展望未来:首席财务官如何利用数据分析来指导他们的公司

随着首席财务官希望在快速变化的商业环境中增加公司的竞争优势，他们将需要强大的数据工具——包括预测分析能力——来获得组织的全面财务状况。

德勤(Deloitte)的专家主管安德鲁•迪宁(Andrew Dinin)和咨询董事总经理安德鲁•布莱梅尔(Andrew Breimayer)理解这种需求。在一个最近网络研讨会，他们分享了基于多年来与客户实施财务管理解决方案的见解和用例。

尽管如此，德勤的年度人力资本趋势报告显示，在数据管理和分析方面，许多组织都有改进的空间。

Breimayer是德勤Workday Alliance实践的跨行业领导者，自2009年以来一直是Workday生态系统的一员。他指出，71%的受访者将高质量数据视为重中之重。然而:

• 只有15%的受访者表示，他们会向直属经理提供数据，这样他们就能获得完成工作所需的信息。

• 只有9%的受访者表示，他们了解推动业绩的人才因素。

• 只有2%的受访者表示，他们有一个集成的数据集，可以从人力资源部门和企业的其他职能部门中提取数据。

虽然Breimayer注意到调查结果是针对人力资本管理的，但他补充说:“当我们考虑数据分析时，这确实是一个普遍的想法，为什么组织很难识别它。”

在谈到组织在使用数据分析时面临的挑战时，Breimayer表示，大多数挑战可分为四大类:

• 第1级涉及操作报告，提供后见之明。

• 第2级涉及高级报告，以提供关键的业务见解。

• 第3级以这些功能为基础，提供战略分析，允许前瞻性的观点。

• 第4级将预测分析带到了最前沿。

布莱梅尔补充说，大多数组织都处于前两个级别之间，并指出要超越这一级别存在一个“瓶颈”。这样做要求客户以一种允许他们将想法聚集在一起并沿着频谱进一步移动的方式管理组织数据。

“如果我们看看我们真正看到成功的地方，我们会从基金会开始，”迪宁说，他是德勤的产品主管Workday Prism Analytics，工作日适应性规划,工作日人员分析。“这个基金会确实为分析和我们的数据源框架奠定了基础。”

迪宁的团队还专注于数据仓库和商业智能架构，他分享了他在与德勤客户合作时遇到的几个数据和分析的智能应用。例如:

财务简报

将来自不同系统的统计数据和指标集成到Workday Prism Analytics中，以满足财务快速报告(提供公司最重要指标的即时查看)，并为财务规划和预测提供信息，这是Dinin分享的一个用例。

业务单位记分卡

Dinin说，另一个客户利用集成的外部数据和不同类型的指标来帮助制作记分卡，为高管提供关键绩效指标的最新快照，以及12个月滚动指标目标的进展。

重新雇用资格

德勤的一位客户将20年来与重新招聘资格相关的历史指标(“我们称之为淘汰赛问题，”迪宁说)从数据仓库转换为Workday Prism Analytics的数据源。然后，这些数据被嵌入到客户的人才获取和招聘流程中——包括工作申请和招聘本身。他补充说:“因此，招聘人员可以看看是否有资格重新雇用之前在这家公司工作过的候选人。”“将这些指标直接嵌入招聘业务流程，让招聘人员知道候选人是否可以继续前进，这是非常非常有影响力的。”

扩展客户帐户

另一个客户使用了几个不同的系统来保存基于客户的数据。他们能够使用Workday Prism Analytics作为客户中心，整合整个金融生态系统的客户数据，使报告和财务流程向前发展。

供应商审查

在另一个示例中，客户能够根据美国财政部外国资产控制办公室维护的特别指定国民和封锁人员名单(SDN)自动检查潜在业务合作伙伴的过程。SDN是一份禁止与美国实体做生意的外国实体、公司和个人的名单。“因此，在这里，将数据直接嵌入到业务流程中以验证假设或确保业务流程可以向前推进是非常非常有影响力的，”Dinin补充说。

观看会议随时聆听德勤的分析方法，从德勤客户那里了解Workday Prism analytics用例，并获得最佳实践，帮助您将数据转化为洞察，并将洞察转化为行动。