Data-analytiikan käyttöönoton soveltuvuus budjetoinnissa : Case HKScan Oyj

Ladataan...
suljettu
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Lataukset1

Verkkojulkaisu

DOI

Tiivistelmä

Big datan ja data-analytiikan merkitys tulevat kasvamaan johdon laskentatoimessa ja muuttamaan yritysten päätöksentekoa. Data-analytiikan myötä erilaisten työkalujen ja menetelmien avulla on mahdollista tukea päätöksentekoa tunnistamalla kerätystä datasta tärkeät trendit. Yritykset, jotka omaksuvat data-analytiikan liiketoiminnan välttämättömyydeksi, voivat saavuttaa kilpailuetua nopeasti kehittyvässä globaalissa digitaalitaloudessa. Budjetointi nähdään yhtenä merkittävänä laskentatoimen osa-alueena, jossa data-analytiikkaa voidaan hyödyntää, koska budjetointi on hyvin datapohjaista. Big dataa ja data-analytiikkaa on tutkittu viime vuosina yhä enemmän, mutta siitä huolimatta aihepiiristä löytyy tutkimattomia aiheita, jonka takia tutkimus koetaan tarpeelliseksi. Tässä tutkielmassa syvennytään tarkastelemaan, miten data-analytiikan käyttöönotto soveltuu budjetointiin. Tutkimus on toteutettu toiminta-analyyttisellä tutkimusotteella case-tutkimuksena ja tutkimusaineisto on kerätty teemahaastatteluiden avulla. Tutkimuksen kohdeorganisaatio on HKScan Oyj, joka on pörssilistattu elintarvikealan yhtiö. Haastateltaviksi valikoitui viisi asiantuntijaa business controllerin, tutkimus- ja BI:n, kysynnän suunnittelun sekä avainasiakkuuksien tehtäväkentiltä. Haastatteluiden avulla pyrittiin selvittämään organisaation budjetointiprosessia ja tekijöitä, jotka vaikuttavat data-analytiikan käyttöönottoon budjetoinnissa. Tutkimustulosten perusteella data-analytiikan käyttöönoton soveltuvuuteen budjetoinnissa koetaan vaikuttavan useampi tekijä. Nämä tekijät on tärkeä tunnistaa, jotta organisaatio pystyy hyötymään käyttöönotosta parhaiten. Data-analytiikan soveltuvuuteen havaittiin vaikuttavan seuraavat tekijät: vakaa toimintaympäristö, vuosibudjetointi, budjetoinnin välttämätön rooli, useat budjetointineuvottelut, yhteistyömenetelmä, datan pirstaleisuus, datamyönteisyys ja se, että dataa kerätään suuria määriä. Tutkimuksen mukaan data-analytiikan käyttöönoton koetaan soveltuvan erittäin hyvin budjetointiin, koska sen avulla voidaan vastata budjetoinnissa kohdattuihin haasteisiin ja sen kohtaamaan kritiikkiin. Data-analytiikan käyttöönoton avulla koetaan, että budjetointia voidaan parantaa lyhentämällä budjetointiprosessia, tarkemmilla budjettiluvuilla sekä paremmalla johtamisella. Lisäksi data-analytiikan soveltuvuuden tunnistamisella voidaan parantaa data-analytiikan käyttöönottoinvestointeja.

item.page.okmtext