Hoe CFO's data-analytics inzetten om hun bedrijf naar de toekomst te leiden

Uit een recent rapport van Deloitte blijkt dat data van hoge kwaliteit voor een grote meerderheid van businessleaders een topprioriteit is, maar dat het uitrollen van de juiste tools nog een uitdaging vormt. In een recente webinar kwamen enkele praktijkvoorbeelden over digitale transformatie aan bod.

Het vergroten van het concurrentievoordeel in een snel veranderende wereld vraagt om robuuste datatools en functionaliteiten voor voorspellende analyses. Zo kunnen CFO's hun stakeholders voorzien van een compleet financieel beeld.

Andrew Dinin, Specialist Leader bij Deloitte en Andrew Breimayer, Consulting Managing Director bij Deloitte, begrijpen dit. In eenrecente webinardeelden ze inzichten en praktijkvoorbeelden op basis van jaren ervaring met het uitrollen van oplossingen voor financieel management bij hun klanten.

Zo blijkt uit het jaarlijkseHuman Capital Trends-rapportvan Deloitte dat er bij veel organisaties ruimte is voor verbetering op het gebied van datamanagement en -analytics.

Breimayer, die actief is in de Workday Alliance van Deloitte (sinds 2009 onderdeel van het Workday-ecosysteem), vertelde dat 71% van de surveyrespondenten data van hoge kwaliteit als topprioriteit beschouwt. Maar:

  • Slechts 15% van de respondenten zegt dat ze de benodigde data aan hun lijnmanagers kunnen verstrekken.

  • Slechts 9% van de respondenten zegt te begrijpen welke talentdimensies een rol spelen bij bedrijfsprestaties.

  • Slechts 2% van de respondenten zegt over een geïntegreerde dataset (inclusief HR en andere bedrijfsfuncties) te beschikken waar ze informatie uit kunnen halen.

En hoewel de genoemde surveyresultaten specifiek zijn voor human capital management, noemt Breimayer de manier waarop organisaties met data-analytics worstelen universeel.

De uitdagingen van organisaties op het gebied van data-analytics vallen volgens Breimayer meestal in een van de vier volwassenheidsniveau's:

  • Niveau 1 draait om operationele rapportages voor retrospectie.

  • Niveau 2 draait om geavanceerde rapportages voor belangrijke zakelijke inzichten.

  • Niveau 3 bouwt voort op die capaciteiten en biedt strategische analysemogelijkheden voor het ontwikkelen van een toekomstgerichte visie.

  • Niveau 4 draait om voorspellende analyses: predictive analytics.

Volgens Breimayer vallen de meeste organisaties tussen de eerste twee niveaus en krijgen ze te maken met knelpunten als ze verder willen. Het vraagt om een andere aanpak van datamanagement.

71% van de surveyrespondenten beschouwt kwalitatief hoogwaardige data als een topprioriteit, maar slechts 15% zegt lijnmanagers te kunnen voorzien van de data die ze nodig hebben.

"Als we kijken naar waar we successen hebben gezien, zien we vooral een sterke basis", zegt Dinin, Product Lead bij Deloitte voorWorkday Prism Analytics,Workday Adaptive PlanningenWorkday People Analytics. "En stevige basis vormt de fundering voor analytics en de te gebruiken databronnen."

Dinin, wiens team ook gespecialiseerd is in datawarehousing en business intelligence, noemde enkele slimme toepassingen van data en analytics die hij tijdens zijn werk met Deloitte-klanten is tegengekomen. Bijvoorbeeld:

Financiële flashrapportages

Het integreren van statistieken en metrics uit verschillende systemen in Workday Prism Analytics voor financiële flashrapportages, om direct inzicht te krijgen in de belangrijkste businessmetrics en voor het informeren van financiële planning en forecasting.

Scorecards voor businessunits

Het combineren (en integreren) van externe data met diverse metrics om scorecards te maken waarmee executives een up-to-date snapshot krijgen van belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's). De scorecards tonen ook de voortgang in vergelijking met (rollende) metrics voor de komende 12 maanden.

Geschiktheid voor wederindiensttreding

Een andere Deloitte-klant converteerde 20 jaar aan historische indicatoren uit een datawarehouse naar Workday Prism Analytics om te analyseren of iemand geschikt is om opnieuw in dienst te nemen. Deze data werd vervolgens opgenomen in het talentacquisitie- en recruitingproces van de klant, zodat recruiters kunnen kijken of een kandidaat in aanmerking komt om opnieuw te worden aangenomen als hij of zij vroeger bij deze entiteit heeft gewerkt.

Integreren van klantdata

Weer een ander klant had verschillende systemen waarin data over klanten werd bewaard. Met Workday Prism Analytics als 'customer hub' kon deze organisatie data over klanten in het hele financiële ecosysteem integreren, om zo rapportage- en financiële processen naar een hoger plan te tillen.

Doorlichten van leveranciers

In een ander voorbeeld automatiseerde een klant het doorlichtingsproces van potentiële businesspartners aan de hand van de Specially Designated Nationals and Blocked Persons List (SDN), die wordt bijgehouden door het Office of Foreign Assets Control van het United States Department of the Treasury. De SDN is een lijst van buitenlandse entiteiten, bedrijven en personen waarmee Amerikaanse entiteiten geen zaken mogen doen. "In al deze gevallen wordt data gebruikt voor een bedrijfsproces, wat uiterst impactvol is", zegt Dinin.

Bekijk de on-demand webinarom米尔te食用蓝花蕉在de aanpak van德勤opt gebied van analytics en voor praktijkvoorbeelden van het gebruik van Workday Prism Analytics. U ziet ook een aantal best practices voor het omzetten van data in inzichten - en het omzetten van inzichten in actie.

Meer om te lezen