5 barreras para adoptar análisis avanzados en finanzas

Datos financieros de mala calidad

Los equipos de finanzas recopilan grandes cantidades de datos de sus propios sistemas, de diferentes departamentos y de fuentes externas. Pero la calidad de estos datos a menudo deja mucho que desear. Los paisajes de datos complejos con múltiples sistemas y aplicaciones aisladas dificultan que los datos se fusionen, agreguen y estandaricen de manera oportuna, lo cual es un paso crucial antes de que puedan ser analizados. El análisis, y especialmente el análisis avanzado que utiliza inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje automático para examinar conjuntos de datos masivos, necesita datos actuales y de alta calidad; de lo contrario, no producirá resultados de alta calidad. Este problema de mala calidad de datos es una de las principales barreras entre los equipos de finanzas y el análisis avanzado.

Hay varias maneras en que los equipos de finanzas pueden mejorar la calidad de los datos y sentar las bases para análisis avanzados, incluyendo:

• Aborde primero los problemas de calidad más urgentes
  Los problemas de datos no necesitan resolverse todos a la vez. Preparar sus datos para la toma de decisiones se puede lograr en incrementos específicos. Comience con los datos comunes que respaldan sus KPI estratégicos y fundamentales. Al estandarizarlo, sacarás a la superficie datos faltantes, incompletos y duplicados, dándote un primer objetivo manejable para tu proyecto de mejora de calidad de datos.
• Concéntrese en una versión "suficiente" de la verdad
  Los beneficios de lograr una única fuente de verdad, o datos centralizados compartidos en toda una organización, están bien documentados. Pero si cumplir ese objetivo aún está a años de distancia, hay una solución provisional: seguir una estrategia de “versiones suficientes de la verdad”. Esto implica hacer concesiones entre el costo de los datos incorrectos y el esfuerzo necesario para una gobernanza adicional.
  
  Establecer requisitos de calidad de datos es un paso importante. ¿Cuál nivel es crítico? ¿Qué definiciones de datos, como ROI y rentabilidad, son más importantes para los informes financieros y de BI? ¿Y cuál se puede reservar para un proyecto posterior?
  
  Según Gartner, las organizaciones que se centran en una versión suficiente de la verdad tienen "41% más probabilidades de generar datos listos para la toma de decisiones y el doble de probabilidades de mejorar la calidad de la toma de decisiones y los resultados empresariales", lo que lo convierte en una forma viable de comenzar a abordar la barrera de la calidad de los datos.
• Distribuir la gobernanza de datos
  Incluso sin una única fuente de verdad, los departamentos de finanzas aún necesitan un marco para garantizar la calidad y consistencia de los datos. Pero la mayoría de los equipos no tienen tiempo para implementar y ejecutar su propio programa de gobernanza de datos. Con una estrategia de gobernanza de datos distribuida, finanzas proporciona orientación sobre qué datos gobernar y cómo gobernarlos, pero dejan que otros hagan la gobernanza real. Este tipo de marco hace que sea más fácil evaluar cuáles problemas de calidad de datos son más críticos y dónde enfocar los esfuerzos de mejora. Los marcos acordados mutuamente también crean confianza en que los datos son suficientes para la toma de decisiones, incluso si no son 100% perfectos.
• Elija software de análisis financiero basado en la nube
  El software de análisis avanzado basado en la nube puede integrarse de manera segura con más tipos y fuentes de datos—financieros y operativos, internos y externos—que las soluciones en las instalaciones. Simplifican cómo se almacena, cataloga, agrega y accede a los datos, para que los equipos financieros puedan dedicar menos tiempo a gestionar datos y más a extraer información y ponerla en uso.

Miedo al fracaso

Los proyectos de transformación digital, como la implementación de análisis avanzados, pueden ser desafiantes y no siempre tienen éxito desde el principio. Para muchos líderes financieros, el miedo a fracasar, incluso un poco, los está reteniendo.

Este miedo puede amplificarse en las corporaciones que tienen una "cultura fóbica al fracaso" donde las personas temen ser estigmatizadas por sus errores, o donde la culpa o señalar con el dedo es una respuesta común cuando las cosas salen mal. Para esas organizaciones, se necesita un cambio de mentalidad. Considera que las oportunidades no exploradas también son una forma de fracaso que lleva a la estancación y la falta de innovación. Y las empresas que no pueden adaptarse e innovar corren el riesgo de quedarse atrás.

Dicho esto, hay mejores maneras de fallar que otras. Para aceptar el fracaso de la manera correcta, "fracasa en pequeño" y "fracasa hacia adelante". Fracasar a menor escala significa abordar proyectos de análisis financiero en incrementos más pequeños. De esa manera, cualquier falla no consume demasiado tiempo ni impacta significativamente otros proyectos. Fracasar hacia adelante significa analizar lo que no funcionó y luego aplicar las lecciones aprendidas al próximo proyecto. Este tipo de "etapa de fracaso" debe incorporarse en cada proyecto de innovación, ya que en última instancia es una fuerza impulsora para el éxito.

