Algunas ideas de cómo los equipos financieros pueden implementar mejores prácticas de análisis de datos.

 

Cuando las organizaciones cuentan con un programa de analítica de datos bien estructurado, este mismo comienza a producir reportes e informes a manera de historias sensibles, fáciles de comprender, y sobre todo con una base metodológica muy clara y robusta. A continuación, algunas ideas de cómo puede comenzar a implementar un programa de mejores prácticas para el análisis de datos.

 

Los equipos financieros, ahora más que nunca, han empezado a tener mayores incidencias en la formulación estratégica de las organizaciones, de la mano de una mayor responsabilidad en cuanto al manejo del análisis de datos e información.

 

De esta manera crear un programa bien estructurado para el manejo información, principalmente la recolección y procesamiento de grandes cantidades de datos desde fuentes múltiples, es esencial para ganar mayor exactitud a la hora de crear pronósticos de desempeño de las organizaciones.

 

Crear un programa de manejo de datos e información va más allá de solo seleccionar una plataforma tecnológica en la cual procesar y trabajar los datos (comúnmente podríamos decir, comprar un software).  Requiere un plan mucho más extenso sobre la gestión del equipo de trabajo que utilizará la información, y las responsabilidades que el manejo de información exige de ellos mismo.

 

Sin embargo, existen una serie de errores muy comunes que los equipos financieros comenten a la hora de trabajar sin un programa de analítica de datos adecuado. Con tan extensas series de datos, aquí el valor de hacer no solo una buena selección de plataforma de recolección y análisis de datos (elegir el software) sino realmente implementar buenas prácticas de trabajo.

 

Primero, enfoque a su equipo en recolectar data que realmente sea relevante. En el mundo de hoy, con múltiples opciones de recolección de datos donde cada una puede ser más específica que la otra.  Recuerde que el valor no está en la mayor cantidad de data per se, sino en el valor de la información que podremos extraer de ella. Más es menos, enfóquese en determinar junto a su equipo que data es realmente importante para crear información y por ende conocimiento.  Esta depuración le aportará una ventaja estratégica real, ante su competencia.

 

Segundo, concentre sus análisis por segmentos de mercado en específico y recolecte data relevante. Una vez recogida la información de sus clientes, céntrese en el problema principal a resolverles.  De esta manera, con el apoyo de una apropiada plataforma de procesamiento de datos, su forma de trabajar será mucho más concentrada y circunscrita a resolver problemas específicos de su segmento de clientes.

 

Tercero, cerciórese de que su equipo de trabajo entiende y realmente puede analizar datos. En este caso, muchas veces analistas inexpertos están siendo saturados de datos, sin poder crear información realmente relevante. En este caso, debemos estar claros que sin el correcto análisis que nuestro equipo pueda hacer no llegaremos a nada. 

 

Su equipo debe estar claro en cual es el fin último de analizar datos.  En todo momento debemos estar con la expectativa que la información que procesemos puede ayudar a resolver de mejor forma los problemas de la organización, de los clientes, o de los accionistas.  Así como, estar alerta de no pasar por alto fuentes importantes de datos, sin dejar de ser conciso y no sobresaturar los informes con información inútil.  En este sentido, establezca con su equipo un código de mejores prácticas de análisis de datos y modelado.

 

Quinto, entrene a su equipo en protocolos de datos. Mantener a su equipo debidamente preparado en sus habilidades de manejo de datos es tan vital como mantener estrictos controles sobre la transparencia y buen manejo de la información.  Recuerde que el equipo encargado puede aportar categóricamente a la mejora de desempeño de la empresa, pero de igual forma en un mal performance su equipo puede ser una parte de la organización que la debilite.

 

Con información de:

Mudditt.J.(2019) How accountants can implement a data analytics program. tomado de

https://www.intheblack.com/articles/2019/08/14/implement-a-data-analytics-program

 
Francisco Serrano