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gruppo di persone che esaminano i dati

5 ostacoli all'adozione dell'analisi avanzata nella gestione finanziaria

 

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L'analisi avanzata nella gestione finanziaria è una priorità fondamentale per i CFO e i loro team, ed è facile capirne il motivo. Queste sofisticate analisi basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare i professionisti dell'area Finance a scoprire insight più approfonditi, fare previsioni più accurate ed eccellere nel loro ruolo di consulenti strategici per l'azienda. Ma anche se oltre l'80% delle organizzazioni finance prevede un maggiore utilizzo dell'analisi avanzata nel 2021, i tassi di adozione restano bassi. Perché? Cosa si frappone alla strada? Ecco i cinque principali ostacoli all'adozione dell'analisi avanzata nella gestione finanziaria e come superarli.

I leader aziendali concordano ampiamente sul fatto che i dati dell'area Finance sono spesso obsoleti, incoerenti o incompleti.

Clement Christensen, Senior Principal Advisor, Gartner

  1. Dati finanziari di scarsa qualità
    I team finance raccolgono enormi quantità di dati dai propri sistemi, da diversi reparti e da fonti esterne. Ma la qualità di questi dati spesso lascia molto a desiderare. Le infrastrutture complesse di dati con molteplici sistemi e applicazioni compartimentate rendono difficile la fusione, l'aggregazione e la standardizzazione dei dati in modo tempestivo, il che rappresenta un passo cruciale prima di poter essere analizzati. L'analisi, e in particolare l'analisi avanzata, che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e di machine learning per raccogliere enormi set di dati, necessitano di dati attuali e di alta qualità, altrimenti non produrranno risultati di alta qualità. Questo problema di scarsa qualità dei dati è uno dei principali ostacoli tra i team finance e l'analisi avanzata.  

    Esistono diversi modi in cui i team finance possono migliorare la qualità dei dati e gettare le basi per l'analisi avanzata, tra cui:
    • Affrontare prima i problemi di qualità più urgenti
      Non è necessario risolvere tutti i problemi relativi ai dati contemporaneamente. Preparare i dati per la decisione può essere ottenuto con incrementi mirati. Iniziare con i dati comuni che supportano i KPI strategici principali. Standardizzandolo, si porteranno in superficie dati mancanti, incompleti e duplicati, fornendo un primo obiettivo gestibile per il progetto di miglioramento della qualità dei dati.
    • Concentrarsi su una versione “sufficiente” dei fatti
      I vantaggi derivanti dal raggiungimento di un'unica fonte di informazioni affidabili, o di dati centralizzati condivisi all'interno di un'organizzazione, sono ben documentati. Ma se il raggiungimento di questo obiettivo è ancora molto lontano, c'è una soluzione provvisoria: perseguire una strategia "versioni sufficienti della verità". Ciò comporta compromessi tra il costo dei dati errati e lo sforzo necessario per un'ulteriore governance.

      L'impostazione dei requisiti di qualità dei dati è un primo passo importante. Quale livello è critico? Quali definizioni di dati, come ROI e redditività, sono più importanti per il reporting finanziario e di BI? E quali potranno essere accantonati per un progetto successivo?

