कंपनियों के लिए लागत लेखांकन और डेटा विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है I

बड़ा डेटा। डेटा विश्लेषण। डेटा विज्ञान। लेकिन ये इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं? और इससे क्या लेना-देना है लेखांकन? एकाउंटेंट डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं, और इसलिए विश्लेषणात्मक लेखा, कंपनियों को उनके वित्तीय डेटा के भीतर मूल्यवान अंतर्दृष्टि को उजागर करने में मदद करने के लिए, प्रक्रिया में सुधार की पहचान करने से दक्षता में वृद्धि हो सकती है, और जोखिम का बेहतर प्रबंधन हो सकता है। 

लेखाकारों से अपेक्षा की जाती है कि वे विकास और अधिकार दोनों के लिए अपने संगठनों के भीतर और अपने ग्राहकों के लिए व्यावसायिक निर्णय लेने में मूल्य जोड़ेंगे। डेटा एनालिटिक्स के साथ एक ठोस ढांचा उन्हें व्यापारिक नेताओं के साथ अपनी साझेदारी को मजबूत करने के लिए टूलसेट देता है। आइए कुछ उदाहरण करते हैं।

Gli लेखा परीक्षकआंतरिक और बाह्य रूप से काम करने वाले दोनों एक नमूना-आधारित मॉडल से निरंतर निगरानी को नियोजित करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं जहां बहुत बड़े डेटासेट का विश्लेषण और सत्यापन किया जाता है। नतीजा: त्रुटि के लिए कम मार्जिन जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक अनुशंसाएं होती हैं।

I कर लेखाकार निवेश परिदृश्यों से संबंधित जटिल कर मुद्दों का त्वरित विश्लेषण करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करें। बदले में, निवेश निर्णयों में तेजी लाई जा सकती है, जो कंपनियों को प्रतिस्पर्धा और बाजार को मात देने के अवसरों पर अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।

लेखाकार की सहायता करना या कार्य करना निवेश सलाहकार वे उपभोक्ताओं और बाजार में व्यवहार पैटर्न खोजने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करते हैं। ये मॉडल कंपनियों को विश्लेषणात्मक मॉडल बनाने में मदद कर सकते हैं, जो बदले में उन्हें निवेश के अवसरों की पहचान करने और उच्च लाभ मार्जिन उत्पन्न करने में मदद करते हैं।

डेटा विश्लेषण के चार प्रकार

बड़े डेटा को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए चार प्रमुख प्रकार के डेटा एनालिटिक्स को समझना महत्वपूर्ण है।

वर्णनात्मक विश्लेषण: "क्या हो रहा है?"

यह सबसे अधिक बार उपयोग किया जाता है और इसमें सूचनाओं का वर्गीकरण और वर्गीकरण शामिल होता है। लेखाकार अपने संगठनों के माध्यम से धन के प्रवाह पर रिपोर्ट करते हैं: आय और व्यय, सूची मायने रखता है, बिक्री कर एकत्र किया. सटीक रिपोर्टिंग ध्वनि लेखा पद्धतियों की पहचान है। बड़ी मात्रा में डेटा का संकलन और सत्यापन इस सटीक रिपोर्ट के लिए महत्वपूर्ण है।

नैदानिक ​​विश्लेषण: "ऐसा क्यों हुआ?"

डायग्नोस्टिक्स का उपयोग डेटा परिवर्तनों की निगरानी के लिए किया जाता है। लेखाकार नियमित रूप से भिन्नताओं का विश्लेषण करते हैं और ऐतिहासिक प्रदर्शन की गणना करते हैं। क्योंकि ऐतिहासिक उदाहरण अक्सर भविष्य के प्रदर्शन का एक उत्कृष्ट भविष्यवक्ता होता है, ये गणना उचित पूर्वानुमानों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण: "क्या होगा?"

यहां, भविष्य के परिणामों की संभावना का मूल्यांकन करने के लिए डेटा का उपयोग किया जाता है। लेखाकार पूर्वानुमान बनाने और उन पूर्वानुमानों को आकार देने वाले मॉडल की पहचान करने में सहायक होते हैं। जब लेखाकार विश्वसनीय सलाहकार के रूप में कार्य करते हैं और पूर्वानुमान बनाते हैं, तो व्यापारिक नेता उनका पालन करने में तेजी से आश्वस्त हो जाते हैं।

मूर्त क्रियाएं और महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स से आते हैं। लेखाकार भविष्य के विकास के अवसरों के लिए या कुछ मामलों में, खराब विकल्पों की रिपोर्ट करने के लिए सिफारिशें करने के लिए उनके द्वारा बनाए गए पूर्वानुमानों का उपयोग करते हैं।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स: "क्या होना चाहिए?"

मूर्त क्रियाएं और महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स से आते हैं। लेखाकार भविष्य के विकास के अवसरों के लिए या कुछ मामलों में, खराब विकल्पों की रिपोर्ट करने के लिए सिफारिशें करने के लिए उनके द्वारा बनाए गए पूर्वानुमानों का उपयोग करते हैं। यह अंतर्दृष्टि व्यापार जगत में लेखाकारों के महत्वपूर्ण प्रभाव का एक उदाहरण है।

बड़े डेटा के अतिरिक्त हथियार वाले लेखाकार

लेखाकार प्रत्येक लेन-देन में निहित विवरणों को सारांशित करने वाले संगठन की एक तस्वीर बनाने के लिए जानकारी एकत्र करने के लिए अपने तकनीकी कौशल का उपयोग करते हैं। जिन लोगों के पास पहले से ही मात्रात्मक कौशल है, उनके लिए वर्णनात्मक विश्लेषण, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और आदेशात्मक विश्लेषण के साथ काम करना आसान है।

लेखाकार प्राकृतिक समस्या समाधानकर्ता हैं। वर्णनात्मक और डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स से प्रेडिक्टिव और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की ओर बढ़ने के लिए एक संगठनात्मक मानसिकता से एक जिज्ञासु मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता होती है; सूचना के ढेर और छँटाई से यह पता लगाने की ओर एक बदलाव कि प्रमुख व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उस जानकारी का उपयोग कैसे किया जाए।

अंत में, लेखाकार व्यापक संदर्भ और व्यावसायिक प्रभाव देखते हैं। डेटा एनालिटिक्स का सही मूल्य तब नहीं आता जब डेटा संकलित किया जाता है, बल्कि तब होता है जब डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करके निर्णय लिए जाते हैं। इस जानकारी को उजागर करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक को पहले व्यावसायिक संदर्भ को समझना चाहिए। और लेखाकार इस संदर्भ को समझते और अनुभव करते हैं।