Perché una base dati intelligente è fondamentale per un processo decisionale efficace

Immagina di essere il CFO di una compagnia di assicurazioni. Stai cercando di capire da dove derivano veramente i tuoi profitti. Quali politiche, prodotti o canali di vendita determinano profitti e perdite? Da dove proviene la maggior parte delle richieste di risarcimento? Come influenzano i profitti? Come individuare i dati finanziari e operativi che rivelano cosa sta veramente trainando il business?

Se sei in grado di rispondere a queste domande, puoi prendere decisioni sicure e informate su dove investire in tecnologie e risorse umane per adattarti meglio ai cambiamenti del mercato. Questo è un fattore essenziale per avere un processo decisionale efficace. Se non sai ancora rispondere a queste domande, continua a leggere. 

Essere competitivi in un mondo saturo di dati

Per prendere decisioni efficaci è molto importante saper utilizzare i dati, ma già questo può essere impegnativo. La velocità con cui crescono i dati, per esempio, è impressionante. Tra il 2010 e il 2020, la quantità di dati creati, raccolti e copiati è cresciuta del 5.000%. E non sembrano esserci segni di rallentamento. Entro il 2025, la popolazione mondiale genererà circa 483 exabyte di dati ogni giorno. Questa accelerazione di volume e velocità rende difficile per le aziende gestire e dare un senso ai dati della loro attività. Inoltre, contrasta la capacità delle aziende di definire il loro vantaggio competitivo in un mondo saturo di dati e che cambia rapidamente.

Le aziende che faticano a uscire da questo tsunami di dati stanno lentamente affondando. In un'indagine del 2021 svolta su 85 aziende Fortune 1000, solo il 24% di esse definiva la propria attività dell'ultimo anno come basata sui dati. E anche se la richiesta dei molto ambiti data scientist è in aumento, il turnover è notevolmente alto. Il problema principale? Le aziende non hanno posto le basi per il successo.

Creare le basi per diventare un'azienda incentrata sui dati

Sfortunatamente, limitarsi a definire soluzioni e applicarle a un ambiente esistente non risolve queste lacune. In realtà, i manager del business e del Finance che cercano di cambiare rotta utilizzando il potere dei dati hanno bisogno di iniziare dal basso. Per spianare la strada verso una condizione a prova di futuro in cui è facile prendere decisioni efficaci serve un sistema che assimila, arricchisce e trasforma i dati collegandosi al sistema di registrazione; in altre parole, serve una base dati intelligente.

Una fonte di dati unificata e ampiamente accessibile è qualcosa su cui ogni azienda deve poter contare per modernizzare il Finance e il business nel suo complesso. Deloitte, ad esempio, la chiama "common information model" (CIM). Secondo Deloitte, l'implementazione di un CIM efficace è un prerequisito essenziale per le aziende che desiderano pianificare, registrare, creare report e misurare le performance in modo coerente in tutta l'azienda. "Un CIM ben progettato consente di guardare i dati in modo coerente", sottolinea Katie Glynn, Senior Manager of Digital Controllership di Deloitte. "Quando i contabili pensano ai dati, ci piace pensare che si interessino ai dati finanziari. Ci sono tuttavia anche dati di gestione e operativi che devono essere presi in considerazione per creare davvero una visione strategica del Finance".

Deloitte identifica un insieme di principi che aiutano a creare una trasformazione finanziaria sostenibile. Un CIM efficace deve essere:

• Granulare. I dati devono essere abbastanza dettagliati da permettere l'automazione, limitare le riconciliazioni, generare insight, favorire le decisioni e generare report significativi.

• Unico. Ogni dato ha un solo e unico scopo. Bisogna evitare la sovrapposizione o i casi d'uso multipli per non diluire i dati.

• Flessibile. Creare una base che possa adattarsi ai cambiamenti futuri come riassetti, acquisizioni ed evoluzioni del business. È necessario prestare molta attenzione alla reportistica, assicurandosi che sia adatta a soddisfare le richieste attuali e future.

• Integrato. Tutti i requisiti aziendali e di compliance devono essere incorporati nella base dati intelligente o nel CIM. Considerare anche le esigenze diverse da FP&A come il finance aziendale, la reportistica esterna, la contabilità locale e le imposte.

• Coerente. Per promuovere il consolidamento finanziario e l'analisi comparativa, serve coerenza per tutte le regioni, le divisioni e le filiali. 

• Controllato. Definire controlli per assicurare l'aderenza alle politiche e ai requisiti e per prevenire "derive". 

Una volta che una base dati intelligente viene creata e adottata da tutti i reparti finanziari e non, l'azienda può attingere a un set di dati più ricco che semplifica i flussi di lavoro di contabilità e pianificazione e che, in definitiva, l'aiuta a rendere efficace il suo processo decisionale.

Un sistema di pianificazione con funzionalità al passo coi tempi 

Per quanto indispensabile, una base dati intelligente non funziona da sola. Servono diverse funzionalità e tecnologie per utilizzarla in modo da poter costruire e pianificare il futuro. Ecco quali sono:

• Architettura in-memory. Quando grandi quantità di dati sono immagazzinate in memoria, il tempo di elaborazione si riduce drasticamente, e la necessità di ricorrere a processi batch per creare i report finanziari finali diventa un ricordo del passato.

