Escrito por Nicholas Cox el 24 de marzo del 2022 | Tomado del blog de OneStream®
Building Confidence with Effective Financial Data Quality Management (onestreamsoftware.com)
Traducido por Alejandro Pavón | Outliers Consulting
Hoy en día, la confianza en la calidad de los datos financieros es más necesaria que nunca. Los ejecutivos deben responder constantemente a una multitud de cambios y recibir datos precisos y oportunos para tomar las decisiones correctas sobre qué acciones tomar.
Por lo tanto, es más crítico que nunca que las organizaciones tengan una estrategia clara para la gestión continua de la calidad de los datos financieros.
¿Por qué? Bueno, mejores resultados son el resultado de mejores decisiones. Y los datos de alta calidad brindan a las organizaciones la confianza necesaria para hacerlo bien. Esta confianza en los datos, en última instancia, impulsa un mejor rendimiento y reduce el riesgo.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
Según Gartner, la mala calidad de los datos financieros cuesta a las organizaciones un promedio de 12,9 millones de dólares anuales. Esos costos se acumulan no solo por el tiempo de recursos perdidos en los procesos financieros y operativos, sino también, y aún más importante, por las oportunidades de ingresos perdidas.
A medida que las organizaciones recurren a una mejor tecnología para ayudar a impulsar una mejor dirección futura, el énfasis puesto en la gestión de la calidad de los datos financieros en los sistemas empresariales solo ha aumentado.
Gartner también predijo que, para 2022, el 70% de las organizaciones realizarían un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de los datos a través de métricas, mejorando la calidad en un 60% para reducir significativamente los riesgos y costos operativos.
En un informe sobre cómo cerrar la brecha entre datos y valor, Accenture dijo que “sin confianza en los datos, las organizaciones no pueden construir una base de datos sólida”. Solo un tercio de las empresas, según el informe, confían en sus datos lo suficiente como para usarlos de manera efectiva y obtener valor de ellos.
En resumen, la importancia de la calidad de los datos es cada vez más clara para muchas organizaciones, creando un caso convincente para un cambio en las evaluaciones de software de informes financieros. Ahora hay un impulso real para derribar las barreras históricas y avanzar con renovada confianza.
Derribando las barreras a la calidad de los datos
La gestión de la calidad de los datos financieros ha sido difícil, si no prácticamente imposible de lograr para muchas organizaciones. ¿Por qué? Bueno, en muchos casos, los sistemas heredados de gestión del rendimiento corporativo (CPM) y ERP simplemente no se construyeron para trabajar juntos de forma natural y, en cambio, tendieron a permanecer separados como aplicaciones aisladas, cada una con su propio propósito.
Existe poca o ninguna conectividad entre los sistemas, por lo que los usuarios a menudo se ven obligados a recurrir a la recuperación manual de datos de un sistema, la transformación manual de los datos y luego la carga en otro sistema, lo que requiere un tiempo significativo y corre el riesgo de datos de menor calidad.
También hay a menudo una falta de controles de front-office que conduce a una serie de problemas:
- Entrada de datos deficiente y validación limitada.
- Arquitectura de datos ineficiente con múltiples sistemas de TI heredados.
- Falta de soporte empresarial para el valor de la transformación de datos.
- La atención inadecuada a nivel ejecutivo impide que una organización establezca los bloques de construcción efectivos para la calidad de los datos financieros.
Todo eso contribuye a crear barreras significativas para garantizar una buena calidad de los datos. Aquí están las 3 barreras principales:
- Múltiples sistemas desconectados: múltiples sistemas y aplicaciones en silos dificultan la fusión, el agregado y la estandarización de datos de manera oportuna. Los sistemas individuales se agregan en diferentes momentos, a menudo utilizando diferentes tecnologías y diferentes estructuras dimensionales.
- Datos de mala calidad: los datos en los sistemas de origen a menudo son incompletos, inconsistentes o desactualizados. Además, muchos métodos de integración simplemente copian datos completos con cualquier error existente, sin validaciones ni gobernanza.
- Aceptación ejecutiva: no obtener la aceptación ejecutiva podría deberse a la percepción o el enfoque. Después de todo, una estrategia efectiva de calidad de datos requiere enfoque e inversión. Con tantos proyectos en competencia en cualquier organización, el caso de una estrategia debe ser convincente y demostrar de manera efectiva el valor que la calidad de los datos puede ofrecer.
Sin embargo, incluso cuando se reconocen tales barreras, lograr que los equipos de Finanzas y Operaciones renuncien a sus herramientas de software de informes financieros y formas tradicionales de trabajo puede ser extremadamente desafiante. Las barreras, sin embargo, a menudo no son tan difíciles de superar como algunos creen.
