Estudo do Gartner mostrou que 62% das têm planos para digitalizarem seus processos e operarem a Transformação Digital. Outras 47%, das empresas têm sido cobradas por investidores a iniciar a digitalização. Isso mostra a importância do assunto, inclusive para os gestores financeiros, também, muito cobrados para que modernizem seus processos.
Inciativas de transformação digital são impulsionadas por enormes conjuntos de dados, que trazem informações importantes sobre os clientes, a concorrência e tendências emergentes. Aproveitar corretamente esses dados é extremamente importante para a equipe financeira. Afinal, o setor é responsável por monitorar a saúde da empresa, encontrar oportunidades de negócios e evitar desastres.
Assim, saber utilizar esses dados é valioso para montar uma estratégia de negócios eficaz, criar ações de marketing, reduzir custos e saber utilizar os recursos de forma inteligente. Por sorte, as equipes da área financeira já têm recursos robustos de captura e análise de dados.
Uso de dados no forecasting
Todos os dias, as equipes de vendas inserem dados no sistema, detalhando tamanho da transação, termos, mercado, tipo de cliente, tipo de produto, entre outras informações relevantes. Enquanto isso, o sistema financeiro rastreia todas as transações feitas pela empresa. Tais soluções oferecem um nível de detalhe e precisão que dificilmente seria alcançado se o trabalho fosse manual. Apesar disso, se a empresa ainda usa planilhas para o forecating, ela está limitando a capacidade de analisar informações que vão além dos dados históricos.
Na área financeira, o Big Data está mudando a forma com que as empresas lidam com oferta e disponibilidade de serviços. O volume de dados analisados permite que as decisões sejam tomadas de forma mais consciente e segura. Essa integração permite mudar estratégias, avaliar custos de operações, apurar margens e projetar resultados.
Além de identificar tendências históricas, o Big Data também é útil para isolar transações que não se alinham com esses padrões. Tais transações atípicas, muitas vezes, podem ser facilmente explicadas em uma ligação telefônica, mas em outras vezes podem ser fraudulentas ou provenientes de erros que não foram detectados anteriormente. Quando a previsão está operando como esperado, essas transações discrepantes são facilmente identificadas.
Data Mining aplicado
A mineração de dados é um conjunto de técnicas que tratam os dados coletados pelo Big Data, com processos e parâmetros definidos para interpretar os dados com eficácia. Esse modelo usa métodos estatísticos para encontrar amostras consistentes para produzir análises estratégicas.
O uso de dados refinados permite à empresa entender quais as necessidades dos seus clientes, como se comunicar com cada um deles, e definir os produtos e serviços com maior retorno. A criação de um modelo de dados baseado na realidade da empresa, com informações confiáveis e consistentes, para auxiliar na tomada de decisões.
Personalização
Com o Big Data, produtos e serviços podem ser redesenhados. Os dados coletados e o comportamento dos clientes podem ser analisados para modelar e mapear necessidades e volumes. Isso, além de melhorar previsões sobre tendências, impede que recursos sejam investidos em novos produtos, mas sem potencial. Modelos centrados no cliente passam a ter papel essencial no novo contexto.
Segurança
O Big Data torna os softwares financeiros mais seguros. Por meio da análise de informações, é possível avaliar todas as transações da empresa e encontrar comportamentos suspeitos por meio de cruzamento de dados.
Prevenção de fraudes
Fraudes e desvios internos também são mais detectados com o uso do Big Data. Gestão fraudulenta de estoques, inscrições contábeis suspeitas e pagamentos em desacordo com os contratos podem ser facilmente apontados por meio da análise de dados.
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