      Secondo Gartner, le organizzazioni che si concentrano su una versione sufficiente della verità hanno "il 41% in più di probabilità di generare dati pronti per l'adozione di decisioni e il doppio delle probabilità di migliorare la qualità del processo decisionale e dei risultati aziendali", il che lo rende un modo praticabile per iniziare ad affrontare la barriera della qualità dei dati.  
    • Distribuire la governance dei dati
      Anche senza un'unica fonte di informazioni affidabili, i dipartimenti finance necessitano di un framework per garantire la qualità e la coerenza dei dati. Ma la maggior parte dei team non ha il tempo di implementare ed eseguire il proprio programma di governance dei dati. Con una strategia di governance dei dati distribuita, il finance fornisce una guida su quali dati governare e su come governarli, ma lascia che siano gli altri a fare il governo effettivo. Questo tipo di framework rende più facile valutare quali problemi di qualità dei dati sono più critici e dove concentrare gli sforzi di miglioramento. I framework concordati creano anche fiducia nel fatto che i dati siano sufficienti per il processo decisionale, anche se non sono perfetti al 100%.
    • Scegliere un software di analisi finanziaria basato su cloud
      Il software di analisi avanzata basato su cloud può integrarsi in modo sicuro con più tipi di dati e fonti, finanziarie e operative, interne ed esterne, rispetto alle soluzioni on-premise. Semplificano la modalità di archiviazione, catalogazione, aggregazione e accesso dei dati, in modo che i team finance possano dedicare meno tempo alla gestione dei dati e più tempo all'estrazione e all'utilizzo degli insight.
  2. Paura di fallimento
    I progetti di trasformazione digitale, come l'implementazione di analisi avanzate, possono essere impegnativi e non sempre hanno successo fin da subito. Per molti leader finance, la paura di fallire, anche solo un po', li sta frenando.

    Questa paura può essere amplificata nelle aziende che hanno una "cultura fobica del fallimento", in cui le persone temono di essere stigmatizzate per i loro errori, o dove la colpa o il puntamento del dito è una risposta comune quando le cose vanno male. Per queste organizzazioni è necessario un cambiamento di mentalità. Si consideri che le opportunità inesplorate sono anche una forma di fallimento che porta alla stagnazione e alla mancanza di innovazione. E le aziende che non riescono ad adattarsi e innovare rischiano di rimanere indietro.

    Detto questo, ci sono modi migliori per fallire rispetto ad altri. Per abbracciare il fallimento nel modo giusto, “fallire in piccolo” e “fallire in avanti”. Fallire su scala ridotta significa affrontare i progetti di analisi finanziaria con incrementi più piccoli. In questo modo, eventuali errori non fanno perdere troppo tempo o non influiscono in modo significativo su altri progetti. Fallire "in avanti" significa analizzare ciò che non ha funzionato e quindi applicare le lezioni apprese al progetto successivo. Questo tipo di "fase di fallimento" dovrebbe essere inserita in ogni progetto di innovazione, poiché in definitiva è una forza trainante per il successo.
  3. Necessità di un consenso da parte di dirigenti e cultura 
    Talvolta i maggiori ostacoli all'adozione di analisi avanzate in ambito finanziario sono problemi di percezione o di approccio. Qualsiasi grande iniziativa ha bisogno di qualcuno che la guidi e la sostenga. I finanziamenti devono essere garantiti. E nuovi modi di lavorare vanno adottati a livello di team.
    • Variazione campione dall'alto
      A seguito della pandemia di Covid-19, molti CFO sono stati incaricati di "duellare" tra le priorità: ridurre i costi e allo stesso tempo accelerare le iniziative e gli investimenti di trasformazione digitale. Alla luce di questa realtà, dimostrare il valore dei progetti di analisi finanziaria avanzata è fondamentale per acquisire budget e consensi. 

      Quantificare e trasmettere il valore di queste iniziative, inclusi casi d'uso, ROI e risparmi di tempo basati su analisi autonome (o semi-autonome), aiuterà a compensare e giustificare gli investimenti iniziali. Inoltre, l'area Finance sarà in grado di dimostrare chiaramente il proprio valore quando la consulenza aziendale strategica si basa su insight più approfonditi e previsioni più accurate.

      Un altro approccio consiste nell'individuare un elenco di progetti pilota di analisi avanzata, ognuno dei quali è orientato alla risoluzione di uno specifico problema aziendale e all'utilizzo di un set di dati disponibile. Ogni progetto pilota di successo fornirà le prove e la fiducia necessarie per giustificare il progetto successivo o più ampio.
    • Spostare la cultura e ottenere il consenso
      A volte la barriera è radicata nella cultura del dipartimento finance stesso. In un'indagine sulle tendenze di FP&A, il 50% delle aziende ha dichiarato di utilizzare ancora fogli di calcolo Excel come tecnologia primaria di budgeting e pianificazione.

