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Las herramientas de Data and Analytics para finanzas son cada vez más importantes a la hora de tomar decisiones críticas en los negocios.
Data and Analytics para finanzas
Gracias a plataformas que impulsan estrategias de Data and Analytics para finanzas, los directores financieros están explorando nuevas formas de obtener información de valor para poder optimizar las operaciones de su área y mejorar la toma de decisiones.
Una estrategia de datos y análisis permite identificar las ineficiencias en los negocios y ayuda a actualizar el flujo de trabajo hacia un modelo ideal. A estas conclusiones ha llegado Gartner a través de una de sus investigaciones recientes.
Al utilizar Data and Analytics para finanzas, se impulsa la minería de procesos, un método que aún se encuentra en etapa exploratoria y que promueve el análisis y la supervisión de determinados procesos empresariales. Esta estrategia puede generar ganancias en muchas funciones e industrias. Concretamente en finanzas, impulsa agilidad en los controles y ayuda a identificar irregularidades como, por ejemplo, una compra realizada fuera del proceso de adquisición establecido.
Según la encuesta de Gartner, en los próximos años habrá una inversión significativa en materia de minería de procesos, como también en procesos automatizados, porque las empresas están comprendiendo el valor agregado que obtienen en sus negocios gracias a estos métodos y tecnologías.
4 tendencias tecnológicas según Gartner
A medida que los datos y su análisis se vuelven más críticos para tomar decisiones correctas y rentables, los directores financieros deben considerar una opción altamente beneficiosa: invertir en tendencias tecnológicas clave que impulsan estrategias valiosas de Data and Analytics para finanzas.
Cuando las empresas comprenden el valor y el papel preponderante de las innovaciones tecnológicas, invierten en ellas y logran grandes avances en la gestión del análisis de los riesgos, que debe ser cada vez más sofisticado y variado.
En palabras de Richard Ries, vicepresidente de asesoramiento de Gartner, “los directores financieros no pueden darse el lujo de esperar y reaccionar ante las tendencias a medida que maduran”. En este sentido, se vuelve central realizar un monitoreo proactivo que permita experimentar y explotar datos clave, así como la incorporación de tendencias analíticas para responder a las crisis de manera ágil y rentable.
Veamos las 4 principales tendencias tecnológicas de Data and Analytics para finanzas según Gartner.
1. El auge de la narración dinámica
Los directivos de las organizaciones siguen teniendo dificultades para interpretar la información financiera. A pesar de las modernas plataformas de análisis e inteligencia empresarial, la información a menudo carece de contexto y la mayoría de los usuarios no la entiende fácilmente ni actúa en consecuencia.
Las nuevas tecnologías, que implementan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, son capaces de generar de forma dinámica y automática historias de datos personalizados e integrarlos en las aplicaciones de la empresa. Esto facilita el entendimiento adecuado de los datos y reduce el tiempo en procesos manuales.
2. Gestión de datos aumentada
Los datos recabados por Gartner muestran que el 54% de las organizaciones financieras todavía tiene dificultades para obtener datos actualizados, completos, consistentes y que reflejen el desempeño real del negocio.
Para sortear este desafío, la gestión de datos aumentada aprovecha el aprendizaje automático y la IA, y permite la automatización de tareas de gestión de datos para manejar grandes flujos de información de forma ágil y basadas en los requerimientos del negocio.
3. Implementación generalizada de la nube
A medida que más datos se dirijan a la nube, mayor será el problema de integración y gobierno de la información para los líderes de finanzas.
Esta tendencia constituye un impulso clave en la optimización de costos, pero requiere de un enfoque holístico y cohesivo que facilite la administración de los datos a medida que se trasladan a la nube.
Las nuevas plataformas de IA y minería de datos pueden mejorar el rendimiento y las capacidades de la gestión de datos en la nube.
4. Plataformas convergentes de Data and Analytics
Las herramientas de analytics, business intelligence y data science se definen cada vez menos como simples herramientas. La convergencia de estos tres instrumentos crea vínculos más completos y eficaces entre las inversiones en datos y análisis, las prácticas, los procesos y los resultados empresariales clave. Esto, a su vez, acelera la madurez de Data and Analytics, lo que se traduce en una mayor resiliencia y una ventaja competitiva para las organizaciones.
Para aprovechar estas oportunidades, los equipos financieros deben abordar el estado fragmentado de sus redes de datos y análisis, optando por herramientas compatibles e integradas que garanticen una convergencia constructiva de la gobernanza, anticipen los cambios y faciliten la colaboración en toda la empresa.
KMG, un aliado en Data and Analytics para finanzas
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