Comment éliminer les obstacles à l'adoption de l'analyse financière avancée ?

L'analyse financière est le processus de collecte, d'analyse et d'interprétation des données financières afin d'obtenir des informations et de prendre des décisions éclairées concernant les performances et la stratégie financières d'une organisation. L'analyse financière avancée utilise des techniques, des algorithmes et des outils plus sophistiqués pour extraire des informations, reconnaître des modèles et faire des prédictions à partir de vastes ensembles de données. Grâce à l'analyse financière avancée, les organisations peuvent obtenir des informations plus approfondies et plus exploitables qui les aident à détecter les risques potentiels et à prévoir et améliorer les performances.

Obstacles à l'adoption de l'analyse financière avancée

Malheureusement, les entreprises peuvent se heurter à de nombreux obstacles à l'analyse financière avancée. Voici quelques-uns des plus courants, accompagnés d'une brève recommandation sur la manière de les surmonter.

Dépendance excessive à l'égard des feuilles de calcul

Pratiquement toutes les entreprises utilisent des feuilles de calcul pour gérer certains aspects de l'analyse de leurs données. Cependant, les feuilles de calcul n'offrent pas l'intégration, l'échelle, les données en temps réel et l'analytique avancée nécessaires pour réaliser le plein potentiel de vos données financières. Pour obtenir ces capacités, les entreprises devront compléter les feuilles de calcul par une plateforme de données et les outils et techniques financiers adéquats pour atteindre des objectifs d'analyse financière spécifiques.

Silos de données

La disponibilité des données est la clé de l'analyse financière avancée. Elle nécessite l'accès à des données complètes, à la fois actuelles et historiques. Il peut s'agir d'enregistrements financiers dans des logiciels de gestion financière, de données de vente dans des systèmes de gestion de la relation client, de données de marché externes et d'indicateurs économiques, de flux d'informations, de données de réseaux sociaux , etc. Pour être efficaces, les organisations devront briser ces silos et rassembler les données afin d'obtenir des informations essentielles à leur mission.

Questions relatives à la qualité des données

Les utilisateurs professionnels qui s'appuient sur l'analytique avancée pour prendre des décisions importantes ont besoin de savoir qu'ils peuvent se fier à l'intégrité de ses résultats. Si les problèmes de qualité des données sont fréquents pour tous les types de données commerciales, les données financières sont particulièrement sujettes à des problèmes. Cela est dû à la saisie manuelle des données, à la complexité du traitement des devises multiples, aux clients possédant plusieurs comptes, aux calculs financiers complexes et à l'absence de formats de données, de mesures et de conventions de dénomination standard. C'est pourquoi il est si important de disposer d'outils de qualité des données pour s'assurer qu'elles sont exactes, complètes, cohérentes, fiables et à jour.

La complexité de l'analyse financière avancée

L'analyse financière avancée utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique et la modélisation statistique pour faire des prévisions précises et découvrir des modèles enfouis dans de grands volumes de données. Le déploiement correct de ces techniques nécessite une expertise dans la modélisation des données et la maîtrise de langages de programmation tels que Python et R. Même les utilisateurs professionnels devront renforcer leurs compétences en mathématiques et savoir interpréter les résultats avec précision.

Exigences strictes en matière de réglementation et de conformité

Les données financières sont fortement réglementées et les violations sont coûteuses. Il peut être difficile de comprendre et d'appliquer les réglementations, d'autant plus qu'il est nécessaire de comprendre les exigences propres à chaque zone géographique et à chaque secteur d'activité. Les entreprises devront établir et appliquer des politiques et des processus pour la collecte, le stockage, l'utilisation et le partage des informations pour l'analytique avancée.

Communication

La communication peut s'avérer difficile car les différentes parties prenantes d'une entreprise n'ont généralement pas d'expérience dans le domaine de l'analytique avancée. Transmettre les idées et les implications d'une analyse de manière claire et compréhensible est une compétence cruciale que les analystes financiers et commerciaux doivent perfectionner.

S'approvisionner auprès de plusieurs fournisseurs

L'intégration des données, la qualité des données et d'autres charges de travail de gestion augmentent les coûts et la complexité lorsqu'elles proviennent de plusieurs fournisseurs. Cela peut limiter l'investissement dans l'analyse financière si ses coûts dépassent la valeur commerciale qu'elle apporte. Dans la mesure du possible, recherchez une plateforme de données unique offrant de nombreuses fonctionnalités.

Surmonter les défis

Il n'est pas toujours facile de relever ces défis, mais le jeu en vaut la chandelle, car l analytique avancée peut aider votre entreprise à obtenir des informations précieuses et à prendre des décisions éclairées plus décisions éclairées.

Le succès de l'analyse financière commence par la bonne plateforme. Actian a 50 ans d'expérience pour aider ses clients à gérer certaines de leurs données les plus critiques. La plateforme de données Actian simplifie la façon dont vous connectez, gérez et analysez vos données financières. Sa gestion des données unifiée des données vous permet d'intégrer, de transformer, d'orchestrer et de stocker vos données dans une plateforme unique et conviviale.

Ressources complémentaires :

• Les silos de données, c'est nul. Voici comment les briser
• 5 facteurs communs qui réduisent la qualité des données et comment les corriger
• Comment maximiser la valeur de l'entreprise grâce à l'analyses des données en temps réel
• Analyse des données en temps réel en période d'incertitude

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian. Elle fait connaître les capacités d'intégration, de gestion et d'analyse de la plateforme de données Actian. Elle possède plus de 20 ans d'expérience dans le domaine de l'analyse, de la sécurité et du marketing des solutions cloud chez des leaders de l'industrie tels que Cisco, McAfee et VMware. Teresa s'attache à aider les clients à atteindre de nouveaux niveaux d'innovation et de revenus grâce aux données. Sur le blogue d'Actian, Teresa souligne la valeur des solutions axées sur l'analyse dans plusieurs secteurs verticaux. Consultez ses articles pour découvrir des exemples concrets de transformation.