Value driver tree это
Ранее мы уже писали здесь, как организовать процесс планирования в SAP Analytics Cloud. Сегодня же хочется поговорить о новых возможностях, которые появились в решении совсем недавно. А потом перейдем к примерам сценариев, где можно увидеть гибкость и удобство этого инструмента.
Для всех, кто работает с процессом финансового планирования не секрет, что ввод данных может быть очень затратным с точки зрения времени и утомительным для пользователей. Особенно, в случае работы со сложными сценариями планированиями, которые включают распространение и распределение данных. При этом большинство инструментов работы с таблицами (а именно они основные и любимые для экономистов) не обладают гибким и понятным интерфейсом для таких действий. В SAP Analytics Cloud теперь такой интерфейс есть, и называется он Панель планирования (Planning panel). Это инструмент позволяет быстро и эффективно запускать, и модифицировать сценарии в едином окне.
«Единое окно» для ad-hoc планирования
Как до этого происходил процесс планирования в SAC? Ввод данных производился только через таблицы, отдельно можно было вызвать функцию, например, распределения значений. Сейчас все эти действия делаются через единую панель: значения изменяются и распределяются. В Панели планирования консолидируются все изменения, сделанные в таблице, чтобы пользователь смог сначала просмотреть их, а потом уже применить к данным модели. см. рис.1.
Рисунок 1 «Единое окно»
Возможности ввода данных
Представим, как экономисту приходится вводить данные в формы планирования, копи-паст их из одних ячеек в другие снова и снова для того чтобы распределить значения. Это так утомительно! Панель планирования помогает быстро перемещать значения в таблице, использовать встроенные функции и формулы (рис.2).
Рисунок 2. «Ввод данных»
Так же упрощен массовый ввод данных, теперь есть возможность сначала ввести различные значения, промоделировать изменения, и только после этого сохранить результаты в backend.
Умные подсказки для распределения данных
Ранее функции планирования были распределены по трем различным функциональным окнам для конкретных сценариев, включая распространение, распределение и присвоение значений. Понимая, что это усложняет работу пользователя в Панели планирования, создан единый интерфейс для всех выделенных сценариев. Более того, система может предложить рекомендации, какое действие и функцию использовать на основе измерений и целевых ячеек, отраженных в вашей таблице см. рис. 3.
Рисунок 3. «Умные подсказки»
Новые горячие клавиши
Рисунок 4. «Горячие клавиши»
Новые горячие клавиши можно использовать в сочетании с уже существующими для быстрого выполнения сценариев планирования непосредственно в таблице. Полный список можно посмотреть здесь. Есть еще некоторые новинки. Например, вышел новый интерфейс SAC Office для Office 365, он доступен полностью в онлайне. Это предназначено для тех, кто скучает по Эксель-таблицам, используя SAC.
Рисунок 5. SAC Office для Office 365
Когда мы говорим о процессе планирования, многие автоматически думают про финансы. Но, чтобы достичь максимальной эффективности, процесс должен быть распределен на все линии бизнеса компании: продажи, управление персоналом, управление проектами и т.д. При этом объем и процесс у всех разный в зависимости от деятельности и фокуса департамента. Именно поэтому, во избежание ситуации из басни Ивана Крылова «Лебедь, Рак и Щука» и появилась концепция колаборативного корпоративного планирования, когда в организации объединяются и согласовываются все планы. Основная идея заключается в том, чтобы связать деятельность по планированию и составлению бюджета всех отделов и бизнес-единиц, иметь возможность сравнивать результаты и динамически корректировать по мере необходимости. SAP Analytics Cloud предлагает платформу для этого (рис. 6.)
Рисунок 6. Колаборативное корпоративное планирование
Рассмотрим несколько распространенных примеров сценариев, которые могут быть реализованы в SAC, а затем встроены в колаборативное корпоративное планирование.
