https://www.datapuzzle.pl

Menu
Poproś o ofertę
Usługi

Zakres działalności

Analiza danych

Eksploracja i pozyskiwanie danych

Analiza danych zawsze jest poprzedzona pozyskaniem ich i eksploracją.
W większości przypadków takie działanie zajmuje sporo czasu i jest poprzedzone określonymi działaniami w zależności od źródła  pozyskiwanych zasobów. Dane z baz danych często są w postaci plików z rozszerzeniem ‘csv’ lub ‘txt’ można je szybko i bezproblemowo zaimportować, natomiast dane z powszechnie znanego Internetu czyli stron www, należy pozyskiwać za pomocą API (interfejs programowania aplikacji), jeżeli dany serwis udostępnia taką możliwość, albo bezpośrednio ze stron/serwisów internetowych skrapując określone zasoby. ‘Web scrapping’ to pracochłonny process i niestabilny kanał pozyskiwania informacji, ponieważ czesto zdarza się, że strony internetowe nie są statyczne i podlegają modyfikacji wg potrzeb właściciela albo ewentualnej przebudowie aby nadążyć z postępem czasu.

Analiza i przetwarzanie danych

Przed analizą danych należy zrozumieć co dane zawieraj, z jakimi typami i informacjami będziemy pracowali. Zrozumienie danych
i poszukanie zależności to wstęp do zasadniczej analizy danych. Przetwarzanie danych polega na upewnieniu się co przedstawiają określone dane oraz jakie informacje prezentują, często możemy trafić na zmanipulowane dane, które służą określonym celom.
Prócz tego dobrze jest sprawdzić czy zakres danych i jakość odpowiada naszym potrzebom. Czasami warto sięgnąć do takich narzędzia jak ‘google analytics’, aby porównać dane z ogólnie publikowanymi trendami. Najczęstszym błędem analityka danych jest nieodpowiednie użycie danych oraz przetworzenie ich w błędnym kierunku. Jeżeli chcemy mieć pewność co do rzetelności danych
z jakimi pracujemy powinniśmy mieć wiedzę z określonej dziedziny zwanej z j. angielskiego 'domain expertise’, aby w pełni zrozumieć dane. W kolejnym kroku należy sprawdzić czy dane nie zawierają odstających od ogólnego zbioru tzw. przypadków skrajnych ’outliers’ czy błędów powstałych podczas pomiaru lub gromadzenia ich. Odstające przypadki zmieniają sens danych zniekształcając całościowy obraz. Po pozbyciu się tych przypadków, można przystąpić do uzupełnienia braków w określonych seriach danych, używając tzw. metod 'fill’ aby w ostatecznym kształcie otrzymać reprezentatywna populacje. Takie ostateczne dane mogą posłużyć do dalszej analizy naukowej danych z której będzie można wyciągnąć próbkę do testowania i zbudowania hipotez oraz wniosków dla klienta.

Modyfikacja

Posiadając szeroki i pełen obraz danych należy je zmodyfikować, czyli w taki sposób przekształcić je (uwaga nie modyfikujemy istoty danych ale układ i ‘obraz’ czytania danych), aby w kolejnym kroku łatwo i zrozumiale uwzględniając zależności przedstawić klientowi. Często na tym etapie musimy wrócić ponownie do analizy danych i kolejnego ‘testowania’ zawartości danych, aby ostateczny produkt był wartością dla odbiorcy i móc przedstawić zwizualizowane dane klientowi w zrozumiałej formie. Należy przy tym pamiętać, że klient nie koniecznie musi rozumiec znaczenie pewnych miar i trzeba uprościć przekaz tak, aby odzwierciedlał zanaczenie i sens.

