En time etter at dere har logget inn, ligger regnskapet, kundene, prosjektene og timene samlet i deres eget datavarehus. Dataene er hentet ut av fagsystemene, ryddet, koblet sammen og kontrollert mot offentlige registre, uten at noen har måttet gjøre det for hånd. Dette har tidligere krevd konsulenter eller større interne prosjekter, men arbeidet er nå standardisert, og bedriften deres trenger verken spesialistkompetanse eller et eget prosjekt for å komme i gang.
Første steg er at dere logger inn med Microsoft- eller Google-kontoen deres og søker opp selskapet, og navn, adresse og organisasjonsnummer hentes fra Brønnøysundregistrene. Deretter velger dere fagsystemet dere vil koble til. Tilkoblingen skjer med en API-nøkkel eller innlogging, avhengig av hvilket system det er, og dere velger hvilket år dataene skal hentes fra. Så trykker dere koble til, og så lett er man i gang. Hele fremgangsmåten er beskrevet i hjelpesenteret: Kom i gang med Empirion.
Arbeidet begynner med å lage et klart datagrunnlag. Når oppsettet er bekreftet, opprettes deres egen dataplattform i Microsoft Azure, og kopier av de valgte dataene hentes fra fagsystemet. De opprinnelige dataene blir liggende i systemet der de ble registrert, og ingenting i deres eget fagsystem blir endret eller slettet.
Bak fremdriftsvisningen foregår det langt mer enn bare en dataoverføring. Dataene samles, standardiseres og normaliseres slik at informasjon som er lagret på forskjellige måter får en felles form, og de lagres i datavarehuset samtidig som tilganger og sikkerhet etableres. Selve struktureringen skjer i to typer tabeller. Dimensjonstabellene beskriver hvem og hva, altså kunder, leverandører, prosjekter, produkter, ansatte og kontoer, mens faktatabellene beskriver hva som har skjedd, altså bilag, fakturalinjer, timer og saldobalanse. Det er sammenhengen mellom de to som gjør at et tall kan brytes ned på kunde, prosjekt eller avdeling.
Så beskrives selve datagrunnlaget. Et felt som heter kunde er ikke selvforklarende. Det kan bety alle som har fått en faktura, eller alle som ligger i en salgsprosess, og to systemer kan mene hver sin ting med samme ord. Derfor dokumenteres det hvor hvert felt kommer fra, hva det betyr, hvordan et nøkkeltall er beregnet, når det sist ble oppdatert, og hvor det finnes mangler eller avvik. Beskrivelsen følger med dataene videre. Da slipper hver person og hvert verktøy å tolke grunnlaget på nytt, og et tall kan alltid spores tilbake til der det kom fra.
Nå har dataene samme form, men de henger fortsatt ikke sammen. Kunden som heter noe i regnskapssystemet, kan hete noe annet i CRM-et, og ingenting kobler dem. Derfor gjennomgås oppføringene. Mulige dubletter identifiseres, oppføringer som viser til samme selskap kobles sammen på tvers av systemene, og det lages en samlet versjon. Både den opprinnelige og den samlede versjonen beholdes, slik at et tall alltid kan spores tilbake til kilden.
Kunder og leverandører kontrolleres mot Brønnøysundregistrene. Organisasjonsnummer, selskapsnavn og status sjekkes mot det som faktisk er registrert, og det blir synlig om et selskap er en underenhet eller inngår i et konsern. Dette skjer som en del av oppsettet. Grunnlaget kan også berikes med tall utenfra, og bransje, geografi og selskapsstørrelse kan kobles på. Vil dere se hvordan dere ligger an mot andre selskaper og i deres egen bransje, gjøres det i Empirion Performance som en egen tjeneste.
Av alt som skjer i oppsettet, er det bare fire steg som er deres egne. To av dem er allerede nevnt, å opprette plattformen og å koble til fagsystemet. De to siste er kontrollsteg. Det første er å verifisere at tallene stemmer. Når dataene er hentet, sammenligner dere det som vises i Empirion med det som står i fagsystemet. Det tar noen minutter, men er fortsatt viktig, ettersom det som bygges videre baserer seg på at grunnlaget er riktig.