Necesidad de aceptación ejecutiva y cultural

A veces, las mayores barreras para adoptar análisis avanzados en finanzas son problemas de percepción o enfoque. Cualquier gran iniciativa necesita a alguien que la lidere y la defienda. Es necesario asegurar el financiamiento. Y se deben adoptar nuevas formas de trabajo a nivel de equipo.

• Promover el cambio desde la cima
  A raíz de la pandemia de COVID-19, muchos CFOs han sido encargados con prioridades duales: reducir costos mientras también aceleran iniciativas e inversiones de transformación digital. Dada esta realidad, demostrar el valor de los proyectos de análisis financiero avanzado es clave para adquirir presupuesto y aceptación.
  
  Cuantificar y transmitir el valor de estas iniciativas, incluidos los casos de uso, el ROI y el ahorro de tiempo basado en análisis autónomos (o semi-autónomos), ayudará a compensar y justificar las inversiones iniciales. Además, las finanzas estarán en una posición para demostrar claramente su valor cuando su asesoría estratégica de negocios se base en conocimientos más profundos y predicciones más precisas.
  
  Otro enfoque es identificar una lista de proyectos piloto de análisis avanzados, cada uno orientado a resolver un problema específico de negocio y aprovechando un conjunto de datos disponible. Cada piloto exitoso proporcionará la evidencia y la confianza necesarias para justificar el próximo proyecto o uno más grande.
• Cambiar la cultura y obtener aceptación
  A veces, la barrera está arraigada en la cultura del propio departamento de finanzas. Puede ser un desafío lograr que los equipos renuncien a herramientas familiares y formas tradicionales de trabajar. Pero la solución puede ser tan simple como demostrar cuánto tiempo se puede ahorrar al pasar a herramientas más nuevas que pueden automatizar cálculos y procesos complejos para presupuestación, pronósticos y planificación de escenarios.
• Evalúe su nivel de madurez analítica
  Se necesita un cierto nivel de madurez analítica antes de que las empresas puedan implementar con éxito análisis más avanzados. El Consejo Internacional de FP&A tiene un Modelo de Madurez de Analítica de FP&A que puedes usar para evaluar tu nivel actual y determinar los próximos pasos. Tiene cinco niveles: básico, en desarrollo, definido, avanzado y líder.
  
  Los equipos financieros en el extremo básico del espectro no tienen procesos analíticos formales ni sistemas de inteligencia empresarial, y dependen de herramientas rudimentarias para la planificación y el modelado. Mientras que en el extremo líder del espectro, los equipos tienen procesos de planificación estrechamente integrados y análisis proactivos impulsados por IA. Conocer el nivel de madurez de su organización puede ayudarle a crear una hoja de ruta de mejoras incrementales necesarias para avanzar en proyectos analíticos.

Falta de tiempo para iniciativas de análisis avanzados

El sesenta y siete por ciento de los CFO y sus ejecutivos financieros senior dicen que demasiados de sus recursos están atados a sistemas heredados y formas tradicionales de trabajar, dejando poco tiempo para innovar.

Si bien es cierto que la función financiera está bajo presión para hacer más con menos, hay formas de liberar tiempo. Una solución es subcontratar proyectos de implementación a una agencia asociada.

Otra opción es invertir en software en la nube y herramientas que agilicen los procesos financieros y las actividades diarias. Algunas soluciones financieras y de FP&A basadas en la nube ofrecen aprendizaje automático, IA, automatización de procesos robóticos (RPA) y analítica aumentada integrada que pueden automatizar procesos y acelerar la adopción de nuevas tecnologías.

Falta de competencias en finanzas digitales

Implementar y utilizar análisis avanzados en finanzas requiere un alto nivel de alfabetización tecnológica. Pero muchos departamentos de finanzas carecen de las competencias digitales y habilidades requeridas. En una encuesta de PWC de 2020 a CFOs, el 54% de los ejecutivos principales de servicios financieros dijeron que la escasez de habilidades ha interferido con su capacidad para innovar eficazmente. El fundamento de esta brecha de habilidades es el temor de que la IA y otras tecnologías avanzadas de automatización hagan que los trabajos financieros existentes sean redundantes.

Estos desafíos pueden superarse utilizando un enfoque multifacético. Incluso si el nuevo talento financiero con el conjunto de habilidades adecuado es escaso, mejorar las habilidades de los empleados existentes es una inversión valiosa. No solo ayudará a cerrar la brecha de habilidades, sino que también contribuirá a su desarrollo profesional, confianza y satisfacción laboral. Y a medida que expanden sus habilidades digitales y aprenden a usar estas tecnologías, generalmente se preocupan menos por ser reemplazados.

Además de la capacitación, anime a los miembros del equipo a monitorear las tendencias, asistir a eventos tecnológicos de la industria y buscar activamente nuevas oportunidades de aprendizaje. Todo esto aumentará la destreza digital de sus equipos, un término que Gartner define como “un conjunto de creencias, mentalidades y comportamientos que ayudan a los empleados a ofrecer resultados más rápidos y valiosos de las iniciativas digitales.”

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