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Lidando com sua lacuna de dados. É sobre a mentalidade

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O planejamento e a análise regulares estão em demanda no momento, mas a lacuna de dados do setor financeiro mostra que eles precisam de mais do que uma solução de planejamento

Graças à pandemia, há uma maior demanda por planejamento e previsão de cenários. É um problema que precisa ser corrigido agora, e as equipes financeiras estão correndo para corrigi-lo. Mas tentar preencher essa lacuna com algum software deixa você sujeito a deixar buracos maiores em seus sistemas e processos.

É mais ou menos como dizer: “precisamos de uma solução de e-commerce para o período de Natal” quando o que você realmente precisa fazer é arrumar sua plataforma de e-commerce. Você precisa olhar tudo de forma holística se quiser realmente agregar valor por meio da transformação.

O software de previsão e planejamento é parte disso, mas não será muito bom se você não souber o valor dos dados e da infraestrutura que está tentando acessar. Qualquer projeto de transformação precisa ser atrelado às prioridades de negócios, em vez de economia de custos.

Se você realmente precisa aumentar seu planejamento e previsão, antes de mais nada, você precisa entender os problemas que a empresa está enfrentando. Como você pode apoiar e fazer parceria com o resto da empresa para resolver esses problemas?

Isso pode ser todo tipo de coisa, desde o crescimento da receita até o comportamento do cliente, o que abre a conversa sobre o que você realmente precisa para sua função de finanças digitais. A automação inteligente pode fazer parte disso; melhorar os processos para que, à medida que o negócio melhora na entrega, a experiência do cliente fica melhor. Você pode obter mais receita dessa forma, mas é muito conduzido pelo processo.

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Você pode fazer mais planejamento, com certeza. Mas você pode fazer muito mais do que isso. Que tal entender melhor o cliente? Pense no trabalho qualitativo, bem como no quantitativo, que você poderá entregar depois de concluir seu projeto de transformação.

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Tem havido muita conversa sobre o potencial de finanças para usar dados de fontes mais amplas, puxando lucro, pessoas e planeta em seu trabalho. É uma conversa que temos tido há anos sem tomarmos muitas medidas. Isso está começando a mudar.

O desenvolvimento mais recente nesse campo é o xP&A, que é outra maneira de posicionar o mesmo argumento. É tudo uma questão de examinar todos os dados dentro da empresa para nossos planos e análises. Precisamos pensar com muito mais sabedoria sobre as informações e percepções que fornecemos. Precisa ser focado na comunicação clara das etapas necessárias para melhorar o negócio.

Isso, obviamente, é um afastamento maciço do FP&A tradicional, como a análise de variância. Em um projeto de ciência de dados, você define uma hipótese e tenta prová-la ou refutá-la. Essa é uma abordagem completamente diferente para comparar seu orçamento com o real.

Digamos que você esteja observando tendências de dados para uma linha de negócios específica. Qual é a relação entre o comportamento do cliente e o que a empresa está fazendo? O que podemos fazer para influenciar esse comportamento? A receita aumentará se criarmos um novo produto? Ou mudar nossos preços? Você precisa testar essa ideia e, em seguida, transformá-la em uma série de pontos de ação, comunicados claramente com a visualização.

Mas, e é aqui que voltamos ao nosso ponto original: você precisa extrair esses dados de seus processos. E se o seu processo for uma porcaria, você não obterá os dados de que precisa e não poderá executar o projeto.

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Voltando à alfabetização e habilidades em dados, o primeiro passo é entender que precisamos nos mover para este espaço. Então, precisamos começar a pensar de forma diferente sobre o que fazemos, porque não se trata apenas das ferramentas que usamos, é a mentalidade.



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