Wizualizacja

Czytanie zbiorów danych w postaci tabel czyli 'data framework’ jest trudne i czasochłonne. Mozna łatwo zgubić znaczenie oraz niedostrzec zalezności danych miedzy sobą. Pomocna w tym jest wizualizacja danych. Do tego celu używa się odpowiednich wykresów oraz tabel przestawnych pokazujący obraz tych danych w przystepny sposób. Wnioski jakie się nasuwają odbiorcy powinny być łatwe w zrozumieniu. Pisanie o korelacji jednych zmienny z drugimi, oraz zależności zmiennych wyjsciowych od wejsciowych nie zawsze będzie zrozumiale. Pamietaj o prostocie w przekazie aby pokazać wpływ jednych danych na drugie (wnioskować z zależności w prawidłowym kierunku).
Wizualizując dane musimy odpowiedzieć na zadane przez odbiorcę pytania. Postawienie hipotezy oraz potwierdzenie jej i udowodnienie poprzez dane odbiorcę jest łatwą w zrozumieniu formą. W praktyce na tym etapie prezentuje się wiele hipotez i zależności oraz wpływu jednych danych na drugie. Ostateczną odpowiedzią na pytania jest ‘raport’, który w całości odpowiada na pytania i może być przydatny do postawienia bardziej biznesowych hipotez w celu realizacji zamiarów czy przewidywań co do przyszłości.

Programowanie

Bezpośrednim narzędziem w procesie wspierania analizy danych jest programowanie, które realizuje określone zadania i pomaga szybko wykonać skomplikowany zakres czynności. Najbardziej spektakularnym efektem programowania jest automatyzacja powtarzalnych zadań. Eliminujemy w ten sposób tzw. 'białka w procesie’ przetwarzania informacji. Kod źródłowy może być w teorii napisany w każdym języku programowania, ale czesto wybiera sie język, który najlepiej odpowiada swym zastosowaniem i jest najłatwiejszym, nie gubiąć przy okazji istoty danych. Wybór zależy zwykle od środowiska w którym pracuje programista uwzględniając zasoby i potrzeb klienta.

Ponizej fragmenty kilku kodów w językach, które używam. To są przykłady dla potrzeb informacyjnych.

Visual Basic for Application

Analiza zakresu danych i dodanie wymaganych informacji w zależności od zawartości pierwotnych danych. Kod przygotowuje dane o płatnościach w celu pobrania danych do tabeli przestawnej.

Sub PAYMENT_RUN_S_1_Trade()
Dim R_GBP_PLN As Double,Dim R_EUR_PLN As Double, Dim R_USD_PLN As Double,
Dim R_USD_GBP As Double, Dim R_EUR_GBP As Double, Dim aktualny As String,
Dim baza As String
Application.Calculation = xlCalculationManual
Range("P3:AA1000").Select
Selection.ClearContents
 
R_GBP_PLN = Range("AE2"), R_EUR_PLN = Range("AF2"), R_USD_PLN = Range("AG2"),
R_USD_GBP = Range("AH2"), R_EUR_GBP = Range("AI2"), koniec = Range("r2")
Status = Range("R1")
aktualny = "ZAINIC_TR"
baza = "Trade"
zakres_checker = Sheets(aktualny).Range("R2")
zakres_dane = Sheets(baza).Range("F1")
Range("p3") = "From_GP_Acc", Range("q3") = "To_Benficiary_Acc"Range("r3") = "Negative for CF"
Range("s3") = "Curr", Range("t3") = "Benficjent_mBank", Range("u3") = "Details of payment"
Range("v3") = "Acc_Trade", Range("w3") = "Beneficjent_Trade", Range("x3") = "Amount in GBP"
Range("y3") = "Value_date", Range("z3") = "Acc_test", Range("aa3") = "Amount in Curr"
' Main IF
For i = 4 To koniec
    If Cells(i, 6) = Status Then
        Cells(i, 16) = Cells(i, 12)
        Cells(i, 17) = "PL" & Cells(i, 4)
        Cells(i, 17).Select
        Cells(i, 18) = Cells(i, 9) * -1
        Cells(i, 27) = Cells(i, 9) + 1 - 1
        Cells(i, 19) = Cells(i, 10)
        Cells(i, 20) = Cells(i, 8)
        Cells(i, 21) = Cells(i, 13)
        Cells(i, 25) = Cells(i, 2)
        If Cells(i, 19) = "PLN" Then
            Cells(i, 24) = Cells(i, 27) / R_GBP_PLN
        End If
        If Cells(i, 19) = "GBP" Then
                Cells(i, 24) = Cells(i, 27)
        End If
        If Cells(i, 19) = "EUR" Then
                Cells(i, 24) = Cells(i, 27) * R_EUR_GBP
        End If
        If Cells(i, 19) = "USD" Then
                Cells(i, 24) = Cells(i, 27) * R_USD_GBP
        End If
        For k = 4 To zakres_dane Step 1 
            If Sheets(aktualny).Cells(i, 17) = Left(Sheets(baza).Cells(k, 4), 28) Then '
                Sheets(aktualny).Cells(i, 22) = Left(Sheets(baza).Cells(k, 4), 28) '
                Sheets(aktualny).Cells(i, 23) = Sheets(baza).Cells(k, 5) '
                If Cells(i, 22) = Cells(i, 17) Then
                   Cells(i, 26) = "Account correct"
                Else
                   Cells(i, 26) = "acc != acc"
                End If
                Exit For
            End If
        Next k
    End If
Next i
Range("p3").Select
Application.Calculation = xlCalculationAutomatic
    Range("P3:AA1000").Select
    Selection.AutoFilter
End Sub

