Data Analytics en Contabilidad y Finanzas

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.

Qué es Business Analytics

Qué es Business Analytics

Qué es Business Analytics: Business Analytics es un proceso de perfeccionamiento y análisis de datos para la gestión estratégica corporativa. Es un proceso digital en el que no solo se recopilan datos masivos, sino que también se enriquecen, procesan y evalúan a través de métodos estadísticos y automáticos.

La idea de recopilar información y analizarla de manera inteligente se extendió rápidamente en la década de 1960, gracias a los primeros sistemas de soporte a la decisión (DSS, Decision Support System).

La perspectiva también ha cambiado drásticamente con el desarrollo y la proliferación de sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP, Enterprise Ressource Planning), almacenes de datos (Data Warehouse) y una gran cantidad de otras herramientas de software y procesos.

El objetivo de Business Analytics no es únicamente proporcionar información relevante sobre un proceso empresarial en particular, sino también el éxito que se puede medir después de una optimización exitosa.

Categorías de Business Analytics

Qué es Business Analytics: actualmente, Business Analytics se divide en las siguientes categorías:

  • Decision Analytics (Análisis de decisiones). Admite la toma de decisiones humanas con análisis visual de modelos de usuario para reflejar el razonamiento.
  • Descriptive Analytis (Análisis Descriptivo). Obtiene información a partir de datos históricos con informes, cuadros de mando, dashboards y clustering.
  • Predictive Analytics (Análisis Predictivo). Utiliza modelos predictivos utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático (Machine Learning).
  • Prescriptive Analytics (Análisis Prescriptivo). Recomienda decisiones con optimización y simulación.

Análisis de decisiones – Decision Analytics

Decision Analytics tiene como objetivo aclarar problemas críticos en el entorno empresarial, y garantizar que se tome una decisión beneficiosa y óptima a partir de un conjunto de alternativas de acción. Al final, Decision Analytics debería conducir a una mayor racionalidad en el proceso de toma de decisiones y, sobre todo, para dar soporte a la toma de decisiones.

Análisis descriptivo – Descriptive Analytics

Descriptive Analytics se ocupa del análisis de los datos históricos. Los procedimientos representan el enfoque clásico de Business Intelligence, se utilizan para crear y evaluar cifras clave, y se preparar en forma de informes o reporting.

Descriptive Analytics recopila y prepara datos en sistemas de almacenamiento de datos clásicos. Diferentes departamentos utilizan estos datos, definiendo medidas que pueden evaluarse mediante modelos de datos relacionales o dimensionales en el Data Warehouse.

Análisis predictivo – Predictive Analytics

Predictive Analytics es un área muy especializada. El objetivo de Predictive Analytics es descubrir qué sucederá y por qué. Por lo tanto, es un procedimiento de pronóstico con el cual se determinarán eventos futuros. Los análisis se basan en datos históricos y actuales, tanto de la propia empresa como del entorno de la empresa.

En el fondo de los métodos de análisis predictivo se encuentran los procedimientos matemáticos, como las regresiones (por ejemplo, regresión logística) y el aprendizaje automático (por ejemplo, redes neuronales), para determinar tendencias (análisis de tendencias), grupos (análisis clúster) y preferencias (análisis de preferencias). Los patrones calculados se utilizan para generar pronósticos.

Analítica prescriptiva – Prescriptive Analytics

El objetivo de Prescriptive Analytics es proporcionar alternativas de acción o información extensa para tomar una decisión. Sobre todo, los datos externos que influyen en sus propios procesos y decisiones son de interés para Prescriptive Analytics. Estos datos fluyen hacia procedimientos y simulaciones de optimización y representa variables influyentes. Para el análisis, se definen los objetivos, los requisitos para el resultado y el marco de acción.

Business Analytics en la práctica

Business Analytics se puede utilizar en la práctica, por ejemplo, para los siguientes escenarios de uso:

  • Analizar grandes cantidades de datos para descubrir nuevos patrones y relaciones (Data Mining).
  • Explicación de por qué se produjo un resultado específico (análisis estadístico y cuantitativo).
  • Pruebas, para validar o confirmar decisiones anteriores (Test A/B).
  • Predecir resultados futuros (Análisis Predictivo).

