Qué es Accounting Data Analytics

Accounting Data Analytics: ¿por qué deben las empresas preocuparse por los datos?

Qué es Accounting Data Analytics. En los últimos años, el análisis de datos contables se ha convertido en un tema de mucho interés entre los profesionales de contabilidad y finanzas. Las tecnologías nos ayudan a realizar analítica empresarial (Business Analytics) en finanzas, y se han aplicado ampliamente en empresas, ofreciéndonos desarrollos sin precedentes en minería y análisis de datos contables.

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¿Qué es Accounting Data Analytics?

El análisis de datos (Data Analytics) se refiere al proceso mediante el cual los datos se agregan y analizan para tomar mejores decisiones empresariales, mejorar los procesos de negocio, y ayudar a la planificación estratégica.

Data Analytics ayuda a tomar mejores decisiones empresariales, mejorar los procesos de negocio y optimizar la planificación estratégica.

Business Analytics en contabilidad y finanzas puede ayudar al director financieros, y al experto contable, a obtener información significativa, que pueda aplicarse para mejorar el rendimiento financiero de la empresa, y conservar una ventaja estratégica sobre la competencia.

Business Analytics en Contabilidad y Finanzas

Con la llegada de Big Data y la automatización de procesos robóticos (RPA), no sería sorprendente si la contabilidad y el análisis empresarial se vinculasen de manera inextricable. Existen muchas aplicaciones de la analítica de datos en contabilidad, algunas de las cuales se enumeran a continuación:

Aumentar la transparencia

Mediante el uso del análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data Analytics) en auditorías de estados financieros, las organizaciones pueden conseguir una mejor gestión de su desempeño. Además, pueden lograr transparencia a través de informes de alta calidad y datos confiables, que son útiles para mejorar las decisiones estratégicas y de inversión.

Detectar irregularidades

Los contables forenses pueden usar Data Analytics, y tecnologías relacionadas, para detectar irregularidades en grandes volúmenes de transacciones. Mediante el uso de herramientas de análisis, la identificación de actividades que pueden ser indicativas de fraude se vuelve menos compleja.

Mejorar las previsiones

A través de Data Analytics, las organizaciones pueden obtener información completa que pueden compartir con las partes interesadas. Cuando se complementa con sistemas de inteligencia empresarial (Business Intelligence), los expertos contables pueden incluso obtener información precisa y en tiempo real sobre el desempeño financiero de sus clientes, lo que puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a mejorar los procesos empresariales.

El poder del Análisis Predictivo en la empresa

La creciente digitalización de los procesos de negocio ha permitido a las compañías aprovechar el poder del análisis predictivo en la empresa.

Imaginemos un minorista de moda que sabe de antemano qué colores, cortes o tallas pedirán sus clientes la próxima temporada. Imaginemos que los trabajadores de fabricación saben cuándo y por qué una máquina fallará en el futuro, antes de que suceda y antes de que se detenga de la producción. Imaginemos que una compañía de seguros puede predecir con precisión la probabilidad de que un nuevo cliente cause un accidente de tráfico, y lo que le cuesta al seguro.

Todo este conocimiento sobre el futuro permitiría a las empresas afectadas tomar mejores decisiones hoy, y tener más éxito mañana. Pero, ¿cómo se puede predecir el futuro?

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En el pasado, los directivos marcaban la diferencia con su experiencia en la industria y su intuición sobre las tendencias y nuevos desarrollos. Hoy en día, son las técnicas de adquisición de datos y las habilidades de análisis de datos las que están asumiendo el control. Mediante el uso de datos históricos y técnicas estadísticas, como el análisis de regresión, las empresas pueden predecir mejor los desarrollos futuros.

Mediante el uso de datos históricos y técnicas estadísticas, como el análisis de regresión, las empresas pueden predecir mejor los desarrollo futuros.

Estos escenarios probables se pueden utilizar para tomar mejores decisiones, ya sea en el desarrollo de productos, la fijación de precios, el mantenimiento predictivo de maquinaria, o la obtención de nuevos clientes.

El análisis predictivo en la empresa es la base del éxito

En la película Moneyball, que se basa en un hecho real, un equipo de béisbol estadounidense con un presupuesto limitado y un enfoque poco convencional, se convierte en exitoso. La gestión del club se basó en jugadores de bajo coste, que jugaban no demasiado bien de acuerdo con los procedimientos de exploración tradicionales. Sin embargo, al observar métricas estadísticas más complejas, los directivos lograron involucrar de manera rentable a jugadores infravalorados, que se convirtieron en deportistas muy exitosos con este equipo.

