Modul în care analiza datelor schimbă modul în care lucrează contabilii

Contabilitatea înseamnă mai mult decât doar echilibrarea registrelor sau depunerea declarațiilor fiscale. De-a lungul anilor, software-ul a ajutat la automatizarea multor procese manuale de contabilitate, permițând profesioniștilor să-și asume un rol mai analitic.

Cu toate acestea, lipsa de profesioniști calificați rămâne o provocare uriașă pentru ca contabilitatea să devină un rol mai analitic. Companiile au nevoie de contabili calificați în administrarea afacerilor, precum și în știința datelor. Gartner ^[1] spune că lipsa abilităților de date în domeniul financiar poate costa o afacere până la 1% din veniturile sale totale.

Dacă sunteți contabil sau auditor blocat cu foi de calcul și calcule back-end, este timpul să vă uitați mai adânc în cifre. Pentru a deveni un profesionist de contabilitate de ultimă generație, trebuie să învățați cum să utilizați analiza datelor pentru a descoperi informații despre afaceri și pentru a face recomandări, adică, să vă completați abilitățile financiare cu cunoștințele de analiză.

Sunteți gata să vă îmbunătățiți abilitățile? În acest articol, discutăm despre modul în care analiza datelor schimbă profesia contabilă și cum vă puteți adapta la această abilitate solicitantă din industrie.

Cum pot folosi contabilii analiza datelor

Lucrările de contabilitate de bază, cum ar fi colectarea și înregistrarea înregistrărilor tranzacțiilor comerciale, au fost deja parțial sau complet automatizate. Analytics îi ajută acum pe contabili să îndeplinească sarcini mai complexe, cum ar fi inspectarea înregistrărilor financiare pentru fraudă și analiza situațiilor financiare anuale. Iată câteva funcții de contabilitate pe care analiza datelor le transformă:

Instrumentele de analiză contabilă îmbunătățesc capacitatea auditorilor de a inspecta volume mari de date. Auditorii sunt acum capabili să analizeze înregistrările financiare complete în loc să ridice mostre mici de date. Acest lucru are ca rezultat identificarea mai ușoară a valorii aberante, marje mai mici de erori și recomandări mai corective.

Cu modele predictive puternice care analizează mediul de reglementare, starea de spirit a pieței și riscurile financiare dintr-o regiune, contabilii fiscali pot prognoza cu mai multă acuratețe mișcările pieței și pot face prescripții utile, rezultând recomandări de investiții profitabile și economisind impozite.

Îmbunătățind estimarea costurilor, analiza datelor contabile face bugetele mai precise și mai relevante. Prin analiza datelor în timp real, de asemenea, face posibil ca profesioniștii în contabilitate să revizuiască bugetele mai frecvent.

Prin creșterea ritmului de procesare a datelor, analiza le permite contabililor să analizeze datele la cerere pentru a pregăti situații financiare, care rezumă tranzacțiile comerciale în rapoarte de profit și pierdere și alte asemenea rapoarte. În general, aceste declarații sunt întocmite o dată la trei, șase sau 12 luni, dar până atunci își pierd relevanța pentru mulți factori interesați (unități de afaceri, investitori etc.).

Analiza datelor îi ajută pe contabili să prezică mai bine riscurile viitoare, cum ar fi falimentul, frauda și denaturările în rapoartele financiare. Firmele de contabilitate pot folosi analiza predictivă pentru a analiza zonele de risc, pentru a evalua mai bine posibilitatea unor riscuri specifice și pentru a lua măsuri preventive de remediere.

Analiză de bază vs. analiză avansată în contabilitate

Înainte de creșterea analizei datelor, contabilitatea financiară era limitată la interpretarea descriptivă a situațiilor financiare, inclusiv rezumatele tranzacțiilor comerciale zilnice. Unii practicieni, dacă ar fi deloc, ar merge mai adânc pentru a explora „de ce” datelor – spun de ce veniturile au fost scăzute în acest an. Dar a fost un proces extrem de manual, iar succesul depindea de relațiile interne și de capacitatea cuiva de a extrage informații din alte departamente.

Analiza datelor a făcut din analiza în profunzime norma în contabilitate.

Instrumentele de analiză în sistem self-service facilitează căutarea datelor și a modelelor de urmărire fără cunoștințe complexe de programare.

În domeniul analizei, există o schimbare clară a responsabilităților contabililor de la sarcini administrative la raționament. Ei trec de la stivuirea și stocarea datelor la utilizarea acestora pentru a filtra informații relevante (analitice descriptive și de diagnosticare) și interpretarea rezultatelor pentru a atinge obiective de afaceri mai mari (analitice predictive și prescriptive).

Utilizați instrumente de analiză pentru a vă procesa datele contabile

În sine, datele sunt de puțin folos. Pentru a analiza și a înțelege volumele mari de date, utilizați software-ul de analiză a datelor. Instrumentele de analiză a datelor ajută la organizarea unor seturi mari de date, la identificarea relațiilor dintre punctele complexe de date și la generarea de rapoarte pentru a permite analiza tendințelor. Acestea vă permit să identificați modele și valori aberante, necesită abilități de codare reduse sau deloc și oferă chiar interfețe ușor de utilizat, de tip drag-and-drop.

Surse

1. Umple golurile de competențe ale finanțelor, Gartner