Veri Analizi, Muhasebecilerin Çalışma Şeklini Nasıl Değiştiriyor?

Muhasebe, defterleri dengelemekten veya vergi beyannamelerini doldurmaktan daha fazlasıdır. Yıllar geçtikçe yazılım, birçok manuel muhasebe sürecini otomatikleştirmeye yardımcı oldu ve profesyonellerin daha analitik bir rol üstlenmesine izin verdi.

Bununla birlikte, yetenekli profesyonellerin eksikliği, muhasebenin daha analitik bir rol haline gelmesi için büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Şirketler, veri biliminin yanı sıra işletme yönetimi konusunda da yetenekli muhasebecilere ihtiyaç duyar. Gartner ^[1] , finans alanındaki veri becerilerinin eksikliğinin bir işletmeye toplam gelirinin %1'ine mal olabileceğini söylüyor.

Arka uç hesap tablolarına ve hesaplamalara takılmış bir muhasebeci veya denetçiyseniz, sayılarınıza daha derinlemesine bakmanın zamanı geldi. Yeni nesil bir muhasebe uzmanı olmak için, iş içgörülerini keşfetmek ve önerilerde bulunmak için veri analitiğini nasıl kullanacağınızı öğrenmelisiniz, yani finansal becerilerinizi analitik bilgisiyle tamamlamalısınız.

Becerilerinizi geliştirmeye hazır mısınız? Bu makalede, veri analitiğinin muhasebe mesleğini nasıl değiştirdiğini ve bu zorlu endüstri becerisine nasıl uyum sağlayabileceğinizi tartışıyoruz.

Muhasebeciler veri analitiğini nasıl kullanabilir?

Ticari işlemlerin kayıtlarının toplanması ve kaydedilmesi gibi giriş seviyesi muhasebe işleri zaten kısmen veya tamamen otomatikleştirilmiştir. Analytics artık muhasebecilerin mali kayıtları dolandırıcılık açısından inceleme ve yıllık mali tabloları analiz etme gibi daha karmaşık görevleri gerçekleştirmelerine yardımcı oluyor. Veri analitiğinin dönüştürdüğü bazı muhasebe işlevleri şunlardır:

Muhasebe analitiği araçları, denetçilerin büyük hacimli verileri inceleme yeteneğini geliştiriyor. Denetçiler artık küçük veri örneklerini toplamak yerine tam mali kayıtları analiz edebiliyor. Bu, aykırı değerlerin daha kolay tanımlanmasına, daha az hata payına ve daha fazla düzeltici tavsiyeye neden olur.

Bir bölgedeki düzenleyici ortamı, piyasa havasını ve finansal riskleri analiz eden güçlü tahmine dayalı modeller sayesinde, vergi muhasebecileri piyasa hareketlerini daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve faydalı önerilerde bulunarak vergi tasarrufu ve karlı yatırım önerileriyle sonuçlanabilir.

Muhasebe veri analitiği, maliyet tahminini geliştirerek bütçeleri daha doğru ve alakalı hale getiriyor. Gerçek zamanlı veri analizi sayesinde, muhasebe uzmanlarının bütçeleri daha sık revize etmesini de mümkün kılıyor.

Analitik, veri işleme hızını artırarak, muhasebecilerin, ticari işlemleri kâr ve zarara ve bu tür diğer raporlara özetleyen mali tablolar hazırlamak için talep üzerine verileri sıkıştırmasına olanak tanır. Genel olarak, bu beyanlar her üç, altı veya 12 ayda bir hazırlanır, ancak o zamana kadar birçok paydaş (iş birimleri, yatırımcılar vb.) için alaka düzeyini kaybederler.

Veri analitiği, muhasebecilerin iflas, dolandırıcılık ve finansal raporlardaki yanlış beyanlar gibi gelecekteki riskleri daha iyi tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Muhasebe firmaları, risk alanlarını analiz etmek, belirli risklerin olasılığını daha iyi ölçmek ve önleyici iyileştirme adımları atmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir.

Muhasebede temel analitik ve gelişmiş analitik

Veri analitiğinin gelişmesinden önce, finansal muhasebe, günlük ticari işlemlerin özetleri de dahil olmak üzere finansal tabloların açıklayıcı yorumuyla sınırlıydı. Bazı uygulayıcılar, eğer öyleyse, verilerin "nedenlerini" keşfetmek için daha derine inerler - bu yıl gelirin neden düşük olduğunu söylerler. Ancak bu oldukça manuel bir süreçti ve başarı, iç ilişkilere ve kişinin diğer departmanlardan bilgi alma yeteneğine bağlıydı.

Veri analitiği, derinlemesine analizi muhasebede norm haline getirdi.

Self-servis analitik araçları, karmaşık programlama bilgisi olmadan verileri araştırmayı ve kalıpları izlemeyi kolaylaştırır.

Analitik alanında, muhasebecilerin sorumluluklarında idari görevlerden muhakemeye açık bir geçiş var. Verileri yığınlamaktan ve depolamaktan, ilgili içgörüleri filtrelemek için kullanmaya (açıklayıcı ve tanısal analitik) ve daha büyük iş hedeflerine ulaşmak için sonuçları yorumlamaya (tahmin edici ve kuralcı analitik) geçerler.

Muhasebe verilerinizi işlemek için analitik araçlarını kullanın

Kendi başına, veriler çok az kullanışlıdır. Büyük veri hacimlerini gözden geçirmek ve anlamlandırmak için veri analizi yazılımını kullanın. Veri analitiği araçları, büyük veri kümelerini düzenlemeye, karmaşık veri noktaları arasındaki ilişkileri belirlemeye ve trend analizini etkinleştirmek için raporlar oluşturmaya yardımcı olur. Kalıpları ve aykırı değerleri tespit etmenize, düşük veya sıfır kodlama becerileri gerektirmenize ve hatta kullanıcı dostu sürükle ve bırak arayüzleri sunmanıza olanak tanırlar.

Kaynaklar

1. Finansın beceri boşluklarını doldurun, Gartner