Используя SAP Analytics Cloud для планирования, представители департамента продаж могут работать с укрупненными стратегическими планами, но при этом имеют возможность углубиться в детали, например, до уровня отдельного клиента или продукта, объемные показатели, рассчитанные здесь же или полученные из SAP IBP вчера. Не забудем и про анализ. В SAP Analytics Cloud можно заложить анализ общих показателей эффективности продаж, а также онлайн моделирование этих KPI. Сделать это помогает инструментарий VDT (Value Driver Tree) – дерево взаимосвязанных показателей. VDT строится на основе существующих взаимосвязей в модели планирования и позволяет делать «что-если» моделирование с анализом факторов влияния в виде графа. Такое дерево может включать в себя, как иерархические элементы, так и драйверы, и позволяет менять их на любом уровне графа. Изменяя один (или несколько) факторов на процент или абсолютное значение, пользователь увидит все изменившиеся элементы (система подсветит их цветом, как изображено на рис.7).
Рисунок 7. Value driver tree
Таким образом, департамент продаж может иметь более детальную картину о целях и прогрессе по их достижению. А другие отделы могут разрабатывать свои планы в соответствии с данными департамента продаж или, наоборот, передавать в продажи свои данные, работая на цели компании в целом.
Капитальные затраты, независимо от того, из какого отдела они происходят, должны быть эффективно спланированы, как показано на рис.8. Это связано с тем, что капитальные расходы влекут большие инвестиции и могут напрямую влиять на прибыльность. Для компании важно проанализировать заранее это влияние и возможные последствия таких инвестиций, будь то новое оборудование, ИТ ландшафт или текущий ремонт. И в итоге принять максимально эффективное для бизнеса решение.
Рисунок 8. Пример реализации планирования капитальных затрат
Сюда же можно привязать историю управления проектами (рис.9). На основе данных из SAP PPM/PS можно построить аналитику, сравнивать данные по проектам в разрезе бюджетов и соответствию планам.
Рисунок 9. Анализ проектов
3. Управление персоналом
Продолжим тему коллаборации департаментов в процессе планирования. Синхронизация HR планов с финансами также важна. С помощью инструментов планирования HR могут сопоставить текущую структуру команды и цели по продажам, финансам, производству (рис. 10).
Например, один из наших заказчиков (международная компания, занимающаяся производством и фармацевтикой) помимо процесса планирования на три горизонта: 1 год, 5 и 10 лет, реализовал процесс планирования затрат на персонал. Подсистема будет позволять владельцам затрат планировать FTE и связанные с ними затраты (в компании 15 000 сотрудников), управлять переходами, повышениями, увольнениями, согласовывать эти изменения, детально управлять бонусами и отчислениями, все это в интеграции с основной системой ведения HR данных и конечно основным процессом финансового планирования.
Рисунок 10. Планирование персонала
Такие же сценарии могут быть использованы для процесса гибкого стратегического планирования, продаж и операций, а также инноваций. А объединение этих сценариев на одной платформе позволит делиться информацией между всеми департаментами и линиями бизнеса и работать совместно для достижения целей компании.
Важно отметить, что реализация общей модели может быть сделана с помощью SAP Business Planning and Consolidation, а расширения и отдельные сценарии в SAP Analytics Cloud. Таким образом можно сохранить инвестиции в уже существующее решение и начать использовать инновационные возможности SAP Analytics Cloud, как показано на рис.11.
Рисунок 11. BPC+SAC
Еще можно выстроить работу только через SAP Analytics Cloud, так как с релиза 2019.5 запускаются последовательности планирования SAP BPC напрямую из SAC story (рис. 12).
Рисунок 12. SAP BPC Planning sequence
Вообщем, SAP Analytics Cloud сейчас развивается очень активно и позволяет автоматизировать все более сложные процессы планирования. Сложные с точки зрения автоматизации — за счет своей гибкости, и сложные из-за перерасчетов модели — за счет функционального наполнения. При этом решение позволяет расширить уже существующие модели или процессы удобным современным интерфейсом моделирования, планирования и анализа, а также организовать все более актуальную концепцию коллаборативного корпоративного планирования. Кстати, мы уже готовим материал и скоро расскажем, каким образом может осуществляться подключение к данным из SAP Analytics Cloud, как обогатить процесс анализа и планирования предиктивными возможностями решения: добавить прогноз показателей во времени, построить модель классификации или регрессии. А также поговорим о self-service возможностях подготовки данных в SAP Data Warehouse Cloud.
