En el entorno empresarial actual, tener una visión clara de las finanzas de una empresa es fundamental para mantenerse a flote. Para evaluar los riesgos financieros y la estabilidad, se necesitan analistas financieros, profesionales que elaboran informes financieros para determinar la rentabilidad, viabilidad y estabilidad de una empresa.
¿Qué es la Analítica Financiera?
En términos simples, la analítica financiera ayuda a los líderes empresariales a tomar las decisiones comerciales correctas. Mediante el uso de datos reales y la comprensión factual, la analítica financiera busca moldear la estrategia corporativa en lugar de confiar en la intuición.
Además de eso, la analítica financiera influye en todas las áreas de las empresas y ayuda a las organizaciones a predecir y prepararse para el futuro. Actúa como un subconjunto de la gestión del rendimiento empresarial y la inteligencia empresarial, que ofrece evaluaciones exhaustivas de los datos financieros con la ayuda de diferentes herramientas de analítica financiera. Estas herramientas, a su vez, ayudan a los analistas a obtener información sobre patrones significativos y tomar medidas para mejorar el rendimiento de la fuerza laboral.
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¿Cómo se Utiliza la Analítica Financiera?
La analítica financiera se utiliza para comprender mejor el pasado, el presente y el futuro de una empresa. Se pueden utilizar diferentes tipos de analítica para obtener información valiosa sobre las finanzas de una empresa, como:
- Analítica Descriptiva : Responde a la pregunta "¿Qué sucedió?" o "¿Qué está sucediendo?". Requiere intuición y esfuerzo humano para analizar y resumir las tendencias históricas en los paneles de control de KPI, las visualizaciones de datos o los informes.
- Analítica Diagnóstica : Responde a la pregunta "¿Por qué sucedió algo?". Utiliza la intuición humana para desarrollar hipótesis sobre lo que podría estar causando un problema y para explorar y analizar los datos para encontrar patrones.
- Analítica Predictiva : Responde a la pregunta "¿Qué sucederá?". Utiliza modelos estadísticos para identificar patrones en los datos y proyectar la probabilidad de resultados o pronosticar tendencias basadas en datos actuales o históricos.
- Analítica Prescriptiva : Responde a la pregunta "¿Qué debemos hacer?". Utiliza el aprendizaje automático avanzado para analizar datos y recomendar el curso de acción o la estrategia óptima para avanzar.
Beneficios de la Analítica Financiera
Como un subconjunto de la inteligencia empresarial y la gestión del rendimiento empresarial, la analítica financiera afecta a todas las áreas de una empresa y es crucial para ayudar a las empresas a predecir y planificar el futuro. La analítica financiera implica el uso de grandes cantidades de datos financieros y otros datos relevantes para identificar patrones y hacer predicciones, como qué podría comprar un cliente o cuánto tiempo podría durar la permanencia de un empleado.
Con una gran cantidad de datos financieros y otros datos relevantes de varios departamentos de sus organizaciones, los equipos financieros corporativos están utilizando cada vez más estos datos para ayudar a los líderes de las empresas a tomar decisiones informadas y aumentar el valor de la empresa.
Al ayudar a las empresas a comprender su rendimiento de ingresos y resultados (junto con otros indicadores, incluidos los datos financieros y macroeconómicos), medir y administrar sus activos, y pronosticar variaciones dentro de las organizaciones y las industrias en las que compiten, la analítica financiera ofrece información sobre el estado financiero de las organizaciones y mejora la rentabilidad, el flujo de caja y el valor del negocio.
La analítica financiera también ayuda a las empresas a mejorar los estados de resultados y los procesos comerciales.
El Papel de la Analítica Financiera en la Transformación Empresarial
La transformación empresarial y los avances en tecnología, desde los big data hasta el software de análisis de clientes y los almacenes de datos, han contribuido al movimiento de las empresas para utilizar la analítica financiera. El cambio en el papel del departamento de finanzas corporativas también ha influido en este movimiento.
Los directores financieros tradicionalmente se basaban en datos históricos y tendencias para pronosticar el rendimiento futuro. Sin embargo, están cambiando su enfoque a medida que aprovechan cada vez más tecnologías como la analítica de datos avanzada, el aprendizaje automático y la automatización.
A medida que los departamentos de finanzas han comenzado a adoptar la analítica financiera para centrarse en lo que está sucediendo en el negocio y lo que eso probablemente significará en el futuro, sus roles han cambiado de proveedores de información a solucionadores de problemas. Tener un acceso más oportuno a la información está ayudando a las empresas a tomar decisiones comerciales más rápidas y mejor informadas.
