Para poder tomar decisiones acertadas y predecir y anticipar el futuro, las organizaciones necesitan basarse en datos. Y para ello tienen que avanzar con sus procesos de transformación digital. Estos avances son especialmente importantes en los departamentos de finanzas, donde los datos son el recurso vital para orientar las decisiones de gestión, y donde además existe la posibilidad de recopilar, procesar y presentar datos de todas las áreas de la empresa.
En realidad las finanzas vienen basándose en datos desde hace años, pero la disponibilidad de big data y el crecimiento de las capacidades de análisis de datos incrementaron todavía más su importancia.
La digitalización financiera sumada a la analítica de datos avanzada se volvió fundamental hoy para que las empresas puedan adaptarse a los cambios permanentes y la alta incertidumbre. Sin una gestión eficaz de los datos las empresas quedan en desventaja a la hora de simular y proyectar escenarios, descubrir tendencias claves y obtener mejoras en el rendimiento, los resultados y los procesos comerciales.
Solo el 30% de las empresas estiman que tienen las capacidades adecuadas en analítica avanzada de datos o inteligencia artificial. Según EY
Decisiones basadas en datos
Los departamentos de finanzas no solo tienen que transformar los datos en conocimientos, sino que deben traducirlos en valor operativo. Además, hoy los CFOs se ven presionados a ofrecer información en tiempo real a partir de datos de todo tipo (financieros estructurados, otros datos estructurados de la compañía, datos no estructurados del mercado, etc.); y esto tanto para la propia empresa, como para terceros interesados.
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Automatizar la información financiera: un requisito impostergable
El análisis predictivo es un elemento esencial en la transformación digital de las finanzas. Puede ayudar a las empresas “a determinar los riesgos a los que se enfrentan, a optimizar los procesos y comprender si las inversiones se centran en las áreas adecuadas”. También pueden ayudarles “a examinar la rentabilidad de los productos a través de varios canales de venta y clientes y entender qué segmentos de mercado agregarán más ganancias y qué factores podrían impactar a futuro”.
La analítica será crucial en los próximos años, mejorando la toma de decisiones y impulsando iniciativas estratégicas clave para cerca del 96% de las empresas. Según Deloitte
Agilice los procesos financieros
En esta época de las finanzas automatizadas hay que destacar que, aunque la incorporación de tecnología puede ser importante, no va a mejorar los resultados por sí misma: es importante que las empresas se aseguren de “utilizar correctamente el análisis predictivo, mejorar la calidad de sus datos y gestionarlos de forma eficaz”.
Los silos de datos desconectados e inconsistentes pueden ser letales para las iniciativas de analítica, al igual que los procesos de gestión defectuosos, y la falta de una estrategia de uso y gobernanza de datos.
En los departamentos de finanzas el uso de analítica avanzada requiere tres cosas:
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Que haya objetivos claros que combinen la estrategia y las tecnologías de manera uniforme.
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Desarrollar una cultura y una metodología de trabajo con equipos interdisciplinarios (que incluyan científicos de datos, programadores y analistas de negocios).
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Contar con la infraestructura (basada en la nube) y la arquitectura adecuadas para aprovechar las herramientas y los métodos de analítica.
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¿Cuáles son los desafíos de automatizar la información financiera?
Al afianzar estos aspectos las organizaciones mejoran su capacidad para tomar decisiones data-driven (basadas en datos). Y esto a su vez les aporta un diferencial competitivo fundamental.
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¿Cuentan con información confiable para la toma de decisiones?
