7 Finanzanalyse-Strategien, die jeder IT-Leiter kennen sollte

Viele Unternehmen stellen fest, dass Tabellenkalkulationen und Tools für die Finanzberichterstattung nicht ausreichen, um zeitnahe Einblicke in die zugrundeliegenden Trends ihrer Geschäftsabläufe zu geben. Vielleicht ist dies der Grund, warum laut Gartner nur 47 % der Entscheidungsträger der Meinung sind, dass die Finanzanalyse die Geschichte ihres Geschäftsbereichs und dessen Leistung angemessen wiedergibt. Das Zerschneiden und Würfeln veralteter Daten aus Jahresabschlüssen und Berichten offenbart nicht das "Warum" hinter den Zahlen, das dabei helfen würde, Geschäftsprobleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie auftreten, und verborgene Chancen aufzudecken.

Im Folgenden finden Sie 7 Finanzanalysestrategien, die der IT-Abteilung dabei helfen, den Anwendern im Finanzbereich und in den Fachabteilungen schnell die data driven Erkenntnisse zu vermitteln, die sie benötigen, um einen höheren Geschäftswert zu erzielen und Innovationen zu fördern.

Finanzanalyse-Strategien für IT-Führungskräfte

Strategische Ziele verstehen

Ihr erster Schritt sollte die Zusammenarbeit mit den Geschäftsführern und Finanzmitarbeitern sein, um zu verstehen, was sie zu erreichen versuchen, und um zu bestimmen, welche Daten, Instrumente und Analysetechniken ihnen helfen werden, diese Ziele zu erreichen. Sie sollten auch herausfinden, wie sie ihren Erfolg messen wollen.

Wählen Sie die richtige Technologie-Infrastruktur

Überlegen Sie, wo Ihre Daten gespeichert werden sollen - On-Premises, in der Cloud oder in einer Kombination aus beidem - und wählen Sie eine Datenplattform aus, die Ihr(e) Deployment (e) unterstützen kann. Darüber hinaus müssen Sie die Datenplattform testen, um sicherzustellen, dass sie das Datenvolumen, die Anzahl der Benutzer, komplexe Berechnungen und advanced analytics zur Unterstützung Ihrer Financial Analytics Use Cases verarbeiten kann.

Definieren Sie die Anforderungen an die Datenintegration

Datensilos können ein großes Hindernis für die Bereitstellung von Finanzanalysen sein. Finanzanalysen erfordern häufig die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich interner Buchhaltungs- und Gehaltsabrechnungssysteme, Customer Relationship Management (CRM) und Vertriebsmanagementplattformen. Darüber hinaus benötigen Unternehmen möglicherweise Zugang zu externen Datenquellen, um ihr Unternehmen zu bewerten, die sich verändernde Marktdynamik zu verstehen und andere Faktoren zu identifizieren, die sich auf die finanzielle Leistung auswirken.

Sicherstellung der Datenqualität

Daten, die für Finanzanalysen verwendet werden, müssen vollständig, genau, aktuell, vertrauenswürdig und für alle, die sie benötigen, leicht zugänglich sein. Um qualitativ hochwertige Daten bereitstellen zu können, muss die IT-Abteilung über Verfahren verfügen, mit denen sie Probleme mit der Datenqualität kontinuierlich bewerten und beheben kann.

Advanced Analytics implementieren

Advanced analytics müssen ein Teil des Analyseportfolios sein, das Sie ermöglichen und unterstützen. Ihre Geschäftsanwender benötigen advanced analytics wie Maschinelles Lernen, um tiefere Real-Time-Insights in die zugrunde liegenden Geschäftstrends zu erhalten, als dies mit Tabellenkalkulationen und Finanzberichten möglich ist. Darüber hinaus bieten advanced analytics prädiktive Einblicke, die Unternehmen dabei helfen, proaktiver zu handeln und ihre künftige Geschäftsstrategie besser zu entwickeln.

Daten sichern und verwalten

Zusätzlich zu den Sicherheitskontrollen zum Schutz Ihrer Daten, einschließlich Nutzer , Zugriffskontrolle, Rollentrennung und Verschlüsselung, benötigen Sie data governance , um die gesetzlichen Richtlinien bei der Erfassung, Speicherung, Nutzung und Weitergabe von Finanzdaten einzuhalten. Dies erfordert feinkörnige data governance wie Datenmaskierung, um unangemessenen Zugriff zu verhindern und gleichzeitig den Nutzern die Sicht auf die benötigten Daten zu ermöglichen.

Behebung von Qualifikations- und Kompetenzlücken

IT-Organisationen stehen vor der Herausforderung, Talente zu finden und zu halten, die über die für moderne Finanzanalysen erforderlichen technologischen und analytischen Fähigkeiten, insbesondere Maschinelles Lernen, verfügen. Sie müssen Ihre in-house Funktionen bewerten und feststellen, wo Sie Defizite haben. Da die externe Rekrutierung eine Herausforderung sein kann, sollten Sie nach Möglichkeit die training der bereits vorhandenen Mitarbeiter in Betracht ziehen.

Die Actian Data Platform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Finanzdaten. Die ActianPlattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Analysen überall dort durchzuführen, wo Ihre Daten vorhanden sind, und bietet eine außergewöhnliche Leistung für große Datenmengen und Benutzer sowie für die Durchführung fortschrittlicher Analysen.

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.