Cómo eliminar barreras para adoptar análisis financieros avanzados

El análisis financiero es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos financieros para obtener información y tomar décisions éclairées sobre los resultados financieros y la estrategia de una organización. La analítica financiera avanzada utiliza técnicas, algoritmos y herramientas más sofisticados para extraer información, reconocer patrones y hacer predicciones a partir de grandes conjuntos de datos. Mediante el análisis financiero avanzado, las organizaciones pueden obtener información más profunda y práctica que les ayude a descubrir riesgos potenciales y a predecir y mejorar el rendimiento.

Obstáculos a la adopción de análisis financieros avanzados

Lamentablemente, son muchos los obstáculos que una empresa puede encontrar a la hora de realizar análisis financieros avanzados. He aquí algunos de los más comunes junto con una breve recomendación sobre cómo superarlos.

Excesiva dependencia de las hojas de cálculo

Prácticamente todas las empresas utilizan hojas de cálculo para gestionar algunos aspectos de sus análisis de datos. Sin embargo, las hojas de cálculo no ofrecen la integración, la escala, los datos en tiempo real y analytique avancée necesarios para aprovechar todo el potencial de sus datos financieros. Para disponer de estas capacidades, las empresas necesitarán complementar las hojas de cálculo con una plataforma de datos y las herramientas y técnicas financieras adecuadas para alcanzar objetivos específicos de análisis financiero.

Silos de datos

La disponibilidad de datos es clave para el análisis financiero avanzado. Requiere acceso a datos completos, tanto actuales como históricos. Esto puede incluir registros financieros en software de gestión financiera, datos de ventas en sistemas CRM, datos de mercados externos e indicadores económicos, noticias, datos de redes sociales y mucho más. Para ser eficaces, las organizaciones tendrán que romper estos silos, reuniendo los datos para desarrollar perspectivas de misión crítica.

Cuestiones de calidad de los datos

Los usuarios empresariales que confían en analytique avancée para tomar decisiones importantes necesitan saber que pueden confiar en la integridad de sus resultados. Aunque los problemas de calidad de los datos son frecuentes en todos los tipos de datos empresariales, los datos financieros son especialmente propensos a ellos. Esto se debe a la introducción manual de datos, a la complejidad de tratar con varias divisas, a los clientes con varias cuentas, a los intrincados cálculos financieros y a la falta de formatos de datos, medidas y convenciones de nomenclatura estándar. Estas son las razones por las que son tan importantes las herramientas de calidad de datos para garantizar que los datos sean precisos, completos, coherentes, fiables y actualizados.

La complejidad del análisis financiero avanzado

El análisis financiero avanzado utiliza técnicas como el aprendizaje automático y el modelado estadístico para realizar previsiones precisas y descubrir patrones ocultos en grandes volúmenes de datos. Desplegar estas técnicas correctamente requiere experiencia en modelado de datos y dominio de lenguajes de programación como Python y R. Incluso los usuarios empresariales tendrán que reforzar sus conocimientos matemáticos y saber interpretar los resultados con precisión.

Requisitos reglamentarios y de cumplimiento estrictos

Los datos financieros están muy regulados, y las infracciones son caras. Entender y hacer cumplir la normativa puede ser un reto, agravado por la necesidad de entender los requisitos únicos en todas las geografías e industrias. Las empresas tendrán que establecer y aplicar políticas y procesos para recopilar, almacenar, utilizar y compartir información para analytique avancée.

Comunicación

La comunicación puede ser un reto, ya que las distintas partes interesadas de una empresa no suelen tener conocimientos de analytique avancée. Transmitir de forma clara y comprensible las ideas e implicaciones de cualquier análisis es una habilidad crucial que los analistas financieros y empresariales deben perfeccionar.

Abastecimiento de múltiples proveedores

La integración de datos, la calidad de los datos y otras cargas de trabajo de gestión añaden más costes y complejidad cuando se obtienen de varios proveedores. Esto puede limitar la inversión en análisis financieros si sus costes superan el valor empresarial que aportan. Cuando sea posible, busque una plataforma de datos que ofrezca muchas capacidades.

Superar los retos

La superación de estos retos no siempre es fácil, pero vale la pena el esfuerzo ya que analytique avancée puede ayudar a su negocio obtener información valiosa y tomar más décisions éclairées.

El éxito del análisis financiero comienza con la plataforma adecuada. Actian cuenta con 50 años de experiencia ayudando a sus clientes a gestionar algunos de sus datos más importantes. Actian Data Platform simplifica la forma de conectar, gestionar y analizar sus datos financieros. Su gestion des données unificada gestion des données le permite integrar, transformar, orquestar y almacenar sus datos en una única plataforma fácil de usar.

Recursos adicionales:

• Los silos de datos apestan. Cómo romperlos
• 5 factores comunes que reducen la calidad de los datos y cómo solucionarlos
• Análisis de datos en tiempo real en tiempos de incertidumbre

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.