően könyvelik el a működési költségeket, hanem eszközként könyvelik el azokat, ezzel mesterségesen növelve az eszközök értékét. A cél az, hogy a költségek kisebbnek tűnjenek, miközben a vállalat pénzügyi helyzete valójában romlik.

A kötelezettségek és adósságok félrevezető bemutatása szintén gyakori, amikor a vállalatok olyan módszereket alkalmaznak, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy csökkentsék az adósságaikat a mérlegükben, ezzel javítva a pénzügyi mutatóikat. Egyes cégek például olyan pénzügyi eszközöket alkalmaztak, mint a Repo 105, hogy ideiglenesen eltávolítsák a tartozásokat a mérlegükből, így csökkentve az adósságok arányát és javítva a cég pénzügyi helyzetét.

A pénzügyi jelentések manipulálása súlyos következményekkel járhat a vállalatokra nézve. Az ilyen típusú csalások nemcsak a cég hitelességét és pénzügyi stabilitását veszélyeztetik, hanem komoly jogi következményekkel is járhatnak, amelyek akár a vállalat teljes összeomlásához is vezethetnek. A befektetők és elemzők számára kulcsfontosságú, hogy alaposan megértsék a pénzügyi jelentéseket, és észrevegyék az esetleges manipulációkat, hogy elkerüljék a pénzügyi veszteségeket.

Hogyan befolyásolja az adatok integritása a pénzügyi előrejelzéseket és a vállalati döntéshozatalt?

A pénzügyi jelentések célja, hogy a vállalatok számára világos képet adjanak a pénzmozgásokról és az üzleti tevékenységek pénzügyi hatásairól. A pénzforgalmi kimutatás (cash flow statement) alapvető szerepet játszik ezen jelentések között, mivel bemutatja a pénzmozgások változását egy adott időszak alatt. A pénzforgalmi kimutatást kétféle módon lehet elkészíteni: közvetlen vagy közvetett módszerrel. A közvetlen módszer a működési tevékenységekből származó bejövő és kimenő pénzáramlásokat részletezi, míg a közvetett módszer a nettó jövedelem alapján végzi el az igazításokat a pénzforgalom változásainak megjelenítésére.

A közvetett módszernél például a nettó jövedelem kiindulópontként szolgál, majd a működési tevékenységek pénzforgalmának változásait hozzáigazítják. A kimutatás tartalmazza a befektetési tevékenységekből származó pénzáramlásokat is, mint például a tőkeberuházások vagy eszközök értékesítése, valamint a finanszírozási tevékenységekből származó pénzáramlásokat, mint az adósság kibocsátásából származó bevétel vagy osztalékfizetések.

A pénzügyi kimutatásokon kívül a vállalatok belső jelentéseket is készítenek, melyeket az adott cég igényeihez igazítanak. Az ilyen jelentések segítenek biztosítani, hogy a szükséges ellenőrzéseket és elemzéseket megfelelően végezzék el, különösen, ha a vállalat pénzügyi adatai kritikus fontosságúak.

A pénzügyi tervezés egyik kulcseleme a költségvetés-készítés, amely a várható bevételek és kiadások előrejelzését jelenti. A költségvetés készítése során elengedhetetlen, hogy az adatok pontosak legyenek, mivel a hibás adatok komoly problémákat okozhatnak a pénzügyi tervekkel kapcsolatban. Például, ha a bérszámfejtés egyik dolgozója egy "képzeletbeli" munkavállalót hoz létre, aki nem létezik, de az ő bérét kifizetik, akkor az adatok integritása sérülhet, és egy költségvetési átvizsgálás segíthet felfedni az ilyen típusú csalásokat.

Az előrejelzés is egy fontos pénzügyi eszköz, amely a múltbeli teljesítmény és más releváns adatok alapján próbálja megjósolni a jövőbeli pénzügyi kimeneteleket. A pontos előrejelzéshez alapvetően szükség van a megbízható és pontos adatokra, különben az előrejelzések tévesek lesznek. A COVID-19 világjárvány idején sok vállalat cash flow előrejelzéseket készített, hogy felmérje, mennyi pénzre lesz szüksége az üzlet fenntartásához, különösen, ha a dolgok nem a tervek szerint alakulnak. Az ilyen előrejelzések alapjául szolgáló adatok megbízhatósága tehát kulcsfontosságú, hiszen ezek határozzák meg, hogy a vállalat képes lesz-e a szükséges beruházások finanszírozására.

A példában szereplő eset alapján, amikor egy vállalat 200 000 USD-t szeretne beruházni egy ingatlan fejlesztésére, hogy hosszú távon profitot termeljen, a vállalatnak biztosítania kell, hogy rendelkezik a szükséges pénzügyi tartalékokkal. Ha az adatok nem pontosak, és például egy termék (B) bevételét hibásan rögzítik, akkor az előrejelzés hibásan fogja jelezni, hogy mennyi pénzt kell kölcsönözni vagy tőkét emelni a beruházás fedezésére. A hibák hatása a jövőbeli pénzforgalomra tehát olyan láncreakciókat indíthat el, amelyek végső soron rossz döntéseket eredményezhetnek.

A pénzügyi előrejelzésekhez kapcsolódóan egyre többen alkalmaznak mesterséges intelligenciát és gépi tanulást. Azonban ezen eszközök hasznossága is csak akkor biztosítható, ha a felhasznált adatok megbízhatóak és pontosak. A gépi tanulás előrejelzéskor, hasonlóan a manuális előrejelzésekhez, nem ad eredményt, ha az alapadatok nem felelnek meg a valóságnak.

A vállalatok számára az eszközök értékcsökkenése is egy fontos pénzügyi tétel, amelyet figyelembe kell venniük a pénzügyi kimutatásaikban. Az értékcsökkenés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy pontosabban tükrözzék az eszközök használatával kapcsolatos költségeket, nemcsak a beszerzéskor, hanem a hasznos élettartamuk alatt is. Az értékcsökkenés helyes kiszámítása alapvető fontosságú, mivel ha a vállalat tévesen számítja ki az eszköz értékcsökkenését, az hatással lehet a vállalat pénzügyi helyzetére, és hosszú távon torzíthatja a pénzügyi kimutatásokat.

A változó költségek és a fix költségek megértése szintén alapvető a pénzügyi irányításban. A változó költségek a termelés vagy értékesítés mennyiségével arányosan változnak, míg a fix költségek nem függenek a termelés vagy értékesítés volumenétől. A vállalatok számára elengedhetetlen, hogy jól megértsék e költségek közötti különbséget, mivel ez segít a költségek hatékony kezelésében és a nyereségesség fenntartásában.

A pénzügyi tervezés során minden apró adatnak kulcsszerepe van. A hibás adatok, a pontatlan számítások és a nem megfelelő előrejelzések olyan láncreakciókat indíthatnak el, amelyek komolyan befolyásolják a vállalat pénzügyi helyzetét, és súlyosan károsíthatják a hosszú távú stratégiai döntéseket. A pénzügyi integritás biztosítása, amely magában foglalja az adatok helyességét és megbízhatóságát, alapvető fontosságú minden vállalkozás számára, hogy elkerülje a pénzügyi problémákat és biztosítsa a fenntartható növekedést.

Hogyan szervezzük meg érveinket és ütköztessük őket hatékonyan?
Hogyan működnek és milyen előnyökkel járnak a hibrid levegőmotorok a fenntartható közlekedésben?
Miért és hogyan omlott össze Trump körüli populista mozgalom?
Hogyan csökkenthetjük a víz- és energiafogyasztást otthonunkban?