Большие данные. Анализ данных. Наука о данных. Но почему они так важны? И какое это имеет отношение к учет? Бухгалтеры используют аналитику данных, поэтому аналитический учет, чтобы помочь компаниям найти ценную информацию в своих финансовых данных, определить улучшения процессов, которые могут повысить эффективность, и лучше управлять рисками.
От бухгалтеров все чаще ожидают, что они будут способствовать принятию бизнес-решений в своих организациях и для своих клиентов, как для роста, так и для авторитета. Надежная структура с аналитикой данных дает им набор инструментов для укрепления партнерских отношений с бизнес-лидерами. Давайте сделаем несколько примеров.
GLI аудиторКак внутренние, так и внешние специалисты могут перейти от модели, основанной на выборке, к непрерывному мониторингу, при котором анализируются и проверяются гораздо большие наборы данных. Результат: меньше права на ошибку, что приводит к более точным рекомендациям.
I налоговые бухгалтеры используйте науку о данных для быстрого анализа сложных налоговых вопросов, связанных с инвестиционными сценариями. В свою очередь, принятие инвестиционных решений может быть ускорено, что позволяет компаниям быстрее реагировать на возможности обойти конкурентов и рынок.
Бухгалтеры, помогающие или действующие в качестве инвестиционные консультанты они используют большие данные, чтобы найти поведенческие модели у потребителей и на рынке. Эти модели могут помочь компаниям создавать аналитические модели, которые, в свою очередь, помогают им определять инвестиционные возможности и получать более высокую прибыль.
Четыре типа анализа данных
Чтобы лучше управлять большими данными, важно понимать четыре основных типа анализа данных.
Описательный анализ: «Что происходит?»
Он используется чаще всего и включает в себя категоризацию и классификацию информации. Бухгалтеры сообщают о движении денег через свои организации: доходы и расходы, инвентаризация, собранный налог с продаж. Точная отчетность является отличительной чертой надежной практики бухгалтерского учета. Составление и проверка больших объемов данных важны для этого точного отчета.
Диагностический анализ: «Почему это произошло?»
Диагностика используется для отслеживания изменений данных. Бухгалтеры регулярно анализируют отклонения и рассчитывают исторические показатели. Поскольку исторический прецедент часто является отличным предсказателем будущих результатов, эти расчеты имеют решающее значение для построения обоснованных прогнозов.
Предиктивная аналитика: «Что будет?»
Здесь данные используются для оценки вероятности будущих результатов. Бухгалтеры играют важную роль в построении прогнозов и определении моделей, которые формируют эти прогнозы. Когда бухгалтеры выступают в роли доверенных советников и составляют прогнозы, бизнес-лидеры все более уверенно следуют им.
Осязаемые действия и важные бизнес-решения исходят из предписывающей аналитики. Бухгалтеры используют прогнозы, которые они создают, чтобы давать рекомендации относительно будущих возможностей роста или, в некоторых случаях, сообщать о неудачном выборе.
Предписывающая аналитика: «Что должно произойти?»
Осязаемые действия и важные бизнес-решения исходят из предписывающей аналитики. Бухгалтеры используют прогнозы, которые они создают, чтобы давать рекомендации относительно будущих возможностей роста или, в некоторых случаях, сообщать о неудачном выборе. Это понимание является примером значительного влияния бухгалтеров на мир бизнеса.
Бухгалтеры с дополнительным оружием больших данных
Бухгалтеры используют свои технические навыки для сбора информации, чтобы создать картину организации, которая обобщает детали, содержащиеся в каждой транзакции. Работать с описательной аналитикой, прогнозной аналитикой и предписывающей аналитикой легче для людей, которые уже обладают количественными навыками.
Бухгалтеры умеют решать проблемы естественным образом. Переход от описательной и диагностической аналитики к прогнозной и предписывающей аналитике требует перехода от организационного мышления к любознательному мышлению; переход от укладки и сортировки информации к выяснению того, как использовать эту информацию для принятия ключевых бизнес-решений.
Наконец, бухгалтеры видят более широкий контекст и последствия для бизнеса. Истинная ценность анализа данных проявляется не тогда, когда данные компилируются, а в том случае, когда решения принимаются с использованием информации, полученной из данных. Чтобы раскрыть эту информацию, специалист по данным должен сначала понять бизнес-контекст. И бухгалтеры понимают и испытывают этот контекст.
