Økonomiske data som grundlag for ny viden

Økonomiske data som grundlag for ny viden - SEGES Projektsitet

Projektets formål er at sikre, at landmanden fortsat har et solidt og validt økonomisk datagrundlag som udgangspunkt for værdiskabelsen på bedriften. Det sker ved at udvikle og optimere datagrundlaget for analyser, modeller og værktøjer, som bygger på økonomiske data for såvel regnskabsår som kortere perioder.

Data bliver mere detaljerede og tidshorisonten for anvendelsen bliver kortere, hvilket giver landmanden helt nye muligheder, men samtidig stiller nye krav til datahåndteringen. Derfor udvikles der metoder og værktøjer til automatisk kvalitetssikring og validering af kortperiodiske økonomiske data og budgetdata i Økonomidatabasen, der er landbrugets unikke samling af økonomidata, der kommer den enkelte landmand til gavn enten i form af værktøjer eller analyser af økonomiske forhold i erhvervet bredt set. Det er en kompleks opgave at vurdere bedriftens indtjeningspotentiale, der påvirkes af mange forskellige forhold. Derfor udarbejdes – med afsæt i nye digitale metoder, der kan analysere store, komplekse datamængder – en model til beregning af indtjeningspotentilet for den enkelte bedrift. På baggrund af, at flere bedrifter udvider værdikæden fx gennem egen gårdbutik, hvilket definitorisk ikke en del af primærproduktionen, udarbejdes et koncept for den økonomiske datastruktur, således at der fortsat kan foretages benchmarking af primærproduktionen.

Effekten er stor, da projektet skaber det økonomiske datagrundlag for mange andre analyser, modeller og værktøjer, som landmanden anvender ved optimering og værdiskabelse på bedriften. Samlet set skal aktiviteterne nå mindst 5.000 landmænd, og heraf skal mindst 80 pct. få gavn af resultaterne inden for et år.

For at kunne anvende kortperiodiske data er det en forudsætning, at validiteten er på et tilstrækkeligt højt niveau. I notatet her ses resultaterne af en analyse af den nuværende datavaliditet.
Bedriftsprognosen har til formål at give et overblik over den forventede udvikling af en bedrifts regnskabsresultater. Ud fra de offentliggjorte prognosepriser og informationer om den enkelte bedrift, beregnes udviklingen fem år frem.
Oversigten over driftsgrensresultater er opdateret, så den indeholder resultater fra 2013-2018 for alle driftsgrene. Samtidig er præsentationen gjort mere overskuelig, så man kan klikke ønsket driftsgren, staldsystem, produktionsstørrelse og periode frem.
Kapacitetsregneark opdateret med de endelige driftsgrensresultater for 2018.
Regnearket koncernoversigt giver mulighed for, at resultaterne fra flere forskellige ejendomme kan sammenstilles i en koncernopstilling på en hurtig og overskuelig måde.
I nedenstående tabeller vises resultaterne for landbrugets indtjening i perioden 2011 - 2018 ud fra årsrapporterne. Resultaterne er vejede, så de er repræsentative for hele landbruget eller den sektor, de vedrører.
Foreløbige resultater for de største driftsgrene i 2018.
Rente- og bidragsmodellen giver mulighed for at sammenligne en bedrifts gennemsnitlige rente- og bidragssats i forhold til andre grupper af bedrifter. Der kan sammenlignes på grupper af forskellige nøgletal, driftsgrene og penge-/realkreditinstitutter.
Værdien af at kunne anvende kortperiodiske data ved benchmarking anses for væsentlig for landbruget de kommende år. Her beskriver vi retningslinjer for det datavalideringsniveau, der bør indgå i analyser eller benchmarking.
Vejledningen henvender sig til konsulenter og assistenter, der udarbejder og benytter Driftsgrensanalyse, Ø90 Benchmarking og Business Check.
Foreløbige resultater for de største driftsgrene i 2018.
Nedenfor er en status på overførsel af regnskaber til ØDB, anvendelse af RegnskabsDataBank, Ø90BM og Business Check-regneark m.v.
Med SEGES' nye model for beregning af indtjeningspotentiale kan du finde ud af, hvilke omkostninger der bør arbejdes med enten op eller ned for at øge indtjeningen på netop din landbrugsbedrift.
Optimering af indtjeningen er en vigtig del af det at være landmand. Mængden af data er blevet større over tid, hvilket gør meget svært for en person at overskue det hele. Ved at bruge Machine learning kan der laves en systematisk gennemgang af data.
Notatet indeholder en beskrivelse af modellen for identifikation af indtjeningspotentiale på landbrugsbedrifter. Der er også en række forslag til videreudvikling af modellen samt perspektivering af modellen med henblik på implementering af modellen.
Formålet med analysen er at vurdere omfang af og struktur på bedrifter, som har en anden produktion end primær landbrugsproduktion.
Med virkning fra 5. december 2018 laves ændringerne beskrevet her, når et regnskab skal overføres til ØDB. Der introduceres blandt andet krav til oplysning om type af anden virksomhed.

© 2021 - SEGES Projektsitet