Big Data y análisis para la Oficina de Finanzas

¿Su empresa se basa en datos? Pregunta capciosa. Todas las empresas lo están. ¿Se imagina una empresa de éxito que tomara decisiones sin datos? ¿Por ejemplo, lanzando dardos o dados? Las empresas basadas en datos se distinguen tanto por la cantidad como por la calidad de los datos de que disponen. Además, estas organizaciones de alto rendimiento tienen la capacidad de procesar los datos y generar ideas significativas. Es mucho más que ecuaciones de pérdidas y ganancias y proyecciones de rendimiento. Aquí es donde entra en juego el big data, ese gran volumen de datos que las organizaciones tienen a mano. A continuación compartimos cómo los macrodatos pueden marcar una gran diferencia para la Oficina de Finanzas.

Recopilar y depurar datos

Con el enorme volumen de datos que existe hoy en día -el 90% de los cuales se ha creado en los últimos cuatro años-, no es tan difícil creer en un futuro en el que todas las decisiones corporativas estén basadas en datos. Pero hay que hacer algo con respecto a la calidad de los datos. Daniel Newman, analista principal de Futurum Research y director general de Broadsuite Media Group, cree que la IA (inteligencia artificial) está a la altura. "Las empresas están desbordadas por el volumen de datos", afirma. "La clave es el equilibrio, y el uso de la analítica, el aprendizaje automático y la IA como parte de su estrategia de negocio va a ser el primer paso para muchos en términos de beneficiarse de la IA mediante el aumento de los ingresos y la entrega de una mejor experiencia del cliente." Hay tres principios rectores para abordar los grandes problemas del big data:

Integrar los datos

La integración de datos ayuda a los equipos de Finanzas a tomar el control de la gran cantidad de datos procedentes de fuentes como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y de planificación de recursos empresariales (ERP), los análisis de mercado, las aportaciones generadas por los usuarios y el seguimiento de las redes sociales. El uso de la inteligencia artificial para ingerir, limpiar y asignar a un objetivo permite a Finanzas agregar y sopesar la importancia relativa de los datos extraídos para obtener más información procesable.

Consolidar la infraestructura

En pocas palabras, los macrodatos necesitan una casa mejor construida. Una infraestructura mejorada es fundamental para simplificar los análisis, agilizar los flujos de trabajo y garantizar una gobernanza óptima de los datos en toda la organización. Los responsables financieros deben consolidar los conjuntos de datos dispersos, introducir el archivado con capacidad de búsqueda y asegurarse de que las nuevas fuentes de datos encuentran un buen lugar dentro de la arquitectura mejorada.

Conectar sistemas, no migrar

Puede existir la tentación de empezar migrando los sistemas actuales a un proceso actualizado que también aproveche el poder de la IA. Este no es el mejor enfoque, según Oliver Christie, consultor de IA, futurista y conferenciante. "Es necesario un punto de partida limpio (para cualquier modelo centrado en la IA), sin software heredado, hardware heredado y, lo que es más importante, pensamiento heredado", explica. "Las viejas formas de hacer negocios van a verse cada vez más desafiadas por la próxima ola de IA"

Estandarizar y establecer definiciones

Incluso en el mundo de las finanzas, las palabras importan, especialmente cuando se utilizan numerosos títulos para denotar el mismo tipo de entrada de datos. Si alguien titula un campo "Cuenta", otro lo titula "Cliente" y un tercero utiliza "Cuenta de cliente", los datos pueden ponerse muy feos, muy rápido. Lo mismo ocurre si un mismo término se utiliza para capturar datos de forma incoherente, por ejemplo, si "Cliente" se utiliza a veces para capturar el nombre de la empresa y otras veces el nombre del empleado. Para aprovechar realmente los beneficios del big data y la IA, los departamentos financieros deben esforzarse por lograr un consenso del 100% en las etiquetas y definiciones de los datos. Aunque puede ser necesario mantener algunas variaciones en los conjuntos de datos. Por ejemplo, para una empresa global que opera con numerosas divisas, es fundamental que los datos puedan procesarse de forma que sean significativos para todos los miembros del equipo.

Aplicar la analítica

La combinación de big data con IA da como resultado un análisis superior y más información procesable en términos de evaluación de riesgos, nuevas oportunidades y tendencias de gestión. "Dado el gran volumen de registros precisos y la naturaleza cuantitativa de las finanzas, la IA ha demostrado ser una herramienta muy útil para ofrecer mejores herramientas de toma de decisiones y mejorar las predicciones sobre el flujo de caja", afirma Clara Durodié, Estratega de Tecnología de IA, Presidenta de Cognitive Finance Group.

Mirar más allá del Departamento Financiero

Si busca aliados que compartan su entusiasmo por los macrodatos, no tendrá que buscar muy lejos. Los departamentos orientados al cliente, como Ventas, Atención al Cliente y Marketing, recurren cada vez más al big data para orientar la toma de decisiones sobre precios, satisfacción del cliente y eficacia de las campañas. Los departamentos de Recursos Humanos utilizan big data para ayudar a retener y contratar empleados, e incluso para aumentar la productividad. Fundamentalmente, el big data y la IA pueden transformar una empresa a todos los niveles. "En términos de mejorar la gestión de su negocio, ser capaz de fijar precios en tiempo real, ser capaz de realizar transacciones de forma automática, ser capaz de encontrar proveedores deshonestos, suministros que no se están entregando de forma automática, estas son soluciones que están aquí, están listas", dijo David Talby, CTO, Pacific AI. "Estamos pasando de la fase de innovación a la de adopción temprana. Ahora mismo existe la oportunidad de implantar algunos de estos sistemas con un riesgo mucho menor del que la gente percibe" Los macrodatos pueden tener un gran impacto en la Oficina de Finanzas, desde la mejora de la recopilación de datos hasta la mejora de los análisis. Para obtener más información sobre la IA en finanzas, visite nuestro último recurso sobre IA.