Business Analytics no solo proporciona la información relevante sobre un proceso de negocio en particular, sino que también determina el éxito del proceso seleccionado. A menudo, se intenta usar Business Analytics para aumentar la productividad y optimizar procesos de negocio.

El uso de Business Intelligence en el día a día

Business Intelligence en el día a día

El uso de Business Intelligence (BI para abreviar) se está volviendo cada vez más popular. Esto no es sorprendente, teniendo en cuenta las posibilidades de obtener y utilizar datos. Nuestra vida cotidiana está cada vez más formada por Business Intelligence.

En la avalancha de datos de hoy, tiene sentido conectar de manera inteligente los datos. El siguiente paso lógico es el uso empresarial de estos datos vinculados.

Si bien los datos solían ser de naturaleza estática y cambiaban solo por entrada manual, el día a día de hoy es mucho más dinámico.

Los perfiles de datos de las personas están en constante movimiento. Business Intelligence depende de ello, y se ha convertido en una parte normal de nuestras vidas.

Ejemplos de Business Intelligence – ¿Dónde se usa Business Intelligence?

Compras online

En el área de compras online, a muchos clientes les gusta que se les ofrezcan productos que se adapten a sus preferencias. Este procedimiento se denomina recomendación.

El uso de Business Intelligence permite analizar al cliente. Debido a sus compras anteriores, sus clics y búsquedas, y las compras de otros clientes con intereses similares, al cliente se le ofrecen productos específicos que despierten su interés. Esto es algo que la gente, definitivamente, considera positivo. En el pasado, no encontraron lo que buscaban online, y encontraron productos que no les interesaban.

El comercio online puede usar la predicción para pronosticar el desarrollo futuro del mercado. Las tendencias de compra emergentes pueden reconocerse temprano y promoverse.

Comercio

Los minoristas utilizan los sistemas de Business Intelligence para analizar las necesidades de los clientes, los procesos de producción y los requerimientos logísticos, entre otras cosas. Las cadenas de valor identifican fortalezas y debilidades, identifican potenciales sin explotar, reducen costes e identifican flujos de procesos alternativos. Una cadena de valor añadido mapea todos los análisis de las áreas individuales, uno tras otro, y entre sí.

Producción

En el área de producción, Business Intelligence ofrece una mejor predicción de la escasez de materia prima. Los recursos existentes se pueden usar y planificar de manera más decidida. Este entorno también se conoce a menudo como inteligencia de producción (Production Intelligence).

Para todos los procesos de fabricación, se realiza un análisis, comenzando por la adquisición de las materias primas requeridas (disponibilidad, precio, logística), el procesamiento de estas materias primas (uso de empleados y máquinas), la producción del producto a partir de los productos pre-procesados, el almacenamiento del producto terminado, hasta la entrega.

Tráfico

Se trata de servicios como, por ejemplo, Uber. En esta aplicación, se registran las solicitudes de pasajeros y las ofertas de taxis, conductores privados y automóviles de alquiler. Los pasajeros reciben la información a través de una aplicación de Smartphone o de sitio web.

El uso de Business Intelligence crea enlaces entre los perfiles de datos de los pasajeros y los perfiles de oferta del conductor. Las rutas recorridas se registran y pueden analizarse.

Otros ejemplos son los análisis de datos de tráfico aéreo, o los datos de tráfico ferroviario. Tanto en la coordinación de vuelos como en trenes, el uso de Business Intelligence está experimentando gran demanda. Los retrasos y el tiempo de inactividad solo pueden evitarse si se utiliza una planificación de Business Intelligence.

¿Qué es Business Intelligence o inteligencia empresarial?

¿Qué es Business Intelligence?

Qué es Business Intelligence: Business Intelligence es un término que engloba los métodos y procesos para la recolección, almacenamiento y evaluación sistemática de datos.

Los procedimientos se utilizan para la evaluación interdepartamental de las cifras clave de la empresa. Por ejemplo, es posible generar informes para reporting, ya sea para evaluar el éxito del marketing o para observar la rentabilidad de cada ubicación.

