Secondo un recente report di Deloitte, per gran parte dei responsabili aziendali la priorità è disporre di dati di qualità, ma la vera sfida consiste nell'implementare le soluzioni giuste. Un recente webinar esamina esempi reali di quanto si può ottenere con la trasformazione digitale.
Mentre i CFO cercano di aumentare il margine competitivo delle loro aziende in un mercato in rapido cambiamento, avranno sempre più bisogno di solidi strumenti di gestione dei dati, con funzionalità di analisi predittiva, per ottenere un quadro finanziario ben delineato delle loro aziende.
Andrew Dinin, Specialist Leader presso Deloitte, e Andrew Breimayer, Consulting Managing Director di Deloitte, sono consapevoli di tale necessità. In un recente webinar hanno condiviso informazioni e use case basati su anni trascorsi a implementare soluzioni di gestione finanziaria presso i loro clienti.
Eppure il report annuale di Deloitte Human Capital Trends suggerisce che molte aziende hanno spazio di miglioramento quando si tratta di gestione e analisi dei dati.
Breimayer, dirigente in vari settori nella Workday Alliance di Deloitte, che è parte dell'ecosistema Workday dal 2009, ha rilevato che il 71% degli intervistati ha indicato i dati di qualità come priorità assoluta. Tuttavia:
Solo il 15% degli intervistati ha affermato di fornire ai propri line manager i dati necessari allo svolgimento del loro lavoro.
Solo il 9% ha affermato di comprendere le dimensioni dei talenti necessari a guidare la performance.
E appena il 2% dei ha affermato di avere una serie di dati integrati da cui estrarre informazioni per l'HR e altre funzioni aziendali.
Rilevando che i risultati dell'indagine sono specifici per la gestione del capitale umano, Breimayer ha aggiunto, "È davvero un pensiero universale il fatto di pensare all'analisi dei dati e al motivo per cui è così difficile per le aziende identificarla."
Parlando delle sfide che le aziende devono affrontare quando operano con la data analytics, Breimayer ha affermato che la maggior parte di esse rientra in quattro ampie categorie:
Il livello 1 comprende la reportistica operativa, che fornisce informazioni a posteriori.
Il livello 2 comprende la reportistica avanzata per fornire informazioni fondamentali sull'azienda.
Il livello 3 utilizza queste capacità per fornire un'analisi strategica che permette una visione rivolta al futuro.
Il livello 4 porta in primo piano l'analisi predittiva.
Breimayer ha aggiunto che la maggior parte delle aziende rientra nei primi due livelli ed ha rilevato che esiste un "check point" per passare oltre. Farlo richiede ai clienti di gestire i dati organizzativi in un modo che permetta loro di raccogliere le idee e passare di livello.
Il 71% dei partecipanti al sondaggio ha definito i dati di qualità come priorità assoluta, ma solo il 15% ha affermato di fornire al proprio line manager i dati necessari per il suo lavoro.
"Se diamo un'occhiata a dove abbiamo visto il successo per davvero, partiamo dalle basi," ha affermato Dinin, Product Lead di Deloitte per Workday Prism Analytics, Workday Adaptive Planning e Wokday People Analytics. "E le basi creano veramente i presupposti per l'analisi e per il nostro framework di fonti di dati."
Dinin, i cui team sono anche specializzati in immagazzinamento dati e in business intelligence architecture, ha condiviso numerose applicazioni smart dei dati e delle analisi che ha incontrato lavorando con clienti Deloitte. Ad esempio:
Uno degli use case condivisi da Dinin è l'integrazione di statistiche e metriche da sistemi diversi in Workday Prism Analytics per soddisfare le necessità di flash report finanziari, che forniscano una visione istantanea delle metriche più importanti di una azienda e che informino la pianificazione finanziaria e le previsioni.
Dinin ha raccontato che un altro cliente ha utilizzato dei dati esterni integrati con vari tipi di metriche per aiutare a produrre delle scorecard, in grado di fornire ai dirigenti una fotografia aggiornata degli indicatori di performance fondamentali (KPI) insieme a dati sui progressi in una metrica aggiornata di volta in volta per periodi di 12 mesi per quanto riguarda gli obiettivi.
Un cliente Deloitte ha convertito 20 anni di indicatori storici che si riferiscono alla possibilità di riassunzione (£Ciò che chiamiamo domande da ko£ ha affermato Dinin) da un data warehouse ad una fonte di dati Workday Prism Analytics. I dati sono poi stati inseriti nel processo di acquisizione talenti e assunzioni del cliente, nella candidatura e nei requisiti stessi. "Perciò, coloro che effettuano la selezione del personale potrebbero dare uno sguardo alle possibilità di riassunzione di un determinato candidato se aveva lavorato presso questa azienda in precedenza," ha aggiunto. "Inserire questi indicatori nel processo di assunzione per permettere ai reclutatori di sapere se il candidato poteva fare carriera è stato estremamente importante."
Un altro cliente ha usato vari sistemi per conservare i dati relativi ai clienti. Ha potuto utilizzare Workday Prism Analytics come hub per incorporare i dati dei clienti in tutto l'ecosistema finanziario, per permettere alla reportistica e ai processi finanziari di andare avanti e migliorare.
In un altro esempio un cliente è riuscito ad automatizzare il processo di controllo dei potenziali partner commerciali rispetto all'elenco delle persone bloccate e delle persone speciali (SDN) conservato dal dipartimento statunitense dell'ufficio del tesoro, l'Office of Foreign Assets Control. L'SDN è un elenco di entità, aziende e persone straniere con le quali le entità statunitensi hanno il divieto di commerciare. 2Anche qui, includere i dati direttamente in un processo aziendale per convalidare un'ipotesi o assicurare che il processo aziendale vada avanti è estremamente importante," ha aggiunto Dinin.
Guarda la sessione on demand per saperne di più sull'approccio di Deloitte all'analisi, conoscere gli use case di Workday Prism Analytics dai clienti di Deloitte e ottenere delle best practice che ti aiutino a trasformare i tuoi dati in informazioni fruibili e le informazioni in azione.
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