Автор – Ирина Шефтелевич, старший архитектор бизнес-решений SAP CIS
Python – один из самых популярных языков для веб-автоматизации с Selenium, поскольку в нем есть упрощенный синтаксис, который позволяет выполнять больше задач за меньшее количество строк кода! Таким образом, Python и Selenium создают идеальную комбинацию для автоматизированного тестирования в вебе.
Все больше разработчиков, как и я в свое время, осваивают Python, который считается третьим по популярности языком, если верить опросу Stack Overflow Developer Survey 2021. Поэтому шпаргалка по Selenium с Python может служить для ознакомления с полезным API для автоматизации веб-сайтов (или веб-приложений).
Если в Selenium вы новичок и вам интересно, что же это такое, мы рекомендуем ознакомиться с нашим руководством What is Selenium?.
В этой статье мы разберемся с модулем в Python, который предоставляет нам функционал Selenium WebDriver. Для установки пакета Selenium WebDriver мы воспользуемся Python Package Index (PyPI). Выполните в терминале следующую команду, чтобы установить Selenium для Python:
Если вы хотите запускать свои сценарии тестирования онлайн с Selenium Grid, воспользуйтесь LambdaTest для автоматизации тестирования.
Эта библиотека Python оборачивает Selenium WebDriver и предоставляет методы для автоматизации целого ряда задач, таких как заполнение форм, вход на сайт, нажатие на кнопки и многое другое. Кроме того, вы можете ознакомиться с руководством по Selenium с Python, в котором подробно рассматриваются неотъемлемые аспекты Selenium Python с точки зрения автоматизации веб-тестирования.
Команды, которые вы увидите в шпаргалке, можно использовать в качестве удобного ресурса для всех, кто играется с Selenium на Python для автоматизации веб-приложений. Если вам нужно краткое описание работы Selenium в Python, ознакомьтесь с руководством, в котором подробно рассматривается архитектура Selenium WebDriver и освещаются неотъемлемые аспекты, связанные с Selenium WebDriver в Python. Итак, давайте начнем нашу шпаргалку!
Импортируем библиотеку Selenium
Перед тем, как начать пользоваться командами Selenium, вам нужно импортировать пакет Selenium WebDriver.
Инициализация дайвера в Python
После загрузки соответствующего драйвера браузера вам необходимо запустить Selenium WebDriver и драйвер браузера (например, ChromeDriver для Chrome, GeckoDriver для Firefox и т.д.).
Для Internet Explorer
Если местоположения драйвера браузера нет в переменной PATH (или если его нет в System Path), нужно добавить следующие аргументы:
executable_path : Путь к вашему веб-драйверу Selenium (бинарный файл)
options : Параметры, касающиеся выполнения веб-браузеров
Настройка параметров Selenium WebDriver
Класс Options в Selenium обычно используется в сочетании с желаемыми возможностями кастомизации Selenium WebDriver.
Так вы можете выполнять различные операции, такие как открытие браузера (Chrome, Firefox, Safari, IE, Edge и т.д.) в режиме увеличения, включение и отключение расширений браузера, отключение режима GPU, отключение всплывающих окон и многое другое. Поэтому важно хорошо разобраться в этом разделе шпаргалки по Selenium в Python, поскольку так вы сможете решить проблемы автоматизации, связанные с изменением свойств браузера, о которых мы говорили ранее.
Для Chrome
Импорт опций Chrome
2. Инициализация опций Chrome
3. Добавление желаемых возможностей
4.Добавление желаемых возможностей сессии
Для Firefox
Импорт опций Firefox
2. Инициализация опций Firefox
3. Добавление желаемых возможностей
4. Добавление желаемых возможностей сессии
Поиск элемента
Поиск элемента по атрибуту ID
В этом методе поиск элемента в DOM производится по ID. ID уникален для каждого элемента на странице. Таким образом, с помощью ID можно однозначно идентифицировать элемент. Например, ниже показано использование атрибута ID для поиска веб-элементов на странице входа в систему LambdaTest:
Так вы можете воспользоваться атрибутом ID в Selenium:
Поиск элемента по классу CSS
Элементы в HTML DOM еще можно найти по имени класса, который хранится в атрибуте класса HTML-тега. У класса может быть несколько экземпляров, но метод вернет первый элемент с соответствующим классом.
