¿Qué es Big Data Analytics?

También denominado análisis de datos (Data Analytics) o, simplemente, análisis (Analytics), Big Data (análisis de grandes volúmenes de datos) se ha convertido en un concepto necesario para la competitividad de las empresas. La definición de Big Data varía según de donde proceda. Según la ACCA (Association of Chartered Certified Accountants), Big Data se refiere, básicamente, a una gran cantidad de datos que se recopilan y agregan de manera constante utilizando herramientas y tecnologías como tarjetas de débito, Internet, redes sociales y etiquetas electrónicas.

La mayoría de los datos acumulados, o no están estructurados, o no se ajustan a un modelo de datos explícito y predefinido. Citando un informe de IBM, según el (PICPA) Pennsylvania Institute of Certified Public Accountants), diariamente se generan 2,5 quintillones de bytes de datos.

Precisamente, el término Big Data se acuñó cuando la generación de datos comenzó a superar las capacidades de procesamiento de las herramientas tecnológicas habituales.

Esencialmente, lo que caracteriza a Big Data Analytics son cuatro “V”: volumen, variedad, velocidad y veracidad.

  • Volumen: la cantidad de datos generados es extensa en comparación con las fuentes de datos tradicionales.
  • Variedad: los datos provienen de múltiples fuentes. Aparte de las máquinas, los datos también son generados por individuos.
  • Velocidad: la velocidad a la que se crean los datos es muy rápida.
  • Veracidad: dado que Big Data se deriva de varias procedencias, se debe evaluar la veracidad o calidad de los datos.

El rol de los profesionales de contabilidad y finanzas en Big Data Analytics

Cada vez más organizaciones reconocen la importancia de la recopilación de datos, ya sea en los procesos de compra de los clientes o en las medidas de desempeño de los empleados. Y el experto contable va a desempeñar un rol importante en el análisis de datos.

La información está por todas partes. Sin embargo, la pertinencia, la lucidez y la precisión, a menudo se echan en falta en esta información. Y, en gran medida, corresponde a los profesionales de contabilidad y finanzas ayudar a mejorar la claridad de las cifras, ya que son ellos quienes tienen la capacidad y las habilidades necesarias para ahcerlo.

Además, el nivel de seguridad de la información que proviene de los expertos contables es muy elevado. La función de los expertos contables como administradores de la verdad, y para corroborar la calidad de los datos, se ha vuelto progresivamente más significativa.

Impacto de Big Data Analytics en contabilidad y finanzas

Big Data Analytics puede ayudar a las organizaciones a evaluar sus activos de datos mediante la expansión de técnicas de evaluaciones consistentes. Al hacerlo, los profesionales de contabilidad y finanzas deben determinar qué datos son valiosos, elegir una técnica de valoración establecida, e identificar suposiciones clave. También se fomentará el valor de los datos a través de la administración y el control. La idea, aquí, es que el experto contable, y profesionales similares, pueden ayudar a convertir los conjuntos de datos internos en más importantes, seguros, consistentes y muy requeridos por todos en la organización.

El uso de Big Data Analytics para tomar decisiones, dará como resultado un soporte más específico en tiempo real. La naturaleza de los servicios que prestan los expertos contables, así como su vínculo con los responsables de la toma de decisiones del mundo corporativo, evolucionará totalmente debido al avance del autoservicio en el análisis de datos, gracias al uso de herramientas de Business Intelligence en contabilidad y finanzas.

Además, los roles de que asuman los expertos contables no se limitarán solo a presentación de datos financieros. Al evaluar varios conjuntos de datos, podrán determinar las diferentes alternativas que los responsables de la toma de decisiones tengan a su alcance.

La facilidad para compartir datos dará como resultado una mayor creación de valor. Los profesionales de contabilidad y finanzas pueden mejorar tanto el movimiento interno como externo de los datos. Esto ahorrará tiempo y dinero, y aumentará la eficiencia.

Sin embargo, existen ciertos desafíos en el uso de Big Data Analytics. Dado que cada vez más datos nuevos se vuelven accesibles, los grandes volúmenes de datos (Big Data) pueden depreciarse rápidamente. Aún más, el valor de los datos difiere en función de su uso. Además, el autoservicio y la automatización pueden erosionar la demanda de un reporting interno definitivo, mientras que los impedimentos culturales pueden provocar disrupción en la distribución interna de los datos.