De kracht van Oracle BI in tijdsanalyse

Oracle BI (in de cloud of on-premise) biedt indrukwekkende mogelijkheden voor het analyseren van data in de context van tijd. Tijdsanalyse is van cruciaal belang voor organisaties bij het begrijpen van hun bedrijfsgegevens en het identificeren van trends en patronen. In dit artikel bespreken we enkele krachtige functies van Oracle BI voor tijdsanalyse en hoe deze kunnen worden geoptimaliseerd. 

Vergelijk vorige perioden (Ago) in Oracle BI

Een van de handige functies binnen Oracle BI is de mogelijkheid om vorige periodes te vergelijken. Dit kan van pas komen bij het analyseren van historische gegevens en het identificeren van trends.  Stel dat u de verkoopcijfers van een product gedurende de afgelopen 12 maanden wilt vergelijken. Met de ‘Ago’-functie kunt u dit gemakkelijk bereiken.

Middel afgelopen perioden (PeriodRolling)

De functie voor het middelen van afgelopen periodes is een andere nuttige tool in Oracle BI. Hiermee kunt u de gegevens in de tijd consolideren en zo een overzicht krijgen van gemiddelden over meerdere periodes. Dit is bijvoorbeeld handig als u de gemiddelde omzet over de afgelopen kwartalen wilt berekenen. De functie  ‘PeriodRolling’ binnen Oracle BI kunt u hierbij helpen.

Vergelijk huidige maand met het huidige jaar (ToDate)

Met de functie ‘ToDate’ kunt u de prestaties van de huidige maand vergelijken met het huidige jaar. Dit kan waardevolle inzichten opleveren bij het evalueren van maandelijkse trends.

Het belang van een goed gestructureerde tijd-dimensie

Een goed gestructureerde tijd-dimensie is de ruggengraat van effectieve tijdsanalyse in Oracle BI. Deze dimensie omvat een hiërarchie van tijdsniveaus, zoals dagen, maanden, kwartalen en jaren. Dit stelt gebruikers in staat om gegevens op verschillende granulariteitsniveaus te bekijken en diepgaande analyses uit te voeren.

Uitdagingen bij fiscale periodes

Het gebruik van Oracle BI kan echter complex worden wanneer financiële administraties werken met fiscale periodes die niet per se overeenkomen met de standaard kalendermaanden. Er zijn verschillende scenario’s:

1. Kalendermaand-synchronisatie: Sommige bedrijven gebruiken fiscale periodes die precies overeenkomen met de kalendermaanden, wat relatief eenvoudig is.
2. Gebroken boekjaar: In sommige gevallen start het fiscale jaar niet op 1 januari. Neen bijvoorbeeld  Japanse bedrijven die op 1 april beginnen. Hoewel hele kalendermaanden worden gebruikt, moet rekening worden gehouden met de afwijkende einddata.
3. Fiscale periodes die de kalendermaanden doorkruisen: Bedrijven met bijvoorbeeld 13 fiscale periodes van 4 weken kunnen problemen ondervinden. De einddata van fiscale periodes komen niet overeen met de einddata van kalendermaanden.

Oplossingen voor Fiscale Periodes

Om deze uitdagingen aan te pakken, zijn er verschillende benaderingen mogelijk:

1. Transacties op dagniveau: Voor journaalposten en logistieke transacties kunnen transacties eenvoudig worden toegewezen aan de juiste fiscale periode en jaar.
2. Loslaten van de standaard Oracle BI datum/tijd-functies: In sommige gevallen kan het nodig zijn om af te zien van de geavanceerde kalenderfuncties van Oracle BI en handmatige filters te gebruiken.
3. Gebruik van een speciale periodetabel: Het toevoegen van een kolom ‘Fiscal Year’ en ‘Fiscal Period’ aan een periodetabel kan een oplossing bieden voor het werken met niet-standaard fiscale periodes.

Hoe ga je om met schrikkeljaren in Oracle BI-producten? 

Schrikkeljaren voegen een extra laag complexiteit toe aan tijdsanalyses. Datum 29 februari kan lastig te vergelijken zijn met het voorgaande jaar vanwege de extra dag. 

Het corrigeren van schrikkeljaren kan nodig zijn om cijfers op jaarbasis correct te vergelijken. Dit kan gedaan worden door 29 februari te vervangen door 28 februari in tabellen die met einddatums van fiscale periodes werken.

Hoe ziet het oplossen van een schrikkeljaar er in de praktijk uit?  

Om schrikkeljaren en februari correct te behandelen, kunnen verschillende benaderingen worden overwogen:

1. Column Filters voor specifieke maanden: Door het gebruik van column filters kan specifieke maanden, zoals februari, correct worden vergeleken, ongeacht of het een schrikkeljaar is.
2. Julian Date voor vorig jaar: Het toevoegen van een kolom met de Julian Date van het voorgaande jaar kan helpen bij het vergelijken van data. Deze aanpak vereist wel dat de data nauwkeurig wordt bijgehouden.
3. Uitsluiten van 29 februari: Als het vergelijken van 29 februari problematisch is, kan een filter worden ingesteld om deze datum over te slaan. Deze aanpak kan echter uitdagingen opleveren bij financiële rapportages.

Conclusie

Het effectief gebruik van Oracle BI voor tijdsanalyse vereist een grondig begrip van de structuur van fiscale periodes en de mogelijke uitdagingen van schrikkeljaren. Er is geen one-size-fits-all oplossing, maar met de juiste benaderingen en aanpassingen kunnen organisaties waardevolle inzichten uit hun gegevens halen en zorgen voor nauwkeurige vergelijkingen over de tijd.

Het is cruciaal om de specifieke behoeften van uw bedrijf in overweging te nemen bij het opzetten van effectieve tijdsanalyse in Oracle BI. Met de juiste configuratie en aandacht voor detail kunnen organisaties de kracht van Oracle BI benutten om zinvolle analyses en rapportages uit te voeren en waardevolle zakelijke beslissingen te ondersteunen. Het vermogen om trends en patronen in de tijd te identificeren is een waardevol instrument voor bedrijven die streven naar groei en succes.

Hulp nodig bij effectieve tijdsanalyses binnen Oracle BI? Neem contact op met een van onze consultants.