Business Intelligence, básicamente, comprende tres tecnologías:

  • Data Warehouse
  • Online Analytical Processing (OLAP)
  • Data Mining

Para poder realizar análisis sobre los datos de los sistemas operativos, estos se extraen de los sistemas de origen y se cargan en un almacén de datos (Data Warehouse) de manera consolidada. Posteriormente, los datos para su recuperación en informes, preparados y puestos a disposición.

Objetivos de Business Intelligence

Las diferentes perspectivas de la empresa permiten vistas de varios niveles de los procesos, y proporcionan una visión general de los clientes y el mercado.

El objetivo de los análisis es analizar el desarrollo de la propia empresa, de la competencia y del mercado. Esto debería permitir sacar conclusiones sobre las opciones y alternativas de acción.

Con una mejor comprensión de la empresa y el mercado, se pueden derivar medidas operativas y estratégicas. Esto puede ayudar a reducir costes, optimizar procesos y mejorar productos/servicios.

Tipos de Business Intelligence

Business Intelligence o inteligencia empresarial se puede dividir en las áreas de análisis de datos (Data Analytics) y analítica avanzada (Advanced Analytics).

El análisis de datos se ocupa de la recopilación y evaluación de datos de la empresa y del mercado. Por ejemplo, el análisis de datos se puede utilizar para recopilar información sobre el comportamiento del cliente y las campañas de marketing. Los resultados del análisis respaldan a la empresa en términos de su orientación operativa y sus objetivos.

El objetivo de Advanced Analytics, o analítica avanzada, es detectar la evolución del mercado en una etapa temprana para tomar las medidas adecuadas. Esta área está fuertemente vinculada a la minería de datos (Data Mining), que busca detectar leyes ocultas en los datos corporativos. Un tema particularmente interesante en el campo de la analítica avanzada es la gestión del abandono (Churn Management).

Conceptos básicos de Business Intelligence

Conceptos básicos de Business Intelligence

Estableceremos una base de conceptos básicos de Business Intelligence con el fin de comprender mejor cómo se construye la inteligencia de negocio o inteligencia empresarial, qué herramientas de Business Intelligence son particularmente buenas, y qué características especiales están asociadas con Business Intelligence.

¿Por qué es tan importante Business Intelligence?

La mayoría de las empresas recopilan datos adicionales de su compañía para comprender mejor su negocio. Para una mejor visión general de esta información, se utiliza una amplia gama de software y de aplicaciones de bases de datos para diferentes departamentos dentro de la organización.

Business Intelligence desempeña un papel clave en el proceso de planificación estratégica dentro de una empresa.

Ahora, si se utilizan diferentes programas de software, se vuelve cada vez más difícil recuperar los diversos datos de manera oportuna y realizar un análisis basado en esos datos.

Fundamentos de Business Intelligence: herramientas y sistemas

Las denominadas herramientas y sistemas de Business Intelligence (BI) desempeñan un papel clave en el proceso de planificación estratégica dentro de una empresa. Estos sistemas de Business Intelligence permiten a una compañía recopilar, almacenar, analizar y visualizar datos para ayudar a la toma de decisiones.

Business Intelligence permite a una compañía recopilar, almacenar, analizar y visualizar datos para ayudar a la toma de decisiones.

En general, estos sistemas de Business Intelligence se utilizan en las áreas de creación de perfiles de clientes, atención al cliente, investigación de mercado, segmentación de mercado, rentabilidad de productos, análisis estadístico y análisis de inventario y distribución, por nombrar tan solo algunos ejemplos.

Más información sobre los conceptos básicos de Business Intelligence:

  • ¿Qué es Business Intelligence?
  • ¿Dónde se usa Business Intelligence?
  • Requisitos para Business Intelligence
  • Objetivos de Business Intelligence
  • Requisitos para buenos proyectos de Business Intelligence
  • Factores blandos en proyectos de Business Intelligence
  • Business Intelligence en la empresa
  • Grupos de usuarios de Business Intelligence

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