Так можно использовать имя класса для определения местоположения элемента Email Address на странице LambdaTest:
Поиск элемента по имени
Веб-элементы, такие как открывающий тег, имеют связанный с ними атрибут Name. В Selenium есть метод поиска веб-элементов с помощью атрибута NAME. Если у нескольких элементов одинаковое имя, он вернет первое совпадение.
Вот HTML-код, в котором есть элемент ввода имени Name.
Ниже показано использование метода Selenium Python для определения местоположения веб-элемента с помощью атрибута NAME:
Поиск элемента по XPath
XPath использует путь для выбора узлов и определения местоположения необходимого веб-элемента. Метод find_element_by_xpath() используется для поиска соответствующего элемента в документе с помощью XPath. Вы можете почитать руководство по XPath в Selenium, чтобы получить более глубокое представление об использовании XPath для поиска веб-элементов при автоматизации с Selenium.
Ниже показан поиск элемента email с помощью атрибута XPath:
Поиск элемента по тегу
Этот метод используется для поиска и выбора веб-элементов по HTML-тегу. Метод find_element_by_tag_name() используется для поиска таких тегов, как H1, DIV, INPUT и т.д. Если тег встречается несколько раз, он возвращает первый совпадающий.
Ниже показан поиск элемента с email-адресом по тегу:
Поиск элемента по тексту ссылки и частичному тексту ссылки
Этот метод ищет элемент по тексту ссылки (целому или части). При поиске частичного текста ссылки не ищется точное совпадение со строковым значением, поскольку ищется подмножество строк (в тексте ссылки).
Локатор текста ссылок в Selenium и частичного текста ссылок работает только со ссылками текущего веб-приложения.
Ниже показан поиск элемента на странице входа LambdaTest с помощью локатора текста ссылок:
Ниже показан поиск элемента на странице входа LambdaTest с помощью локатора частичного текста ссылок:
Различные методы поиска элементов
Есть два метода, которые могут быть полезны для поиска элементов страницы в сочетании с классом «By» для выбора атрибутов.
Обратите внимание, что нет никакой разницы между методами find_element_by_tag и find_element(By.tag) . По умолчанию метод find_element_by_tag вызывает find_element(By.tag) .
find_element возвращает первый экземпляр из нескольких веб-элементов с определенным атрибутом в DOM. Метод вызывает исключение NoSuchElementException , если ни один элемент не соответствует требуемому локатору. Прочитайте статью о популярных исключениях Selenium, чтобы лучше понять, из-за чего они возникают.
find_elements возвращает список всех экземпляров веб-элементов, соответствующих определенному атрибуту. Список будет пустым, если в DOM нет нужных элементов.
Ниже вы увидите список атрибутов, доступных для класса By :
TAG_NAME = “tag name”
CLASS_NAME = “class name”
LINK_TEXT = “link text”
PARTIAL_LINK_TEXT = “partial link text”
Дальше показан пример использования метода find_element , который использует локатор XPath для поиска нужного веб-элемента:
Открытие ссылки или документа
Перед выполнением любых операций с веб-элементами, присутствующими на странице, важно открыть целевой URL-адрес (или тестовый URL-адрес). Далее вы увидите несколько способов открыть URL-адрес в Selenium с Python:
driver.get(URL)
Метод driver.get() переходит на страницу, которая передается методу в параметре. Selenium WebDriver будет ждать, пока страница не загрузится полностью, после чего он запустит событие «onload» и вернет управление сценарию тестирования. В статье Selenium Waits in Python вы можете найти дополнительную информацию про обработку ожиданий в Selenium.
Обновление страницы
Бывают сценарии, в которых нужно обновлять содержимое страницы. Метод обновления страниц в Selenium WebDriver используется для обновления веб-страниц.