Digitalización de procesos de negocio

Los desarrollos recientes, como la creciente digitalización de los procesos de negocio, han permitido a las compañías aprovechar mejor el poder del Análisis Predictivo en la empresa que en el pasado:

  • Las empresas recopilan y almacenan más datos que en el pasado. Estos datos provienen de una amplia variedad de fuentes, como ventas online, sistemas internos de facturación y control, datos maestros de clientes, o instalaciones de producción que leen los datos de fabricación a través de sensores. Además, cada vez es más viable vincular estos datos a través de interfaces.
  • Muchos de estos datos ya son legibles por máquinas, y pueden evaluarse directamente con un software de análisis. Además, las nuevas técnicas también permiten la extracción de datos no convencionales, como texto de páginas web, datos de audio de podcasts, datos de movimiento en la lectura de sensores térmicos, o una combinación de estos datos a través de la lectura sistemática de vídeos.
  • Los datos ahora pueden recuperarse, almacenarse y analizarse más fácilmente en tiempo real, gracias a una infraestructura de TI más potente. Por ejemplo, los clientes en portales online reciben directamente nuevas recomendaciones de productos en función de su búsqueda actual o comportamiento de compra. Algunos minoristas online hoy predicen el comportamiento de pago de un cliente en tiempo real y, en base a esto, ofrecen a algunos clientes el pago mediante factura, y a otros solo el pago por adelantado.
  • Finalmente, un programa Master en Business Analytics proporciona a los participantes una capacitación más estructurada en procedimientos estadísticos y su aplicación a problemas de gestión del mundo real, y pueden aplicar ese conocimiento en empresas en puestos de responsabilidad en Business Analytics, Business Intelligence… y en Análisis Predictivo en la empresa.

Análisis de datos históricos

Sin embargo, estos nuevos enfoques, como cualquier otro método, conllevan algunos riesgos en sí mismos. Solo funcionan si los datos históricos están disponibles en la calidad adecuada y analizable, y tienen el potencial de describir adecuadamente los desarrollos futuros. Afortunadamente, este es el caso de muchas decisiones de gestión diarias. Pero es más difícil en escenarios con cambios fundamentales en ciertas industrias, o con nuevos modelos de negocio.

En algunos casos, los análisis basados en datos históricos pueden ser incluso engañosos. Esto es especialmente cierto cuando los clientes o competidores cambian sus hábitos o comportamientos abruptamente. El éxito del Modelo T de Ford, o la tendencia del “café para llevar” que ha influido fuertemente en el crecimiento de Starbucks, no se habrían podido predecir con datos históricos. En dicho entorno, la intuición empresarial y un análisis de mercado proactivo siguen siendo de gran importancia y relevancia.

La Curva de Madurez Analítica

La Curva de Madurez Analítica

La Curva de Madurez Analítica: desglosando las cinco fases de la analítica.

Los datos son la nueva moneda de los negocios. Y con las soluciones analíticas adecuadas que dan sentido a esos datos, encontraremos información procesable que puede proporcionarnos una ventaja competitiva.

RECOMENDADO: Master en Business Analytics

Las 5 fases de la analítica

  • Analítica descriptiva
  • Analítica diagnóstica
  • Analítica predictiva
  • Analítica prescriptiva
  • Analítica cognitiva

La Curva de Madurez Analítica divide el pasado, el presente y el futuro de la analítica en cinco fases. Desde descriptiva hasta predictiva, hasta cognitiva y todo lo demás, encontrar la fase adecuada para su empresa depende de sus necesidades exclusivas/particulares/únicas.

La Curva de Madurez Analítica nos ofrece una visión rápida “de un vistazo” de cada una de las fases.

#1 Analítica descriptiva – Descriptive Analytics

Se basa en datos históricos minados para descubrir, “¿Qué pasó?

Este enfoque hace referencia a hojas de cálculo y herramientas simples de reporting de Business Intelligence (BI) que utilizan sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR), procesamiento analítico en línea (OLAP, online analytical processing), y capacidades iniciales de almacenamiento de datos.

#2 Analítica de diagnóstico – Diagnostic Analytics

Utiliza el descubrimiento detallado y la minería de datos (Data Mining) para aprender, “¿Qué suceció y por qué?

Esta tecnología, aunque sigue siendo básica, va un paso más allá para investigar la causa al usar OLAP y herramientas básicas de Business Intelligence nuevamente, así como el almacén de datos (Data Warehouse) empresariales y las bases de datos en memoria.

#3 Analítica predictiva – Predictive Analytics

Combina datos históricos con reglas y algoritmos para descubrir: “¿Qué sucederá, cuándo y por qué?

Esta fase utiliza comúnmente el marco Apache Hadoop, el motor Apache Spark, la plataforma Trusted Analytics Platform (TAP) y las tecnologías informáticas en memoria. El aprendizaje automático (Machine Learning) juega un papel importante, al crear algoritmos únicos a partir de conjuntos de datos para construir modelos para análisis avanzados (Advanced Analytics).

#4 Analítica prescriptiva – Prescriptive Analytics

Aprovecha Big Data, algoritmos y reglas empresariales para responder la pregunta “¿Qué debería suceder?

Se basa en el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning), además de los marcos de aprendizaje estadístico (Statistical Learning) y lagos de datos (Data Lakes).

#5 Analítica cognitiva – Cognitive Analytics

El futuro de la inteligencia artificial, o IA, que implica la toma de decisiones de tipo humano. Se acerca a la creación de una empresa completamente automatizada al ofrecer nuevos niveles de inteligencia artificial con capacidades de autoaprendizaje.

Aprendizaje automático (Machine Learning): tecnología que aprende de forma independiente, desarrolla la intuición y crea algoritmos únicos a partir de datos para construir modelos en los que se basa el análisis avanzado.

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.