Eine Kultur der Datenanalyse im Finanzwesen

[RishiK]

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Die Art und Weise, wie Informationen im Finanzwesen heute gehandhabt werden, hat sich enorm verändert. Finanzmanager haben begonnen, in ihren Unternehmen verschiedene Managementsysteme zu nutzen, wie etwa ERPs, und viele haben im Finanzwesen Data Analytics- oder Advanced Analytics-Technologie angewandt. Der Grund für diesen Wandel ist, dass es einen rasanten Zuwachs an Geschäftsdaten gab, der schwer zu handhaben ist. Doch Analysten haben bewiesen, dass die Verwaltung von Daten ein Kinderspiel ist, wenn man sich einmal mit den analytischen Fähigkeiten auseinandergesetzt hat. Analytics in der Finanzbranche hat beim Aufbau datengesteuerter Unternehmen wahre Wunder vollbracht. Data Analytics bringt fortschrittliche KI-Algorithmen mit sich, mit denen Sie nicht nur die Datenhistorie verfolgen, sondern auch innovative Prognosen über die Zukunft Ihres Unternehmens auf dem Finanzmarkt erstellen können.

In diesem Artikel führen wir Sie durch die Veränderungen, die die Analysekultur im Finanzwesen mit sich gebracht hat.

Hauptmotivatoren für die Einführung von Data Analytics in der Finanzbranche

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Die Welt hat sich nicht nur zu einem globalen Dorf entwickelt, in dem Menschen konstant miteinander in Kontakt sind, sondern es wurden auch bahnbrechende Geschäftsideen hervorgebracht. In der Geschäftswelt kam es dadurch zu einer regelrechten Datenexplosion und mit dem technologischen Fortschritt sind diese Daten immer komplexer und schwieriger zu handhaben geworden. Dies ist der Grund für die Einführung von Data Analytics im Finanzwesen.

Traditionelle Finanzanalyse versus Data Analytics im Finanzwesen

Eine systematische computergestützte Analyse von Finanzdaten durch Analytics hat sie zu einem zentralen Thema in der Finanzwelt gemacht. Doch leider bevorzugen viele CFOs und Finanzmanager selbst in dieser modernen Welt den traditionellen Umgang mit Finanzinformationen. Sie ziehen es weiterhin vor, Daten manuell zu erfassen und zu verarbeiten, was viel zeitaufwendiger und ineffizienter ist.

Analysten erkennen heute, dass die Finanzbranche mit der Entwicklung der Welt Schritt halten muss. Die einzige Möglichkeit, dies sicherzustellen, besteht darin, in diesem Bereich weitere Fortschritte zu erzielen. Analytics im Finanzwesen kann Fortschritte in Form von Erkenntnissen und bahnbrechenden Entwicklungen für Unternehmen bringen, die noch herkömmliche Methoden der Buchhaltung und des Finanzmanagements anwenden.

Die vergangenen Finanzkennzahlen eines Unternehmens machen es für Investitionen interessant. Dies zeigt, wie wichtig finanzielle Stabilität ist. Die Finanzanalyse mittels fortschrittlicher Data Analytics kann für Unternehmen auf dem Finanzmarkt einen Wettbewerbsvorteil darstellen. 

Vorteile der Nutzung von Data Analytics im Finanzwesen

Eine Kultur der Datenanalyse im Finanzwesen kann auch als eine Kultur der vollständigen finanziellen Wahrheit bezeichnet werden. Warum? Wir haben die folgenden Punkte gesammelt, um diese Frage zu beantworten.

• Data Analytics im Finanzwesen kann die Festlegung von Unternehmenszielen und -ambitionen sowie die Bewertung der realen Situation erleichtern. 
• Es hilft beim Aufbau dynamischer Systeme, die die Gewinn- und Verlustrechnungen des Unternehmens enthalten.  
• Neben der Analyse des Datenverlaufs und der Prognose künftiger Leistung unterstützt Advanced Analytics Prozesse zur Budgetierung und Prognosenvalidierung. 
• Der Einsatz von Analytics im Finanzwesen kann die Risikoanalyse und Analyse ungewöhnlicher Daten erheblich verbessern, wodurch es sehr einfach wird, betrügerische Transaktionen und Geldwäsche zu erkennen.
• Ein einfacher Zugriff auf Daten und ein einziger, gemeinsamer Standort einer Datenbank für alle machen die Arbeit einfach und genau. 
• Analytics unterstützt Finanzmanager bei der Organisation von Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanzen, Kapitalflussrechnung und Budgets. 

Wenn Data Analytics also ein fester Bestandteil der Finanzabteilung wird, kann es das Finanzwesen revolutionieren.

Ich werde im Mai auf der Alteryx Inspire Americas darüber sprechen, komm zu mir und dem Gespräch.