Business Analytics vs. Financial Analytics : Quelle est la différence ?

On dit que les données ne sont que des données tant qu'elles ne sont pas analysées. C'est l'analyse qui transforme les ensembles de données en informations utiles aux entreprises. Les utilisateurs de données et les décideurs doivent savoir quel type d'analyse leur apportera les réponses dont ils ont besoin. Les deux types d'analyse de données les plus courants sont l'analyse commerciale et l'analyse financière. Si l'analyse commerciale et l'analyse financière peuvent se recouper dans les données qu'elles utilisent et même avoir des objectifs communs - l'entreprise et la finance sont souvent imbriquées -, elles présentent également des différences distinctes et conduisent à des cas d'utilisation différents. Ces analyses éclairent les décisions de l'entreprise, conduisent à des améliorations à l'échelle de l'organisation et permettent d'identifier des solutions aux défis actuels et émergents. En revanche, l'analyse financière offre une vision des opérations financières actuelles et futures, ce qui permet aux organisations de prendre des mesures pour améliorer les performances financières et accroître la rentabilité.

Il est préférable de considérer que l'analyse commerciale et l'analyse financière sont complémentaires plutôt que de travailler l'une contre l'autre. Par exemple, l'analyse des données de vente profite à la fois à l'entreprise et à la finance. Voyons en quoi l'analyse commerciale et l'analyse financière sont différentes et pourquoi ces différences sont importantes :

Analyse commerciale et analyse financière

La différence la plus évidente entre l'analyse commerciale et l'analyse financière réside dans les domaines d'intérêt. L'analyse commerciale s'intéresse aux performances globales de l'entreprise et à ses opérations quotidiennes afin d'éclairer les décisions relatives aux stratégies, aux processus, à la résolution des problèmes et à d'autres domaines centrés sur l'entreprise. Ces analyses permettent une série d'améliorations et d'avantages, tels que la définition d'un chemin accéléré pour atteindre les objectifs de l'entreprise et la mesure des progrès accomplis en cours de route. L'analyse financière se concentre sur tous les aspects financiers de l'entreprise, ce qui peut aller de la détermination de la rentabilité à la mesure de la performance du haut et du bas de l'échelle, en passant par l'information des décisions budgétaires. L'application de ces analyses aide également les organisations à prévoir les flux de trésorerie, à mesurer la valeur de l'entreprise et à déterminer comment les changements, tels que le lancement d'un nouveau produit ou l'augmentation des ventes d'un certain pourcentage, affecteront la rentabilité. C'est en connaissant le type d'informations nécessaires que l'on peut déterminer les analyses à effectuer.

L'analyse commerciale est généralement plus largement utilisée dans une organisation que l'analyse financière. Un analyste d'affaires est un terme général désignant toute personne qui effectue des analyses d'affaires. Parmi les autres postes faisant appel à l'analyse d'entreprise, on peut citer les data scientists, les citizen data scientists, les développeurs de machine learning et d'IA, les équipes d'exploitation, les chief data officers et d'autres personnes dans l'ensemble de l'entreprise. L'analyse financière relève du domaine des directeurs financiers et de leurs services. Ils effectuent des analyses pour établir des prévisions financières, identifier les risques potentiels, prédire les performances financières futures et fournir d'autres informations financières.

L'analyse d'entreprise contribue aux flux de travail, à l'amélioration des processus et à la prise de décision à l'échelle de l'organisation. Par exemple, l'analyse permet d'identifier les processus commerciaux inefficaces, tels que les goulets d'étranglement qui ralentissent les opérations, et de déterminer les meilleures voies d'amélioration. Grâce à l'analyse financière, les organisations peuvent établir des prévisions financières et prendre des décisions d'investissement plus précises. Associée à des modèles financiers prédictifs, l'analyse peut répondre à diverses questions d'ordre fiscal, telles que la détermination de la valeur à vie d'un client, la compréhension de l'impact du taux de désabonnement et des nouveaux clients nets sur le chiffre d'affaires, et l'évaluation de l'influence sur les marges bénéficiaires d'initiatives telles que la mise en œuvre des meilleures pratiques environnementales, sociales et de gouvernance (ESG).

