Il financial data management è un insieme di processi e policy che, di solito, grazie al supporto da parte di software dedicati, consentono alle aziende e alle organizzazioni di consolidare le proprie informazioni finanziarie.
La finanzia riveste un ruolo critico nell’assicurare il successo di business. Le nuove pratiche e le tecnologie possono aumentare l’efficacia delle funzioni finanziarie. Le evoluzioni tecnologiche, l’AI e il machine learning rendono più facile automatizzare il finance data management.
L’obiettivo è mantenere la conformità, tenendo conto di regole e normative, e generare report finanziari dettagliati e, grazie alla qualità dei dati, migliorare i servizi.
Cosa è il financial data management
Il financial data management permette alle aziende di offrire l’accesso a tutti gli stakeholder delle organizzazioni per realizzare le analisi finanziare di cui necessitano, on demand.
La gestione dati in ambito finanziario, aiutando gli utenti a creare i propri modelli, fornisce migliori insights, risultati più veloci e processabili.
Il financial data management si riferisce all’insieme degli strumenti e processi che le imprese usano per tracciare tutte le informazioni finanziarie e le esigenze di reportistica. Ciò coinvolge di solito l’utilizzo di software dedicati ed algoritmi, inclusi analytics, tool di reporting e di data visualization. Il data management nella finanza è comunemente usato per garantire alle organizzazioni di soddisfare la normativa sulla conformità e i requisiti legali.
La battaglia è fra chi ha i migliori dati fra CRM, dipartimenti delle risorse umane (HR), marketing, servizi ai clienti e sistemi finanziari.
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Cinque tipi di financial data management
Il data management nella finanza dispone di strumenti in grado di accompagnare la digital transformation della finanza in chiave data-driven.
I cinque tipi di financial data management sono:
- la semplificazione della gestione dei grafici degli account (COA, gli indici degli account);
- l’aumento della produttività durante le trasformazioni ERP;
- lo streamline di fusioni ed acquisizioni;
- l’accelerazione verso il cloud;
- stabilire una strategia data-driven di reportistica.
Bisogna assicurare una rappresentazione consistente e standard dei COA in ambito enterprise. Serve rafforzare la governance e modificare il management durante l’onboarding dei dati finanziari, incluse le gerarchie e i crosswalk. Poi è necessario semplificare le modifiche dei segmenti e orientare una migliore visibilità nei dati attendibili per pianificare, analizzare e prevedere.
L’accelerazione al cloud abilita il self-service per gli utenti finanziari. Inoltre riduce la dipendenza dall’IT per le modifiche di routine che richiedono giorni o settimane. Offre data governance e accountability alle modifiche dei dati finanziari. Infine permette di snellire le modifiche con i processi di approvazione basati sui flussi di lavoro, mentre effettua il monitoraggio e controlla l’history delle modifiche.
Perché il data management è importante in finanza
Esistono diverse modalità, cui corrispondono differente motivazioni, per implementare il data management nella finanza. Uno degli utilizzi più diffusi di questi sistemi consiste nel soddisfare i requisiti normativi e di conformità in riferimento alle informazioni finanziarie.
La maggior parte dei Paesi ha policy stringenti che riguardano i dati finanziari che le aziende devono tenere. Adottare i sistemi di gestione dei dati nella finanza permette facilmente alle imprese di assicurare che siano soddisfatti i requisiti.
Ma soprattutto il financial data management consente alle aziende e alle organizzazioni di stampare velocemente e preparare i giusti report on demand.
Dal punto di vista dell’analytics, l’implementazione dei sistemi di data management nella finanza aiuta ad accelerare la scoperta e i processi di data preparation.
Il financial data management aiuta a generare risultati più veloci e a semplificare i processi di querying per gli utenti. Soprattutto può aiutare a generare migliori insights BI per aziende e per organizzazioni.
Per esempio, un utente business potrebbe analizzare i dati finanziari per la sua supply chain per individuare le inefficienze e gli alti costi che possono essere eliminati per migliorare e perfezionare le operazioni complessive.
In maniera simile, gli utenti businesses non potrebbero trovare necessarie le spese e le aree in cui si potrebbero aumentare i risparmi per ridurre i costi. Infine, il data management è importante in finanza per agevolare le aziende a creare modelli predittivi più accurati ed efficienti.
I software di financial data management
I software di financial data management offrono predictive modeling ed altre utility di business intelligence che aiutano le imprese. Offrono la capacità alle aziende di tutte le dimensioni di sfruttare metriche come ricavi, spese, profitti/perdite ed altri dati finanziari avanzati ed accurati. I dati, che questi strumenti di financial analytics esplorano, differiranno in base alle dimensioni dell’azienda, sebbene ci sia una significativa sovrapposizione.
Le imprese piccole si focalizzeranno più su aspetti come ricavi e perdite, account bancari, asset, informazioni su debiti e crediti. Le aziende più grandi invece si concentreranno più su prezzi azionari, differenti indici finanziari, asset, partecipazioni di portafoglio eccetera.
