Beneficios del business intelligence en una empresa

Además de predecir el comportamiento del negocio, el análisis de datos permite optimizar el  funcionamiento de todas las áreas corporativas.
Una gran cantidad de directores de finanzas (CFO) consideran que su departamento cubre satisfactoriamente las necesidades de su empresa; sin embargo, de acuerdo con la 18ª Encuesta a la Dirección Financiera de Deloitte, los responsables financieros y de tesorería necesitan enfrentar algunos retos para responder adecuadamente a estas expectativas. 
 
Las empresas esperan que los CFO tengan un buen análisis de cómo puede afectar las decisiones estratégicas y sepan establecer las relaciones adecuadas con otras áreas para aportar valor y ayudarles a alcanzar los diferentes objetivos del negocio. 
 
Según los resultados de la encuesta de Deloitte, los principales desafíos son:
 
  • 44% Lograr una mayor eficiencia de los procesos
  • 37% Establecer una estructura organizativa con roles adecuadamente definidos
  • 35% Disponer de información relevante y consistente
  • 33% Superar las limitaciones tecnológicas
Los encuestados entienden que las nuevas tecnologías – como el big data, cloud, internet de las cosas, medios sociales, analytics o ciberseguridad – ayudarán a las empresas a afrontar estos retos en el departamento financiero. Especialmente, el análisis de grandes volúmenes de información y la robótica ayudan a predecir y simular el comportamiento de los negocios, mientras automatizan los procesos y dedican su tiempo a otras tareas o a un mejor entendimiento de la información. 
 
 
Los CFO en conjunto con la alta dirección pueden extraer de estos reportes aún más valor, al utilizar un análisis avanzado, podrán predecir los efectos posibles en los cambios de las estrategias. Es decir, del mismo modo de cómo las herramientas de inteligencia de negocio analizan y comparan datos presentes e históricos de los KPIs o indicadores clave de negocio, las herramientas para análisis avanzados realizan pronósticos de eventos y futuros comportamientos.
 
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Las herramientas de business intelligence representan la oportunidad de reestructurar las estrategias corporativas
a través de una mejor toma de decisiones

 
La automatización del Departamento de Tesorería incorpora tecnologías de análisis de datos o textos, buscando de forma automática o semiautomática patrones repetitivos, tendencias, reglas o relaciones que expliquen a detalle el comportamiento de la información en un cierto contexto. 
 
Como consecuencia del ritmo reciente de generación de nuevos datos y de su mayor nivel de digitalización, la analítica avanzada se está generalizando en el ámbito empresarial. Los sistemas TMS utilizan técnicas de análisis predictivo para comprender eficientemente los datos de las operaciones del Departamento Financiero a un nivel más profundo y aplicarlos al análisis de la empresa, así como pronosticar la forma en que se podrá afectar algunas variables a la estrategia del negocio. 
 
La automatización que provee un TMS, como el FIS Treasury de Integrity Software Latin America, expedita la recolección de datos de balances bancarios y transacciones y permite el fácil intercambio y legalidad de una información. Apoyando a la Tesorería para la previsión correcta de efectivo y los requisitos de liquidez, y para tomar mejores decisiones de inversión y préstamos.  
 

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Además de predecir el comportamiento de tu negocio, el análisis de datos brinda ventajas para optimizar el  funcionamiento de todas las áreas corporativas.

 

Una gran cantidad de directores de finanzas (CFO) consideran que su departamento cubre satisfactoriamente las necesidades de su empresa; sin embargo, de acuerdo con la 18ª Encuesta a la Dirección Financiera de Deloitte, los responsables financieros y de tesorería necesitan enfrentar algunos retos para responder adecuadamente a estas expectativas.

Las empresas esperan que los CFO tengan un buen análisis de cómo puede afectar las decisiones estratégicas y sepan establecer las relaciones adecuadas con otras áreas para aportar valor y ayudarles a alcanzar los diferentes objetivos del negocio.

Según los resultados de la encuesta de Deloitte, los principales desafíos son:

·         44% Lograr una mayor eficiencia de los procesos

·         37% Establecer una estructura organizativa con roles adecuadamente definidos

·         35% Disponer de información relevante y consistente

·         33% Superar las limitaciones tecnológicas

Los encuestados entienden que las nuevas tecnologías – como el big data, cloud, internet de las cosas, medios sociales, analytics o ciberseguridad – ayudarán a las empresas a afrontar estos retos en el departamento financiero. Especialmente, el análisis de grandes volúmenes de información y la robótica ayudan a predecir y simular el comportamiento de los negocios, mientras automatizan los procesos y dedican su tiempo a otras tareas o a un mejor entendimiento de la información.

Las herramientas de Business Intelligence (BI) han representado un avance a las limitadas posibilidades del tratamiento de los datos (históricos y actuales) del departamento, estructurando toda la información para su análisis y para luego ser presentados de manera dinámica para una mejor toma de decisiones y mejoramiento de las estrategias.

Los CFO en conjunto con la alta dirección pueden extraer de estos reportes aún más valor, al utilizar un análisis avanzado, podrán predecir los efectos posibles en los cambios de las estrategias. Es decir, del mismo modo de cómo las herramientas de inteligencia de negocio analizan y comparan datos presentes e históricos de los KPIs o indicadores clave de negocio, las herramientas para análisis avanzados realizan pronósticos de eventos y futuros comportamientos.

La automatización del Departamento de Tesorería incorpora tecnologías de análisis de datos o textos, buscando de forma automática o semiautomática patrones repetitivos, tendencias, reglas o relaciones que expliquen a detalle el comportamiento de la información en un cierto contexto.

Como consecuencia del ritmo reciente de generación de nuevos datos y de su mayor nivel de digitalización, la analítica avanzada se está generalizando en el ámbito empresarial. Los sistemas TMS utilizan técnicas de análisis predictivo para comprender eficientemente los datos de las operaciones del Departamento Financiero a un nivel más profundo y aplicarlos al análisis de la empresa, así como pronosticar la forma en que se podrá afectar algunas variables a la estrategia del negocio.

La automatización que provee un TMS, como el FIS Treasury de Integrity Software Latin America, expedita la recolección de datos de balances bancarios y transacciones y permite el fácil intercambio y legalidad de una información. Apoyando a la Tesorería para la previsión correcta de efectivo y los requisitos de liquidez, y para tomar mejores decisiones de inversión y préstamos. 

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