کمپنیوں کے لیے لاگت کا حساب کتاب اور ڈیٹا کا تجزیہ کیوں ضروری ہے

وہ کمپنیاں جو کم سے کم خطرے میں ہیں وہ ہیں جو اخراجات اور اپنے مستقبل کے ارتقاء کو کنٹرول میں رکھنے کا انتظام کرتی ہیں - یہ ہے تجزیاتی اکاؤنٹنگ کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتی ہے

بڑا ڈیٹا. ڈیٹا کا تجزیہ۔ ڈیٹا سائنس۔ لیکن وہ اتنے اہم کیوں ہیں؟ اور اس کا اس سے کیا تعلق ہے۔ اکاؤنٹنگ? اکاؤنٹنٹس ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کرتے ہیں، اور اس وجہ سے تجزیاتی اکاؤنٹنگکمپنیوں کو ان کے مالیاتی ڈیٹا کے اندر قیمتی بصیرت کا پتہ لگانے میں مدد کرنے کے لیے، عمل میں بہتری کی نشاندہی کرنے کے لیے جو کارکردگی میں اضافہ کر سکتے ہیں، اور خطرے کا بہتر انتظام کر سکتے ہیں۔

اکاؤنٹنٹس سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ اپنی تنظیموں کے اندر اور اپنے گاہکوں کے لیے، ترقی اور اختیار دونوں کے لیے کاروباری فیصلہ سازی میں قدر کا اضافہ کریں گے۔ ڈیٹا اینالیٹکس کے ساتھ ایک ٹھوس فریم ورک انہیں کاروباری رہنماؤں کے ساتھ اپنی شراکت کو مضبوط کرنے کے لیے ٹول سیٹ فراہم کرتا ہے۔ آئیے کچھ مثالیں کرتے ہیں۔

Gli آڈیٹروہ لوگ جو اندرونی اور بیرونی طور پر کام کر رہے ہیں وہ نمونے پر مبنی ماڈل سے مسلسل نگرانی کے لیے جا سکتے ہیں جہاں بہت بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ اور تصدیق کی جاتی ہے۔ نتیجہ: غلطی کے لیے کم مارجن جس کے نتیجے میں زیادہ درست سفارشات ملتی ہیں۔

I ٹیکس اکاؤنٹنٹ سرمایہ کاری کے منظرناموں سے متعلق ٹیکس کے پیچیدہ مسائل کا فوری تجزیہ کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس کا استعمال کریں۔ اس کے نتیجے میں، سرمایہ کاری کے فیصلوں کو تیز کیا جا سکتا ہے، جو کمپنیوں کو مسابقت اور مارکیٹ کو شکست دینے کے مواقع پر زیادہ تیزی سے جواب دینے کی اجازت دیتا ہے۔

اکاؤنٹنٹس کی مدد کرنا یا کام کرنا سرمایہ کاری کے مشیر وہ صارفین اور مارکیٹ میں رویے کے نمونوں کو تلاش کرنے کے لیے بڑا ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔ یہ ماڈل کمپنیوں کو تجزیاتی ماڈل بنانے میں مدد کر سکتے ہیں جو کہ بدلے میں انہیں سرمایہ کاری کے مواقع کی نشاندہی کرنے اور زیادہ منافع کے مارجن پیدا کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

ڈیٹا تجزیہ کی چار اقسام

بڑے ڈیٹا کو بہتر طریقے سے منظم کرنے کے لیے، ڈیٹا اینالیٹکس کی چار کلیدی اقسام کو سمجھنا ضروری ہے۔

وضاحتی تجزیہ: "کیا ہو رہا ہے؟"

یہ اکثر استعمال ہوتا ہے اور اس میں معلومات کی درجہ بندی اور درجہ بندی شامل ہوتی ہے۔ اکاؤنٹنٹس اپنی تنظیموں کے ذریعے رقم کے بہاؤ کی اطلاع دیتے ہیں: آمدنی اور اخراجات, انوینٹری شمار, سیلز ٹیکس جمع. درست رپورٹنگ درست اکاؤنٹنگ طریقوں کی ایک پہچان ہے۔ اس درست رپورٹ کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو مرتب کرنا اور اس کی تصدیق کرنا ضروری ہے۔