      Può essere impegnativo far sì che i team abbandonino gli strumenti familiari e i tradizionali modi di lavorare. Ma la soluzione può essere semplice come dimostrare quanto tempo si può risparmiare passando a strumenti più recenti in grado di automatizzare calcoli e processi complessi per il budgeting, le previsioni e la pianificazione degli scenari.
    • Valutare il livello di maturità analitica
      È necessario un certo livello di maturità analitica prima che le aziende possano implementare con successo analisi più avanzate. L'International FP&A Board dispone di un FP&A Analytics Maturity Model che è possibile utilizzare per valutare il proprio livello attuale e determinare le fasi successive. Ha cinque livelli: base, in via di sviluppo, definito, avanzato e leader.

      I team finance al livello base non dispongono di processi analitici formali o sistemi di business intelligence, e si affidano a strumenti rudimentali per la pianificazione e la modellazione. Mentre i team al livello leader dispongono di processi di pianificazione strettamente integrati e di analisi proattive basate sull'AI. Conoscere il livello di maturità della propria organizzazione aiuta a creare una roadmap di miglioramenti incrementali necessari per far avanzare i progetti analitici.
  4. Mancanza di tempo per iniziative di analisi avanzate
    Il 67% dei CFO e dei loro dirigenti senior afferma che troppe delle loro risorse sono legate a sistemi preesistenti e a metodi di lavoro tradizionali, lasciando poco tempo per innovare.

    Sebbene sia vero che la funzione Finance è sotto pressione per fare di più con meno, ci sono modi per liberare tempo. Una soluzione consiste nell'esternalizzare i progetti di implementazione a un partner.  

    Un altro è investire in software e strumenti cloud che snelliscano i processi finanziari e le attività quotidiane. Alcune soluzioni cloud di finance e FP&A offrono funzionalità integrate di machine learning, AI, automazione dei processi robotici (RPA) e analisi aumentata in grado di automatizzare i processi e accelerare l'adozione delle nuove tecnologie.
  5. Mancanza di competenze finanziarie digitali
    L'implementazione e l'utilizzo di analisi avanzate in ambito finance richiede un elevato livello di alfabetizzazione tecnologica. Tuttavia, molti reparti finance non dispongono delle competenze e delle abilità digitali richieste. In un'indagine del 2020 di PwC sui CFO, il 54% degli executive finance ha dichiarato che la carenza di competenze ha interferito con la loro capacità di innovare in modo efficace. Alla base di questo deficit di competenze vi è il timore che l'intelligenza artificiale e altre tecnologie di automazione avanzate rendano superflui i posti di lavoro esistenti nel reparto finance.

    Queste sfide possono essere superate utilizzando un approccio articolato su più fronti. Anche se i nuovi talenti finance con le giuste competenze scarseggiano, migliorare le competenze dei dipendenti esistenti è un investimento degno di nota. Non solo aiuterà a colmare il divario di competenze, ma contribuirà al loro sviluppo professionale, alla loro fiducia e alla loro soddisfazione professionale. E mentre espandono le loro competenze digitali e imparano a usare queste tecnologie, in genere si preoccupano meno di essere sostituiti.

    Oltre alla formazione, incoraggia i membri del team a monitorare le tendenze, a partecipare a eventi tecnologici di settore e a cercare attivamente nuove opportunità di apprendimento. Tutto ciò aumenterà la destrezza digitale dei team, termine che Gartner definisce come "un insieme di convinzioni, mentalità e comportamenti che aiutano i dipendenti a ottenere risultati più rapidi e di valore dalle iniziative digitali". 

Il 2021 è l'anno in cui passare dalle discussioni sul futuro al fare investimenti reali, vedere le vincite a breve termine e i costi compensati, e avere un piano chiaro per il futuro.

Alex Bant, Chief of Research, Finance, Gartner

Analisi avanzata per la gestione finanziaria

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