Метод driver.refresh() обновляет текущую веб-страницу. Он не принимает никаких аргументов и не возвращает никаких значений.
Ввод текста в веб-элемент
Метод send_keys() в Python используется для ввода текста в текстовый элемент. Такой текст передается методу в качестве аргумента. Тот же метод можно использовать для имитации нажатия клавиш в любом поле (например, в полях ввода формы).
Пример использования send_keys() , в котором адрес электронной почты передается текстовому элементу на странице регистрации LambdaTest:
Удаление текста в веб-элементе
Метод element.clear() в Selenium используется для удаления текста из полей, таких как поля ввода формы и т.д.
Пример использования метода очистки содержимого поля ввода электронной почты на домашней странице LambdaTest:
Нажатие на веб-элемент
Метод element.click() в Selenium используется для нажатия на элемент, такой как ссылка-якорь, кнопка и т.д.
Вот так с помощью метода click() можно нажать на кнопку на домашней странице LambdaTest:
Перетаскивание веб-элемента
Перетаскивание объектов является одним из широко используемых сценариев в популярных приложениях (или программах), таких как Canvas, Google Drive, Trello, Asana и т.д. Метод drag_and_drop (элемент, цель) в Selenium помогает автоматизировать функционал перетаскивания веб-элементов из источника и переноса их в целевую область (или элемент).
У класса Actions в Selenium есть два метода, с помощью которых вы можете выполнять операции перетаскивания при тестировании кроссбраузерной совместимости. Обязательно ознакомьтесь с нашим подробным руководством, в котором есть информация о том, как выполнять перетаскивание в Selenium.
Вот простой пример использования метода drag_and_drop() :
Выбор опции
Select (элемент) предоставляет полезные методы для взаимодействия с раскрывающимися списками, выбора элементов и многого другого.
Так можно выбрать элемент по индексу:
Вот некоторые вариации выбора нужного элемента с помощью метода select_by_*() :
Метод
Описание
Метод принимает целочисленное значение - индекс опции, которую мы хотим выбрать.
Метод принимает строковое значение и выбирает опцию, в которой есть нужный текст.
Метод принимает строковое значение и выбирает параметр с тем же значением атрибута.
Метод позволяет отменить выбор всех выбранных опций.
Навигация между окнами
Если у вас несколько окон, может потребоваться переключаться между ними перед выполнением действий с веб-элементами из DOM.
driver.switch_to_window(“имя_окна”)
Метод switch_to_window() Selenium WebDriver позволяет переключиться на нужное окно. Дескриптор окна передается в качестве аргумента методу switch_to_window() .
Все последующие вызовы WebDriver теперь применяются к окну в фокусе (или к новому окну после переключения).
driver.window_handles
Свойство window_handles WebDriver возвращает дескрипторы окон. Теперь вы можете использовать метод switch_to_window() для перехода к любому окну из списка window_handles .
driver.current_window_handle
Метод current_window_handle() возвращает дескриптор текущего окна (или окна в фокусе).
Переключение на iFrame
Selenium WebDriver не умеет получать доступ или находить веб-элементы внутри iFrame в контексте главной страницы. Следовательно, вам необходимо переключиться на iFrame, прежде чем обращаться к элементам внутри него.
driver.switch_to_frame(“имя_iframe”)
Метод switch_to_frame() в Selenium Python позволяет менять контекст WebDriver из контекста главной страницы. Также мы можем получить доступ к сабфреймам, добавив между путем и индексом точку.
driver.switch_to_default_content()
Метод позволяет возвращаться обратно к контексту главной страницы.
Обработка всплывающих окон и оповещений
Существует всего три основных типа всплывающих окон и предупреждений, которые обычно используются в веб-приложениях:
driver.switch_to.alert
Свойство switch_to.alert в WebDriver возвращает открытый в данный момент объект alert . Вы можете принять его, отклонить, прочитать содержимое или ввести его в командную строку.
alert_obj.accept()
Как только у вас есть дескриптор окна alert (например, alert_obj ), метод accept() поможет вам принять всплывающее окно предупреждения.
alert_obj.dismiss()
После того как вы переключились на окно alert (например, alert_obj ), вы можете использовать метод dismiss() , чтобы отклонить всплывающее окно предупреждения.
alert_obj.text()
Получение кода страницы
Метод page_source() в Selenium WebDriver используется для получения кода страницы.
