Data Analytics en Contabilidad y Finanzas | Benefizia

Los Profesionales de Contabilidad y Finanzas usan el análisis de datos, o Data Analytics, para ayudar a las empresas a descubrir valiosos conocimientos dentro de su información financiera, identificar mejoras en los procesos que pueden aumentar la eficiencia y gestionar mejor las empresas.

¿Qué nos dicen los números?

¡Vamos a profundizar en los datos!

¿Podemos analizar esto en tiempo real?

Es muy probable que hayamos escuchado estas expresiones en el trabajo. Conceptos como Big Data, Data Analytics, Business Intelligence, Data Science… se consideran cada vez más importantes.

Pero, ¿por qué son importantes? ¿Y qué tienen que ver con la contabilidad?

La mayoría de los profesionales de la contabilidad están familiarizados con el análisis de datos, pero pocos disponen de la formación para usar el análisis de datos para generar información empresarial. Los directores financieros reconocen que el análisis de datos o Data Analytics ofrece la oportunidad de profundizar en los números y descubrir patrones que podrían ayudar a predecir posibles fluctuaciones del mercado, cómo la empresa reacciona a esas fluctuaciones, comprender mejor la rentabilidad de la empresa, o incluso descubrir fraudes.

Descubrir patrones significativos en las montañas de datos requiere formación especializada en Data Analytics.

El análisis de los datos es algo muy diferente al reporting contable o financiero. Con la llegada del Big Data, llegar a los hechos clave rápidamente es aún más desafiante, y finalizar con informes puntuales y precisos depende de cómo de bien podamos examinar los números sin perder tiempo ni esfuerzo.

Los Profesionales de Contabilidad y Finanzas usan el análisis de datos, o Data Analytics, para ayudar a las empresas a descubrir valiosos conocimientos dentro de su información financiera, identificar mejoras en los procesos que pueden aumentar la eficiencia y gestionar mejor las empresas.

Veamos tres ejemplos.

En auditoría, tanto interna como exxterna, se puede pasar de un modelo basado en muestras, a utilizar una supervisión continua donde se analizan y verifican conjuntos de datos mucho mayores. El resultado: menos margen de error, que da como resultado recomendaciones más precisas.

En contabilidad de impuestos, se pueden analizar rápidamente cuestiones complejas de impuestos relacionadas con los escenarios de inversión. A su vez, las decisiones de inversión se pueden agilizar, lo que permite a las empresas responder más rápidamente a las oportunidades para vencer a su competencia, y al mercado.

Los contables pueden utilizar Big Data para encontrar patrones de comportamiento en los consumidores y en el mercado. Estos patrones pueden ayudar a las empresas a construir modelos analíticos que, a su vez, ayuden a las empresas a construir modelos analíticos que, también, les ayuden a identificar oportunidades y a generar mayores márgenes de beneficio.

Cuatro tipos de análisis de datos o Data Analytics

Para hacer un mejor uso de Big Data, es importante comprender cuatro tipos de análisis de datos o Data Analytics:

1.Análisis descriptivo (Descriptive Analytics) = “¿Qué está sucendiendo?”

El análisis descriptivo es el utilizado con más frecuencia, e incluye la categorización y clasificación de la información. Los contables informan sobre el flujo de dinero a través de sus organizaciones: ingresos y gastos, recuentos de inventario, impuestos sobre las ventas. La presentación de informes precisos es un sello distintivo de prácticas contables sólidas. La compilación y verificación de grandes cantidades de datos es importante para este informe preciso.

2. Diagnóstico analítico (Diagnostic Analytics) = “¿Por qué sucedió?”

Los diagnósticos se utilizan para controlar los cambios en los datos. Los contables analizan regularmente las variaciones y calculan el rendimiento histórico. Debido a que los precedentes históricos a menudo son un excelente indicador del desempeño futuro, estos cálculos son fundamentales para generar pronósticos razonables.

3. Análisis predictivo (Predictive Analytics) = “¿Qué va a suceder?”

En el análisis predictivo, los datos se utilizan para evaluar la probabilidad de resultados futuros. Los contables son profesionales fundamentales para generar pronóstivos e identificar patrones que formen esos pronósticos. Cuando los contables actúan como asesores de confianza, y elaboran pronósticos, los líderes empresariales confían cada vez más en sus recomendaciones.

4. Análisis prescriptivo (Prescriptive Analytics) = “¿Qué debería suceder?”

Las acciones tangibles, y las decisiones empresariales críticas, surgen del análisis prescriptivo. Los contables usan las predicciones que crean para realizar recomendaciones para futuras oportunidades de crecimiento o, en algunos casos, generan una alerta sobre las malas elecciones. Esta idea es un ejemplo del impacto significativo que los contables tienen en el mundo de los negocios.

Por qué los contables son excelentes científicos de datos

Los profesionales de contabilidad y finanzas poseen habilidades destacadas para el área de análisis de datos. Están acostumbrados a agregar información para crar una imagen de una organización que resume los detalles de cada transacción. Trabajar con análisis descriptivos, análisis predictivos y análisis prescriptivos es más fácil para aquellos profesionales que ya poseen excelentes habilidades cuantitativas.

Los contables son solucionadores naturales de problemas. El salto del análisis descriptivo y del diagnóstico, al análisis predictivo y prescriptivo, requiere que se pase de una mentalidad organizacional a una mentalidad inquisitiva. Es una cambio en el que se pasa de apilar y clasificar información, a averiguar cómo usar esa información para tomar decisiones empresariales clave. Los contables son expertos en dar ese salto.

El verdadero valor del análisis de datos no se producen en el momento en que se compilan los datos, sino más bien cuando las decisiones se toman utilizando información derivada de los datos. Para descubrir estas ideas, un científico de datos primero deben comprender el contexto empresarial. Los contables no solo entienden este contexto, sino que lo viven.

Para todos aquellos profesionales de contabilidad y finanzas que estén fascinados por los patrones matemáticos y las estadísticas, y con un interés en aplicar la información para facilitar la toma de mejores decisiones empresariales, la profesión de Data Analyst o analista de datos podría ser muy gratificante.