Fragment kodu przygotowujący Rzis oraz Bilansu w oparciu o zestawienia obrotów i sald, tzw. 'obrotówka’ spólki za dany okres.

Sub Report()
Dim ostatniwiersz As Double, Dim ark As String, Dim OBNW As Double,
Dim OBNM As Double, Dim konto_BDO_3 As String, Dim konto_BDO_4 As String,
ark = InputBox("PODaj arkusz ", "Miesiac", "P_12")
Columns("I:T").Select
Selection.ClearContents
Range("i7") = "Check Salda", Range("j7") = "To Master_obroty", Range("k7") = "To Master_saldo !!!", 
Range("l7") = "Check_ACT-PAS_P&L", Range("m7") = "Account", Range("n7") = "Acc_WN", Range("o7") = "Acc_MA"
Range("p7") = "Balance", Range("q7") = "Balance_WN", Range("r7") = "Balance_MA"

Application.Calculation = xlCalculationManual
ostatniwiersz = Cells(8, 1).CurrentRegion.Rows.Count + 6
For i = 8 To ostatniwiersz
If Cells(i, 1) <> „” Then
If Left(Cells(i, 1), 3) = „400” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „401” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „402” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „403” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „404” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „405” Or _
Left(Cells(i, 1), 3) = „406” Then
Cells(i, 12) = „P&L_Operating costs”
End If

 
Select Case acc
        Case Is = "200"
            If Cells(i, 16) > 0 Then
                Cells(i, 14) = Cells(i, 13)
                Cells(i, 17) = Cells(i, 16)
                Cells(i, 12) = "ACT_N_Q"
            Else
                Cells(i, 15) = Cells(i, 13)
                Cells(i, 18) = Cells(i, 16)
                Cells(i, 12) = "PAS_O_R"
            End If        
        Case Is = "261"
            If Cells(i, 16) > 0 Then
                Cells(i, 14) = Cells(i, 13)
                Cells(i, 17) = Cells(i, 16)
                Cells(i, 12) = "ACT_N_Q"
            Else
                Cells(i, 15) = Cells(i, 13)
                Cells(i, 18) = Cells(i, 16)
                Cells(i, 12) = "PAS_O_R"
            End If
    End Select
Next i
Application.Calculation = xlCalculationAutomatic
End Sub

Kod wysyłający wiadomość e-mail używając przykładowego formatu wiadomości.

Sub OCF_var_analiza()
'Dim msg As String
Set msg = Application.CreateItemFromTemplate("C:\Users\nazwa\AppData\Roaming\Microsoft\Templates\wiadomosc_1.oft")
msg.Display
End Sub

Python

Kod importujący dane z pliku csv i po sprawdzeniu warunków zawartości pliku przygotowuje raport zarejestrowanego czasu pracy pracownika za zadany okres, zapisując rezultat analizy w postaci raportu koncowego (wg wymagań klienta) w osobnym pliku csv. 