Навигация по истории браузера
Selenium WebDriver на Python предоставляет несколько функций для перемещения вперед-назад по истории браузера.
driver.forward()
Этот метод позволяет сценариям перемещаться на один шаг вперед по истории браузера.
driver.back()
Этот метод позволяет сценариям перемещаться на один шаг назад по истории браузера.
Обработка Cookie в Selenium
Обработка файлов cookie в Selenium WebDriver является одним из распространенных сценариев, с которым вам, возможно, придется иметь дело при автоматизации. Можно выполнять различные операции, такие как добавление, удаление, получение имени файла cookie и многое другое.
driver.add_cookie()
Этот метод помогает настроить файл cookie для сессии Selenium. Он принимает значения в виде пары ключ-значение.
Этот метод выводит все доступные файлы cookie для текущей сессии Selenium.
driver.delete_cookie()
Есть возможность удалить определенный файл cookie или все файлы cookie, связанные с текущей сессией Selenium.
Установка размера окна
Настройка тайм-аутов в Selenium WebDriver
Когда браузер загружает страницу, веб-элементы внутри нее могут загружаться через различные промежутки времени. Это может создать сложности при взаимодействии с динамическими элементами, присутствующими на странице.
Если элемент отсутствует в DOM веб-страницы, метод locate вызовет исключение. Ожидания в Selenium позволяют добавлять задержки (в миллисекундах или секундах) между действиями, выполняемыми между загрузкой страницы и поиском требуемого веб-элемента.
Неявное ожидание и явное ожидание - два основных способа добавления задержек в код Selenium в Python для обработки динамических веб-элементов на странице.
Неявное ожидание в Selenium Python
Неявное ожидание информирует Selenium WebDriver о необходимости проверять DOM в течение определенного периода времени при попытке найти веб-элемент, который не доступен сразу после загрузки страницы.
По умолчанию неявное ожидание равно нулю. Однако, как только мы определяем его, оно устанавливается на время жизни объекта WebDriver. Ознакомьтесь с подробным руководством, в котором более детально демонстрируется использование неявного ожидания в Selenium Python.
Явное ожидание в Selenium Python
Явное ожидание в Selenium с Python используется, когда мы хотим дождаться выполнения определенного условия, прежде чем продолжить работу.
В Selenium WebDriver есть несколько удобных методов, которые позволяют подождать, пока не будет выполнено определенное условие. Например, явное ожидание можно получить с помощью класса webdriverWait в сочетании с ожидаемыми условиями в Selenium.
Вот некоторые из ожидаемых условий, которые можно использовать в сочетании с явным ожиданием в Selenium Python:
The Value Driver Tree traces its origin to 1920s, when DuPont used a visual model to define Return on Investment (ROI) as a function of profitability, asset turnover and financial leverage – all of which were broken down further. The model helped the firm understand the impact of changes to various key parameters on the overall outcome.
The model was revolutionary, not because of the tree-like visual analysis but because of the way in which a new metric (ROI) was defined in terms of elements from both the income statement & the balance sheet.
DuPont Analysis of the ROI
From here, the model spread to General Motors (DuPont invested in GM) , and subsequently to Ford. Several innovative and ‘new age’ ways of measuring business performance began to emerge, with a new breed of processionals developing the know-how to deploy such advanced statistical and analytical performance management techniques. Ultimately, these factors led Ford to cede control of the business to professional managers in the 1950s.
In the subsequent decades, several approaches to value management emerged in the business world such as value based management (VBM) and economic value added (EVA). The evaluation, implementation, data gathering, performance measurement and monitoring of these techniques required immense efforts & focus from enterprises, thereby mandating the need for such initiatives to be blessed by the C-Suite. As a result, such tools remained exclusively in the corridors of CXOs, and under the able guidance of leading management & strategy consulting firms.
