Studia przypadków · pukomoi

Jak firmy przestały ręcznie liczyć

Konkretne przykłady wdrożeń automatyzacji raportowania finansowego - bez upiększeń, z rzeczywistymi trudnościami po drodze.

Porozmawiaj z mentorem

Zespół pracujący nad automatyzacją procesów finansowych

Trzy wdrożenia, które warto przeczytać

Każda firma zaczyna od innego miejsca. Poniższe przypadki pokazują, jak wygląda praca nad automatyzacją raportowania, gdy nie ma gotowego przepisu.

Firma dystrybucyjna z Trójmiasta

Przedsiębiorstwo zatrudniające ok. 60 osób generowało miesięczne raporty cashflow ręcznie w Excelu. Każde zamknięcie miesiąca zajmowało 3–4 dni pracy dwóch pracowników działu finansowego. Dane z systemu ERP, faktur i kont bankowych były łączone ręcznie, co regularnie prowadziło do rozbieżności.

Podczas mentoringu skupiliśmy się na mapowaniu źródeł danych i zrozumieniu, które etapy są naprawdę ręczne z konieczności, a które tylko z przyzwyczajenia. Okazało się, że ponad połowę pracy można było zastąpić prostymi regułami importu i szablonami raportów w Power BI połączonymi z bazą SQL. Wdrożenie zajęło ok. 6 tygodni, z czego większość czasu pochłonęło czyszczenie danych historycznych.

BranżaDystrybucja

Czas wdrożenia6 tygodni

NarzędziaPower BI, SQL

Biuro rachunkowe obsługujące 40 klientów

Właścicielka biura, Wanda Orzechowska, chciała standaryzować raporty dla klientów z różnych branż - każdy dotychczas dostawał inny format, przygotowywany indywidualnie. Problem nie polegał na braku danych, lecz na ich rozproszeniu między systemami: Symfonia, arkusze Google i eksporty z banków.

Zamiast szukać jednego narzędzia do wszystkiego, zaczęliśmy od ujednolicenia struktury danych wejściowych. Stworzyliśmy wspólny schemat importu, który pozwolił uruchomić jeden szablon raportu dla wszystkich klientów z automatycznym wypełnianiem danych. Biuro przestało tworzyć raporty ręcznie - teraz tylko je weryfikuje przed wysyłką.

BranżaRachunkowość

Czas wdrożenia10 tygodni

NarzędziaGoogle Sheets, Zapier

Startup SaaS na etapie skalowania

Firma w fazie wzrostu potrzebowała raportów inwestorskich generowanych co tydzień. Dane o MRR, churn i kosztach operacyjnych były rozproszone między Stripe, Jirą i arkuszami finansowymi. CFO spędzał kilka godzin tygodniowo na ręcznym zbieraniu liczb.

Zbudowaliśmy pipeline łączący dane ze Stripe API z wewnętrzną bazą danych i narzędziem do wizualizacji. Kluczowym krokiem było zdefiniowanie jednej, spójnej definicji każdego wskaźnika - bo okazało się, że różne działy liczyły MRR inaczej. Raport inwestorski generuje się teraz automatycznie każdego poniedziałku rano.

BranżaSaaS / Tech

Czas wdrożenia8 tygodni

NarzędziaStripe API, Metabase

Jak wygląda praca nad wdrożeniem

Każde wdrożenie jest inne, ale pewne etapy powtarzają się niezależnie od branży czy skali firmy. Poniżej opisujemy, jak zazwyczaj przebiega współpraca z naszymi klientami.

Audyt obecnych procesów

Zanim cokolwiek zautomatyzujemy, rozumiemy, co i dlaczego działa tak jak działa. Często odkrywamy etapy, które można po prostu wyeliminować.

Definicja wskaźników i źródeł

Ustalamy, co dokładnie ma być mierzone i skąd pochodzą dane. Rozbieżności w definicjach są jednym z najczęstszych problemów na tym etapie.

Dobór narzędzi do kontekstu

Nie ma jednego słusznego zestawu narzędzi. Wybieramy to, co pasuje do istniejącego stosu technologicznego i kompetencji zespołu.

Konfiguracja i testy

Pierwsze raporty generujemy równolegle z ręcznymi, żeby porównać wyniki i wychwycić błędy przed przejściem na produkcję.

Przekazanie i monitoring

Wdrożenie kończy się dopiero wtedy, gdy zespół klienta samodzielnie rozumie system i potrafi go utrzymać bez naszej pomocy.

Wizualizacja procesu automatyzacji raportowania finansowego

Co mówią osoby po wdrożeniu

Trzy perspektywy z różnych etapów współpracy - od pierwszych tygodni aż po kilka miesięcy po zakończeniu projektu.

Wanda Orzechowska

Właścicielka biura rachunkowego

Najbardziej pomogło mi to, że nie zaczęliśmy od narzędzi. Zaczęliśmy od tego, czego ja naprawdę potrzebuję. Dopiero potem okazało się, że rozwiązanie jest prostsze niż myślałam.

Biuro rachunkowe · Gdańsk

Bartosz Kędziora

CFO, startup SaaS

Najtrudniejszy moment był, gdy okazało się, że nasze definicje MRR różnią się między działami. To nie był problem techniczny - to był problem komunikacyjny. Dobrze, że go wyłapaliśmy zanim zaczęliśmy budować cokolwiek automatycznego.

SaaS · Warszawa

Dorota Malinowska

Kierownik finansowy, dystrybucja

Spodziewałam się, że wdrożenie będzie boleć. I trochę bolało - głównie czyszczenie starych danych. Ale po tym etapie wszystko poszło sprawnie. Teraz raport, który zajmował nam 3 dni, jest gotowy następnego dnia po zamknięciu miesiąca.

Dystrybucja · Trójmiasto