Las previsiones dinámicas tienen la respuesta
La pandemia ha acelerado la necesidad de agilidad en las empresas, que hoy en día deben actuar, reaccionar y adaptarse con más rapidez para seguir el ritmo. Y pueden hacerlo utilizando previsiones dinámicas, que se basan en datos en tiempo real y se actualizan de forma continuada, generalmente con una frecuencia trimestral o mensual. Son distintas de la elaboración de presupuestos y las previsiones anuales tradicionales (planificación estática), basadas en hojas de cálculo manuales y con ciclos de procesamiento excesivamente largos.
La adopción de un enfoque integrado que combina previsiones dinámicas y planificación aporta muchas ventajas a las empresas: además de mejorar la rapidez y la obtención de insights en tiempo real, se reducen las tareas manuales y los errores de datos.
Un enfoque de previsiones dinámicas sustenta la implementación de tecnología como laautomatización inteligentepara sustituir tareas de transacciones y operaciones repetitivas, con lo que se minimiza la intervención humana. El machine learning ayuda a detectar y predecir patrones en procesos y resultados y hace más eficiente la planificación de escenarios. Los augmented analytics proporcionan valiosos insights sobre el rendimiento de una empresa que pueden tenerse en cuenta en el siguiente ciclo de planificación y previsiones.
Las previsiones dinámicas ofrecen claras ventajas sustanciales y elinformeindica que las empresas están empezando a prestarles atención. Constata que un 80 % de las empresas considera que las proyecciones y las previsiones dinámicas son más valiosas que los planes y presupuestos tradicionales y un 75 % cree que los modelos predictivos son excelentes orientadores en los mercados volátiles, especialmente para las áreas de funciones especializadas.
Pero no bastará con mejorar las previsiones y realizar simulaciones si la planificación, los analytics y la ejecución permanecen aislados unos de otros. Se puede aportar un gran valor integrando la planificación y las previsiones con la ejecución y los analytics, así como utilizando procesos automatizados, aprovechando distintas fuentes de datos y workflows para controlar procesos y mecanismos de alerta precoz para indicar crisis inminentes.