Chaque type d'analyse répond à des questions spécifiques dans le cadre de scénarios de simulation et fournit des informations sur des domaines commerciaux ou financiers. L'analyse commerciale informe généralement les stratégies commerciales globales, par exemple en déterminant s'il existe une lacune sur le marché où l'entreprise peut introduire une nouvelle ligne de produits, et aide l'entreprise à établir des priorités dans ses objectifs. L'analyse financière contribue également à éclairer les stratégies, mais ces dernières sont liées aux objectifs du directeur financier et de l'équipe financière au sens large. Ces analyses permettent d'obtenir des informations sur les dépenses de l'entreprise, la santé financière globale de l'organisation et les investissements, y compris les investissements dans la recherche et le développement.

Pour obtenir les meilleurs résultats analytiques, toutes les données pertinentes doivent être intégrées et mises à la disposition des analystes. Cela signifie que les données commerciales et financières peuvent être rassemblées pour obtenir des informations. L'analyse des données relatives aux opérations, aux clients, aux chaînes d'approvisionnement, aux produits, aux ventes, au marketing, aux employés, aux ventes et à d'autres domaines d'activité permet d'obtenir des informations commerciales spécifiques. L 'analyse financière porte sur les données financières et économiques, qui sont nécessaires à toute planification fiscale. Des données actuelles, précises et appropriées sont nécessaires pour chaque type d'analyse afin de fournir des informations pertinentes et fiables.

Simplifier l'analyse des données

Outre l'analyse commerciale et financière, il existe d'autres types d'analyses telles que l'analyse des ventes, l'analyse de la conformité et l'analyse des risques. analyse des risques. Elles ont toutes plusieurs points communs : elles utilisent des données pour éclairer la prise de décision, prédire les résultats, identifier et atténuer les problèmes, et apporter des améliorations. Quelle que soit l'analyse effectuée, les entreprises ont besoin d'une plateforme moderne capable de s'adapter à des volumes de données croissants, de rendre les données intégrées facilement accessibles à tous ceux qui en ont besoin et d'être facile à utiliser pour tous les analystes. La plateforme de données Actian offre ces capacités et bien plus encore. Que les analystes souhaitent mieux comprendre les activités de l'entreprise ou qu'ils se penchent sur les finances, la plateforme de données Actian facilite la connexion, la gestion et l'analyse des données. Cette plateforme conviviale rassemble toutes les données provenant de toutes les sources pour fournir les informations analytiques dont les décideurs et les parties prenantes ont besoin.

Ressources complémentaires :

• Comment faire en sorte que votre parcours analytique soit davantage axé sur les données
• 7 façons dont l'analyse du panier de consommation peut vous faire gagner plus d'argent
• Six tendances en matière de confidentialité des données dans le domaine de l'analyse des données à surveiller en 2023

À propos de Jennifer Jackson

Jennifer Jackson est directrice du marketing d'Actian. Connue sous le nom de JJ, elle dirige la stratégie et l'équipe de marketing mondial d'Actian. Forte de 25 ans d'expérience en stratégie de marque et en marketing numérique, elle adopte une approche axée sur les données qui découle de sa formation en génie chimique et de son expérience en tant qu'utilisateur et spécialiste de la commercialisation de la technologie d'analyse des données. Elle s'engage dans des initiatives visant à optimiser l'expérience client, à passer à un modèle SaaS et à développer l'écosystème des partenaires. JJ a précédemment occupé le poste de vice-présidente du marketing numérique et de la stratégie chez Teradata, où elle a dirigé le numérique, la stratégie et les opérations pour la modernisation du Web et l'exécution de la stratégie.