In the recent few years, the emergence of various easy-to-use and high-performance data analysis toolsets have revived interest in value management frameworks. Technological innovations have made it possible for even line managers and mid-level executives to apply such techniques to operational business scenarios within their departments and teams. The ubiquitous need for performing what-if scenario modeling & analyses, combined with the ability to visualize results intuitively has revived tremendous interest in these frameworks, specifically the Value Driver Tree.
What is a Value Driver Tree?
In essence, the Value Driver Tree is a visual representation of a conceptual business model that links a business value (what management or stakeholders care about, e.g. Profit) to a set of drivers (any variable that can affect the value, e.g. Planned downtime or Sales Price). A representative value map of a business is provided below.
A representative value driver tree model
Once you understand the mathematical relationship between these drivers and KPIs, it is possible to understand how variations in one or more drivers can impact the overall outcome.
It’s a network, not a tree
Interestingly, the value driver tree is not strictly a tree but a network. In the example visual from above, ‘Quantity Produced’ impacts not only the revenue but also the costs. In essence, we are working with a set of parameters that are not isolated, but interconnected. The beauty of value driver tree lies in the fact that it captures the impact due to simultaneous changes to multiple drivers that are interlinked.
A Value Driver Tree in Action
A representative value driver tree is shown in the animation below. Note how contemporary innovations in technology & visualization enable instantaneous updates to the outcome (revenue) whenever the drivers are changed.
A value driver tree in action
The animated demo shown above has been generated using Visual BI’s ValQ.
ValQ is Visual BI’s solution for business modeling. It is an innovative self-service business planning and simulation solution that lets you instantly visualize and optimize profitability & growth. ValQ is designed to enable executives, decision-makers and business analysts to seamlessly connect to data to make effective decisions. ValQ is fully customizable, mobile-compatible and has a highly engaging and intuitive interface. It is now available for SAP and Microsoft Power BI.
Do you know the Key Value Drivers in your company? Check out this blog to learn more.
In subsequent blogs, we’ll review more topics of interest such as tips on getting the most out of value driver trees, best practices, how-to recommendations, software evaluation considerations, exciting features of ValQ and more.
To learn more, tune into one of our ValQ Webinars or try our product for free here.
In the preceding blogs, we took a quick look at the origins of Value Driver Tree and a few reasons why they are making a comeback. Let’s now take a look at some of the key business use cases for Value Driver Tree.
Note that Value Driver Tree models facilitate not only the analysis but also stakeholder discussion & communication in all these use cases.
1) Business Modeling: Simulate an executive’s view of the business through dynamic modeling; Understand how drivers impact outcomes; Evaluate business initiatives such as new product launch or new market entry; Identify opportunities for efficiency & improvement; and more.
2) Strategic Target Setting: Incorporate changes to external & internal drivers and simulate fully costed scenarios based on current forecast, budget or actuals. Share justified clear targets to businesses for bottom up planning process.
An example of a firm setting sales targets to all its divisions
3) Budgeting & Planning: Compare budget versions; Understand variations in budget drafts. Identify opportunities for cost savings by playing through unlimited scenarios rather than basic percentage cost savings.
4) Sensitivity Analysis: Understand the impact of changes to one or more value drivers to operational or financial outcomes.
Sensitivity Analysis generated by Visual BI’s ValQ
5) Periodic Reforecasting & Variance Reporting: Compare budget vs forecast. Identify root causes for variances. Play through scenarios for the rest of the year to identity remedial actions.
Periodic Reforecasting & Variance Reporting – An Illustrative Example. Note that forecasts are applied from June till December, with outcomes (Net Profit) reported for the full year.
6) Executive KPI Dashboards: Leverage the calculation engine to calculate KPI’s. Use value driver trees to visualize and analyze performance, and drill down to the details.
The visual shown above has been generated using Visual BI’s ValQ.
ValQ is Visual BI’s solution for business modeling. It is an innovative self-service business planning and simulation solution that lets you instantly visualize and optimize profitability & growth. ValQ is designed to enable executives, decision-makers and business analysts to seamlessly connect to data to make effective decisions. ValQ is fully customizable, mobile-compatible and has a highly engaging and intuitive interface. It is now available for SAP and Microsoft Power BI.
