As empresas estão coletando volumes crescentes de dados, desde informações de clientes e fornecedores até dados de vendas, estoque e produção. No entanto, muitas organizações não entendem como aproveitar totalmente esse ativo e utilizar os dados para realmente aprimorar várias facetas do negócio. A implementação de uma estratégia de dados abrangente pode otimizar processos em toda a sua organização, incluindo:
- Aprimorando a tomada de decisões de negócios;
- Mitigação do risco;
- Identificação e tratamento de fraudes;
- Fortalecimento da diligência transacional;
- Determinando com precisão a exposição fiscal.
Além disso, à medida que as empresas crescem, elas se tornam mais complexas – por meio de aquisição, inovação ou ambos – e exigem integração de sistemas e insights de negócios para gerenciar novas demandas. Os insights de negócios necessários no modo de crescimento, são mais complexos e exigem mais e diferentes conjuntos de dados. Devido à falta de uma estratégia de dados eficaz, as empresas geralmente dependem de mais pessoas e recursos para obter as informações necessárias para gerenciar os negócios.
No entanto, uma mudança na estratégia com uma base de análise orientada por dados e uma estrutura eficaz de relatórios, análises e entrega de informações pode criar uma única fonte de verdade para sua organização. Em vez de tomar decisões com base em dados desatualizados, você pode obter os insights de que precisa de maneira mais eficiente. Com o aumento das fontes de dados e da urgência, as empresas nem sempre podem contar com recursos internos de TI para gerar relatórios; em vez disso, aproveitar o poder da análise de dados em tempo real e de autoatendimento pode obter resultados acionáveis para as partes interessadas mais rapidamente e sem a necessidade de recursos internos adicionais.
A implementação de uma estratégia abrangente de análise de dados pode otimizar processos em várias áreas de negócios importantes, com benefícios específicos, incluindo:
1- Ajudando sua empresa a tomar decisões mais ágeis e informadas
A implementação de uma estratégia de data warehouse pode permitir que as empresas organizem melhor os dados, obtenham mais informações e tomem melhores decisões de negócios. Por exemplo, muitas organizações superam os recursos de análise de dados e relatórios prontos para uso em suas soluções existentes de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou inteligência de negócios (BI). Portanto, muitas empresas não conseguem obter as métricas em tempo real de que precisam para suas principais atividades de negócios.
Por exemplo, recentemente ajudamos uma empresa a desenvolver uma nova estratégia de análise de dados, utilizando um Data Warehouse, integrando novos indicadores-chave de desempenho (KPIs) e extraindo dados adicionais de várias novas fontes. Embora sua estrutura anterior só pudesse mostrar quais resultados ocorreram, as novas ferramentas analíticas e a profundidade das informações disponíveis ajudaram a explicar extensivamente as variações nos relatórios. Além disso, a empresa reduziu o desperdício em relatórios manuais improvisado com dados que muitas vezes estavam desatualizados no momento em que eram vistos.
2- Compreensão e abordagem dos riscos de negócios
Aumentar o uso da análise de dados pode aprimorar muitas funções de gerenciamento de riscos, ajudando a entender os riscos que uma organização enfrenta, o impacto e a probabilidade desses riscos e como criar um plano de mitigação eficaz. A identificação oportuna de riscos pelas três linhas de defesa (gerenciamento, conformidade e auditoria interna) é crítica, e as técnicas baseadas em dados permitem uma estratégia de auditoria contínua. As transações operacionais são testadas e monitoradas continuamente, e os painéis e análises visuais fornecem um nível mais alto de percepção dos riscos contínuos.
Nossa equipe trabalhou recentemente com uma organização para aproveitar a análise de dados para testar os principais controles em suporte à conformidade. A empresa tentou testar internamente os controles gerais sobre relatórios financeiros, controles de processo interno padrão e livro-razão principal, compra a pagar e ciclo de receita até o caixa, mas lutou para obter os dados certos no momento certo.
Ajudamos a empresa a superar problemas de acesso a dados e desenvolvemos uma estratégia de análise de dados que abordou cada um de seus desafios. Os principais processos de acesso a dados foram automatizados independentemente da TI, e os aspectos de pessoas e processos de como a empresa conduz as auditorias e os esforços de conformidade com a ISO foram redesenhados e simplificados, permitindo que o gerenciamento se concentrasse em tarefas de maior valor agregado.
3 – Habilitar o gerenciamento e detecção de riscos de fraude
A análise de dados pode ser usada para avaliar o risco de atos fraudulentos intencionais e não intencionais de uma organização. Além disso, a análise de dados pode fortalecer os processos de contabilidade forense, ajudando a determinar se e como ocorreu a fraude. A análise de dados forenses é normalmente de natureza reativa, desencadeada por uma dica de denúncia, auditoria interna ou durante revisões de gerenciamento. No entanto, as empresas líderes usam análise de fraude contínua para reforçar a percepção de detecção à fraude.
Quando as empresas se deparam com investigações de fraude, muitas não têm os recursos qualificados ou com conhecimento para descobrir os dados apropriados para entender a situação. Uma análise de dados forense abrangente, conduzida por examinadores de fraude certificados, pode criar uma imagem do que aconteceu e a extensão do dano potencial.
4 – Obtenção do valor antecipado de uma transação
A análise de dados pode ser um elemento crítico dos projetos de Diligência Prévia do lado da compra ou da venda antes de concluir uma transação. Do ponto de vista do comprador, os dados podem fornecer um nível mais alto de insight sobre o alvo em potencial. Os estudos de benchmarking são um processo comum de análise de dados de valor agregado, comparando desempenho e métricas operacionais com outros concorrentes do setor e indicando possíveis pontos fortes e fracos.
Por exemplo, usamos rotineiramente análises de dados aprimoradas para realizar análises de qualidade de ganhos que refletem com precisão as finanças de uma empresa-alvo. A análise pode determinar rapidamente se os livros contábeis de uma empresa são precisos e o que um proprietário pode repassar para aumentar o EBITDA¹. Além disso, a avaliação de dados pode direcionar e medir KPIs que demonstram como melhorar o negócio, além de possibilitar análises de sensibilidade para identificar peculiaridades – como confiança excessiva em um cliente específico – que podem resultar em um desconto no preço de compra.
¹ – Ebitda é muito utilizado para avaliar o desempenho de empresas com ações na bolsa de valores.
5 – Garantir que você pague o valor do imposto apropriado
Para maximizar a lucratividade, você deve garantir que está pagando a quantia certa de impostos e, se possível, diminuindo sua carga tributária. Usando ferramentas e plataformas de dados, você pode comparar sua empresa com uma organização com um perfil financeiro semelhante para garantir que você pague uma taxa de imposto precisa.
Por exemplo, ao saber como você chegou a uma taxa de imposto específica, você pode entender se está pagando a menos ou potencialmente a mais e como fazer ajustes para reduzir as responsabilidades fiscais.
Você está pronto?
As empresas agora estão obtendo dados de mais maneiras do que nunca. No entanto, para obter uma vantagem competitiva, sua organização deve implementar estratégias para agregar esses dados, transformá-los em um verdadeiro ativo e analisá-los em tempo real. Quando aproveitados de forma eficaz, os dados podem fornecer um caminho para entender melhor seus clientes e operações, descobrir as principais tendências e apoiar uma tomada de decisão mais eficaz e informada.