import pandas as pd, numpy as np, seaborn as sns
from reportlab.pdfgen import canvas
plik = '20220610143141_AuthTS'
pat_now = r'C:\Users\name\Downloads/'+ plik +'.csv'
new_name = ["Timesheet_ID","CC","Week_Ending","Worker","Job", "Status","Rate","Units","Podstawa",
"Hr_Day","Supervisor", "Inv_No.","Client_Cand_Ref","Hiring_Man","Unit","Cost_Code", "Supplier",
"Business","Charge","Division","Benefit_Gr_Code", "Invoice_Date","Location","Tax_Rate","Client_Tax",
"Supplier_Tax","Total_Charge","Expenses","Job_Category","Authoriser_Comments"]
wybrane = [0,1,2,3,4,6,7,8,9,10,13,14,16,17,18,20,22] 
wybrane_2 = [0,1,2,3,6,7,8,16,18] 
 
df = pd.read_csv(pat_now, sep = ',', index_col=False, names=new_name, usecols=wybrane_2)
df = df[2:] 
Dostawca = "nazwa"
czas = ['08 May 2022 00:00', '15 May 2022 00:00', '22 May 2022 00:00', '29 May 2022 00:00', '05 Jun 2022 00:00']
T1,T2,T3,T4,T5 = czas[0],czas[1],czas[2],czas[3],czas[4]
zakres = [T1,T2,T3,T4,T5]
mies = T2[3:11]
df['Charge']=df.Charge.astype(float)
df['Units']=df.Units.astype(float)
df['Rate']=df.Rate.astype(float)
df.insert(3,'EW_Date', pd.to_datetime(df['Week_Ending'].str.slice(0,11)))
wynik_z = df[(df.Week_Ending.isin(zakres) & (df['Supplier'] == Dostawca))]_
.sort_values(by=['Worker','Podstawa','EW_Date'],axis=0, ascending=True)
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
w_grupped= wynik_z.groupby(['Worker','CC','Podstawa']).agg({'Charge':'sum','Units':'sum','Rate':'mean'})
.
.
.
dekret = pd.pivot_table(data = w_grupped, index=['CC'],values='Charge') 
pat_out = r"C:\katalog\05\2022\reports/" + Dostawca +'_'+ mies + ".xlsx"
 
w_grupped.to_excel(pat_out, sheet_name =Dostawca,index=True)

 

Kod łączący dwie tabele z dwóch różnych plików xls.

import pandas as pd
excel_1 = 'KK_1.xlsx'
excel_2 = 'KK_2.xlsx'
df_1 = pd.read_excel(excel_1)
df_2 = pd.read_excel(excel_2)
merge = pd.merge(df_1, df_2, how="cross" ,on="Row_Labels")
merge.to_excel("wynik.xlsx")

Kod porównujący przepływy Cash Flow i łączący dane do jednej tabeli różnice na poszczególnych przepływach.

import pandas as pd numpy as np
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format   
plik = 'Wxx_ACT_08062022' wybrane =[0,1,2,3, 13] # wybrane kolumny
kol_name = ['DATE', 'AMOUNT_A', 'CURRENCY','Category_ID', 'Amount_Description', 'Comment', 
'Underlying', 'Project', 'Counterparty', 'Portfolio', 'FX_Rate', 'Probability', 'GL_account', 'Client']
pat_now = r'C:/Folder/08/02_STCF/2022/To_5/'+ plik +'_Poland_CF.csv'
df_1 = pd.read_csv(pat_now, sep = ',',index_col=False, names=kol_name, usecols=wybrane )
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format   
 
