首席财务官不能忽视的4个数据和分析趋势

在当今混乱的运营状况下，我们试图在尽可能短的时间内做出最好的决策，但我们通常依赖的历史数据越来越不相关。假设首席财务官们理解这些技术创新的作用和价值，数据和分析(D&A)的快速发展可能会有所帮助。

作为数字战略的驱动因素在美国，首席财务官有责任将D&A趋势及其影响转化为现实必须投资为企业服务。您必须部署D&A创新，以利用机会并管理在整个组织中使用的日益复杂和多样化的分析所带来的风险。

高德纳咨询副总裁理查德•里斯表示:“首席财务官们承担不起等待和对成熟趋势做出反应的代价。他们必须主动监测、试验和利用关键数据和分析趋势，以应对危机、创新和重建。”

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这些趋势应该被考虑和重新评估财务职能的战略规划，基于它们支持转移和紧急业务优先级的程度。

一些D&A趋势对金融业尤其重要

越来越多的组织开始默认共享数据，从而使对这一关键资源的访问民主化。在这种环境下，与金融职能特别相关的四种趋势正在出现，金融职能既是大量数据的生产者，也是大量数据的消费者。

金融领域的四大数据分析技术趋势

趋势1:动态叙事的兴起

各个组织的领导者仍然在努力解读来自财务的见解。尽管有现代分析和商业智能(A&BI)平台，但洞察往往缺乏背景，大多数用户不容易理解或采取行动。在机器学习(ML)和人工智能(AI)的辅助下，新技术可以动态自动地生成个性化的数据故事，并将其嵌入到应用程序中。

动态的、上下文内的数据事例用于洞察监视和分析的增加将减少用户花费在预定义的时间指示板——以及财务规划与分析(FP&A)团队手动填充这些仪表板所花费的时间。

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趋势2:增强数据管理

决策者希望数据在不同利益相关者的观点范围内是最新的、完整的和一致的。他们还需要相信数据反映了业务绩效，他们不希望花费大量精力组织数据，以便在决策中分析和使用数据。

Gartner的数据显示，54%的金融机构仍在努力满足这些需求并提供服务数据及报告利益相关者可以依靠他们的决策。这意味着决策者要么忽视报告，要么挑选数据。利用ML和人工智能技术的增强数据管理可以提供帮助。

增强数据管理有助于自动化数据管理任务。这是至关重要的，因为现在数据的扩散和多样性使得以前平凡而容易完成的任务变得难以处理——至少以数字业务所需的速度和规模而言。

随着组织将更多的数据资产转移到云端，数据和分析团队努力解决数据信任问题和数据管理问题，对增强数据管理的需求只会增加缺乏技术技能．

趋势3:普及云部署

随着越来越多的数据组件转向云端(尽管速度不均衡)，金融数据和分析团队将不得不处理数据治理和集成的棘手问题。这就是为什么您必须与整个组织中的其他数据和分析领导者协调，以开发一种整体和内聚的方法来管理数据，因为数据转移到云中。

云也是一个关键的驱动因素成本优化，但前提是要抱着金融治理的心态。一个知情的财务部门可以确保价格和性能之间的相对权衡，而不仅仅是成本，驱动云服务决策。随着云提供商提高性能和工具功能，财务部门也有能力跟踪和调整价格和性能指标。

人工智能和数据挖掘等新特性和功能越来越多地以“云优先”的方式提供，最终将成为“仅云”。财务主管可能需要将员工从数据管理业务中重新分配到能够产生更多商业价值的活动中。例如，负责管理财务数据基础设施的个人将过渡到云供应，并担任数据基础设施专家。

趋势4:融合的D&A平台

分析、商业智能和数据科学工具正变得越来越不被定义为工具。这种重叠可能会在数据和分析投资、实践、流程和关键业务成果之间建立更完整和有效的联系。这反过来又加快了D&A的成熟，从而为组织带来更大的弹性和竞争优势。

为了抓住这些机会，财务团队必须解决数据和分析网络的碎片化状态。虽然数据和分析已经成长为一个首席财务官优先级在过去5年里，这方面的支出占财政预算的很大一部分，其中大部分投资是以零敲碎打的方式进行的，财政部门采用了互不兼容的个别工具和系统。这使得分析能力处于孤立状态，更难创建全面的分析来为有效的决策提供信息。

为了确保分析工具和治理的建设性融合，您需要进行扩展分析功能预测产品和实践的变化，为平台的融合做好计划，并促进整个组织内数据和分析社区之间的协作。

给金融领袖的建议

如果你负责数据和分析策略:

• 采取行动，积极监测、试验或利用关键数据和分析趋势，以应对危机、创新和重建。
• 教育、构思并参与其他业务领导者，了解如何利用更快的动态数据故事、自动化数据准备和协同数据治理来转换、优化和扩展以分析为中心的流程和业务模型。
• 在数据和分析的各个方面利用云和人工智能增强，作为所有数据和分析趋势的关键推动者和规模加速器。