Il controllo di gestione aziendale ha da tempo sposato il concetto di Big Data: nell’economia digitale il flusso di dati che le imprese devono gestire e che loro stesse generano è sempre più voluminoso. Come estrarne valore per essere guidate da un business data-driven resta, invece, una strategia ancora in parte da apprendere, soprattutto per le imprese medio-piccole. Un efficace controllo di gestione aziendale richiede di scalare una piramide che alla sua base ha il dato grezzo e alla punta il vero valore: il contesto dei dati che permette di passare a decisioni efficaci e processi efficienti. I passaggi intermedi partono dalla rilevazione del dato, per evolvere verso la Business intelligence potenziata da Intelligenza Artificiale, Predictive Analytics e tecnologie cognitive, che traducono il dato in informazione. Per costruire questo modello virtuoso l’essenziale è disporre di un dato di qualità: di dettaglio, affidabile e fruibile. Così il controller può trasformare l’informazione in conoscenza che diventa a sua volta strategia per la gestione aziendale e la crescita di tutta l’organizzazione.

Controllo di gestione, come si fa

Lo scopo finale del controllo di gestione è confrontare il rendimento delle risorse con quello ipotizzato, per prendere decisioni e definire nuovi obiettivi concretamente raggiungibili. Ma come si fa il controllo di gestione e chi se ne occupa? È necessario confrontare i dati raccolti con quelli ipotizzati nel bilancio per analizzare il rendimento effettivo dell’attività. Le analisi di scostamento vengono svolte dal controller in collaborazione con i responsabili delle aree funzionali. Nel caso non esista una funzione specifica, l’attività può essere svolta dal management con il supporto dei sistemi informativi.
Per fare il controllo di gestione sono previste più fasi:

• analisi e riclassificazione del bilancio;
• analisi comparata che confronta il bilancio attuale con quello dell’anno precedente;
• bilancio previsionale o budget per prevedere in modo concreto le spese e i ricavi dell’anno successivo;
• analisi degli scostamenti, per confrontare i risultati ottenuti con quelli ipotizzati.

L’affidabilità dei dati svolge un ruolo determinante per un controllo di gestione efficace.

Controllo di gestione aziendale: perché sono importanti i sistemi MES

I Manufacturing Execution Systems o MES riuniscono le tecnologie più avanzate per abilitare un efficace controllo della funzione produttiva e rendere data-driven le organizzazioni e le loro decisioni. I sistemi MES rappresentano un’opportunità per migliorare il controllo di gestione aziendale, offrendo proprio i dati di qualità di cui c’è bisogno: di dettaglio, affidabili e fruibili, fungendo da collettore fra i diversi sistemi IT.

I giusti dati per il controllo di gestione aziendale

Oggi le imprese produttive, specialmente se medio-piccole, spesso non dispongono di dati di dettaglio, ma di dati aggregati tipicamente rilevati manualmente nei reparti, o resi disponibili al controller dalle altre funzioni aziendali. Per esempio, dal reparto vengono rilevate le sole quantità prodotte, spesso senza un riferimento preciso ai tempi o agli impianti su cui è stata effettuata la lavorazione, senza indicare nemmeno l’operatore che ha svolto la fase. Altri esempi di dati aggregati sono gli stipendi pagati agli operai, l’energia elettrica utilizzata nello stabilimento, o il totale del peso degli scarti, divenuti rottame. Ma, siccome si tratta di dati aggregati, il controller è costretto, tramite una serie di supposizioni per definire i driver di costo, ad ottenere un’attribuzione di costi sui prodotti che non rappresenta la realtà. Il controllo di gestione aziendale è inficiato quindi da un’alta dose di aleatorietà.