每个公司都希望有效且有效地管理其成本。如果您必须诉诸式,电子表格的流程,则该任务可能尤其具有挑战性。For example, if you’re a business analyst in finance or controlling and you need to forecast travel and entertainment (T&E) expenses for the next six months across the different departments in your company, you would have to aggregate all relevant historical data across departments, which often run in silos and where sharing data doesn’t always come naturally.

此外,您还需要将历史数据与需要旅行的各种事件的日历结合起来。大多数企业都有一年一度的节奏;可能的是,您已经有一个感觉您的员工将参加 - 年度公司会议,突出的行业会议,客户访问等。但是事情会改变,正如我们在2020年清楚地看到的那样,这意味着您需要能够聚合所有历史,新的和修订的数据来评估任何特定时刻的情况。

一个综合的观点和单一的真理来源

使用增强的分析平台,您需要的所有数据都处于指尖。所有业务领域的旅行计划都被合并为一个视图,使您在仪表板中可用,作为分析和预测的准确信息的单一来源 - 没有等待。

旅行和费用产品截图
在一个视图中显示kpi、预测和计划支出与实际支出的仪表板,以便更快地进行分析和决策制定。

该仪表板在左侧显示了一家大公司的聚合kpi。虽然这些数据从整体上看很有价值,但特别重要的是按部门划分的支出预测。

中心的蓝色热图表示每个地区T&E支出的分段分布。盒子的尺寸越大,部门的差旅成本就越高——这为未来哪些地方的差旅成本更高提供了直观的看法,并能够根据需要进一步挖掘细节。

右侧的饼图显示了T&e成本的驱动因素。在这里,我们看到面向客户的事件 - 跨几个部门 - 负责支出的近50%。

为了保持实时花费的顶部,底部的线条图是至关重要的。在这个仪表板中,三种不同的线条代表T&E预算(顶线),T&E预测预测(中线),以及实际花费到日期(底线)。在这种情况下,我们可以看到实际在预测和预算下方始终如一地跟踪。

为什么是对实际情况的密切跟踪而不是对预测的密切跟踪?因为预测是使用混合了历史数据和新数据的智能预测技术生成的——提供了更准确的预测和更大的信心,成本不会超过预算。

旅行和费用产品截图显示预测比较
偏差分析显示预算,实际和预测之间的关系,允许提供明智的调整和决策。

通过进一步钻入底层数据(上述),可以使用差异来执行详细的偏差分析,以更好地了解预算和实际之间的关系。例如,虽然预算假定咨询服务集团将在T&E中最大地花费最多,但实际上表明,实际上,销售团队正在进行大部分支出。在这种情况下,您希望调整预算。

充满信心和准确性

但准确地预测T&E花了什么?通过使用机器学习算法,可以在历史花费数据中检测模式以建立基线模型。然后,您可以将实际纳入现在正在发生的事情并根据未来的数据运行模拟,例如事件日历。

机器学习帮助你用更少的钱做更多的事。它允许您运行更多的预测场景基于现实世界的数据比以往任何时候可能的手动电子表格模型-确保您可以保持对未来的数字,使预算更接近预测的预测,并对您的计划有更多的信心。

在一个增强分析正成为常态的世界里,金融的角色不再是收集数据和预测其意义,而是使用智能技术产生更及时、更准确的预测。因此,您将有时间专注于推动业务策略和其他关键任务活动。

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