plik ='Wxx_FCST_01062022' 
wybrane = [0,1,2,3, 13] # wybrane kolumny
kol_name = ['DATE', 'AMOUNT_F', 'CURRENCY', 'Category_ID','Amount_Description', 'Comment', 'Underlying', 
'Project','Counterparty', 'Portfolio', 'FX_Rate', 'Probability', 'GL_account', 'Client']
pat_before = r'C:/Folder/08/02_STCF/2022/To_5/'+ plik +'_Poland_CF.csv'
df_2 = pd.read_csv(pat_before, sep = ',',index_col=False, names=kol_name, usecols=wybrane )
df_w1= df_1.loc[((pd.to_datetime(df_1['DATE'],format='%d.%m.%Y') >= data_f) & 
(pd.to_datetime(df_1['DATE'],format='%d.%m.%Y') <= data_t) \ & (df_1['AMOUNT_A'] != kwota) & 
(df_1['Category_ID'] == kat))].sort_values(by='DATE',axis=0, ascending=True) #, kind='quicksort')   
df_w1
df_w2= df_2.loc[((pd.to_datetime(df_2['DATE'],format='%d.%m.%Y') >= data_f) & 
(pd.to_datetime(df_2['DATE'],format='%d.%m.%Y') <= data_t) \ & (df_2['AMOUNT_F'] != kwota) & 
(df_2['Category_ID'] == kat))].sort_values(by=['DATE'],axis=0, ascending=True)
wynik_outer_merge = pd.merge(left=df_w2, right=df_w1, how='outer', on=['DATE_2','CURRENCY'])
wynik_outer_merge['AMOUNT_A']= wynik_outer_merge['AMOUNT_A'].fillna(0)  
 wynik_outer_merge['AMOUNT_F']= wynik_outer_merge['AMOUNT_F'].fillna(0)
wynik_outer_merge['DATE_x']= wynik_outer_merge['DATE_x'].fillna('-')
wynik_outer_merge['DATE_y']= wynik_outer_merge['DATE_y'].fillna('-')
wynik_outer_merge['Category_ID_x']= wynik_outer_merge['Category_ID_x'].fillna('-')
wynik_outer_merge['Category_ID_y']= wynik_outer_merge['Category_ID_y'].fillna('-')
wynik_outer_merge['Client_x']= wynik_outer_merge['Client_x'].fillna('-')
wynik_outer_merge['Client_y']= wynik_outer_merge['Client_y'].fillna('-')
wynik_outer_merge["|"] = '|'
wynik_outer_merge["Variance_A-F"] = wynik_outer_merge['AMOUNT_A'] - wynik_outer_merge['AMOUNT_F']
wynik_outer_merge['Curr'] = wynik_outer_merge['CURRENCY']
wynik_outer_merge.sort_values(by=['CURRENCY','DATE_2'],axis=0, ascending=[True,True])

 

R

Przykładowy kod, który wczytuje dane z pliku CSV i wykonuje prostą analizę, obliczając średnią wartość oraz wykres punktowy dla dwóch kolumn („Wiek” i „Wynik”).

# Wczytanie biblioteki do analizy danych
library(ggplot2)
# Wczytanie danych z pliku CSV
dane <- read.csv("dane.csv")
# Obliczenie średniej wartości kolumny "Wiek"
srednia_wiek <- mean(dane$Wiek)
cat("Średni wiek:", srednia_wiek, "\n")
# Obliczenie średniej wartości kolumny "Wynik"
sredni_wynik <- mean(dane$Wynik)
cat("Średni wynik:", sredni_wynik, "\n")
# Wykres punktowy (scatter plot) dla kolumn "Wiek" i "Wynik"
ggplot(dane, aes(x = Wiek, y = Wynik)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Wiek", y = "Wynik", title = "Wykres punktowy wieku i wyników")
 

Doradztwo Finansowo i biznesowe

Prognozy

Przygotowanie prognozy przepływów pieniężnych (cash flow) dla przedsiębiorstwa może być skomplikowanym zadaniem, nakład prazy zależy od wielkości podmiotu, poziomu kompleksowości jego biznesu i warunków w jakich prowadzi swoją działalność. Oto krótka instrukcja krok po kroku:

