Porównywalność informacji: Różnice pomiędzy wersjami
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
||
Linia 42: | Linia 42: | ||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
<noautolinks> | <noautolinks> | ||
* Flakiewicz W., ''Informacyjne systemy zarządzania, Podstawy budowy i funkcjonowania'', PWE, Warszawa | * Flakiewicz W. (1990), ''Informacyjne systemy zarządzania, Podstawy budowy i funkcjonowania'', PWE, Warszawa | ||
* Kisielnicki J., Sroka H. (1999), ''Systemy informacyjne biznesu'', Placet, Warszawa | * Kisielnicki J., Sroka H. (1999), ''Systemy informacyjne biznesu'', Placet, Warszawa | ||
* Niedzielska E. (red.) (1998), ''Informatyka ekonomiczna'', Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław | * Niedzielska E. (red.) (1998), ''Informatyka ekonomiczna'', Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław |
Wersja z 19:18, 12 lis 2023
Porównywalność informacji |
---|
Polecane artykuły |
Świadczy o możliwości przeprowadzenia analizy porównawczej na podstawie danych z różnych okresów. Poza porównywalnością czasową danych, niezbędna jest również porównywalność danych względem różnych obszarów działania przedsiębiorstwa
Metody zachowania porównywalności czasowej danych
Zmiana okresu raportowania może mieć istotny wpływ na porównywalność danych. Przykładowo, porównywanie wyników finansowych dla różnych okresów czasu może być utrudnione, jeśli okresy te są różnej długości. Dlatego ważne jest, aby analizować dane w jednolitych okresach czasu, co umożliwia dokładne porównanie wyników.
Do zachowania porównywalności danych w różnych okresach czasu można wykorzystać kalendarz raportowania. Jest to narzędzie, które pozwala na ustalanie jednolitej jednostki czasu, np. miesiąc, kwartał czy rok. Dzięki temu można dokładnie porównać wyniki w tych samych okresach czasu, niezależnie od długości tych okresów.
Porównywanie danych wymaga uwzględnienia sezonowości i zmienności w czasie. Sezonowość to regularne powtarzanie się okresów o podobnych charakterystykach, np. wzrost sprzedaży w okresie świątecznym. Zmienność w czasie oznacza natomiast nieregularne fluktuacje danych, np. wynikające z czynników zewnętrznych. Aby zachować porównywalność danych, konieczne jest uwzględnienie tych czynników i dostosowanie analizy do ich wpływu.
Czasami konieczne jest przeliczenie danych na stałą jednostkę czasu, aby umożliwić porównywanie ich w różnych okresach. Na przykład, jeśli mamy dane dotyczące sprzedaży w różnych okresach, ale w różnych jednostkach czasu (np. tygodnie i miesiące), można je przeliczyć na jednolitą jednostkę, np. na tygodniową sprzedaż. Dzięki temu można dokładnie porównać wyniki.
Analiza trendów czasowych jest istotna dla zachowania porównywalności danych. Trendy czasowe to długoterminowe zmiany w danych, np. wzrost lub spadek sprzedaży w ciągu kilku lat. Analiza tych trendów umożliwia zrozumienie i uwzględnienie ich wpływu na porównywalność danych. Dzięki temu można dokładnie ocenić zmiany w czasie i porównać wyniki w odpowiednich kontekstach.
Wpływ różnych obszarów działania przedsiębiorstwa na porównywalność danych
Jednolite mierniki są kluczowe dla porównywalności danych w różnych obszarach działania przedsiębiorstwa. Oznacza to, że dane powinny być mierzone i prezentowane w sposób spójny i jednoznaczny, aby umożliwić ich porównywanie. Na przykład, jeśli jeden dział używa innej definicji sprzedaży niż inny dział, porównywanie wyników może być trudne. Dlatego ważne jest, aby ustalić jednolite mierniki i stosować je konsekwentnie w całym przedsiębiorstwie.
Różnice w definicjach i interpretacjach danych w różnych obszarach działania przedsiębiorstwa mogą wpływać na porównywalność danych. Na przykład, jeden dział może rozumieć pojęcie "koszt" w sposób nieco inny niż inny dział. W rezultacie porównywanie kosztów między tymi działami może być utrudnione. Aby zachować porównywalność danych, konieczna jest standaryzacja definicji i interpretacji danych w całym przedsiębiorstwie.
Standaryzacja procedur gromadzenia i prezentacji danych jest niezbędna dla porównywalności danych. Oznacza to, że procesy zbierania i prezentacji danych powinny być jednolite i spójne w całym przedsiębiorstwie. Jeśli różne obszary działania stosują różne procedury, porównywanie danych może być trudne. Dlatego ważne jest, aby ustalić jednolite procedury i zapewnić ich konsekwentne stosowanie.
Różne systemy i narzędzia informatyczne używane w różnych obszarach działania przedsiębiorstwa mogą mieć wpływ na porównywalność danych. Na przykład, jeden dział może korzystać z systemu do zarządzania sprzedażą, który ma inne funkcje i możliwości niż system używany przez inny dział. W rezultacie dane generowane przez te systemy mogą być różne, co utrudnia porównywanie wyników. Aby zachować porównywalność danych, ważne jest, aby zharmonizować systemy i narzędzia informatyczne w całym przedsiębiorstwie.
Wielooddziałowość przedsiębiorstwa może stanowić wyzwanie dla porównywalności danych. Jeśli przedsiębiorstwo ma wiele oddziałów lub filii, każdy z nich może mieć nieco inne procesy i procedury, co może prowadzić do różnic w danych. Aby zachować porównywalność danych, konieczne jest zharmonizowanie procedur i zapewnienie spójności między oddziałami. Ważne jest również, aby ustalić wspólne standardy i wytyczne dla całego przedsiębiorstwa.
Bibliografia
- Flakiewicz W. (1990), Informacyjne systemy zarządzania, Podstawy budowy i funkcjonowania, PWE, Warszawa
- Kisielnicki J., Sroka H. (1999), Systemy informacyjne biznesu, Placet, Warszawa
- Niedzielska E. (red.) (1998), Informatyka ekonomiczna, Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław
- O'Brien J. (1990), Management Information Systems, A Managerial End User Perspective, Irwin, Homewood Ill, Boston
- Woźniak K. (2005), System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków
Autor: Krzysztof Woźniak