I Big Data in ambito finance: sfruttare le potenzialità dei dati finanziari e non finanziari

Analisi finanziaria: unificare i dati finanziari e non finanziari

I dipartimenti finance sono consapevoli dell’importanza dei set di dati finanziari che comprendono bilanci, conti economici e flussi di cassa. Tuttavia l’impatto dei dati non finanziari sulla pianificazione e sulle performance aziendali è ancora sottovalutato. Questi ultimi sono ottenuti infatti da fonti quali report sui clienti e sulle azioni marketing, informazioni sui fornitori, dati operativi che non sono correlati alle operazioni finanziarie di un’azienda. Pertanto, quando essi vengono incorporati nell’analisi dei dati finanziari, si arriva a una maggiore comprensione delle dinamiche aziendali rispetto a quella che i soli dati finanziari possono fornire.

Limiti dei set di dati finanziari a silos

I silos ostacolano la collaborazione interfunzionale, rendendo impossibili gli insight olistici e le decisioni realmente consapevoli. Tutto ciò, inoltre, fa diminuire la qualità del servizio clienti e le opportunità commerciali.

Ecco alcuni problemi frequenti:

• Set di dati finanziari incompleti
• Incoerenze e imprecisioni dei dati
• Problemi di sicurezza e privacy
• Mancanza di fiducia nei dati con limitazione del loro utilizzo e scarsi benefici aziendali.

Pertanto, l’integrazione dei dati con altri sistemi è il modo più semplice per abbattere i silos, consentendo di semplificare la raccolta dei dati e di migliorare l’analisi dei dati finanziari.

L’importanza dei big data in ambito finance e l’aggregazione dei dati

Quando si parla di big data si intendono grandi insiemi di dati disponibili in diversi formati e talmente voluminosi da non poter essere gestiti con i tradizionali software di elaborazione dati. Per affrontare le sfide derivanti dai big data, sono emerse dunque nuove tecnologie e strumenti. Inoltre, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, compresa l’AI generativa, sono diventati preziosi strumenti per sfruttare al massimo i big data. Tali tecnologie favoriscono analisi, previsioni e processi decisionali automatizzati basati su modelli e insight provenienti da grandi insiemi di dati.

L’aggregazione dei dati finanziari comporta la raccolta di informazioni finanziarie dei consumatori da varie fonti e attraverso diverse tecnologie. L’utilizzo del software CPM consente di consolidare i dati provenienti da diversi dipartimenti in un sistema centralizzato. In questo modo non solo si migliora la coerenza ma si riduce anche il rischio di errori, si garantisce la qualità dei dati e, soprattutto, li si trasforma in preziose informazioni di business.

Analisi avanzata dei dati finanziari: insight utili e predittivi

L’analisi dei dati finanziari sfrutta i dati storici per fornire insight predittivi funzionali alla pianificazione futura. Al contrario, gli insight operativi in ambito finance derivano dall’analisi dei big data, che comprendono grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Le aziende utilizzano tali insight per individuare le aree di miglioramento delle performance. Alcuni dei vantaggi sono:

• Miglioramento del processo decisionale e dell’efficienza operativa
• Strumenti dei big data che automatizzano i processi di raccolta e analisi dei dati, consentendo di apportare miglioramenti per snellire l’operatività
• Insight preziosi sul comportamento e sulle preferenze dei clienti per costruire offerte su misura
• Miglior utilizzo delle risorse, per permettere alle aziende di identificare su quali aree investire per la crescita futura.

Se hai intenzione di adottare un approccio agile alla pianificazione, il software Talentia CPM offre soluzioni digitali per l’integrazione dei dati finanziari e non finanziari, rendendo i big data in ambito finance un vantaggio competitivo.