7 stratégies d'analyse financière que tout responsable informatique devrait connaître

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.

Voici 7 stratégies d'analyse financière pour aider l'informatique à donner aux utilisateurs financiers et opérationnels les moyens d'obtenir rapidement les informations basées sur les données dont ils ont besoin pour accroître la valeur de l'entreprise et favoriser l'innovation.

Stratégies d'analyse financière pour les responsables informatiques

Comprendre les objectifs stratégiques

La première étape consiste à collaborer avec les chefs d'entreprise et le personnel financier pour comprendre ce qu'ils essaient d'accomplir et pour déterminer les données, les outils et les techniques d'analyse qui les aideront à atteindre ces objectifs. Vous devriez également essayer de découvrir comment ils ont l'intention de mesurer leur succès.

Choisir la bonne infrastructure technologique

Réfléchissez à l'endroit où vos données doivent être stockées, sur site, dans le nuage ou une combinaison des deux, et choisissez une plateforme de données capable de support votre (vos) modèle(s) de déploiement . En outre, vous devrez tester la plateforme de données pour vous assurer qu'elle peut gérer les volumes de données, le nombre d'utilisateurs, les calculs complexes et l'analytique avancée pour support vos cas d'usages analytiques financiers.

Définir les besoins en matière d'intégration des données

Le cloisonnement des données peut constituer un obstacle majeur à la réalisation d'analyses financières. L'analyse financière nécessite souvent l'intégration de données provenant de diverses sources, y compris les systèmes internes de comptabilité et de paie, la gestion de la relation client (CRM) et les plateformes gestion des ventes. En outre, les entreprises peuvent avoir besoin d'accéder à des sources de données externes pour effectuer des analyses comparatives, comprendre l'évolution de la dynamique du marché et identifier d'autres facteurs ayant un impact sur les performances financières.

Garantir la qualité des données

Les données utilisées pour l'analyse financière doivent être complètes, précises, actuelles, fiables et facilement accessibles à tous ceux qui en ont besoin. Pour fournir des données de qualité, les services informatiques doivent mettre en place des processus permettant d'évaluer et de résoudre en permanence les problèmes de qualité des données.

Mise en œuvre analytique avancée

L'analytique analytique avancée devra faire partie du portefeuille analytique que vous activez et support. Les utilisateurs de votre entreprise auront besoin d'analytique avancée , telle que l'apprentissage automatique, pour obtenir des informations en temps réel sur les tendances sous-jacentes de l'entreprise plus approfondies que ne le permettent les feuilles de calcul et les rapports financiers. En outre, l analytique avancée fournit des informations prédictives pour aider les entreprises à être plus proactives et à mieux affiner leur stratégie commerciale future.

Sécuriser et gérer les données

Outre les contrôles de sécurité visant à préserver la sécurité de vos données, notamment l'authentification de l'utilisateur , le contrôle d'accès, la séparation des rôles et le cryptage, vous aurez besoin d'une gouvernance données pour respecter les directives réglementaires lors de la collecte, du stockage, de l'utilisation et du partage d'informations financières. Cela nécessite des techniques de gouvernance données très fines, telles que le masquage des données, afin d'empêcher tout accès inapproprié tout en permettant la visibilité des données dont les utilisateurs ont besoin.

Combler les lacunes en matière de compétences et d'expertise

Les organisations informatiques sont confrontées à des difficultés pour trouver et conserver des talents possédant les compétences technologiques et analytiques, en particulier l'apprentissage automatique, nécessaires à l'analyse financière moderne. Vous devrez évaluer vosFonctionnalités interne et déterminer où vous avez des lacunes. Étant donné que le recrutement externe peut s'avérer difficile, vous devriez envisager de apprentissage le personnel que vous avez déjà lorsque c'est possible.

Actian Analytics AI Platform simplifies how you connect, manage, and analyze financial data. The platform will allow you to run your analytics wherever your data lives and provides exceptional performance for large volumes of data and users and for running advanced analytics.

À propos de l'auteur

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield is Director of Product Marketing at Actian, driving awareness of the Actian Data Platform's integration, management, and analytics capabilities. She brings 20+ years in analytics, security, and cloud solutions marketing at industry leaders such as Cisco, McAfee, and VMware. Teresa focuses on helping customers achieve new levels of innovation and revenue with data. On the Actian blog, Teresa highlights the value of analytics-driven solutions in multiple verticals. Check her posts for real-world transformation stories.