تشخیصی تجزیہ: "یہ کیوں ہوا؟"

ڈیٹا کی تبدیلیوں کی نگرانی کے لیے تشخیص کا استعمال کیا جاتا ہے۔ اکاؤنٹنٹس باقاعدگی سے تغیرات کا تجزیہ کرتے ہیں اور تاریخی کارکردگی کا حساب لگاتے ہیں۔ چونکہ تاریخی نظیر اکثر مستقبل کی کارکردگی کا ایک بہترین پیش گو ہوتا ہے، یہ حسابات معقول پیشین گوئیاں بنانے کے لیے اہم ہیں۔

پیشین گوئی کے تجزیات: "کیا ہوگا؟"

یہاں، اعداد و شمار مستقبل کے نتائج کے امکانات کا اندازہ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. اکاؤنٹنٹس پیشین گوئیاں بنانے اور ماڈلز کی نشاندہی کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں جو ان پیشین گوئیوں کو تشکیل دیتے ہیں۔ جب اکاؤنٹنٹس قابل اعتماد مشیر کے طور پر کام کرتے ہیں اور پیشین گوئیاں بناتے ہیں، تو کاروباری رہنما ان کی پیروی کرنے میں تیزی سے پراعتماد ہو جاتے ہیں۔

ٹھوس اقدامات اور اہم کاروباری فیصلے نسخے کے تجزیات سے آتے ہیں۔ اکاؤنٹنٹس ان پیشین گوئیوں کا استعمال کرتے ہیں جو وہ تخلیق کرتے ہیں مستقبل میں ترقی کے مواقع کی سفارشات کرنے کے لیے یا بعض صورتوں میں، ناقص انتخاب کی اطلاع دینے کے لیے۔

نسخے کے تجزیات: "کیا ہونا چاہیے؟"

بڑے ڈیٹا کے اضافی ہتھیار کے ساتھ اکاؤنٹنٹس

اکاؤنٹنٹس اپنی تکنیکی مہارتوں کو معلومات کو جمع کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں تاکہ کسی تنظیم کی تصویر بنائیں جو ہر لین دین میں موجود تفصیلات کا خلاصہ کرتی ہے۔ وضاحتی تجزیات، پیشن گوئی کے تجزیات، اور نسخے کے تجزیات کے ساتھ کام کرنا ان لوگوں کے لیے آسان ہے جو پہلے سے ہی مقداری مہارت رکھتے ہیں۔

اکاؤنٹنٹس قدرتی مسائل کو حل کرنے والے ہیں۔ وضاحتی اور تشخیصی تجزیات سے پیشین گوئی اور نسخے کے تجزیات کی طرف جانے کے لیے تنظیمی ذہنیت سے متجسس ذہنیت کی طرف منتقل ہونا ضروری ہے۔ معلومات کو اسٹیک کرنے اور چھانٹنے سے لے کر اہم کاروباری فیصلے کرنے کے لیے اس معلومات کو کس طرح استعمال کرنا ہے۔

آخر میں، اکاؤنٹنٹس بڑے سیاق و سباق اور کاروباری مضمرات دیکھتے ہیں۔ ڈیٹا اینالیٹکس کی حقیقی قدر اس وقت نہیں آتی جب ڈیٹا مرتب کیا جاتا ہے، بلکہ اس وقت جب ڈیٹا سے اخذ کردہ بصیرت کا استعمال کرتے ہوئے فیصلے کیے جاتے ہیں۔ اس معلومات کو ننگا کرنے کے لیے، ڈیٹا سائنسدان کو پہلے کاروباری سیاق و سباق کو سمجھنا چاہیے۔ اور اکاؤنٹنٹ اس سیاق و سباق کو سمجھتے اور تجربہ کرتے ہیں۔