Hoe kan data de rol van finance in het bedrijfsleven verbeteren, ondanks veeleisende tijden?

Finance staat onder druk om tastbare bedrijfswaarde te leveren. Data (correct gebruiken) brengen een bedrijf volledig nieuwe inzichten en bieden een echt concurrentievoordeel. Deze gegevens komen uit alle richtingen van binnen en buiten de organisatie, zoals business units, operations, klanten, supply chain-partners en andere interacties met belanghebbenden.
 

De sleutel tot toekomstig zakelijk succes is om eerst deze continue stroom van business intelligence-gegevens vast te leggen. Vervolgens kunnen processen zoals datavisualisatie en modellering de besluitvorming voor financiële en zakelijke belanghebbenden versterken.

In een digitaal bedrijf kan een fundamenteel gegevenskader het equivalent zijn van een satellietnavigatiesysteem. Hoe actueler de gegevens, hoe sneller en vlotter de reis naar de gewenste bestemming. Alle bedrijfsstrategieën moeten een gewenste bestemming en een tijdschema hebben om daar te komen.

Veeleisende tijden: de toekomst kan niet worden voorspeld, maar wel gemodelleerd

Helaas kunnen er veel uitdagingen zijn op de reis naar succes, en daarom is realtime herijking van vitaal belang. Waarom? Omdat zelfs de meest geavanceerde supercomputers de toekomst niet kunnen voorspellen. Ze kunnen geen rekening houden met ecologische, politieke en economische veranderingen die de efficiëntie en winstgevendheid van bedrijven zullen blijven testen.

COVID-19, de oorlog in Oekraïne en de wereldwijde crises in de kosten van levensonderhoud zijn spraakmakende recente voorbeelden van situaties buiten onze controle. Meer lokaal worden bedrijven nog steeds uitgedaagd door anomalieën waar geen enkele hoeveelheid datamodellering op had kunnen voorbereiden.

Data zijn, net als in normale tijden, een van de meest waardevolle activa van elke organisatie. Het ontsluiten van de waarde ervan kan een katalysator zijn voor positieve bedrijfsresultaten, zelfs als de kansen op succes groot zijn.

In een tijd waarin vluchtrisico's groot zijn, kan datavisualisatie bijvoorbeeld helpen om:

• operationele efficiëntie te verbeteren,
• bedrijfsuitbreiding te ondersteunen, en
• medewerkersbetrokkenheid te behouden.
   

De totale kosten van een ongepland evenement zijn moeilijk vast te stellen zonder doelgerichte financiële planning en prognoses. Traditionele financiële processen hebben niet de flexibiliteit om deze situaties te ondersteunen, terwijl intelligente, geautomatiseerde en wrijvingsloze financiële processen dat wel doen.

De antwoorden op de meeste zakelijke vragen zitten in de data, maar heb je de middelen om ze te vinden?

Flexibele gegevens en analyses kunnen de winst helpen verbeteren door betere operationele beslissingen, nauwkeurigere investerings- en uitbreidingskeuzes en snellere identificatie van potentiële risico's te ondersteunen. Verder vervangen ze repetitieve taken door inzichten en verplaatsen ze de financiering van transactieverwerking naar bedrijfsanalyse met behulp van voorspellende modellen.

Gillian Nolan, internationaal CFO bij Alight Solutions, legt uit: “De toekomst van het bedrijfsleven is gebaseerd op realtime financiële informatie. We kunnen het niet raden. Als gevolg hiervan zien we de democratisering van financiële gegevens, zodat deze kunnen worden gebruikt om de vragen van bedrijfsleiders te beantwoorden en de strategie sneller kan worden aangepast dan concurrenten.”

Van oudsher is financiële data het domein van financiële analisten en datawetenschappers. In de digitale wereld mogen data niet voorbehouden zijn aan specialisten en maandelijks, driemaandelijks of jaarlijks worden gepresenteerd. Ze moeten vrij beschikbaar zijn. Alle belanghebbenden moeten direct toegang hebben tot verteerbare business intelligence via realtime dataplatforms.

Van rol wisselen in het finance team?

Dit betekent niet dat mensen uit beeld zijn. De rollen van het financiële team zullen gewoon veranderen. Financiële analisten, bijvoorbeeld, zullen datageletterd blijven en begrijpen wat de gegevens wel en niet zeggen. Ze zullen hier nog steeds de datasets en het model van bouwen, maar communiceren nu regelmatig de zakelijke kansen / of bedreigingen in eenvoudige bewoordingen aan een breder bedrijfsleven.

Met deze duidelijkheid kunnen de enorme hoeveelheden gegevens die dagelijks worden verzameld, worden gebruikt om zakelijke problemen op te lossen, trends te ontdekken en beslissingen te nemen om nieuwe ideeën te ondersteunen met behulp van een mix van statistieken, databases, datavisualisatie en machine learning.

Begin met het bouwen van de gegevensverzamelingslaag

Een van de grootste obstakels voor succes is het technologieplatform en de kwaliteit van data. Hoe meer systemen en datasets, hoe moeilijker het is om data te begrijpen. Governance, handling, validatie, extractie en standaardisatie van data staan centraal.

Door de infrastructuur te verbeteren, wordt het eenvoudiger om hulpmiddelen voor AI, machine learning en voorspellende analyse toe te voegen. Deze zullen executives verder in staat stellen om realtime beslissingen te nemen en veel gemakkelijker te modelleren wat er gaat gebeuren en wat er gedaan moet worden.

Het valt niet te ontkennen dat wereldwijde gegevensverzameling een uitdaging is en dat het openstellen ervan niet zonder strijd is. Te overwegen stappen zijn het bouwen van een gebruiksvriendelijk business intelligence-rapportagesysteem en zorgen voor consistente gegevens die een gedecentraliseerde structuur ondersteunen.

Het opzetten van een wrijvingsloze financiële functie zal een zware test zijn voor financiële teams, maar de bedrijfsresultaten zouden de investering de moeite waard moeten maken. Data brengen finance in moeilijke tijden dichter bij de business. En er is hulp.