En esta serie de posts estamos analizando cómo las organizaciones pueden mejorar su rendimiento mediante la inversión en el personal que se encuentra dentro del departamento financiero. En el último post se ha cubierto la primera área de mejora acerca el conocimiento y entendimiento de la dinámica de los procesos modernos.
En este post analizaremos la segunda área: Mejorar las habilidades y técnicas analíticas.
Habilidades y Técnicas Análiticas
La Analítica de Negocios (Business Analytics) es un área de gran crecimiento dentro de la industria del software, provocado por el volumen de datos tanto internos como externos, que tienen disponible las empresas, y por las nuevas técnicas de análisis que ya se encuentran disponibles para dar sentido a todo esto.
En pocas palabras, Business Analytics se refiere a la capacidad de investigar el rendimiento del pasado mediante la utilización de una serie de métodos estadísticos que luego pueden ser utilizados como drivers (accionar) en la planificación empresarial. Esto no es nada nuevo, pero lo que ha cambiado es que los usuarios ya no necesitan ser estadísticos para encontrar la relación entre los parámetros de negocio, y tampoco se limitan únicamente al análisis de los números, como antes. Los avances recientes permiten que también sean analizados los comentarios de texto, tales como los que se realizan en Twitter, Facebook, LinkedIn, etc., y los formatos multimedia cada vez más frecuentes, como las que se encuentran en YouTube, Flickr, etc.
Todo esto presenta un desafío importante al equipo de finanzas, que están más familiarizados con los análisis financieros. Pero, como se mencionó en nuestro último post sobre el entendimiento de las dinámicas de los negocios, los resultados financieros son el producto de cómo opera del negocio y de cómo es visto por los clientes, por lo que la toma de decisiones está intrínsecamente vinculada con el análisis del negocio. Desafortunadamente toda esta área está llena de términos técnicos como “Big Data”, “Análisis Predictivo” y las promesas de los vendedores de software que, a menudo, son exageradas.
Mejorando las capacidades de análisis
El equipo financiero puede comenzar a mejorar sus capacidades de análisis de la siguiente manera:
Publicaciones y Artículos:
Infórmese sobre las últimas técnicas con libros como “Predictive Business Analytics” de Gary Cokins y Lawrence Maisel. Este libro avanzado aborda el surgimiento de los análisis predictivos de negocios, cómo pueden ayudar a redefinir la forma en que opera una organización y muchos de los conceptos erróneos que impiden la adopción de esta nueva capacidad de gestión. Está lleno de casos de estudio y ejemplos de cómo determinadas industrias han aplicado estas técnicas y herramientas.
Modelos de Correlación/Causa y Efecto:
El personal debe desarrollar modelos “causa y efecto” que muestren la vinculación entre los objetivos empresariales y los resultados de los departamentos/unidades. Se basa en el mapa de procesos de negocio que se ha mencionado en nuestro último post para aportar una serie de “drivers”.
Los “Drivers” son medidas que directamente impactan en el valor de otras medidas. Se encuentran al tomar una medida o indicador objetivo (por ejemplo, el objetivo de ingresos o algún otro "resultado" corporativo) y estableciendo qué impacta directamente en su valor. Para estos elementos, entonces establecemos lo que impacta en ellos, y así sucesivamente. Por ejemplo, los ingresos pueden ser accionados por el volumen, que a su vez puede ser accionado por número de pedidos, los cuales pueden ser accionados por número de llamadas de ventas. Las medidas al final de la cadena se conocen como “drivers” o “accionar”. Al introducir datos en el valor de estos drivers permite al modelo calcular la medida objetivo.
Además de evaluar manualmente las relaciones, también se puede determinar donde se pueden aplicar los métodos estadísticos entre las series de datos mediante la correlación. Con frecuencia incluyen métricas que pueden ser externas a la organización. Por ejemplo, existe una relación directa entre el clima y la demanda de energía. Un modelo estadístico sería capaz de definir cuál es la relación y el grado de "confianza" con el cuál esa relación es capaz de predecir resultados.
El beneficio de conocer estas relaciones es poder utilizarlas para predecir la demanda futura sobre la base de una serie de hipótesis del mundo exterior que no se puede controlar. También pueden ser utilizados para evaluar los presupuestos y forecasts, y para desafiar la forma en que la empresa opera en la actualidad.
Análisis de Tendencias
La mayoría de los resultados obtenidos por una organización mostrarán una tendencia de algún tipo. Esta tendencia puede estar creciendo, reduciendo, igual o siguiendo algún tipo de patrón estacional. Las tendencias proporcionan un estándar contra el cual el rendimiento futuro puede ser juzgado con respecto a su exactitud. Para ello, el equipo de finanzas tendrá acceso a los datos y herramientas estadísticas que permiten identificar las tendencias, ya que algunas de ellas pueden no ser obvias. Por ejemplo, las tendencias que tienen lugar durante varios años requieren una gran cantidad de datos, y no se ven en los informes, que únicamente muestran el año actual.
Dependiendo del método utilizado, las tendencias pueden ser utilizadas para extrapolar los valores futuros. Los métodos más comunes son:
- Extrapolación lineal que crea una línea recta a través de los datos y hacia el futuro. Supone que existe un incremento/descenso constante en el conjunto de datos.
- Extrapolación polinómica que utiliza una curva para ajustar los datos, que luego se utilizará para generar los valores futuros. Este método supone que la tendencia va a continuar.
Con la experiencia adquirida en el análisis de tendencias, el personal de finanzas será capaz de cuestionar las hipótesis en los presupuestos y forecast, basado en hechos probados.
En nuestro próximo post, analizaremos cómo mejorar las habilidades y capacidades de comunicación.
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