Data besar. Analisis data. Ilmu data. Tetapi mengapa mereka begitu penting? Dan apa hubungannya dengan akuntansi? Akuntan menggunakan analitik data, dan karenanya akuntansi analitik, untuk membantu perusahaan mengungkap wawasan berharga dalam data keuangan mereka, mengidentifikasi peningkatan proses yang dapat meningkatkan efisiensi, dan mengelola risiko dengan lebih baik.
Akuntan semakin diharapkan untuk memberi nilai tambah pada pengambilan keputusan bisnis dalam organisasi mereka dan untuk klien mereka, baik untuk pertumbuhan maupun otoritas. Kerangka kerja yang solid dengan analitik data memberi mereka perangkat untuk memperkuat kemitraan mereka dengan para pemimpin bisnis. Mari kita lakukan beberapa contoh.
itu auditorBaik mereka yang bekerja secara internal maupun eksternal dapat beralih dari model berbasis sampel untuk menggunakan pemantauan berkelanjutan di mana kumpulan data yang jauh lebih besar dianalisis dan diverifikasi. Hasilnya: lebih sedikit margin untuk kesalahan sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat.
I akuntan pajak gunakan ilmu data untuk dengan cepat menganalisis masalah pajak kompleks yang terkait dengan skenario investasi. Pada gilirannya, keputusan investasi dapat dipercepat, yang memungkinkan perusahaan merespons lebih cepat peluang untuk mengalahkan persaingan dan pasar.
Akuntan membantu atau bertindak sebagai penasihat investasi mereka menggunakan data besar untuk menemukan pola perilaku konsumen dan pasar. Model ini dapat membantu perusahaan membangun model analitik yang, pada gilirannya, membantu mereka mengidentifikasi peluang investasi dan menghasilkan margin keuntungan yang lebih tinggi.
Empat jenis analisis data
Untuk mengelola data besar dengan lebih baik, penting untuk memahami empat jenis utama analitik data.
Analisis Deskriptif: "Apa yang terjadi?"
Ini paling sering digunakan dan mencakup kategorisasi dan klasifikasi informasi. Akuntan melaporkan aliran uang melalui organisasi mereka: pendapatan dan pengeluaran, hitungan persediaan, pajak penjualan dikumpulkan. Pelaporan yang akurat adalah ciri khas praktik akuntansi yang sehat. Menyusun dan memverifikasi data dalam jumlah besar penting untuk laporan yang akurat ini.
Analisis diagnostik: "Mengapa ini terjadi?"
Diagnostik digunakan untuk memantau perubahan data. Akuntan secara teratur menganalisis varians dan menghitung kinerja historis. Karena preseden historis seringkali merupakan prediktor yang sangat baik untuk kinerja masa depan, perhitungan ini sangat penting untuk menyusun prakiraan yang masuk akal.
Analitik prediktif: "Apa yang akan terjadi?"
Di sini, data digunakan untuk menilai kemungkinan hasil di masa depan. Akuntan berperan penting dalam membuat prakiraan dan mengidentifikasi model yang membentuk prakiraan tersebut. Ketika akuntan bertindak sebagai penasihat tepercaya dan membuat perkiraan, para pemimpin bisnis menjadi semakin percaya diri untuk mengikuti mereka.
Tindakan nyata dan keputusan bisnis penting berasal dari analitik preskriptif. Akuntan menggunakan perkiraan yang mereka buat untuk membuat rekomendasi peluang pertumbuhan di masa mendatang atau, dalam beberapa kasus, untuk melaporkan pilihan yang buruk.
Analitik preskriptif: "Apa yang harus terjadi?"
Tindakan nyata dan keputusan bisnis penting berasal dari analitik preskriptif. Akuntan menggunakan ramalan yang mereka buat untuk membuat rekomendasi peluang pertumbuhan di masa depan atau, dalam beberapa kasus, untuk melaporkan pilihan yang buruk. Wawasan ini adalah contoh dampak signifikan yang dimiliki akuntan dalam dunia bisnis.
Akuntan dengan senjata ekstra data besar
Akuntan menggunakan keterampilan teknis mereka untuk mengumpulkan informasi guna menciptakan gambaran organisasi yang meringkas rincian yang terkandung dalam setiap transaksi. Bekerja dengan analitik deskriptif, analitik prediktif, dan analitik preskriptif lebih mudah bagi orang yang sudah memiliki keterampilan kuantitatif.
Akuntan adalah pemecah masalah alami. Beralih dari analitik deskriptif dan diagnostik ke analitik prediktif dan preskriptif membutuhkan pergeseran dari pola pikir organisasi ke pola pikir yang ingin tahu; pergeseran dari menumpuk dan menyortir informasi ke mencari tahu bagaimana menggunakan informasi tersebut untuk membuat keputusan bisnis utama.
Akhirnya, akuntan melihat konteks yang lebih besar dan implikasi bisnis. Nilai sebenarnya dari analitik data tidak datang saat data dikompilasi, melainkan saat keputusan dibuat menggunakan wawasan yang berasal dari data. Untuk mengungkap informasi ini, seorang ilmuwan data harus terlebih dahulu memahami konteks bisnis. Dan akuntan memahami dan mengalami konteks ini.
