Wie man Hindernisse bei der Einführung von Advanced Financial Analytics beseitigt

Finanzanalyse ist der Prozess der Erfassung, Analyse und Interpretation von Finanzdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und informierte Entscheidungen in Bezug auf die finanzielle Leistung und Strategie eines Unternehmens zu treffen. Bei der fortgeschrittenen Finanzanalyse werden anspruchsvollere Techniken, Algorithmen und Tools eingesetzt, um aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Mithilfe fortschrittlicher Finanzanalysen können Unternehmen tiefere und besser umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, potenzielle Risiken aufzudecken und die Leistung vorherzusagen und zu verbessern.

Hindernisse für die Einführung fortgeschrittener Finanzanalysen

Leider gibt es viele Hindernisse für fortgeschrittene Finanzanalysen, auf die ein Unternehmen stoßen kann. Im Folgenden finden Sie einige der üblichen Hindernisse sowie eine kurze Empfehlung, wie sie überwunden werden können.

Übermäßige Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen

Praktisch alle Unternehmen verwenden Tabellenkalkulationen, um einige Aspekte ihrer Data Analytics zu bewältigen. Tabellenkalkulationen bieten jedoch nicht die Integration, den Umfang, die Echtzeitdaten und die advanced analytics , die erforderlich sind, um das volle Potenzial Ihrer Finanzdaten auszuschöpfen. Für diese Funktionen müssen Unternehmen Tabellenkalkulationen mit einer Datenplattform und den richtigen Finanzwerkzeugen und -techniken ergänzen, um spezifische Finanzanalyseziele kennenlernen .

Datensilos

Datenverfügbarkeit ist der Schlüssel zu fortschrittlichen Finanzanalysen. Sie erfordert den Zugriff auf umfassende Daten, sowohl aktuelle als auch historische. Dazu gehören Finanzdaten in der Finanzverwaltungssoftware, Verkaufsdaten in CRM-Systemen, externe Marktdaten und Wirtschaftsindikatoren, Nachrichten-Feeds, Daten aus social media und vieles mehr. Um effektiv zu sein, müssen Unternehmen diese Silos aufbrechen und Daten zusammenführen, um geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen.

Probleme mit der Datenqualität

Geschäftsanwender, die sich bei wichtigen Entscheidungen auf advanced analytics verlassen, müssen sich auf die Integrität der Ergebnisse verlassen können. Während Probleme mit der Datenqualität bei allen Arten von Geschäftsdaten vorkommen, sind Finanzdaten besonders anfällig für Probleme. Dies liegt an der manuellen Dateneingabe, der Komplexität beim Umgang mit mehreren Währungen, Kunden mit mehreren Konten, komplizierten Finanzberechnungen und dem Fehlen von Standarddatenformaten, -messungen und -benennungskonventionen. Aus diesen Gründen sind Datenqualitätswerkzeuge, die sicherstellen, dass die Daten genau, vollständig, konsistent, zuverlässig und aktuell sind, so wichtig.

Die Komplexität der fortgeschrittenen Finanzanalyse

Bei der fortgeschrittenen Finanzanalyse werden Techniken wie Maschinelles Lernen und statistische Modellierung eingesetzt, um genaue Prognosen zu erstellen und in großen Datenmengen verborgene Muster aufzudecken. Die korrekte Anwendung dieser Techniken erfordert Fachwissen in der Datenmodellierung und Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R. Auch Geschäftsanwender müssen ihre mathematischen Fähigkeiten verbessern und wissen, wie man Ergebnisse richtig interpretiert.

Strenge regulatorische und Compliance-Anforderungen

Finanzdaten sind stark reguliert, und Verstöße sind teuer. Das Verständnis und die Durchsetzung von Vorschriften kann eine Herausforderung sein, die durch die Notwendigkeit, die besonderen Anforderungen in verschiedenen Regionen und Branchen zu verstehen, noch verstärkt wird. Unternehmen müssen Richtlinien und Prozesse für die Erfassung, Speicherung, Nutzung und Weitergabe von Informationen für advanced analytics einführen und durchsetzen.

Kommunikation

Die Kommunikation kann eine Herausforderung sein, da verschiedene Interessengruppen in einem Unternehmen in der Regel keine Erfahrung mit advanced analytics haben. Für Finanz- und Unternehmensanalysten ist es von entscheidender Bedeutung, die Erkenntnisse und Implikationen einer Analyse klar und verständlich zu vermitteln.

Beschaffung bei mehreren Anbietern

Datenintegration, Datenqualität und andere Verwaltungsaufgaben erhöhen die Kosten und die Komplexität, wenn sie von mehreren Anbietern bezogen werden. Dies kann weitere Investitionen in Finanzanalysen einschränken, wenn die Kosten den geschäftlichen Nutzen übersteigen, den sie liefern. Wenn möglich, suchen Sie nach einer Datenplattform, die viele Funktionen bietet.

Überwindung von Herausforderungen

Es ist nicht immer einfach, diese Herausforderungen zu meistern, aber die Mühe lohnt sich, denn advanced analytics können Ihrem Unternehmen helfen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und informierte Entscheidungen treffen.

Erfolg in der Finanzanalyse beginnt mit der richtigen Plattform. Actian verfügt über 50 Jahre Erfahrung darin, Kunden bei der verwalten ihrer wichtigsten Daten zu unterstützen. Die Actian Data Platform vereinfacht das Verbinden, verwalten und Analysieren Ihrer Finanzdaten. Das einheitliche Datenmanagement ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten in einer einzigen, benutzerfreundlichen Plattform zu integrieren, zu transformieren, zu orchestrieren und zu speichern.

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Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.