Los directores financieros y sus equipos son líderes naturales en el entorno dinámico y digital de hoy en día. Las compañías financieras más avanzadas ya están invirtiendo en nuevas capacidades que les permitan ir un paso más allá de sus funciones tradicionales, con el objetivo de convertirse en asesores estratégicos en toda la empresa. En KPMG, nuestra estrategia para impulsar la Función de Finanzas del futuro se basa en cinco pilares distintos, pero complementarios entre sí y centrados en desbloquear valor empresarial.
En nuestro reciente informe, CFO agenda for elevating finance, nuestros profesionales analizan cómo la inteligencia de datos puede posicionar a la división de finanzas como elemento multiplicador del valor e integrador de datos en toda la empresa.
Desde esta perspectiva, revisaremos los aspectos básicos de la inteligencia de datos y abordaremos los posibles retos y formas de desarrollar una plataforma de datos moderna creada para adaptarse y ampliarse en función de las fuentes de datos, en constante evolución.
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Insights
Buyer personas basados en perfiles que integran las palancas del valor con la presentación de información financiera y no financiera.
Acción
Priorizar y facilitar iniciativas que aceleran las oportunidades empresariales y mitigan el riesgo.
Estrategia
Estrategia empresarial de datos y análisis que posibilita los objetivos empresariales deseados e impulsa la titularidad del rendimiento.
Gestión
Eje central para materializar el valor desde la estrategia y así acelerar la toma de decisiones.
Entre los directivos de finanzas:
El 75%
Afirma que el uso de datos empresariales de forma efectiva puede cambiar drásticamente el modelo de negocio.
El 71%
Constata una mejora de los ingresos con un mayor uso de datos de clientes.
El 70%
Aumentó el gasto en actividades relacionadas con datos en 2022.
Una plataforma moderna de inteligencia de datos
Las organizaciones de hoy en día necesitan transformar y analizar cantidades masivas de datos, fundamentar las prioridades en materia de innovación y estrategia, y adaptar el consumo a los clientes internos y externos. Para abordar estos requisitos, las organizaciones financieras deben tener en cuenta los siguientes pasos a la hora de crear y respaldar una plataforma moderna de inteligencia de datos:
Establecer una estrategia de datos exhaustiva
El departamento de finanzas debería trabajar junto a la empresa para desarrollar estrategias prácticas y emprender medidas para comprender mejor las señales y repositorios de datos relevantes.
Priorizar acciones clave
Capaces de contribuir a acelerar las oportunidades empresariales y mitigar los riesgos. Esto implica proporcionar y gestionar datos en tiempo real adaptados a los stakeholders en toda la cadena de valor y ofrecer una presentación de información autónoma y adecuada.
Desbloquear nuevas oportunidades con insights de los datos.
Esto requiere un departamento financiero que amplíe su alcance de actividades integrando los metadatos de operaciones, de referencias y de otros tipos. Al mismo tiempo, esta área debe centrar su atención en la presentación de información no tradicional, como la relativa a los criterios ESG y la rentabilidad de clientes/productos.
Desarrollar una gestión efectiva
Las finanzas pueden contribuir a crear una cultura de datos fiables con base en una administración efectiva y segura centrándose en la calidad, la integridad y la coherencia.
La función de finanzas ahora integra datos e inteligencia, un factor que desbloquea información que no estaba disponible años atrás
El uso de datos como un activo para recopilar información y dar el primer paso hacia la acción
La utilización de datos en los negocios es una ventaja competitiva, puesto que ayuda a la toma de decisiones y da lugar a insights prácticos alineados con los objetivos a corto y largo plazo.
A corto plazo, el data intelligence puede impulsar una fijación de precios dinámica, unos ingresos brutos iniciales, una mejora de los márgenes y la capacidad de igualar los precios de la competencia. Las ventajas a largo plazo son, entre otras, la optimización de la fuerza de ventas, la mejora de las decisiones de fabricación y unas decisiones más fundamentadas sobre las inversiones de capital en nuevos productos y servicios.
¿Qué debemos comprender?
A menudo, las organizaciones hacen frente a posibles retos que pueden perjudicar el desarrollo de una estrategia de datos plenamente integrada. No obstante, las finanzas y el grupo central de estrategia de datos pueden contribuir a mitigar los riesgos con varias acciones específicas.
Alineación empresarial
Puede darse una alineación errónea entre los planes estratégicos y las iniciativas de datos relacionadas.
Cómo pueden las finanzas mitigar este riesgo:
Trabajando con operaciones, definiendo con claridad los resultados esperados y vinculando los resultados a planes de acción.
Calidad de los datos
Hay muchas ocasiones en las que la calidad de los datos es deficiente debido a la ausencia de gestión, al error humano, a la existencia de diversos flujos de datos, a las diferencias en el nivel de precisión de los datos reales y previstos, a las asignaciones imprecisas, etc.
Cómo la Función de Finanzas puede mitigar este riesgo:
Desarrollar valoraciones de riesgo y preparación de los datos, llevar a cabo una limpieza del historial de datos financieros y estadísticos clave y establecer procesos de gestión de los datos.
Gestión del cambio
La adopción de una cultura basada en los datos puede resultar complicada debido a la ausencia de conocimientos, formación o apoyo de la dirección.
Cómo puede, las finanzas mitigar este riesgo:
Organizar un equipo de datos centralizado con profesionales tanto de operaciones como de finanzas, invertir en formación sobre datos y análisis e incorporar la adopción de los datos y análisis en el desempeño.
Nuestros expertos
Diseñar un plan de acción
Para desarrollar una plataforma de inteligencia de datos integrada y basada en catalizadores operativos vinculados a estrategias y objetivos que abarquen toda la empresa:
- Estrategia empresarial. La revisión de la estrategia empresarial y la vinculación de sus objetivos a un plan de acción en torno a los datos, que esté ligado a parámetros de desempeño empresarial.
- Valoración de la madurez. Análisis de los procesos, sistemas de fuentes, niveles de automatización y controles internos actuales.
- Equipo de datos centralizado. Creación de un equipo dedicado a la gestión de datos que abarque el tratamiento, el mantenimiento y la tecnología.
- Tecnología y automatización. Desarrollo un plan de arquitectura de sistemas exhaustivo que incorpore requisitos de datos y oportunidades para una mejor automatización.
- Gestión de datos. Implementación de controles internos y procesos estandarizados para mitigar el riesgo de problemas de calidad en los datos.
- Percepciones y análisis de datos. Adopción de un proceso de toma de decisiones basadas en datos en todos los aspectos del negocio utilizando los modelos y análisis establecidos.
