Große Daten. Datenanalyse. Datenwissenschaft. Aber warum sind sie so wichtig? Und was hat das damit zu tun Buchhaltung? Buchhalter verwenden Datenanalysen und damit die Analytisches Rechnungswesen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, wertvolle Einblicke in ihre Finanzdaten zu gewinnen, Prozessverbesserungen zu identifizieren, die die Effizienz steigern können, und Risiken besser zu managen.
Von Wirtschaftsprüfern wird zunehmend erwartet, dass sie einen Mehrwert für die Geschäftsentscheidungen in ihren Organisationen und für ihre Kunden schaffen, sowohl für Wachstum als auch für Autorität. Ein solides Framework mit Datenanalyse gibt ihnen das Toolset, um ihre Partnerschaften mit Führungskräften zu stärken. Lassen Sie uns einige Beispiele machen.
Die RechnungsprüferSowohl interne als auch externe Mitarbeiter können von einem stichprobenbasierten Modell zu einer kontinuierlichen Überwachung übergehen, bei der viel größere Datensätze analysiert und verifiziert werden. Das Ergebnis: weniger Spielraum für Fehler, was zu genaueren Empfehlungen führt.
I Steuerberater Verwenden Sie Data Science, um komplexe Steuerfragen im Zusammenhang mit Investitionsszenarien schnell zu analysieren. Im Gegenzug können Investitionsentscheidungen beschleunigt werden, wodurch Unternehmen schneller auf Gelegenheiten reagieren können, um die Konkurrenz und den Markt zu schlagen.
Buchhalter, die assistieren oder als handeln Anlageberater Sie nutzen Big Data, um Verhaltensmuster bei Verbrauchern und im Markt zu finden. Diese Modelle können Unternehmen dabei helfen, analytische Modelle zu erstellen, die ihnen wiederum dabei helfen, Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren und höhere Gewinnmargen zu erzielen.
Vier Arten der Datenanalyse
Um Big Data besser verwalten zu können, ist es wichtig, vier Hauptarten der Datenanalyse zu verstehen.
Deskriptive Analyse: „Was passiert?“
Es wird am häufigsten verwendet und beinhaltet die Kategorisierung und Klassifizierung von Informationen. Buchhalter berichten über den Geldfluss durch ihre Organisationen: Einnahmen und Ausgaben, Inventar zählt, Umsatzsteuer erhoben. Korrekte Berichterstattung ist ein Kennzeichen solider Rechnungslegungspraktiken. Das Zusammenstellen und Überprüfen großer Datenmengen ist für diesen genauen Bericht wichtig.
Diagnostische Analyse: „Warum ist das passiert?“
Diagnosen werden verwendet, um Datenänderungen zu überwachen. Buchhalter analysieren regelmäßig Abweichungen und berechnen die historische Performance. Da historische Präzedenzfälle oft ein hervorragender Indikator für die zukünftige Performance sind, sind diese Berechnungen entscheidend für die Erstellung vernünftiger Prognosen.
Predictive Analytics: „Was wird passieren?“
Hier werden die Daten verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu bewerten. Buchhalter sind maßgeblich an der Erstellung von Prognosen und der Identifizierung von Modellen beteiligt, die diese Prognosen formen. Wenn Wirtschaftsprüfer als vertrauenswürdige Berater fungieren und Prognosen erstellen, werden Führungskräfte zunehmend zuversichtlicher, ihnen zu folgen.
Konkrete Aktionen und kritische Geschäftsentscheidungen ergeben sich aus Prescriptive Analytics. Wirtschaftsprüfer verwenden die von ihnen erstellten Prognosen, um Empfehlungen für zukünftige Wachstumsmöglichkeiten zu geben oder in einigen Fällen schlechte Entscheidungen zu melden.
Prescriptive Analytics: „Was soll passieren?“
Konkrete Aktionen und kritische Geschäftsentscheidungen ergeben sich aus Prescriptive Analytics. Wirtschaftsprüfer verwenden die von ihnen erstellten Prognosen, um Empfehlungen für zukünftige Wachstumsmöglichkeiten zu geben oder in einigen Fällen schlechte Entscheidungen zu melden. Diese Erkenntnis ist ein Beispiel für den bedeutenden Einfluss, den Buchhalter in der Geschäftswelt haben.
Buchhalter mit der Extrawaffe Big Data
Buchhalter nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Informationen zu aggregieren, um ein Bild einer Organisation zu erstellen, das die in jeder Transaktion enthaltenen Details zusammenfasst. Die Arbeit mit descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics ist einfacher für Personen, die bereits über quantitative Fähigkeiten verfügen.
Buchhalter sind natürliche Problemlöser. Der Übergang von deskriptiver und diagnostischer Analytik zu prädiktiver und präskriptiver Analytik erfordert einen Wechsel von einer organisatorischen Denkweise zu einer neugierigen Denkweise; eine Verlagerung vom Stapeln und Sortieren von Informationen hin zum Herausfinden, wie diese Informationen verwendet werden können, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Schließlich sehen Buchhalter den größeren Kontext und die geschäftlichen Auswirkungen. Der wahre Wert der Datenanalyse entsteht nicht, wenn die Daten zusammengestellt werden, sondern wenn Entscheidungen anhand der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse getroffen werden. Um diese Informationen aufzudecken, muss ein Datenwissenschaftler zunächst den Geschäftskontext verstehen. Und Buchhalter verstehen und erleben diesen Zusammenhang.
