Mirando al futuro: Cómo pueden aprovechar los CFO el análisis de datos para guiar a sus empresas

Un informe reciente de Deloitte ha encontrado que los datos de alta calidad son una de las principales prioridades para una gran mayoría de líderes empresariales, pero su desafío personal es implementar las soluciones correctas. Un reciente webinar examina ejemplos del mundo real de lo que la transformación digital puede lograr.

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Habida cuenta de que los CFO buscan aumentar la ventaja competitiva de sus empresas en un entorno comercial que cambia con rapidez, necesitarán herramientas de datos sólidas, incluso capacidades de análisis predictivo, para lograr un panorama financiero completo de su organización.

Andrew Dinin, líder especialista en Deloitte, y Andrew Breimayer, director general de asesoría de Deloitte, conocen esta necesidad. En un reciente webinar, compartieron sus insights y utilizaron casos basados en los años que pasaron implementando soluciones de gestión financiera con sus clientes.

Aún así, el informe anual Human Capital Trends de Deloitte sugiere que muchas organizaciones pueden mejorar en el ámbito de los analytics y la gestión de datos.

Breimayer, líder del sector de la práctica Workday Alliance de Deloitte, que ha formado parte del ecosistema de Workday desde el año 2009, se ha dado cuenta de que el 71 % de los encuestados del estudio se caracteriza por tener los datos de alta calidad como una de sus prioridades principales. Sin embargo:

  • Solo el 15 % de los encuestados ha dicho que ellos les proporcionan a los responsables directos los datos para que tengan la información necesaria para realizar sus trabajos.

  • Solo el 9 % de los encuestados ha dicho que comprenden las dimensiones del talento que impulsan el desempeño.

  • Y solo el 2 % de los encuestados ha dicho que tiene un conjunto de datos integrado que puede extraer de RRHH y aplicar a otras funciones de la empresa.

Si bien tenemos en cuenta que los resultados de la encuesta son específicos de la gestión de capital humano, Breimayer añadió: "Realmente es un pensamiento universal cuando reflexionamos acerca de los análisis de datos y por qué es tan difícil que las organizaciones los identifiquen".

Si hablamos acerca de los desafíos que afrontan las organizaciones cuando trabajan con análisis de datos, Breimayer ha dicho que la mayoría está dentro de cuatro categorías de sofisticación principales:

  • El nivel 1 implica los informes operativos, que proporcionan una visión retrospectiva.

  • El nivel 2 implica informes avanzados para proporcionar insights de negocio críticos.

  • El nivel 3 se basa en esas capacidades para proporcionar análisis estratégicos que permitan una visión prospectiva.

  • El nivel 4 pone el análisis predictivo en un primer plano.

Según Breimayer, la mayoría de las empresas están entre los dos primeros niveles y añadió que existe "un cuello de botella" para salirse de estos niveles. Para hacerlo, es necesario que los clientes gestionen los datos organizativos de forma que puedan agrupar las ideas y moverse más allá de ese espectro.

El 71 % de los encuestados ha respondido que lo más importante es que los datos de buena calidad sean la prioridad principal, pero solo el 15 % ha dicho que ellos proporcionan a los responsables directos los datos necesarios para que realicen sus trabajos.

"Si analizamos dónde hemos visto realmente lograr el éxito, tenemos que empezar con la base", dijo Dinin, director de productos de Deloitte para Workday Prism Analytics, Workday Adaptive Planning y Workday People Analytics. "Y la base prepara el terreno para los análisis de datos y nuestra estructura de origen de datos".

Dinin, que cuenta con equipos especializados en el almacenamiento de datos y la arquitectura de Business Intelligence, compartió varios usos inteligentes de los datos y los analytics con los que se ha encontrado al trabajar con clientes de Deloitte. Por ejemplo:

Informes financieros resumidos

Uno de los casos prácticos presentados por Dinin consistía en integrar métricas y estadísticas de diferentes sistemas en Wordkday Prism Analytics para cumplir con los informes financieros resumidos (que ofrecen una perspectiva instantánea de las métricas más importantes de una empresa) y para informar acerca de la previsión y la planificación financiera.

Cuadro de mando de la unidad de negocio

Otro cliente utilizó datos externos integrados junto con diferentes tipos de métricas para ayudar a producir cuadros de mando que proporcionen a los ejecutivos una instantánea actualizada de los indicadores clave de desempeño, junto con el progreso hacia unas métricas fuertes durante 12 meses, dijo Dinin.

Elegibilidad de la contratación

Un cliente de Deloitte convirtió 20 años de indicadores históricos que se correlacionaban con la elegibilidad en la contratación ("Lo que llamamos preguntas eliminatorias", dijo Dinin) transformándolos de un almacén de datos al origen de datos de Workday Prism Analytics. Los datos entonces pasaron a integrarse de forma nativa en el proceso de reclutamiento y selección de talentos, en la petición y solicitud de puesto. "De este modo, los seleccionadores podrían echar un vistazo a la elegibilidad de la recontratación de ese candidato si ya habían trabajado en esta entidad antes", añadió. "Integrar de forma nativa estos indicadores justo en el proceso de negocio de la contratación para permitir a los seleccionadores saber si ese candidato podía progresar o no tuvo una gran repercusión".

Ampliación de las cuentas de cliente

Otro cliente había utilizado diferentes sistemas para disponer de datos basados en el cliente. Había podido usar Workday Prism Analytics como un centro de operaciones del cliente para incorporar los datos del cliente en el ecosistema financiero, posibilitar los procesos financieros y de informes y así avanzar.

Investigación del proveedor

En otro ejemplo, un cliente pudo automatizar el proceso de revisar a los partners de negocio potenciales en la Lista Nacional de Personas Especialmente Designadas y Bloqueadas (SDN) que mantiene la Oficina de Control de Activos Extranjeros del Departamento de Tesorería de los EE. UU. La SDN es una lista de entidades, empresas e individuos extranjeros con los que las entidades de los Estados Unidos tienen prohibido hacer negocios. "Aquí de nuevo, integrar de forma nativa los datos directamente en un proceso de negocio para validar un supuesto o garantizar que el proceso de negocio pueda avanzar tiene muchísima repercusión", añadió Dinin.

Vea la sesión bajo demanda para escuchar el enfoque de Deloitte sobre los análisis, informarse acerca de los casos prácticos de Workday Prism Analytics de los clientes de Deloitte y obtener mejores prácticas que le ayudarán a convertir sus datos en insights y los insights en acciones.

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