Analytics avanzados: El camino a seguir por los responsables financieros, Parte I

Este artículo, escrito por los redactores de Workday, apareció originalmente en inglés en el blog de Workday. Pensamos que también sería de interés para lectores de otros países, por lo que lo ofrecemos traducido a continuación.

Actualmente el objetivo de los CFO no se limita a los resultados. Hoy en día, otean el horizonte para prever el futuro y trazar el rumbo de las empresas.

Como responsable de finanzas, ahora tiene una inigualable oportunidad de entender mejor el panorama empresarial y su propia organización. Los progresos en analytics, potenciados por tecnologías digitales como la automatización y el machine learning, aportan a los equipos de finanzas insights más pormenorizados y los capacitan para identificar problemas de desempeño, predecir situaciones y cambiar resultados.

También eliminan la necesidad de tomar el pasado como punto de referencia. Con analytics avanzados pueden mirar hacia adelante y pronosticar el futuro con predicciones diversas, como, por ejemplo, qué clientes y productos son más rentables o qué clientes tienen más probabilidades de pagar puntualmente.

Al mismo tiempo, la tecnología permite la automatización de más procesos financieros, incluidos los de contabilidad y auditoría, con la consiguiente liberación de tiempo que los equipos pueden dedicar al análisis y la colaboración en el negocio.

La mayoría de CFO reconoce la importancia crítica de disponer de analytics excelentes. Según el estudio de IBM "Elevate Your Enterprise, Chief Financial Officer" , los CFO citan los analytics como fuente clave para descubrir oportunidades de crecimiento, con la ayuda de la integración de datos empresariales y datos de competidores y mercados externos.

Pero a pesar de su valor, los equipos de finanzas siguen teniendo dificultades a la hora de dar un uso práctico a datos y analytics. Los resultados de "Finance Redefined: Workday Global Finance Leader Survey" de Workday revelan que solo un 35 % de los encuestados hace un uso amplio de los analytics avanzados en áreas clave como las de presupuestos, planificación y previsión.

¿Cuáles son las dificultades? Los líderes financieros coinciden en citar como razones la falta de conexión entre sistemas y datos, el tiempo excesivo dedicado a tareas transaccionales, los problemas con las colaboraciones de negocio y una falta de talento. En un evento empresarial reciente, Matt Schwenderman, ejecutivo en Deloitte Consulting LLP, destacó dos cuestiones problemáticas para las finanzas en lo que respecta a los analytics: la tecnología y el talento. "El uso de analytics es clave para que finanzas apoye un modelo operativo más digital, pero a veces carecemos de las tecnologías y el talento adecuados", afirmó.

Los CFO saben que deben empezar a abordar inmediatamente esas dificultades. Sin el uso de analytics, las empresas se arriesgan a tomar decisiones equivocadas que frenarán el crecimiento y afectarán al desempeño.

En este blog en dos partes, examinaremos tres áreas clave (según estudios y entrevistas con líderes financieros) cuya importancia es crítica para perfeccionar los analytics en las funciones de finanzas: una base tecnológica principal, colaboraciones de negocio estratégicas y liderazgo.

Una base tecnológica principal

Aunque son muchos los departamentos de finanzas que aspiran a desarrollar sus analytics, la mayoría aún está intentando establecer una base tecnológica adecuada. Como explica Schwenderman, algunas tienen más éxito que otras: "Hay empresas que hacen cosas increíblemente creativas y vanguardistas con decisiones basadas en datos e insights. Otras siguen apoyándose en lo que yo llamo 'middleware humano', con información registrada en hojas de datos que circulan por toda la organización, e importantes reuniones en las que se discuten diversos conjuntos de resultados idénticos".

Los equipos de finanzas suelen trabajar con datos distribuidos en varios sistemas diferentes, con distintas definiciones de datos. No hay una fuente única de información financiera sobre la que trabajar y eso hace que se ponga en duda la exactitud de los datos que se analizan para obtener insights. De hecho, según el estudio de Workday "Finance Redefined", los responsables financieros citan la ineficiencia de los sistemas como el segundo obstáculo para el desarrollo de perspectivas de negocio basadas en datos.

Jim Kendall, vicepresidente de soluciones financieras de Aon, uno de los principales proveedores mundiales de servicios de gestión de riesgos y seguros, describe el impacto que la gestión de sistemas financieros dispares en diversas ubicaciones tuvo en la capacidad de su empresa para analizar el negocio. Y los sistemas de recursos humanos les plantearon las mismas dificultades. "Al haber crecido mediante adquisiciones, la diversidad de nuestros sistemas y procesos se convirtió en un verdadero problema", explica. "La dirección tenía dificultades para lograr una visión global de la plantilla y los resultados financieros: nos faltaba una fuente de analytics única para finanzas y recursos humanos."

¿Cómo puede afectar al desempeño la ineficiencia de los sistemas? Veamos el caso de multinacionales que venden los mismos productos y servicios en varios países. En cada región utilizan distintos sistemas financieros y aplican distintas definiciones de datos a las actividades. Como resultado, la interpretación y los informes de desempeño de una misma línea de productos y servicios en cada ubicación podrían ser diferentes de los requeridos por la oficina corporativa. Esto podría provocar análisis erróneos y afectar a las decisiones, como por ejemplo la representación de ciertas partes de un negocio como más lucrativas de lo que son en realidad.

Muchas empresas están trasladando la gestión financiera desde sistemas legacy a una plataforma cloud global.