In our other blogs, we’ll review more topics of interest such as tips on getting the most out of value driver trees, best practices, how-to recommendations, software evaluation considerations, exciting features of ValQ and more.
To learn more, tune into one of our ValQ Webinars or try our product for free here.
In the previous blog, we took a quick look at Value Driver Tree and explored its origins dating to the 1920s. While specific sectors such as mining have seen strong value driver tree adoption, it is only recently that enterprises have taken a renewed interest in the framework.
Let’s look at the top 4 reasons why Value Driver Trees are making a comeback:
(1) Advancements in computing: A Value Driver Tree can be highly resource-intensive in terms of computing for typical enterprise use cases. The reason is that it involves a chain of calculations, often supported by a series of resource-intensive read-write database actions. This has traditionally required a stronger server configuration to handle the load. When you look at trees with 1000+ nodes and multiple users, the complexity increases exponentially.
A Value Driver Tree
In the recent years, innovations such as in-memory computing have tremendously increased capabilities of applications and databases. Cloud computing has made infrastructure scalable on demand. Transactional and analytical applications too are riding the in-memory wave and increasingly providing live connectivity options to popular data stores.
Products such as Visual BI’s ValQ use high-performance embedded javascript engine that function exclusively on the browser – eliminating the need for backend processing – and still support 1000+ nodes with ease.
(2) Innovations in visualizations & UX: The appeal of a Value Driver Tree lies in the visual and intuitive arrangement of drivers that capture their relationship & interaction. However, it was not until a decade ago that dedicated visualization software started becoming common in enterprises. Even though computing power was still available, visualization best practices lagged behind thereby hindering user excitement and adoption.
Since then, trends such as design minimalism and touch-enabled interactions have brought humans and machines much closer.
The evolution of UX (2004 vs. today)
While this has not made them technological wizards, it has definitely made them receptive to try out newer solutions, as long as it helps them become self-reliant (but without having to go through a steep learning curve).
(4) The need for enterprise planning to be dynamic: While business modeling & planning have always been a priority for enterprises, their evolving needs require planning & simulation capabilities to be more dynamic than ever before. This implies that enterprises can take strategic actions and re-forecast quickly, rather than wait for the decision cycles to align with the annual budgeting & monthly forecasting processes. Value Driver Trees that are lightweight, agile & nimble serve this need very well.
There is a secondary benefit in leveraging dynamic value driver trees. They can not only support top-down planning needs requiring a quick turnaround, but also complement bottom-up enterprise planning that leverages platforms (such as SAP BPC/IP) for a more detailed analysis. The quick up-front time invested in building the first few iterations using Value Driver Trees can save a lot of subsequent time invested in bottom-up planning tools – thereby delivering a big value add for enterprises looking to shorten their overall planning & budgeting cycles.
All of the above reasons have made the situation ripe for value driver trees to make a comeback.
Value Driver Trees: How things will be different this time
Until the 1990s, the evaluation, implementation, data gathering, performance measurement and monitoring of popular value management techniques required a tremendous amount of time, effort and attention from enterprises. Logically, such initiatives had to be blessed by the C-Suite, and they often required the guidance of leading management & strategy consulting firms.
Contrast that with today, where the four reasons discussed above are making it possible for even line managers and mid-level executives to apply value management techniques to their departments and teams. This is expected to drive Value Driver Tree adoption at all levels – enterprise, departments and teams.
The visual shown above has been generated using Visual BI’s ValQ.
ValQ is Visual BI’s solution for business modeling. It is an innovative self-service business planning and simulation solution that lets you instantly visualize and optimize profitability & growth. ValQ is designed to enable executives, decision-makers and business analysts to seamlessly connect to data to make effective decisions. ValQ is fully customizable, mobile-compatible and has a highly engaging and intuitive interface. It is now available for SAP and Microsoft Power BI.
In our other blogs, we’ll review more topics of interest such as tips on getting the most out of value driver trees, best practices, how-to recommendations, software evaluation considerations, exciting features of ValQ and more.
To learn more, tune into one of our ValQ Webinars or try our product for free here.
Читайте также: