Horizontalioji analizė Power BI: pokyčiai be rankinio darbo

Horizontalioji analizė parodo, kiek ir kokia kryptimi pasikeitė pajamos, sąnaudos, pelnas ar balanso straipsniai, lyginant du ar daugiau laikotarpių. Power BI šią analizę paverčia nuolatine: vieną kartą sukurtos DAX priemonės kiekvieną mėnesį pačios suskaičiuoja absoliutų ir procentinį pokytį, o ataskaita atsinaujina be naujos Excel lentelės. Rivilė ir Finvalda naudotojams greičiausias kelias yra paruoštas ataskaitų rinkinys, kuris jau sujungtas su apskaitos duomenimis. Analitika360 siūlo būtent tokius Power BI paketus, kuriuose ataskaitos atsinaujina automatiškai. Žemiau rasite metodą, formules, žingsnius ir patarimus, kaip pokyčius teisingai skaityti.

Trumpai

• Horizontalioji analizė lygina tuos pačius finansinių ataskaitų straipsnius skirtingais laikotarpiais ir išreiškia pokytį eurais bei procentais.
• Jei bazinis rodiklis lygus nuliui arba neigiamas, procentinis pokytis neskaičiuojamas, rodomas tik absoliutus skirtumas.
• Power BI tam reikia trijų dalykų: tvarkingų apskaitos duomenų, datų lentelės ir kelių DAX priemonių.
• Didžiausią laiko dalį suvalgo ne formulės, o duomenų paruošimas ir atnaujinimas, todėl verta jį automatizuoti.
• Rivilė ir Finvalda vartotojams paruošti Analitika360 paketai kainuoja nuo 59 Eur per mėnesį.

Turinys

• Kas yra horizontalioji analizė
• Kodėl Excel lentelėse ji greitai sensta
• Kaip sukurti horizontaliąją analizę Power BI: 5 žingsniai
• Kaip skaityti pajamų, sąnaudų ir pelno pokyčius
• Paruošti Power BI paketai Rivilė ir Finvalda naudotojams
• Mūsų požiūris
• DUK
• Šaltiniai

Kas yra horizontalioji analizė

Visuotinė lietuvių enciklopedija horizontaliąją analizę apibrėžia kaip dviejų ar daugiau metų finansinių ataskaitų duomenų palyginimą, kuriuo nustatomas rodiklių kitimas absoliučiaisiais dydžiais ir procentais, t. y. nukrypimai nuo bazinių rodiklių. Ta pati enciklopedija pabrėžia svarbią taisyklę: kai bazinis rodiklis lygus nuliui arba neigiamas, nukrypimas procentais neskaičiuojamas.

Praktikoje skaičiuojami du dydžiai:

1. Absoliutus pokytis = einamojo laikotarpio reikšmė − bazinio laikotarpio reikšmė.
2. Procentinis pokytis = absoliutus pokytis ÷ bazinio laikotarpio reikšmė × 100 %.

Kai lyginama daugiau nei dveji metai, dažnai naudojama bazinių metų analizė: kiekvieno laikotarpio skaičiai išreiškiami bazinių metų procentais, o bazinių metų rodiklis prilyginamas 100 %. Taip vadinamoji tendencijų analizė leidžia vienu žvilgsniu pamatyti, ar pajamos auga sparčiau nei sąnaudos.

Lietuvos viešajame sektoriuje šis metodas naudojamas tuo pačiu principu. Finansų ministerijos mokymo medžiagoje „Finansinių ataskaitų rengimas ir jų analizė“ pateiktame pavyzdyje pagrindinės veiklos pajamos padidėjo 55,48 %, o sąnaudos 57,93 %. Vien šie du skaičiai jau pasako, kad sąnaudos augo greičiau nei pajamos ir marža traukėsi.

Sąlyginis pavyzdys

Toliau pateikta iliustracinė pelno (nuostolių) ataskaitos ištrauka, kokią matytumėte Power BI matricoje:

Straipsnis	2025 m.	2026 m.	Pokytis, Eur	Pokytis, %
Pardavimo pajamos	480 000	552 000	72 000	15,0
Pardavimo savikaina	300 000	357 000	57 000	19,0
Bendrasis pelnas	180 000	195 000	15 000	8,3
Veiklos sąnaudos	120 000	126 000	6 000	5,0
Veiklos pelnas	60 000	69 000	9 000	15,0
Kitos veiklos rezultatas	−4 000	2 000	6 000	–

Paskutinėje eilutėje bazinis rodiklis neigiamas, todėl procentinis pokytis nerodomas. Tai ta pati taisyklė, kurią Power BI priemonėje reikia įrašyti tiesiai į formulę.

Kodėl Excel lentelėse ji greitai sensta

Excel faile horizontalioji analizė dažniausiai daroma rankomis: iš Rivilė ar Finvalda eksportuojama ataskaita, įklijuojama šalia praėjusio laikotarpio, perrašomos formulės. Kiekvieną mėnesį darbas kartojasi, o klaidų rizika auga su kiekviena kopija.

Antra problema yra palyginamumas. Investopedia atkreipia dėmesį, kad finansinių ataskaitų straipsnių grupavimas laikui bėgant gali keistis, todėl pajamos, sąnaudos ar turtas persikelia tarp sąskaitų ir sukuria klaidingus skirtumus. Kai sąskaitų plano susiejimas su ataskaitos eilutėmis laikomas viename Power BI modelyje, ta pati taisyklė taikoma visiems laikotarpiams iš karto ir „dingęs“ straipsnis nebepasimeta.

Daugiau apie tai, kokias apskaitos ataskaitas verta perkelti į Power BI, rasite straipsnyje apie buhalterines ataskaitas Power BI.

Kaip sukurti horizontaliąją analizę Power BI: 5 žingsniai

1. Prijunkite apskaitos duomenis

Pagrindas yra didžiosios knygos ar ataskaitų duomenys su data, sąskaita ir suma. Dažniausia klaida: kiekvieną mėnesį importuojamas naujas Excel failas su kitokiais stulpelių pavadinimais, ir modelis lūžta.

Analitika360 šį žingsnį perima: paketai skirti duomenims iš Rivilė ir Finvalda, o prireikus į tą patį Power BI modelį įtraukiami ir SharePoint, Excel, CRM ar logistikos šaltiniai. Kaip sujungti apskaitos ir Excel duomenis, aprašėme gide Rivilė, Excel ir Power BI.

2. Sukurkite datų lentelę ir laikotarpius

Laiko palyginimams reikia atskiros, ištisinės datų lentelės su metais, ketvirčiais ir mėnesiais, susietos su faktų lentele. Iš anksto nuspręskite, ką lyginate: mėnesį su praėjusiu mėnesiu, mėnesį su tuo pačiu praėjusių metų mėnesiu ar metus nuo pradžios su tuo pačiu laikotarpiu pernai. Restoranų tinklui dažnai svarbesnis palyginimas su tuo pačiu mėnesiu pernai, nes sezoniškumas iškreipia mėnesio pokytį.

Ką reikia stebėti: nepilnas einamasis mėnuo. Jei lapkritis dar nesibaigė, jo palyginimas su visu spaliu parodys netikrą kritimą.

3. Parašykite DAX priemones

SQLServerCentral pateikia klasikinį mėnesio pokyčio šabloną: ankstesnio mėnesio reikšmė su PREVIOUSMONTH, skirtumas atimtimi ir augimas procentais su DIVIDE. Finansų duomenims jį pritaikius, priemonės atrodo taip:

Pajamos = SUM(Apskaita[Suma])

Pajamos PM = CALCULATE([Pajamos], PREVIOUSMONTH('Data'[Data]))

Pokytis Eur = [Pajamos] - [Pajamos PM]

Pokytis % =
IF([Pajamos PM] > 0, DIVIDE([Pokytis Eur], [Pajamos PM]))

Paskutinė priemonė įgyvendina enciklopedijos taisyklę: kai bazinis rodiklis lygus nuliui ar neigiamas, procentas paliekamas tuščias. Metiniam palyginimui logika ta pati, keičiama tik laiko funkcija ankstesnio laikotarpio priemonėje.

Dažna klaida yra ženklai. Apskaitoje pajamos dažnai saugomos su minuso ženklu (kreditas), o sąnaudos su pliusu. Prieš skaičiuodami pokytį, suvienodinkite ženklus modelyje, kitaip pajamų augimas atrodys kaip kritimas.

4. Pasirinkite vizualizacijas ir filtrus

Horizontaliajai analizei geriausiai tinka:

• Matrica su ataskaitos eilutėmis, dviem laikotarpiais, pokyčiu eurais ir procentais, kaip lentelėje aukščiau.
• Sąlyginis formatavimas: žalia spalva palankiems, raudona nepalankiems pokyčiams. Sąnaudoms logika atvirkštinė, todėl taisyklę nustatykite pagal straipsnio tipą.
• Linijinė diagrama kelerių metų tendencijai su bazinių metų indeksu.
• Filtrai pagal padalinį, objektą, projektą ar restoraną, kad pokyčio priežastį būtų galima rasti iki konkretaus padalinio.

Jei lyginate ne tik laikotarpius, bet ir planą su faktu, žr. gidą apie biudžeto palyginimą Power BI.

5. Užtikrinkite duomenų kokybę ir atnaujinimą

Analizė verta tiek, kiek patikimi jos duomenys. Kas mėnesį patikrinkite, ar Power BI pelno suma sutampa su apskaitos programos ataskaita, ar neatsirado nesusietų naujų sąskaitų ir ar uždarytas laikotarpis nebuvo koreguotas.

Čia Analitika360 paketai sutaupo daugiausiai laiko: ataskaitos atsinaujina automatiškai, be papildomo vartotojo darbo, o pajamų, sąnaudų, pelno ir balanso rodikliai matomi realiu laiku. Sprendimas užtikrina ir duomenų saugą.

Kaip skaityti pajamų, sąnaudų ir pelno pokyčius

Skaičius be konteksto gali suklaidinti. Keli principai, kurių laikosi patyrę finansų analitikai:

1. Lyginkite pokyčių greitį. Jei sąnaudos auga sparčiau nei pajamos, kaip Finansų ministerijos pavyzdyje, marža mažėja net augant apyvartai.
2. Žiūrėkite į struktūrinius straipsnius. Kitoje Finansų ministerijos mokymo medžiagos dalyje darbo užmokesčio ir socialinio draudimo sąnaudos sumažėjo 11,79 %, o komandiruočių sąnaudos padidėjo 34,83 %. Didelis procentas mažo straipsnio gali reikšti mažiau nei nedidelis didelio straipsnio pokytis, todėl visada rodykite ir eurus.
3. Ieškokite priežasčių. VLE pažymi, kad pati horizontalioji analizė parodo bendras kitimo tendencijas, o jų priežastims reikia nuodugnesnės analizės. Power BI tai sprendžia detalizavimu: nuo pelno eilutės iki sąskaitos, padalinio ar kliento.
4. Derinkite su balansu. Pelno augimas kartu su sparčiai augančiomis gautinomis sumomis rodo, kad pinigai dar neateina. Plačiau apie tai skaitykite Rivilės balanso analizės ir Finvalda pelno ataskaitos giduose.

Paruošti Power BI paketai Rivilė ir Finvalda naudotojams

Jei nenorite kurti modelio nuo nulio, Analitika360 siūlo paruoštus Power BI ataskaitų rinkinius, kuriuose pajamų, sąnaudų, pelno, balanso, pardavimų, sandėlio ir skolų rodikliai atsinaujina automatiškai.

Paketas	Kaina
Rivilė Basic	59 Eur per mėnesį
Rivilė PRO	89 Eur per mėnesį
Finvalda Basic	59 Eur per mėnesį
Finvalda PRO	89 Eur per mėnesį
Individualūs projektai	70 Eur per valandą

Specifinėms šakoms, pavyzdžiui, restoranams, logistikai ar statybai, paruošiamos atskiros ataskaitos, taip pat galima įsigyti Microsoft Pro ir Premium licencijas. Visus planus rasite verslo analitikos kainų puslapyje.

Mūsų požiūris

Horizontalioji analizė yra vienas paprasčiausių ir naudingiausių finansinės analizės metodų, tačiau jos vertė atsiskleidžia tik tada, kai ji daroma reguliariai. Vieną kartą per metus Excel faile atlikta analizė parodo praeitį. Kas mėnesį automatiškai atsinaujinanti Power BI ataskaita leidžia reaguoti, kol pokytis dar nedidelis.

Todėl kuriame iš anksto paruoštus ataskaitų rinkinius Rivilė ir Finvalda naudotojams: vadovas ar buhalteris gauna palyginimus be papildomo darbo, o skirtingi šaltiniai sujungiami į vieną Power BI modelį. Kai įmonės procesai ar IT sistemos išskirtiniai, sprendimą pritaikome individualiai.

Mūsų tikslas paprastas: kad finansų komanda laiką skirtų sprendimams, o ne duomenų kopijavimui.

Analitika360

DUK

Kuo horizontalioji analizė skiriasi nuo vertikaliosios?

Horizontalioji analizė lygina tą patį straipsnį skirtingais laikotarpiais. Vertikalioji parodo kiekvieno straipsnio dalį viename laikotarpyje, pavyzdžiui, savikainos dalį pajamose. Power BI abi analizes galima rodyti toje pačioje matricoje.

Ar galima horizontaliąją analizę daryti ketvirčiais ar mėnesiais?

Taip. Metodas tinka bet kokiam laikotarpiui, svarbu, kad lyginami laikotarpiai būtų vienodo ilgio ir pilni. Su datų lentele Power BI tą pačią priemonę galite filtruoti metais, ketvirčiais ar mėnesiais.

Ką daryti, jei praėjusio laikotarpio rodiklis buvo neigiamas?

Procentinio pokyčio tokiu atveju neskaičiuokite, rodykite tik absoliutų pokytį eurais. DAX priemonėje tai užtikrina sąlyga, kuri procentą skaičiuoja tik esant teigiamam baziniam rodikliui.

Kiek laiko užtrunka paruošti tokią ataskaitą?

Kuriant modelį savarankiškai, daugiausia laiko užima duomenų prijungimas, sąskaitų susiejimas ir tikrinimas. Rivilė ir Finvalda naudotojai gali pasirinkti paruoštą Analitika360 paketą, o individualūs poreikiai sprendžiami kaip projektas už 70 Eur per valandą.

Šaltiniai

• Visuotinė lietuvių enciklopedija: finansinė analizė
• Finansų ministerija: Finansinių ataskaitų rengimas ir jų analizė (I dalis)
• Finansų ministerija: Finansinių ataskaitų rengimas ir jų analizė
• Investopedia: Horizontal Analysis
• SQLServerCentral: Month-over-Month calculation using DAX in Power BI

Rekomendacijos

• Buhalterinės ataskaitos Power BI: ką rodyti ir kaip automatizuoti
• Pardavimų piltuvėlis Power BI: kaip modeliuoti ir analizuoti
• Pinigų srautų analizė Power BI: kaip įdiegti finansų komandoje
• Sandėlio apyvartumas Power BI Lietuvos įmonėms: nuo DAX iki sprendimų