כיצד למנף ביג דאטה לשיפור תובנות פיננסיות וקבלת החלטות

ניתוח נתונים וביג דאטה

ביג דאטה מתייחס לקבוצות מידע גדולות ומורכבות שלא ניתן ליישם ביעילות או ביעילות שיטות מסורתיות לעיבוד. ביג דאטה הפך חשוב יותר ויותר בעשור האחרון ככל שיותר חברות החלו לאסוף כמויות עצומות של מידע מלקוחות, עובדים וספקים באמצעות פלטפורמות מדיה חברתית כמו פייסבוק או טוויטר; מערכות עסקאות כגון מסופי נקודות מכירה בחנויות מכולת; שיחות טלפון למוקד טלפוני המבוצעות על ידי לקוחות הזקוקים לסיוע בפתרון בעיות בחשבונותיהם; וכו.

ניתוח נתונים הוא תהליך של ניתוח נתונים כדי לקבל תובנות לגבי פעולות עסקיות, התנהגות לקוחות והיבטים אחרים של הארגון שלך. לפיכך, ניתוח נתונים יכול לעזור לרואי חשבון לקבל החלטות טובות יותר ולשפר את הביצועים.

ניתן ליישם ניתוח נתונים בחשבונאות במגוון תחומים:

1. דיווח כספי - ניתן להשתמש בניתוח נתונים לניתוח דוחות כספיים כגון דוחות רווחים, מאזנים ודוחות תזרים מזומנים. על ידי ניתוח הצהרות אלו, אנשי מקצוע בתחום החשבונאות יכולים לזהות מגמות ודפוסים שעשויים להצביע על תחומים לשיפור או הזדמנויות לצמיחה. לדוגמה, הם יכולים להשתמש בניתוח נתונים כדי לזהות אילו מוצרים או שירותים מניבים את ההכנסות הרבות ביותר, ואילו אינם מניבים ביצועים טובים. ניתן להשתמש במידע זה כדי להתאים אסטרטגיות תמחור או קמפיינים שיווקיים לשיפור הרווחיות.
   

2. זיהוי הונאה - ניתן להשתמש בניתוח נתונים כדי לזהות עסקאות הונאה לפני שהן מתרחשות. על ידי ניתוח דפוסים בעסקאות לאורך זמן, אנשי מקצוע חשבונאיים יכולים לזהות פעילויות חשודות ולנקוט פעולה כדי למנוע הונאה. לדוגמה, הם יכולים להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לזהות דפוסים חריגים של עסקאות או לסמן עסקאות שנמצאות מחוץ לטווח הרגיל של חשבון מסוים
   

3. .תכנון מס - ניתן להשתמש בניתוח נתונים כדי לעזור לחברות לתכנן את עונת המס. על ידי שימוש בטכניקות מודל חזוי המבוססות על שיעורי מס היסטוריים, אנשי מקצוע חשבונאיים יכולים לזהות תחומים שבהם החברה יכולה לחסוך במסים. הם יכולים גם להשוות את שיעורי המס של החברה שלהם לממוצעים בתעשייה או לאמות מידה של מתחרים כדי לזהות תחומים פוטנציאליים לשיפור. לדוגמה, הם יכולים להשתמש בניתוח נתונים כדי לזהות זיכוי מס או ניכויים שהחברה עשויה להיות זכאית להם או לנתח את ההשפעה של שינויים בחוקי המס על מצבה הפיננסי של החברה.

הדמיית נתונים, אינטגרציה ואוטומציה

ישנם סוגים רבים ושונים של כלים להדמיית נתונים, אך לכולם יש את אותה מטרה: לאפשר לך לראות דפוסים ומגמות בנתונים הפיננסיים שלך, כך שתוכל לקבל החלטות טובות יותר על סמך מה שקורה בעסק שלך. זה יכול להגיע בדרכים שונות, כולל תרשימים וגרפים, מפות, קווי זמן ואפילו אנימציות. כלים אלה מאפשרים למשתמשים לחקור את הנתונים שלהם במהירות מבלי לקרוא בדוחות ארוכים או טבלאות מלאות במספרים - הם פשוט צריכים להסתכל על הייצוג החזותי במקום זאת!

שילוב נתונים הוא תהליך של שילוב נתונים ממקורות מרובים למערכת אחת. כלים וטכניקות לשילוב נתונים יכולים לעזור לך לשלב נתונים ממקורות מרובים לפלטפורמה אחת למטרות ניתוח ודיווח; להפחית מאמץ ידני על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, כגון חילוץ נתונים מבסיסי נתונים שונים או יצירת טבלאות חדשות במערכת מסד הנתונים שלך; ולשפר תובנות פיננסיות וקבלת החלטות.

טכניקות ניתוח נתונים

ישנם סוגים רבים של טכניקות ניתוח נתונים. אחד הנפוצים ביותר הוא סטטיסטיקה תיאורית, המשמשת לסיכום קבוצת נתונים על ידי תיאור המאפיינים והמאפיינים שלה. לדוגמה, ייתכן שתרצה לדעת כמה לקוחות נכנסו לחנות שלך בחודש שעבר או מה היה סכום הרכישה הממוצע שלהם. נתונים סטטיסטיים תיאוריים יכולים לספק מידע זה עבורך בפורמט קל להבנה שיועיל לקבלת החלטות לגבי הדרך הטובה ביותר לשפר את המכירות בחודשים הבאים.

סוג אחר של ניתוח כולל שימוש במודלים של רגרסיה על מערכי נתונים היסטוריים; זה מאפשר לאנליסטים לחזות תוצאות עתידיות בהתבסס על מגמות ביצועים ודפוסים בעבר שנצפו בתוצאות של שנים קודמות. מודלים של רגרסיה שימושיים מכיוון שהם מאפשרים לחברות כמו שלך - שאין להן גישה למידע מפורט על כל עסקה בודדת שבוצעה על ידי כל לקוח בודד - עדיין לקבל תובנות חשובות לגבי דפוסי התנהגות לקוחות לאורך תקופות זמן הנעות בין ימים לשנים!

סיכום

ניתוח נתונים וביג דאטה הם שניים מהמושגים החשובים ביותר בחשבונאות כיום. חיוני שתבינו כיצד הם עובדים יחד, כמו גם את תפקידם בשיפור התובנות הפיננסיות וקבלת ההחלטות. ביג דאטה הוא כל אוסף של מידע כה גדול ומורכב עד שקשה לכלי ניהול מסדי נתונים מסורתיים (כגון גיליונות אלקטרוניים) או חבילות תוכנה סטטיסטיות (כגון SPSS) לעבד אותו ביעילות. ניתוח נתונים מתייחס לשימוש בשיטות סטטיסטיות לניתוח כמויות גדולות של נתונים על מנת לקבל החלטות עסקיות טובות יותר. היא מאפשרת לחברות לקבל תובנה לגבי פעילותן, הלקוחות, המתחרים שלהן וגורמים אחרים המשפיעים על הצלחתן או כישלונן.