El trabajo en varios sistemas coexistentes también dificulta las tareas de análisis de los equipos financieros, que acaban pasando más tiempo recopilando y conciliando datos. Robynne Sisco, copresidenta y CFO de Workday, lo ha vivido en empresas en las que ha trabajado anteriormente. "Cada mes, el departamento de finanzas tenía que cerrar el periodo, acceder a los datos, conciliarlos, formatearlos y analizarlos. Para cuando entregábamos las cifras a la empresa, el periodo llevaba cerrado dos semanas y era demasiado tarde para tomar medidas", dice.

El departamento de finanzas debe abordar estas dificultades de los sistemas si quiere perfeccionar sus analytics. En "Advanced Analytics and the CFO", documento técnico de Harvard Business Review Analytic Services patrocinado por KPMG, R. Wang, analista sénior y fundador de Constellation Research, recalcó la importancia de afrontar esos obstáculos. "Las compañías deben emprender esta mejora de procesos y sistemas para sentar las bases necesarias para unos analytics avanzados", opina.

Wang sugiere varias maneras para iniciar el proceso: "los primeros pasos esenciales son la estandarización de las definiciones de datos; la integración y racionalización de sistemas core financieros; y el uso de plataformas cloud para conseguir escalabilidad, estandarización y coordinación entre los sistemas".

Muchas empresas están trasladando la gestión financiera desde sistemas legacy a una plataforma cloud global, capacitando a los equipos de finanzas para estandarizar procesos en sus organizaciones e incorporar todos los datos financieros a un solo sistema. Los sistemas cloud de finanzas que tienen funciones de analytics integradas permiten realizar transacciones, análisis e informes con datos en tiempo real, desde una misma ubicación, posibilidades que no existen en los sistemas tradicionales.

Eso crea una base que le permite a finanzas acceder a los datos y le da la confianza para usarlos eficazmente. En cuanto a los  analytics, según Schwenderman, "lo primero es creer en lo que se produce. Si se tiene esa credibilidad, se puede progresar y avanzar con más rapidez".

Un solo sistema cloud para finanzas

Kendall describe los beneficios de pasar a usar un sistema cloud global para finanzas y RRHH en Aon. "Al tener un solo sistema para finanzas y RRHH han mejorado nuestras capacidades analíticas, y podemos basarnos en los informes para actuar de inmediato", afirma.  "Nuestros compañeros de trabajo en todo el mundo tienen acceso a datos en tiempo real con los que entienden mejor la marcha del negocio y el impacto de sus acciones en la rentabilidad y los gastos. Podemos profundizar en aquellas diferencias realmente significativas, entender las razones y actuar en consecuencia, todo en ello usando un mismo sistema."

Kainos Software Limited, veterana empresa independiente dedicada a la tecnología digital con sede en el Reino Unido, también ha consolidado sus sistemas legacy en uno solo para que finanzas y RRHH respalden el rápido crecimiento de la compañía y sus objetivos estratégicos. Peter McKeown, responsable de grupo de finanzas en Kainos Software Limited, dice que el cambio ha tenido un impacto considerable en el modo en que las funciones financieras utilizan los datos. "Al tener las finanzas y la gestión del capital humano en una sola plataforma, se garantiza una sola fuente para toda la información financiera y de RRHH, aumenta la adopción en toda la empresa y se reduce el número de errores o conciliaciones requeridos", explica.

También dice que ahora su equipo se centra en tareas más estratégicas. "Con la implementación del sistema cloud único, el personal sénior a mi cargo puede pasar menos tiempo en multitud de labores de todo tipo y centrarse en actividades generadoras de valor."

Será esencial disponer de la base tecnológica principal adecuada.

Mientras intentan hacer un mejor uso de los datos que ya tienen, muchas empresas también están pensando en la forma de aprovechar tecnologías como la inteligencia artificial e integrar datos externos para mejorar sus analytics. Las funciones de finanzas pueden usar análisis predictivos para evaluar rasgos comunes en distintos tipos de datos y poder identificar riesgos tales como anomalías que podrían ser indicio de fraude.

La integración de datos externos (procedentes de CRM, puntos de venta o sistemas de un sector concreto) en el sistema de registro financiero puede ayudar a los directivos a entender mejor el desempeño de, por ejemplo, los factores que determinan los ingresos y los gastos. Schwenderman describe por qué es importante esa integración. "Cuanto más se pueda añadir a esos datos externos, más precisos podrán ser nuestros modelos predictivos. Y, como CFO, eso me permitirá asignar mejor los recursos. Podré ofrecer mejor asesoramiento para invertir en bolsa y generar más valor para los accionistas."

Sisco subraya la importancia de contar con la base tecnológica adecuada. "Al intentar perfeccionar los analytics, usando tecnologías como el machine learning e incluyendo más datos operativos, es aún más importante que las empresas tengan una sola versión de la información."

Pero muchos departamentos de finanzas tienen un largo camino que recorrer para lograr tales progresos. En el estudio "Finance Redefined" de Workday, los líderes financieros citaron como obstáculo principal para lograr mejores analytics la dificultad que supone integrar datos de tipo financiero y no financiero para obtener insights más reveladores.

Será esencial disponer de la base tecnológica principal adecuada. Así lo afirma el documento técnico de Harvard Business Review Analytic Services "Advanced Analytics and the CFO", según el cual "el machine learning y la inteligencia artificial reemplazarán el enfoque de eficiencia operativa por uno de datos e insights mejorados, capaces de incrementar el desempeño enormemente. Los CFO deben asegurarse de tener las capacidades digitales básicas, especialmente en lo que se refiere a datos y procesos, para aprovechar esta inversión de futuro".

(Lea la parte II de este blog, que examina otras dos áreas clave para el perfeccionamiento de los analytics en las funciones financieras: la colaboración de negocio estratégica y el liderazgo.)