Existe uma solução em Power BI para os seus problemas de procurement! Se você está tendo dificuldade para acompanhar o crescimento da sua empresa, esse artigo é para você.
Do ponto de vista de um negócio tradicional, há muitos departamentos que contribuem para uma empresa crescer, vender seus produtos mais competitivamente e ter lucros maiores. Alguns deles podem parecer mais importantes que outros, como vendas ou marketing – empresas começam pequenas, de qualquer forma, e proprietários não deveriam perder tempo e energia em coisas que não alcançam grandes resultados, dados os recursos limitados.
Contudo, à medida em que os negócios se expandem, algumas outras áreas precisam desenvolver um certo nível de pensamento estratégico e reclamar um papel importante na operação principal. Nos últimos anos, com a tecnologia e a necessidade de entregar ainda mais resultados, a área de procurement se tornou um setor estratégico, ao invés de apenas emitir pedidos de compra.
Power BI pode ajudar com procurement?
Podemos definir procurement como toda atividade que envolve obter bens e serviços que dão suporte às operações diárias de uma empresa. Também é possível dividi-lo em outras subcategorias, como procurement direto, indireto e de serviço. Obter economias, desenvolver novos fornecedores, encontrar alternativas para fornecer e criar contratos são algumas das atividades diárias de um comprador. Essas atividades vão contribuir diretamente ou indiretamente para a margem da empresa.
Porém, para continuar desenvolvendo a área, como qualquer outra, é muito importante definir e acompanhar KPIs (Key Performance Indicators ou Indicadores-chave de Performance), assim como regras e objetivos do negócio. Isso significa que alguns compradores em organizações com setor de procurement mais sólido devem saber como criar relatórios, observar a performance de seu time e se tornar mais data driven nas suas decisões diárias de emitir um pedido de compra. Afinal, se você não está fazendo isso, alguém está, e ele pode passar na sua frente em estratégia e competitividade.
Algumas empresas delegam essa função para um analista, uma pessoa capaz de preparar e transformar os dados de procurement gerados em relatórios, dashboards e, por fim, insights que vão ajudar o negócio a atingir seus objetivos. É por isso que nós queremos mostrar como transformar esses dados, geralmente obtidos de uma base de dados ou relatórios pré-definidos de um sistema de ERP (Enterprise Resource Planning), em um relatório interativo, usando Microsoft Power BI.
Como é o processo de procurement de ponta a ponta?
Primeiro, para simplificar procurement, vamos explicar como o processo funciona:
- Uma demanda ou necessidade é criada: geralmente vai vir do usuário final, mas, às vezes, o comprador tem autoridade para performar uma operação de busca sem ela, antecipando a demanda.
- Uma Requisição de Compra é criada: essa etapa é feita, pela maior parte, no sistema de ERP ou de e-procurement da organização. De qualquer forma, o usuário final vai especificar o que precisa ser comprado.
- Os compradores recebem a PR (Requisição de Compra, ou Purchase Request) e criam uma RFQ (Requisição de Cotação, ou Request for Quotations): baseado nas Normas de Procurement atuais, os compradores vão solicitar que os fornecedores enviem suas propostas, para que eles possam comparar e escolher a melhor.
- Negociação e aprovação do PO (Pedido de Compra): depois que as propostas foram recebidas e a negociação acabou, os compradores enviam os POs para aprovação.
- O PO é enviado para o fornecedor: após a aprovação, os POs são enviados para os fornecedores e eles podem entregar bens ou prestar serviços, conforme negociado.
- Recebimento de boleto e pagamento: finalmente, os fornecedores mandam os boletos que serão pagos baseado na negociação e nos POs criados depois que os bens são entregues ou os serviços são terminados.
Tenha em mente que muitos outros passos podem ser acrescentados. O mais importante é que usuários finais, na maior parte do tempo, não podem emitir POs – eles fazem apenas requisições. Compradores criam POs, mas não pagam os fornecedores; essa responsabilidade é do setor financeiro. Finalmente, um boleto não deve ser pago se não puder ser associado a um PO emitido e aprovado.
Esses papéis e responsabilidades devem ser definidos e esclarecidos nas Normas de Procurement, porque, no fim, é algo que vai impactar os KPIs, a performance e os resultados da empresa.
Além disso, deve haver um grande nível de controle e governança sobre todas as atividades, principalmente por causa de informações sensíveis e da possibilidade de fraude. É por isso que a maioria das empresas criam Normas para o relacionamento entre compradores, fornecedores e usuários finais e são muito rigorosos com as regras.
Definindo KPIs de procurement
Existem muitos KPIs e medidas que podemos definir e calcular quando analisamos dados de procurement. Alguns são:
- Gasto Total
- % de Gasto Vs. Budget
- % de Poupança
- Prazo médio de pagamento
- % de Compras Urgentes e Não Planejadas
- Acordo sobre o Nível de Serviço ou SLA (Service Level Agreement)
Alguns desses são mais intuitivos, mas vamos explorar a definição desses KPIs com mais profundidade à medida em que construimos nossa solução e ao concluirmos. Lembre-se que alguns negócios podem defini-los de maneiras ligeiramente diferentes, podem não ter todos os dados para calculá-los ou até achá-los desinteressantes – e essa é a beleza de ajustar uma solução para as necessidades do seu cliente.
Por exemplo, se alguém quer calcular a porcentagem de poupança ou contenção de custos, essa informação deve ser gerada e armazenada em algum lugar, de alguma forma. Se queremos comparar quantidade e número de POs urgentes Vs. procedimento padrão de compra, deve haver um campo ou uma informação que permita que o analista diferencie essas duas coisas. Nós não vamos nos debruçar muito sobre geração de dados e armazenamento baseado em requisições, então vamos assumir que essa parte da informação está prontamente disponível de alguma forma.
Criando uma amostra de base de dados
Imagine que você tem uma tabela imensa com todas as informações relacionadas aos seus POs. Alguém criou, muitos anos atrás, um relatório no seu sistema de ERP. Você extrai a tabela semanalmente ou mensalmente, criando tabelas dinâmicas no Excel e atualizando seus KPIs para as reuniões com seu gestor.
Durante a maior parte do tempo, é ainda pior: é necessário extrair não apenas um relatório, como vários e você acaba realizando várias transformações demoradas para alcançar seu resultado.
Para simplificar nossa análise até a aplicação, podemos criar uma amostra de base de dados no Excel contendo as informações necessárias para calcular os KPIs, assim como o cenário acima e como está descrito na seção de definição de KPIs:
Nessa tabela, os dados foram tornados anônimos e os nomes dos fornecedores foram substituídos por nomes aleatórios de empresas dos Estados Unidos. Nós temos informações sobre o comprador, data de liberação do PR e data de emissão do PO, produto, preço e quantidade, categoria de compra e informações de desconto. Também há informações sobre os termos de pagamento, tipo de PO, contratos e complexidade de Requisição de Compra (PR), do mais baixo ao mais alto baseado no seu valor estimado.
Modelação de dados com Power BI
Normalmente, quando trabalhamos com Power BI, modelar nossos dados em modelo estelar, ou Star Schema, é o mais recomendado. No nosso caso, há uma grande tabela para se trabalhar e nós podemos aplicar algumas técnicas de normalização para criar nossa tabela de fatos e nossas tabelas de dimensão. Tudo isso usando a ferramenta de ETL do Power BI chamada de Power Query.
Ao fim, nosso modelo de dados vai ficar assim:
O melhor cenário seria ter acesso à base de dados em si, usando a linguagem SQL para gerar queries, por exemplo. Isso é mais simples e bem mais eficiente, mas não foi o caso aqui. Às vezes, o analista só consegue extrair relatórios e tabelas do sistema de ERP e precisa fazer o trabalho de qualquer forma.
A aplicação de procurement
Para que um relatório seja útil e gere valor, precisa ter cálculos e análises coerentes e ser user-friendly. Após criar medidas e definir os aspectos da nossa visualização para garantir um bom storytelling, nós temos nosso produto final. Vamos dar uma olhada na página de visão geral:
Para melhor analisar os dados e gerar insights, podemos filtrar a página usando as segmentações acima dos cards ou podemos interagir com o relatório e analisá-lo dinamicamente. De qualquer forma, usando toda a base de dados, vemos que a empresa tem um gasto em torno de $4,33 bilhões de dólares e teve mais de $200 milhões em poupança (performance do comprador na negociação, como foi definido na base de dados). A categoria que tem o maior gasto é Material Bruto, e a que tem o maior gasto por tarefa é o Centro de Custo.
Também temos a % de SLA, calculado sobre quantos dias levaram para a PR (Requisição de Compra) se tornar um PO (Pedido de Compra) e outro importante KPI, o Prazo médio de pagamento. É um valor com peso baseado no gasto e nos dias de pagamento, um bom indicador de fluxo de caixa. Finalmente, nós tínhamos, nessa base de dados, itens que estavam em contrato, então podemos calcular uma porcentagem do total.
Na próxima página, focamos um pouco mais na análise de gasto anual:
Como podemos ver, os KPIs mais relevantes nesta página são os mesmos, mas mudamos o filtro de data por um filtro de ano. Também há uma nova análise: “% Poupança por Comprador” é uma maneira de medir a performance dos compradores de diferentes faixas de gasto e o visual “Gasto e Gasto Acumulado” deixa que o usuário analise o gasto mensal e acumulado ou Year to Date (YTD). Finalmente, temos uma matriz detalhada com informações sobre as categorias e um campo de linha de tendência que mostra sutilmente a variação de gasto por mês.
Na próxima página, vamos olhar melhor para os nossos fornecedores:
Podemos usar uma linguagem DAX mais avançada e modelagem de dados para categorizar dinamicamente em nível A, B ou C. Rankeando do mais alto para o mais baixo, fornecedores do nível A contribuem para 70% do gasto total. Em seguida, vem B com 20% e os fornecedores do nível C com apenas 10%. O arranjo é dinâmico porque considera os filtros da página. Nessa figura, vemos que a categoria Material Bruto está selecionada dos filtros da página e a categoria “A” no gráfico de pizza está clicada, assim podemos ver apenas os fornecedores que mais gastam.
Também podemos ver no nosso gráfico de dispersão que alguns fornecedores têm gasto mais alto que outros. Alguns deles têm prazos médios de pagamento muito baixos! A aplicação esclarece dúvidas sobre isso e deixa que os compradores e gerentes saibam com certeza onde eles negociam melhor – sempre que é possível.
Agora vamos olhar para o nosso orçamento anual:
Para essa página, vamos precisar adicionar outra tabela de fatos contendo informações sobre o orçamento. A flexibilidade do Power BI deixa que nós conectemos nossas dimensões criadas previamente a essa nova tabela de fatos, contendo informação de gastos. Nós ainda não temos relações entre duas ou mais dimensões e entre nossas tabelas de fatos – nós mantemos nosso modelo Star Schema e, consequentemente, nossa performance modelo.
Para acrescentar mais complexidade, definimos a tabela de orçamento apenas por ano e por categoria. Decompondo o valor mensalmente para o ano atual, usamos as tendências de compra do ano anterior nas nossas medidas DAX como denominador do valor. Também criamos uma medida de “Previsão de Gasto”, em que o cálculo ocorre normalmente para níveis em que temos dados de gasto e segue o valor do orçamento para datas futuras – essa é uma maneira de prever inicialmente o que vai acontecer no final do ano. Para a seleção de filtros nessa imagem, prevemos que o gasto vai ser 1.8% acima do orçamento até o final do ano (Orçamento por Ano).
Uma última página para vermos é Perfil de Comprador, onde podemos analisar individualmente a perfomance de cada comprador como se fosse seu próprio arquivo.
Usando alguns bancos de imagem e alguns ajustes de design, podemos inserir uma figura do comprador selecionado no relatório. Nessa página, nós temos uma visão geral do comprador, quantos pedidos de compra (POs) eles têm emitidos, a % de SLA, gasto por tipo de pedido de compra e um texto gerado automaticamente pelo Power BI (à direita) com mais detalhes. Também podemos calcular a média móvel de % de gasto. Ao invés de analisar todo mês, a média móvel considera algum outro período de tempo e pode mostrar tendências. Nessa aplicação, usamos 3 meses, e mostra que Aletha começou bem e caiu em performance ao longo do tempo, mas recuperou mais tarde.
Como seria na sua empresa?
Nós conseguimos transformar uma tabela imensa com muitas colunas e informações diferentes em um belo relatório com análise e flexibilidade relevantes. Poderíamos ter explorado outras páginas e análises, como Compras Urgentes e Não Planejadas, mas nosso objetivo hoje foi introduzir brevemente como nós podemos usar o Microsoft Power BI para contar uma história com alguns dados de Procurement.
Logo, você pode ver que o processo completo de transformação, geração de relatório e atualização pode ser automatizado. Isso é um grande ganho para o analista, que vai poder passar mais tempo analisando os dados e criando planos de ação.
Não desperdice mais tempo! Entre em contato e marque uma reunião conosco.
KPIs e Medidas
- Gasto: valor inicial do Pedido de Compra (PO) menos desconto negociado
- Poupança: soma de descontos negociados;
- % Poupança: porcentagem de poupança obtida em comparação com o preço inicial;
- % de SLA: porcentagem de POs emitidos na hora. Calculada usando a data de liberação da requisição de compra (PR) e a data do PO Vs. prazo esperado para criar o PO (baseado na complexidade do PR);
- Média de Prazo de Pagamento: média ponderada de gasto e prazo de pagamento;
- % Contrato: porcentagem de itens de PO em um contrato;
- # Pedidos de Compra: conta distinta de POs;
- # Itens: cada linha da tabela de fato representa um item comprado diferente;
- Gasto de Orçamento: quantidade definida que pode ser gasta em um ano;
- % Orçamento: comparação entre gasto de orçamento e gasto real;
- % Orçamento ao Ano: comparação entre o gasto de orçamento em um ano inteiro e o gasto real acumulado ao ano. Nesse caso, definimos o Acumulado como o Orçamento em si;
- % Média de Poupança de Móvel em 3M: média móvel de 3 meses da % da medida de poupança. Usado para achatar a curva e mostrar tendências.