FP&A如何应对低质量数据的挑战

2006年，英国数学家克莱夫·亨比(Clive Humby)创造了一个著名的短语:“数据是新的石油。”如今，数据渗透到我们生活和工作的方方面面。然而，财务团队面临的最常见问题之一是数据质量差，无法从中得出有用的见解。根据高德纳(Gartner)的一项调查，企业认为不良数据是造成平均1500万美元每年的损失。

这个问题直击金融的核心。财务规划和分析(FP&A)团队需要可靠、可访问的数据来有效地执行关键财务职能，包括:

规划:及时、可访问、高质量的数据提高了接收和整合实际情况、持续重新预测和部署的能力滚动预测，并进行评估。

绩效管理:FP&A支持设计和部署适当的度量标准，以使企业和个人承担责任。管理报告流程应该在正确的时间以正确的格式向正确的人提供正确的信息(有用的见解)。

财务分析:FP&A是关于通过建模、形式和分析应用财务专业知识和业务理解。数据是输入，数据管理工具可以提升团队的绩效。这包括易于方差分析，异常报告，机器学习在预测中的应用，并为行动创建一个推荐引擎。

糟糕的数据也是提高生产率的一个障碍。根据金融专业人士协会(AFP)的报告，研究表明，FP&A团队将50%至75%的时间用于整理数据和管理数据流程《FP&A指南:正确获取数据》由Workday赞助。这带来了大量的挑战，例如手工工作、低效流程、错误、高系统成本、错过的商业机会和员工的沮丧。糟糕的数据也阻碍了机器学习、预测分析和规范分析等技术的发展。

正确处理数据

好消息是什么?FP&A非常适合领导各种类型的变革工作，从而产生高质量的数据。

mCloud Technologies的独立董事Betsy MacLean在法新社的报道中说:“财务，尤其是FP&A，在支持领导力方面处于独特的地位——他们有商业头脑，能够了解公司领导团队成员需要什么信息来做出正确的决策。”“综上所述，这为金融提供了一个机会，可以充当许多公司在大量数据和有意义、有见解、可操作的分析之间的鸿沟之间的桥梁。”

法新社的报告提供了六个案例研究，展示了组织如何成功应对低质量数据的挑战。案例研究概述了数字化转型过程中的关键步骤，并作为准备接受新规划模型的组织的关键指南，该模型将准确、最新的信息放在他们的指尖。

不要盲目地使用错误的数据:阅读《FP&A指南:正确获取数据》今天。