7 Finanzanalyse-Strategien, die jeder IT-Leiter kennen sollte
Many organizations are discovering that spreadsheets and financial reporting tools are inadequate to deliver timely insights into the underlying trends of their business operations. Perhaps this is why, according to Gartner, only 47% of decision-makers say that financial analysis adequately portrays the story of their business area and its performance. Slicing and dicing stale data from financial statements and reports doesn’t reveal the “why” behind the numbers that would help identify and resolve business issues before they happen and uncover hidden opportunities.
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 liefern, die sie benötigen, um einen größeren 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, ob On-Premises, in der Cloud oder in einer Kombination aus beidem, und wählen Sie eine Datenplattform, die Ihr(e) Deployment (e) unterstützen kann. Außerdem müssen Sie die Datenplattform testen, um sicherzustellen, dass sie das Datenvolumen, die Anzahl der Benutzer, komplexe Berechnungen und Advanced Analytics zur Unterstützung Ihrer Analytics Use Cases bewältigen 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 muss ein Teil des Analyseportfolios sein, das Sie aktivieren und unterstützen. Ihre Geschäftsanwender benötigen Advanced Analytics , wie z. B. 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 gestalten.
Daten sichern und verwalten
Zusätzlich zu den Sicherheitskontrollen zum Schutz Ihrer Daten, einschließlich Nutzer , Zugriffskontrolle, Rollentrennung und Verschlüsselung, benötigen Sie Data Governance , um bei der Erfassung, Speicherung, Verwendung und gemeinsamen Nutzung von Finanzdaten die gesetzlichen Richtlinien einzuhalten. Dies erfordert feinkörnige Data Governance wie Datenmaskierung, um unangemessenen Zugriff zu verhindern und gleichzeitig den Benutzern 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 Fähigkeiten bewerten und feststellen, wo Sie Defizite haben. Da die Rekrutierung externer Mitarbeiter eine Herausforderung sein kann, sollten Sie, wenn möglich, die Training der bereits vorhandenen Mitarbeiter in Betracht ziehen.
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