Muchos expertos consideran que la analítica predictiva es un elemento esencial en la transformación digital de las finanzas. Una parte clave de esto es la capacidad de examinar datos históricos y nuevos para evaluar lo que es relevante para una empresa específica, ya sean datos macroeconómicos, tendencias de la industria o precios del petróleo, para mejorar la previsión y la toma de decisiones.
La aplicación de la analítica es crucial en los servicios financieros y otros campos intensivos en datos. Las empresas de servicios financieros, incluidos los bancos de inversión, generan y almacenan más datos que casi cualquier otro negocio en cualquier otro sector, principalmente porque las finanzas son una industria con muchas transacciones.
Si bien los bancos han utilizado datos durante muchos años para medir y cuantificar el riesgo, los analistas de datos ahora están asumiendo el papel de consultores internos influyentes, responsables de comunicar a los ejecutivos superiores ideas clave sobre cómo mejorar la rentabilidad general de la organización.
Las instituciones financieras de hoy no solo analizan datos estructurados, como datos de mercado o comerciales, sino también datos no estructurados, que pueden incluir fuentes de datos de medios de comunicación, redes sociales y materiales de marketing.
Tipos de Analítica Financiera
La analítica financiera puede ayudar a las empresas a determinar los riesgos que enfrentan, cómo mejorar y ampliar los procesos comerciales que los hacen funcionar de manera más eficiente y si las inversiones de las organizaciones se centran en las áreas correctas.
La analítica avanzada y su capacidad para aprovechar los big data permitirán a las organizaciones repensar sus estrategias para resolver problemas y respaldar las decisiones comerciales. La analítica también puede ayudar a las empresas a examinar la rentabilidad de los productos a través de varios canales de ventas y clientes, qué segmentos de mercado agregarán más ganancias al negocio y qué podría tener un impacto en el negocio en el futuro.
La visibilidad continua del rendimiento financiero y operativo ayudará con algo más que la toma de decisiones; también aumentará la visibilidad con respecto a los procesos que respaldan esas decisiones.
Entonces, en lugar de obtener datos sobre las tasas de rotación de empleados y los costos relacionados después del hecho, los analistas financieros y los líderes de RR. HH. podrán ver qué problemas tienen los empleados e intervenir para mejorar el rendimiento y prevenir la costosa rotación.
Otra ventaja es el potencial para una mejor vinculación electrónica de los registros en toda la cadena de suministro para que los datos solo deban ingresarse una vez.
A pesar de la promesa de la analítica financiera, los expertos comerciales del entorno académico y corporativo advierten contra la automatización de los procesos deficientes. Señalan que los procesos que brindan información financiera basada en datos históricos a menudo están desconectados y dejan serias lagunas de datos.
Los datos de mala calidad pueden afectar el rendimiento empresarial y conducir a datos de clientes o prospectos incompletos o inexactos, esfuerzos de marketing y comunicaciones ineficaces, aumento del gasto y malas decisiones.
Para mejorar los resultados, las empresas deben utilizar la analítica predictiva correctamente, mejorar la calidad de sus datos y administrarlos de manera efectiva.
Ejemplos de Analítica Financiera
Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo se puede utilizar la analítica financiera para mejorar la toma de decisiones:
- Análisis de Flujo de Caja : Este tipo de análisis se centra en comprender los movimientos de efectivo dentro y fuera de la empresa. Puede utilizarse para identificar posibles problemas de liquidez, optimizar la gestión del capital de trabajo y predecir el flujo de efectivo futuro.
- Análisis de Rentabilidad de Productos : Esta analítica permite a las empresas determinar la rentabilidad de cada producto individualmente. Ayuda a identificar los productos más rentables y aquellos que requieren mayor atención o incluso eliminación del catálogo.
- Análisis de Rentabilidad de Clientes : Esta analítica ayuda a las empresas a clasificar a sus clientes según su rentabilidad. Permite identificar a los clientes más valiosos y enfocar las estrategias de marketing y servicio al cliente en ellos.
- Análisis de Valor para el Accionista : Esta analítica se centra en medir el valor que la empresa genera para sus accionistas. Permite evaluar la estrategia de la empresa desde la perspectiva de los inversores y tomar decisiones para maximizar el retorno de la inversión.
La analítica financiera es una herramienta poderosa para cualquier empresa que busque tomar decisiones informadas y estratégicas. Al aprovechar los datos disponibles, las empresas pueden obtener una visión profunda de su rendimiento financiero, identificar áreas de mejora y optimizar sus operaciones para lograr un crecimiento sostenible. La analítica financiera está transformando la forma en que se gestionan las empresas y es esencial para el éxito en el entorno empresarial actual.
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