  1. Zbierz dane historyczne: Zaczynamy od zebrania dostępnych danych historycznych dotyczących przychodów, kosztów operacyjnych i innych istotnych informacji finansowych. Im więcej danych, tym lepiej, ponieważ pozwoli to na lepsze uwzględnienie trendów i sezonowości.
  2. Określ okres prognozy: Wybierz okres, na który chcesz przygotować prognozę przepływów pieniężnych. To może być miesiąc, kwartał lub rok – ważne, aby dostosować się do potrzeb przedsiębiorstwa (klienta).
  3. Przygotuj prognozę przychodów: Na podstawie analizy trendów historycznych, sezonowości i ewentualnych czynników wpływających na sprzedaż, oszacuj przyszłe przychody. To może obejmować różne źródła dochodów, na przykład sprzedaż produktów lub usług.
  4. Oszacuj koszty operacyjne: Skalkuluj przewidywane koszty operacyjne, takie jak koszty produkcji, wynagrodzenia pracowników, opłaty za usługi, marketing, itp. Możesz wykorzystać dane historyczne do ustalenia realistycznych szacunków.
  5. Uwzględnij inwestycje i wydatki: Jeśli planujesz nowe inwestycje lub wydatki kapitałowe, uwzględnij je w prognozie. To może obejmować zakup sprzętu, rozwój produktów, ekspansję, itp.
  6. Oszacuj przepływy pieniężne z inwestycji i finansowania: Uwzględnij przewidywane wpływy z aktywności inwestycyjnych (np. sprzedaż aktywów) oraz finansowych (np. emisja akcji, zaciągnięcie pożyczki, pożyczka ze spółki z grupy biznesowej).
  7. Oblicz wartość początkową salda gotówkowego: Rozpocznij prognozę od wartości początkowej salda gotówkowego.
  8. Oblicz przepływy pieniężne: Dla każdego okresu prognozy, oblicz sumę przychodów, od której odejmij koszty operacyjne, inwestycje i wydatki oraz dodaj wpływy z inwestycji i finansowania, wszystko to powinno uwzględniać termin płatności klientów oraz warunki płatności zobowiązań.
  9. Uwzględnij opodatkowanie i oozostałe składniki: Nie zapomnij uwzględnić płatności podatkowych oraz innych składników, które mogą wpłynąć na przepływy pieniężne.
  10. Ocena i dostosowanie: Przejrzyj wyniki prognozy i porównaj je z rzeczywistymi danymi historycznymi oraz z ogólnymi trendami w branży. W razie potrzeby dostosuj parametry prognozy. Taki przegląd jest kluczowy dla sprawdzalności prognozy.
  11. Monitorowanie i aktualizacja: Prognoza to dynamiczny proces. Regularnie monitoruj rzeczywiste wyniki w porównaniu do prognozowanych i dostosowuj prognozy (aktualizuj) w miarę potrzeb.
  12. Sporządź raport: Przygotuj finalny raport zawierający prognozowane przepływy pieniężne dla określonego okresu. Możesz wykorzystać tabele, wykresy i inne narzędzia wizualne, aby to zobrazować.

Audyt

Audyt sprawozdania finansowego przedsiębiorstwa to proces niezależnej i obiektywnej oceny oraz weryfikacji prezentowanych w sprawozdaniu finansowym informacji dotyczących finansowej sytuacji, wyników działalności oraz przepływów pieniężnych przedsiębiorstwa. Głównym celem audytu jest potwierdzenie, czy sprawozdanie finansowe jest wiarygodne, rzetelne i zgodne z obowiązującymi standardami (KSR) oraz wymaganiami ustawy o rachunkowości i podatku dochodowego.

Podstawowe aspekty audytu sprawozdania finansowego to:

  1.  Niepodległość i Niezależność: Audytorzy działają jako niezależne strony spoza przedsiębiorstwa. Ich niezależność jest kluczowa, aby uniknąć wpływu konfliktu interesów i zapewnić obiektywną ocenę.
  2. Ewidencja i Analiza Dowodów: Audytorzy zbierają dowody i dokumentację potwierdzającą prawdziwość i dokładność prezentowanych danych finansowych. To może obejmować umowy, faktury, zapisy księgowe i inne dokumenty.
  3. Ryzyka i Kontrole Wewnętrzne: Audytorzy oceniają ryzyka związane z błędami i oszustwami oraz analizują efektywność systemów kontroli wewnętrznej przedsiębiorstwa, które mają na celu minimalizowanie tych ryzyk.
  4. Testowanie i Weryfikacja: Przeprowadza się testy i analizy szczegółowe, aby potwierdzić, czy dane w sprawozdaniu finansowym są poprawne.
    To obejmuje weryfikację sald kont, poprawności kalkulacji i zgodności zasad rachunkowości.
  5. Zgodność z Regulacjami i Standardami: Audytory sprawdzają, czy przedsiębiorstwo przestrzega odpowiednich standardów rachunkowości oraz regulacji prawnych, takich jak Międzynarodowe Standardy Sprawozdawczości Finansowej (MSSF) lub lokalne przepisy i wewnetrzne zasady systemu kontroli.
  6. Raportowanie Wyników: Po przeprowadzeniu audytu, audytorzy sporządzają raport, który zawiera ich opinię na temat sprawozdania finansowego. Opinia ta może być niewstrzymująca, zastrzeżona, odmowna lub z załącznikiem.
  7. Rekomendacje i Ulepszenia: Audyt może prowadzić do zidentyfikowania obszarów, w których przedsiębiorstwo może poprawić swoje praktyki rachunkowe lub kontrole wewnętrzne. Audytorzy mogą również dawać rekomendacje dotyczące poprawek.
  1. Biorąc powyższe aspekty pod uwage, wspieranie klienta w procesie audytu staje sie kluczowe dla sukcesu i opini audytora. Zrozumienie klienta i audytora daje szanse na szybkie i profesjonalne koordynowanie prac badania, a 'opinia’ jaką wydaje Audyt sprawozdania finansowego ma kluczowe znaczenie dla zaufania inwestorów, wierzycieli, organów regulacyjnych oraz innych zainteresowanych stron do prezentowanych informacji finansowych. Raport z badania daje potwierdzenie pewności, uczciwości i transparentność w prezentacji wyników działalności przedsiębiorstwa.