Det andre er å bekrefte koblinger systemet ikke er sikkert på. Når kunde- og leverandørlistene sjekkes mot Brønnøysundregistrene, får hver oppføring en treffprosent, og dere velger selv hvor grensen skal gå. Er den satt til 80, kan alle treff over det markeres og godkjennes samlet, mens de under kan vurderes én for én. Hvor mye som må bekreftes, avhenger av hvilke data dere har. Henter man bare regnskapstall, er det lite eller ingenting å bekrefte, ettersom det ikke finnes kunde- eller leverandøroppføringer som skal kontrolleres mot registeret.
Ettersom oppsettet gjøres i Microsoft Azure, i regionen North Europe, er dataene lagret i infrastruktur dere selv kontrollerer tilgangen til. Datavarehuset opprettes for den enkelte virksomheten, og Empirion kommer ikke inn i det med mindre dere åpner for det, slik at kontrollen ligger hos dere både når tilgangen gis og når den trekkes tilbake.
Klargjøringen tar under en time. Man kan følge fremdriften på skjermen, eller lukke vinduet og komme tilbake når det er ferdig. Underveis vises hvilket trinn som kjører og hvor langt det er kommet. Når det er ferdig, ligger kontoplanen, resultat og balanse, kunder og leverandører, prosjekter og ansatte tilgjengelig, sammen med en oversikt over datakvalitet og mulige avvik. Fra samme sted kan man se hvor et tall kommer fra, og hente ut det man trenger til Excel eller Power BI. Deretter oppdateres datagrunnlaget av seg selv, etter hvert som noe registreres eller endres i fagsystemet.
Fram til nå har det handlet om å få grunnlaget på plass. Når det er klart, kan dere begynne å bruke det. Dataene kan fortsatt analyseres i Excel og Power BI, men verktøyene bygger nå på ett felles grunnlag. Det blir mulig å sammenligne opplysninger fra forskjellige fagsystemer og følge utviklingen over tid. Rapporter og analyser kan også oppdateres og deles uten at noen må hente ut, rydde og sette sammen en ny fil hver gang. Når dataene sees i sammenheng, blir det dessuten lettere å oppdage mønstre og avvik som ellers kunne vært vanskelige å få øye på.
Etter hvert kan utvalgte analyser og kontroller automatiseres. Kontroller kan kjøre med faste mellomrom, avvik kan varsles når de oppstår, og bedriften kan få hjelp til å identifisere hva som bør undersøkes nærmere. Da kan også KI brukes på et datagrunnlag som er dokumentert, kontrollert og forstått. Denne rekkefølgen er viktig. Automatisering retter ikke opp et svakt datagrunnlag. Hvis dataene er mangelfulle eller koblet feil, vil de samme svakhetene følge med inn i analysene og prosessene som automatiseres.
Ikke alle trenger å gå direkte fra første innlasting til avansert KI og automatisering. Empirion er bygget i seks nivåer som bygger på hverandre. Det første gir et dokumentert og strukturert datagrunnlag fra fagsystemet. De neste legger til klargjøring for Power BI og Excel, en ferdig analysemodell, berikelse med eksterne kilder, og til slutt KI med styrt tilgang til grunnlaget. Dere velger selv nivå ut fra hva dere trenger nå, og kan gå videre senere uten å begynne på nytt.
Vil dere se hvordan Empirion ser ut før man kobler til eget fagsystem, finnes det en demomodus. Der lages det testdata tilpasset selskapet, med utgangspunkt i offentlig tilgjengelig informasjon fra Brønnøysundregistrene. Da får man se oppsettet og applikasjonen i praksis, uten at det hentes data fra egne systemer.
Vil dere se hva som ligger i deres egne data? Se mulighetene, eller ta kontakt med oss.