• Dati in tempo reale. Un contesto sempre più mutevole richiede dati in tempo reale con cui valutare accuratamente condizioni e vincoli, prendere decisioni informate e correggere la rotta con agilità. 

• Modello a oggetti. Per trarre il massimo vantaggio dagli insight ricavati dai propri dati, serve un modello a oggetti, piuttosto che un tradizionale piano dei conti. Grazie alla dimensionalità nativa, si dispone di analisi più ricche e di capacità di reportistica più versatili e granulari.

• Modello di sicurezza connesso. Per ottenere insight e agire sulla base dei propri dati di gestione, operativi e finanziari bisogna essere in grado di raggrupparli in un unico luogo e renderli accessibili in modo sicuro a tutte le applicazioni. 

• Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Per aiutare a gestire il rischio, far emergere le anomalie e prendere decisioni migliori più velocemente, l'AI e il ML devono essere integrati nelle soluzioni di pianificazione. 

• API e integrazioni. Integrare perfettamente l'ecosistema delle origini dati e i sistemi aziendali permette di ottenere un ambiente interconnesso che funziona come un'unica entità. 

Comprendere, e persino prevedere, il business

Man mano che sempre più team Finance guidano la digital transformation delle attività contabili e di analisi e pianificazione finanziaria, i decision-maker stanno raccogliendo i vantaggi dell'implementazione di una base dati intelligente associata a capacità all'avanguardia, come visibilità sull'intera azienda, una pianificazione orientata al futuro e un processo decisionale agile. Molti di questi team si affidano a Workday per riuscirci.

Piuttosto che chiedere ai clienti di creare un ambiente completo assemblando tecnologie e middleware disparati (per non parlare della programmazione personalizzata, che estromette ancora di più il Finance), ora è possibile predisporre un ambiente che facilita il processo decisionale tramite un unico sistema che assimila, arricchisce e trasforma i dati in contabilità, per poi utilizzarli per analisi e pianificazione avanzate. Ed è tutto fatto in modo che il Finance possa mantenere il controllo.

Stefan Ball, Senior Solution Marketing Manager di Workday, spiega che i clienti di Workday sono in grado di fondere i dati operativi sulla forza lavoro e i dati finanziari in un unico hub di dati aziendali sotto il controllo del Finance. "Possiamo creare una contabilità a partire da quei dati operativi, pur mantenendo un collegamento fino ai dettagli di origine", spiega Ball. "Tutto viene poi collegato e protetto tramite il modello di sicurezza che già esiste in Workday".

Attingendo a questo nucleo di dati unificato, il Finance riesce a tracciare connessioni significative, a collaborare con vari reparti e unità operative, ad adattarsi continuamente e a reagire in tempo reale. Aggiungendo elevati volumi di dati operativi interni ed esterni, le attività di pianificazione, previsione e analisi diventano più granulari e flessibili, oltre che tracciabili. I dati vengono trasformati in KPI e metriche utili da cui estrapolare insight più ricchi, si possono condurre analisi comparative parallele e individuare fattori, modelli e correlazioni. 

Questo approccio aiuta anche a guardare avanti. "Stiamo integrando il machine learning in questa struttura per aiutare i clienti a individuare le scritture contabili anomale e per automatizzare i processi come l'inserimento delle fatture o delle ricevute spese dei dipendenti. Facendo emergere le anomalie prima che i nostri clienti le trovino nelle loro analisi, li stiamo aiutando a mantenere i loro dati più puliti possibile", spiega Ball.

Con questo hub di dati aziendale, il business ottiene insight operativi di tutti i tipi. Facciamo l'esempio dell'assicurazione a cui abbiamo accennato prima (ricorda che sei il CFO di una compagnia di assicurazioni). Un ambiente unificato che facilita il processo decisionale permetterebbe al tuo team Finance non solo di determinare i macro fattori che generano redditività, ma anche di combinare i dati finanziari, operativi e delle risorse umane per individuare i dipendenti che effettivamente fanno incrementare entrate e profitti. Si potrebbero analizzare aspetti come il tempo o i dati geospaziali, e anche i fattori influenzati dalla pandemia. Partendo da qualsiasi prospettiva (rappresentante, divisione, regione e così via), puoi immergerti nella tua pipeline di opportunità, studiare nel dettaglio la tua capacità e la tua domanda, e valutare quanto sei indietro rispetto alle previsioni.

Orientare il processo decisionale al futuro

I leader aziendali sanno che la salute e la longevità del business dipendono dalla loro capacità di prendere decisioni efficaci, e che questo significa, essenzialmente, avere un approccio orientato ai dati. Ma pochi sanno come farlo.

Per coloro che comprendono quanto sia importante dotarsi di una base dati intelligenti ben progettata, il percorso è meglio definito, e francamente più promettente. Come sottolinea Ball, "Una cosa è avere tutti quei dati insieme in un unico posto. Un'altra è saperli utilizzare per prendere decisioni efficaci".