La solución puede ser tan simple como demostrar cuánto tiempo se puede ahorrar mediante la transición a herramientas y tecnología más nuevas. A través de tales transiciones, la reducción de la inversión de tiempo puede resultar en una mejora enorme en la calidad de los datos a través de una integración efectiva con validación y control integrados en el propio sistema.
La solución
Hay algunos que creen que la ley de Pareto se aplica a la calidad de los datos: por lo general, el 20% de los datos permite el 80% de los casos de uso. Por lo tanto, es fundamental que una organización siga estos 3 pasos antes de embarcarse en cualquier proyecto para mejorar la calidad de los datos financieros:
- Definir la calidad: determine qué significa la calidad para la organización, acuerde la definición y establezca métricas para alcanzar el nivel con el que todos se sentirán seguros.
- Optimice la recopilación de datos: asegúrese de minimizar el número de sistemas dispares y que las integraciones utilicen tecnología de clase mundial con consistencia en los procesos de recopilación de datos.
- Identificar la importancia de los datos – Saber qué datos son los más críticos para la organización y empezar por ahí – con el 20%. Luego continúe cuando la organización esté lista.
En esencia, una plataforma de software CPM totalmente integrada con calidad de datos financieros incorporada es fundamental para que las organizaciones impulsen una transformación efectiva en finanzas y líneas de negocio.
Un requisito clave es proporcionar una visibilidad del 100% desde los informes hasta las fuentes de datos, lo que significa que todos los datos financieros y operativos deben ser claramente visibles y de fácil acceso.
Los procesos financieros clave deben automatizarse y el uso de una única interfaz significaría que la empresa puede utilizar sus datos financieros y operativos básicos con una integración completa con todos los ERP y otros sistemas.
La solución también debe incluir flujos de trabajo guiados para proteger a los usuarios empresariales de la complejidad guiándolos de forma única a través de todos los procesos de gestión, verificación, análisis, certificación y bloqueo de datos.
OneStream ofrece todo eso y más. Con una base sólida en la calidad de los datos financieros, OneStream permite a las organizaciones integrar y validar datos de múltiples fuentes y tomar decisiones seguras basadas en resultados financieros y operativos precisos.
La gestión de la calidad de los datos financieros de OneStream no es un módulo o producto separado, sino que está integrada en el núcleo de la plataforma OneStream, proporcionando controles estrictos para ofrecer la confianza y la fiabilidad necesarias para garantizar la calidad de los datos.
En nuestro libro electrónico sobre Gestión de la calidad de los datos financieros, compartimos los siguientes 3 objetivos para una gestión eficaz de la calidad de los datos financieros con CPM:
- Simplifique la integración de datos: integre directamente a cualquier sistema GL/ERP abierto y permita a los usuarios profundizar y profundizar en los datos de origen.
- Mejore la integridad de los datos: las potentes validaciones y confirmaciones de carga previa y posterior a los datos garantizan que los datos correctos estén disponibles en cada paso del proceso.
- Aumente la transparencia: 100% de transparencia y pistas de auditoría para los datos, metadatos y visibilidad de los cambios de procesos desde el informe hasta el origen.
Entregando el 100% de éxito del cliente
Este es un ejemplo de una organización que ha optimizado la recopilación de datos y mejorado la calidad de los datos en el proceso de cierre financiero, consolidación e informes aprovechando la plataforma unificada de OneStream.
MEC Holding GmbH, con sede en Bad Soden, Alemania, fabrica y suministra consumibles y servicios de soldadura industrial, sistemas de corte e instrumentos médicos para OEM en Alemania e internacionalmente. La compañía opera a través de tres unidades: Castolin Eutectic Systems, Messer Cutting Systems y BIT Analytical Instruments.
MeC tiene 36 países que informan mensualmente, incluidas más de 70 entidades y 15 monedas locales, por lo que el proceso de consolidación financiera y presentación de informes incluye un alto volumen de actividad entre empresas.
Con OneStream, la recopilación de datos ahora es mucho más fácil con los flujos de trabajo que guían a los usuarios a través de sus tareas. Los usuarios cargan los saldos de prueba por su cuenta en lugar de enviarlos a la empresa, lo que acelera el proceso y garantiza la calidad de los datos. Además, el nuevo sistema fue muy fácil de aprender y adoptar para los usuarios con una capacitación limitada.
MEC descubrió que la confianza de tener “una versión de la verdad” es completamente posible con OneStream.
Aprende más
Si su organización financiera se ve impedida de liberar su verdadero valor, tal vez sea hora de evaluar sus sistemas y procesos internos y comenzar a identificar áreas de mejora. Para saber cómo lea nuestro documento técnico sobre Conquistar la complejidad en el cierre financiero.
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