Big Data en las finanzas: Descubre nuevas dimensiones fusionando datos financieros y no financieros

Análisis de datos financieros: unificación de datos financieros y no financieros

Mientras que los departamentos financieros son conscientes de la importancia de los conjuntos de datos financieros que incluyen balances, estados de ingresos y flujos de caja, todavía se subestima el impacto de los datos no financieros en la planificación y el rendimiento empresarial. Estos últimos se obtienen de fuentes como informes de clientes y marketing, información de proveedores, datos operativos, etc., que no están relacionadas con las finanzas de una empresa. Por eso, incorporarlos al análisis de los datos financieros proporciona una visión más amplia sobre la empresa que la que pueden ofrecer los datos financieros por sí solos.

Las limitaciones de los conjuntos de datos financieros aislados

Los silos dificultan la colaboración interfuncional, haciendo imposible obtener perspectivas holísticas y tomar decisiones informadas. Esto, a su vez, conduce a un servicio al cliente de menor calidad y a la pérdida de oportunidades de negocio. He aquí algunos problemas comunes:

• Conjuntos de datos financieros incompletos.
• Las incoherencias y la inexactitud de los datos se traducen en una mala calidad de los mismos.
• Cuestiones de seguridad y privacidad.
• La falta de confianza en los datos limita su uso y los beneficios empresariales.

Por lo tanto, la integración de datos con otros sistemas es la forma más directa de derribar los silos, permitiendo la optimización de la recopilación de datos y mejorando el análisis de datos financieros.

El poder del big data en finanzas y la fusión de datos

En pocas palabras, el término “big data” se refiere a la recopilación de grandes conjuntos de datos que pueden tener distintos formatos y son tan voluminosos que no pueden gestionarse eficientemente con los programas tradicionales de procesamiento de datos. Para abordar los retos que plantean estos macrodatos, han surgido nuevas tecnologías y herramientas. Además, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, incluida la IA generativa, han adquirido un valor incalculable para dar sentido a los macrodatos. Estas tecnologías permiten el análisis automatizado, la predicción y la toma de decisiones basadas en patrones y conocimientos extraídos de grandes conjuntos de datos.

La agregación de datos financieros implica recopilar la información financiera de los consumidores a partir de diversas fuentes, utilizando diferentes tecnologías. El uso de software CPM permite consolidar los datos de distintos departamentos en un sistema centralizado. Esto no solo mejora la coherencia, sino que también reduce el riesgo de errores, garantiza la calidad de los datos y, lo más importante, los transforma en valiosos conocimientos empresariales.

Análisis avanzado de datos financieros: información práctica y predictiva

El análisis de datos financieros aprovecha los datos históricos para proporcionar información predictiva para la planificación futura. A la inversa, la información práctica en finanzas surge del análisis de big data, que incluye grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Las empresas utilizan estos conocimientos para identificar áreas de mejora del rendimiento. Algunas de sus ventajas son:

• Mejora de la toma de decisiones y la eficacia de las operaciones.
• Las herramientas de big data automatizan los procesos de recopilación y análisis de datos para que puedan introducirse mejoras que agilicen las operaciones.
• Información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes para hacer ofertas a medida.
• Mejor uso de los recursos al permitir a las empresas identificar dónde invertir y en qué áreas trabajar para el crecimiento futuro.

Si buscas un enfoque de planificación ágil, el software Talentia CPM ofrece soluciones digitales para la integración de datos financieros y no financieros, convirtiendo el big data financiero en un activo competitivo.