Projekty

Projekt zwykle mają na celu usprawnienie procesów w firmie. Projekt wymaga starannego planowania, realizacji i monitorowania. Poniżej kilka kroków, które mogą pomóc w tworzeniu takiego projektu:

  1. Identyfikacja problemów i celów: Rozpocznij od identyfikacji obszarów, w których procesy wymagają usprawnienia. Czy to jest związane z efektywnością, jakością, kosztami czy innymi aspektami? Określ również cele, jakie chcesz osiągnąć poprzez usprawnienie tych procesów.
  2. Analiza obecnej sytuacji: Dokładnie zrozum, jak przebiegają obecne procesy. Zidentyfikuj ich kroki, zaangażowane zasoby, problemy i przeszkody. To pomoże Ci zidentyfikować obszary do poprawy.
  3. Zdefiniowanie rozwiązań: Opracuj różne sposoby, w jakie można usprawnić procesy. Mogą to być zmiany w organizacji pracy, wykorzystaniu technologii, automatyzacji, uproszczeniu kroków itp. Wybierz najlepszy pakiet rozwiązań, które pasują do celów projektu.
  4. Planowanie projektu: Sporządź szczegółowy plan projektu (project plan). Określ zadania, odpowiedzialnych za nie osób, terminy, zasoby i oczekiwane rezultaty. Upewnij się, że plan jest realistyczny i uwzględnia ewentualne ryzyka.
  5. Wdrożenie rozwiązań: Rozpocznij implementację zaplanowanych usprawnień. Wprowadzaj zmiany krok po kroku, monitorując postęp i reagując na ewentualne problemy.
  6. Monitorowanie i mierzenie postępów: Regularnie monitoruj efekty wprowadzonych zmian. Porównaj wyniki po usprawnieniach z danymi bazowymi. To pozwoli ocenić, czy cele projektu są osiągane.
  7. Dostosowanie i doskonalenie: Na podstawie monitoringu wyników, bądź gotów dostosować plan projektu, jeśli pojawią się nowe wyzwania lub możliwości. Ulepszaj strategie, aby uzyskać jak najlepsze rezultaty.
  8. Komunikacja i wsparcie: Zachęcaj do otwartej komunikacji w zespole i organizacji na temat postępów projektu. Wspieraj pracowników w adaptacji do nowych zmian i pomagaj w rozwiązywaniu napotkanych trudności.
  9. Ocena końcowych efektów: Po zakończeniu projektu dokładnie oceniaj osiągnięte wyniki. Porównaj je z początkowymi celami. Wyciągnij wnioski na przyszłość i rozważ, czy istnieją jeszcze inne obszary, które można usprawnić.
  10. Raportowanie i podsumowanie: Przygotuj raport końcowy, który opisuje przebieg projektu, zastosowane rozwiązania, osiągnięte rezultaty oraz wnioski. To pomoże w udokumentowaniu procesu i podzieleniu się wiedzą zespołu oraz innymi.