Data Analytics en Contabilidad y Finanzas

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Las 7 habilidades de Data Analytics que cambiarán la figura del Experto Contable

Por qué es importante Data Analytics en Contabilidad y Finanzas. Hubo un tiempo, no hace demasiado, en el que Finanzas y Contabilidad tenían control total sobre la mayoría de los datos para la toma de decisiones en cualquier empresa. Poseían las llaves del reino.

Sin embargo, hoy en día, los departamentos de Data Analytics y Data Science proporcionan datos prospectivos, marginando a Contabilidad como proveedor de información histórica o datos históricos. En todas las industrias, las empresas buscan analistas de datos (Data Analyst) cualificados para llenar el vacío de inteligencia basada en datos que el experto contable no ha sido capaz de ocupar. ¿Por qué sucede esto? ¿Qué puede hacer el experto contable para seguir siendo relevante?

Según un informe de Deloite de 2016, a pesar de tratarse de una función cuantitativa, Contabilidad ha tardado en requerir habilidades analíticas a sus profesionales. Al hacer que sus profesionales se centren en el cumplimiento y el reporting, se ha creado una gran brecha en las capacidades analíticas del experto contable.

Se ha creado una gran brecha en las capacidades analíticas del experto contable.

Los profesionales financieros no se quedan atrás. Un informe de enero de 2016 del Institute of Management Accountants, reveló que la mayoría de directores financieros creen que menos del 50% de su equipo posee algunas de las habilidades requeridas en Business Analytics o análisis empresarial.

De información retrospectiva a “visión” prospectiva

No hay duda de que, en la era analítica, el experto contable se enfrenta al riesgo muy real de ser relegado a resumir información administrativa, mundana y “retrospectiva”, mientas que el Business Analyst manejará los proyectos de “visión” y “previsión”, mucho más sensuales.

Esto es lamentable, porque el experto contable está en una posición única para ser el mejor científico de datos. Muchas empresas no logran ofrecer valor a partir de sus análisis porque tienen a profesionales tecnológicos, sin experiencia o formación empresarial, que intentan obtener beneficios a partir de los datos sin procesar. No tienen una buena idea de cómo las empresas ganan dinero, por lo que no saben dónde buscar patrones importantes.

Lo que las empresas realmente necesitan son profesionales de Data Analytics en Contabilidad y Finanzas, con una sólida comprensión de cómo fluyen los beneficios, para adquirir las habilidades tecnológicas necesarias para poder extraer los conocimientos rentables que están ocultos en las bases de datos de las transacciones comerciales.

Habilidades de Data Analytics en Contabilidad y Finanzas

Para el experto contable que desee aprovechar la brecha de talento en ciencia de datos, estas son las siete habilidades de Data Analytics en Contabilidad y Finanzas más importantes que necesita aprender:

#1 Excel Avanzado

A pesar de que todo el nuevo software de análisis que aparece a diario en el mercado, la mayoría de los científicos de datos aún realizan la mayoría de sus análisis en Excel. Sin embargo, utilizan Excel para alcanzar su máximo potencial, incluido el uso de tablas de datos sofisticadas, funciones estadísticas, automatización de informes y modelos de autocorrección. El objetivo del experto contable debe ser dominar las fórmulas y técnicas que le permitirán manipular grandes archivos de datos sin procesar.

#2 Minería de datos / Programación SQL

Si bien existen muchos lenguajes de programación que el experto contable puede aprender para el análisis de datos, como Python y R, la mayoría de los científicos de datos confían casi exclusivamente en SQL para consultar bases de datos de transacciones. Esto se debe a que gran parte de Data Science gira en torno a resumir datos y usar funciones analíticas que ahora están integradas en la mayoría de las bases de datos SQL. El objetivo del experto contable debe ser aprender suficiente SQL para poder consultar los datos de transacciones sin procesar de cualquier base de datos en su empresa.

#3 Análisis avanzado de ingresos

La forma más rápida de añadir beneficios al resultado final es a través de una más inteligente optimización de los precios y del canal de ventas. Saber cómo encontrar ineficiencias en la estructura de precios de una empresa es un conjunto sin precio de habilidades, pero debe saber cómo obtener la información correcta y aplicar las matemáticas correctas. Los analistas más valiosos saben cómo encontrar el conjunto de datos adecuado para explorar cualquier pregunta sobre ingresos.

#4 Optimización matemática

El juego final de Data Science es encontrar el conjunto de decisiones que son las más óptimas para lograr una rentabilidad a largo plazo, ya sea que la solución tenga que ver con aumentar los ingresos, o con disminuir los costes, o con ambos. Como expertos en el dominio de Pérdidas y Ganancias, el experto contable debería poder dirigir a los gerentes sobre cómo ajustar las tácticas para crear la mayor contribución. Debe comprender los algoritmos de optimización matemática y cómo usarlos adecuadamente para proporcionar soluciones creativas para desentrañar el rompecabezas de lograr mayores beneficios.

#5 Segmentación analítica

La era de las líneas de negocio, canales o Cuentas de Resultados regionales ha terminado. Las empresas requieren que las Cuentas de Pérdidas y Ganancias del segmento de clientes comprendan dónde deben invertir sus recursos limitados. Se ha demostrado que las estrategias de marketing, ventas y fijación de precios altamente focalizadas proporcionan el mayor beneficio. El uso de datos para revelar tendencias importantes a nivel del cliente es el nuevo estado “actualizado” para las empresas basadas en análisis (data-driven).

#6 Visualización

La mayoría de la gente, ve la palabra “visualización”, y piensa en gráficos elegantes. Lo que realmente significa, es la capacidad de volver a dar formato a la información de datos, para un proporcionar un consumo fácil de los datos, y en función de la audiencia o público objetivo. La forma en que un CEO puede necesitar ver un conjunto de datos, no es la misma en que el Marketing Manager puede necesitar verla. Ya no se trata de tener una plantilla pro forma. Poder usar SQL, Excel y gráficos y funciones especiales para agregar y presentar los mismos datos, pero desde muchas perspectivas diferentes para que las ideas puedan identificarse fácilmente, es fundamental para navegar en los complejos ciclos económicos actuales.

#7 Modelos en tiempo real

La latencia de los informes contables es responsable de la naturaleza reactiva de la toma de decisiones por parte de la dirección de la empresa. Si bien sería ilógico revelar el resultado de un partido únicamente después del pitido final, muchas compañías todavía esperan los informes financieros de fin de mes antes de proponer tácticas futuras. La contabilidad debe proporcionar más información en tiempo real, para poder competir con otra inteligencia empresarial o Business Intelligence. Al crear informes de desempeño que utilizan la transmisión de datos de todos los sistemas de transacciones, la contabilidad puede proporcionar a los gerentes una visión clara de cómo su decisión afecta a los resultados finales.

En conclusión

Los profesionales de Finanzas y Contabilidad están bajo presión, para ofrecer más información. La única manera de mantenerse por encima de la multitud es poseer habilidades que tienen una gran demanda, pero que escasean. Como Controller convertido en Consultor de Analytics, entiendo exactamente las habilidades que se necesitan para ser considerado uno de los analistas de élite en el mercado global del talento.