Wie man fortgeschrittene Finanzanalysen zur Erweiterung von BI einsetzt
Die meisten, wenn nicht sogar alle Unternehmen müssen ihre finanzielle Leistung verstehen, um Geschäftsprozesse zu verbessern, Risiken zu erkennen und sich auf die richtigen Ziele zu konzentrieren. Die Harvard Business School bietet eine hervorragende Liste wichtiger finanzieller Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), die Unternehmen in einer Vielzahl von Kategorien verfolgen, messen und analysieren sollten, darunter Rentabilität, Liquidität, Zahlungsfähigkeit, Effizienz und Bewertung. Die Instrumente und Techniken zur Analyse von KPIs sind jedoch sehr unterschiedlich und liefern unterschiedliche Erkenntnisse.
Herkömmliche Tabellenkalkulationen und Berichtstools sind wertvoll, weil sie zeigen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Sie sind jedoch unzureichend, wenn es darum geht zu erklären, warum etwas passiert ist, und wenn es darum geht, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Hier schließt die fortgeschrittene Finanzanalytik die Lücke. Bei dieser Art der Analyse werden ausgefeilte Techniken wie Statistik, Maschinelles Lernen und Data Mining eingesetzt, um diese Lücken im Datenverständnis zu schließen.
Erkennen von Mustern, Trends, Korrelationen und Beziehungen
Erweiterte Finanzanalysen können verborgene Muster, Trends, Korrelationen und Beziehungen in Daten aufdecken, die Veränderungen in der Leistung erklären. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für den Einsatz fortschrittlicher Finanzanalysen zur Steigerung von Umsatz und Gewinn:
Preiselastizität
Wenn Sie den Preis für ein Produkt oder eine Dienstleistung erhöhen, können Sie dann Ihre Einnahmen steigern? Nicht, wenn ein Rückgang der Kundennachfrage aufgrund der Preiserhöhung zu sinkenden Einnahmen führt. Die Preiselastizität hilft Ihnen, die richtige Preisentscheidung zu treffen, indem sie die Empfindlichkeit der Kundennachfrage gegenüber Preisänderungen misst. Die Entwicklung einer optimalen Preisstrategie ist der Schlüssel zur Maximierung der Einnahmen.
Versteckte Saisonalität
Der Umsatz zahlreicher Produkte variiert mit den Jahreszeiten. So werden zum Beispiel in der Schulanfangssaison vermehrt Schulsachen verkauft, und die jahreszeitlich bedingten Wetterunterschiede beeinflussen den Kauf von Mänteln, Badeanzügen und anderen Artikeln. Einzelhändler wissen um die Saisonabhängigkeit vieler Arten von Waren und Dienstleistungen und maximieren ihre Einnahmen durch saisonale Werbeaktionen. Es gibt jedoch auch eine versteckte Saisonabhängigkeit, wenn Trends nicht sofort offensichtlich oder in den Daten leicht zu erkennen sind. Erweiterte Finanzanalysen können helfen, diese subtilen oder weniger offensichtlichen wiederkehrenden Muster zu erkennen. Mit diesem Wissen können Einzelhändler ihre Werbestrategien um Artikel erweitern, deren Umsatz zu einer bestimmten Zeit des Jahres ansteigt.
Kosten der verkauften Waren (COGS)
Die Herstellungskosten sind die direkten Kosten, die bei der Produktion oder dem Erwerb der von einem Unternehmen verkauften Waren anfallen. Der Einsatz fortschrittlicher Finanzanalysen ist eine wertvolle Möglichkeit, die COGS zu senken, indem versteckte Möglichkeiten zur Optimierung der supply chain und zur Verringerung des Energieverbrauchs und des Betrugs aufgedeckt werden.
- KostenSupply Chain : Mit fortschrittlichen Finanzanalysen lassen sich Muster und Korrelationen erkennen, die Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen bei der Auswahl von Lieferanten, der Aushandlung von Verträgen und der Verwaltung von supply chain zu treffen.
- Energiekosten: Unternehmen können Advanced Analytics zur Analyse von Energienutzungsmustern einsetzen, um die Versorgungskosten zu senken, was wiederum die COGS senkt.
- Betrugskosten: Die Erkennung von Anomalien und Mustern, die auf Betrug bei der Beschaffung, Rechnungsstellung und Bestandsverwaltung hindeuten, vermeidet finanzielle Verluste, die die Herstellungskosten in die Höhe treiben. Darüber hinaus kann Advanced Analytics betrügerische Buchhaltungspläne wie die Veruntreuung von Vermögenswerten, Bilanzfälschung und Korruptionspläne, einschließlich Bestechung und Schmiergelder, aufdecken.
Genaue Bedarfsprognose
Genaue Bedarfsprognosen, die durch fortschrittliche Finanzanalysen unterstützt werden, helfen Unternehmen, ihre Betriebs- und Produktprozesse effizienter zu gestalten. Durch die Abstimmung von Beschaffung, Produktion, Personal und anderen Ressourcen auf den erwarteten Umsatz können Unternehmen die betriebliche Effizienz verbessern, Über- oder Unterbestände vermeiden und Verschwendung minimieren.
Brauchen Sie mehr als herkömmliche Finanzanalysen?
Business Intelligence (BI) und andere Tools für die Finanzberichterstattung spielen eine große und wichtige Rolle im Analyseportfolio eines Unternehmens. Fortgeschrittene Finanzanalysen helfen dabei, Daten besser zu verstehen, verborgene Muster zu entdecken und zu erkennen, was als Nächstes auf uns zukommt. Unternehmen, die keine Strategie für fortschrittliche Finanzanalysen haben, werden wahrscheinlich mit geringeren Einnahmen und höheren Kosten konfrontiert sein, mit anhaltenden Ineffizienzen zu kämpfen haben und hinter ihre zukunftsorientierten Mitbewerber zurückfallen.
Die Actian Data Platform unterstützt die Anforderungen traditioneller und fortschrittlicher Finanzanalysen. Sie können Daten ganz einfach in die Actian Platform übertragen und jede beliebige analytische Anwendung nutzen analytische Anwendung Benutzer mit unterschiedlichsten Anforderungen und technischen Fähigkeiten zu unterstützen. Finanzanalysten, Business-Analysten, Datenexperten und Geschäftsanwender können auf abfragen zugreifen und abfragen , ohne zwischen Leistung und Kosteneinsparungen wählen zu müssen.
Bleiben Sie in Verbindung
Datenanalysen, die Ihnen geliefert werden.
(z. B. sales@..., support@...)
