La gestion du big data dans la finance est cruciale pour débloquer des insights précieux qui conduisent les entreprises vers le succès. La combinaison de données financières et non financières offre aux directeurs financiers une vision plus holistique de l’entreprise, améliorant ainsi la prise de décision et la planification stratégique pour s’adapter au climat des affaires en constante évolution.
Analyse des données financières : unifier les données financières et non financières
Alors que les départements financiers sont conscients de l’importance des ensembles de données financières impliquant les bilans, les états des résultats et les flux de trésorerie, l’impact des données non financières sur la planification et la performance commerciales est encore sous-estimé. Ces dernières proviennent de sources telles que les rapports clients et marketing, les informations fournisseurs, les données opérationnelles, etc., qui ne sont pas liées aux finances de l’entreprise. Par conséquent, les incorporer dans l’analyse des données financières offre une vision plus approfondie de l’entreprise que ce que les données financières peuvent fournir seules.
Les limites des ensembles de données financières cloisonnées
Les silos entravent la collaboration interfonctionnelle, rendant impossible l’obtention d’informations holistiques et la prise de décisions éclairées. Cela conduit à un service client de moindre qualité et à des opportunités commerciales manquées. Voici quelques problèmes courants :
- Ensembles de données financières incomplets.
- Incohérences et inexactitudes des données entraînant une mauvaise qualité des données.
- Problèmes de sécurité et de confidentialité.
- Le manque de confiance dans les données limite leur utilisation et les avantages commerciaux.
Par conséquent, l’intégration des données avec d’autres systèmes est le moyen le plus direct de briser ces silos, permettant la rationalisation de la collecte de données et l’amélioration de l’analyse des données financières.
La puissance du big data dans la finance et la fusion des données
En termes simples, le big data est une collection de grands ensembles de données qui peuvent être sous différentes formes et qui sont si volumineux qu’ils ne peuvent pas être gérés avec des logiciels de traitement de données traditionnels. Pour relever les défis du big data, de nouvelles technologies et outils ont émergé. De plus, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, y compris l’IA générative, sont devenus inestimables pour donner un sens au big data. Ces technologies permettent une analyse automatisée, des prédictions et des prises de décision basées sur des modèles et des insights extraits de vastes ensembles de données.
L’agrégation des données financières consiste à collecter des informations financières des consommateurs à partir de différentes sources, en s’appuyant sur différentes technologies. L’utilisation d’un logiciel de gestion de la performance (CPM) permet la consolidation des données provenant de différents départements dans un système centralisé. Cela améliore non seulement la cohérence, mais réduit également le risque d’erreurs, assure la qualité des données et, surtout, les transforme en insights commerciaux précieux.
Analyse avancée des données financières : insights actionnables et prédictifs
L’analyse des données financières exploite les données historiques pour fournir des insights prédictifs pour la planification future. Inversement, les insights actionnables dans la finance proviennent de l’analyse du big data, qui comprend d’énormes quantités de données structurées et non structurées. Les entreprises utilisent ces insights pour cibler des domaines d’amélioration de la performance. Certains de leurs avantages sont :
- Amélioration de la prise de décision et de l’efficacité des opérations.
- Les outils de big data automatisent les processus de collecte et d’analyse des données afin d’apporter des améliorations pour rationaliser les opérations.
- Des insights précieux sur le comportement et les préférences des clients pour proposer des offres personnalisées.
- Une meilleure utilisation des ressources en permettant aux entreprises d’identifier où investir et quels domaines travailler pour une croissance future.
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