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

#Analyse commerciale #Analyse des données #Analyse financière

présentation de l'analyse commerciale par rapport à l'analyse financière

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Résumé

Business analytics evaluates day-to-day operations and processes to identify operational bottlenecks and guide strategic choices.
Financial analytics evaluates fiscal performance, helping teams predict cash flow and measure the profitability of business shifts.
Business analytics is utilized across many diverse departments, whereas financial analytics remains under the specialized domain of the CFO.
Integrating both distinct datasets allows organizations to blend operational metrics with financial health data for richer insights.

There’s a saying that data is just data until it’s analyzed. It’s the analytics that turn data sets into insights to guide businesses. Data users and decision-makers need to know which type of analysis will deliver the answers needed. Two common types of data analytics are business analytics and financial analytics. While business and financial analytics can overlap in the data they use and even have common goals—business and finance are often intertwined—they also have distinct differences and drive different use cases. These analytics inform business decisions, drive organization-wide improvements, and identify solutions to ongoing and emerging challenges. By contrast, financial analytics offer insights into current and future financial operations, allowing organizations to take actions that improve financial performance and boost profitability.

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 goulots 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 en matière d'environnement, de société 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 marketplace 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

In addition to business and financial analytics, there are other types such as sales analytics, compliance analytics, and risk analytics. They all have several things in common—they use data to inform decision-making, predict outcomes, identify and mitigate problems, and drive improvements. Regardless of the analytics being performed, organizations need a modern platform that can scale to meet growing data volumes, make integrated data readily accessible to everyone who needs it, and is easy to use for all analysts. Actian Analytics AI Platform delivers these capabilities and more. Whether analysts want a deeper understanding of the business or are taking a deep dive into finances, the Actian Analytics AI Platform makes it easy to connect, manage, and analyze data. The easy-to-use platform brings together all data from all sources to deliver the analytic insights decision-makers and stakeholders need.

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