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Analítica financiera data centric

El enfoque ‘data centric’ surge como respuesta a la necesidad de las empresas de no solo acumular y analizar grandes volúmenes de datos, sino de integrarlos estratégicamente para generar valor real.

La analítica financiera data centric, pone los datos en el centro de todas las decisiones y estrategias en una empresa y busca transformar la analítica en insights para impulsar los objetivos del negocio.

Qué es data centric

Antes de hablar sobre qué es el análisis financiero y las implicaciones de este enfoque en los datos, debemos preguntarnos qué es data centric en el contexto del análisis e interpretación de estados financieros.

Ser data centric significa que una empresa guía su estrategia y operaciones alrededor de los datos, considerándolos como un activo útil y central.

En este enfoque, los datos no solo facilitan información para la toma de decisiones, sino que dirigen la forma en que la empresa actúa, promoviendo una cultura Data Driven y centrada en datos.

En este contexto, las empresas han evolucionado del análisis financiero tradicional hacia una estrategia más integrada y centrada en el valor de los datos, con una perspectiva más rica y profunda, para cumplir los objetivos de la organización.

Qué es analítica financiera data centric

Cuando hablamos de analítica financiera data centric, nos estamos refiriendo a un enfoque en los datos como eje de las estrategias empresariales. Para ello es fundamental que estos estén integrados en el análisis financiero.

Por su parte, la analítica financiera se basa en el estudio detallado de los datos financieros de una empresa, facilitando la toma de decisiones informadas. Ayuda a evaluar el rendimiento financiero de una empresa, abarcando aspectos y generalidades de dicho análisis como la rentabilidad y la solvencia.

En este proceso, analizar los indicadores financieros permite una mejor toma de decisiones.

Pero, ¿qué es un indicador financiero exactamente? Se trata de una herramienta que se utiliza en el análisis financiero y en la gestión del negocio, permitiendo evaluar aspectos cruciales como la liquidez, el rendimiento o el nivel de endeudamiento de una empresa.

En OpenWebinars contamos con una formación especializada para empresas de banca, fintech y seguros, dentro de cual encontrarás las herramientas necesarias no sólo para entender estos conceptos, sino para aplicarlos de manera efectiva en tu empresa.

Para entender el concepto de analítica financiera data centric, debemos tener en cuenta que se trata de una estrategia basada en datos, que permite a las empresas obtener insights más profundos y relevantes.

En definitiva, la analítica financiera data centric es la integración del análisis financiero tradicional con un enfoque centrado en datos. Este modelo en el que los datos, más que informar, son el eje central de todas las acciones y estrategias, permite una comprensión más aguda y completa del escenario financiero en la empresa.

Las organizaciones que utilizan los datos como elemento clave en la toma de decisiones son más eficientes y productivas. A continuación, conoceremos más ventajas y beneficios del análisis data centric.

Ventajas de un análisis financiero basado en datos

La analítica financiera data centric se basa en el análisis de datos e inteligencia de negocio para la elección acertada de estrategias empresariales y optimización de diversos aspectos de su operación.

En este sentido, facilita la visualización de los indicadores financieros y su interpretación, ya que la analítica de datos utiliza técnicas avanzadas como el big data. Esta última se basa en el almacenamiento masivo de información para su procesamiento y análisis.

Diferencias con enfoques tradicionales de análisis financiero

Al hablar de un enfoque data centric en el análisis financiero, es inevitable compararlo con los métodos tradicionales de análisis e interpretación de escenarios financieros.

Si los enfoques tradicionales se centran más en el análisis histórico de la información financiera, el enfoque data centric permite una visión más anticipada y estratégica, facilitando la adaptación rápida a las tendencias del mercado y potenciando la innovación.

El objetivo del análisis financiero en este contexto es, por tanto, no solo entender el estado actual de la empresa, sino también prever situaciones futuras y adaptar la estrategia empresarial para aprovechar las oportunidades del mercado.

Beneficios de adoptar este enfoque en la analítica financiera

Hemos hablado de las bondades del data centric y en qué consiste el análisis financiero basado en datos, un enfoque que optimiza operaciones y reinventa la forma en que utilizamos e interpretamos los datos en el entorno financiero.

Pero, ¿cómo se traduce esto en beneficios para las empresas? Estos son algunos de los más destacados:

• Permite personalizar servicios y productos, adaptando así la estrategia comercial a las tendencias de consumo previstas.
• Mejora la productividad, identificando y corrigiendo deficiencias en los procesos de producción.
• Fomenta la innovación, anticipándose a los cambios de mentalidad de los clientes y desarrollando nuevos productos.
• Reduce gastos y aumenta ingresos, gracias a una operación más eficiente y a una oferta más ajustada a las necesidades del mercado.
• Facilita el control del inventario, evitando excedentes y ajustando la producción según los hábitos de consumo de los clientes.

Así es como desde este concepto de análisis financiero basado en datos, las empresas no solo promueven la eficiencia y la productividad, sino que mejoran los indicadores financieros y su interpretación, permitiendo una gestión más estratégica y anticipada.

Cultura data centric para análisis financiero

Es una realidad que los datos son el motor que impulsa el crecimiento y la innovación. Pero, ¿qué es el análisis financiero de una empresa en una cultura data centric?

En esta cultura, la analítica financiera no solo implica la acumulación de datos, sino un procesamiento cuidadoso que permita extraer el máximo valor de ellos. Así, las estrategias data centric se centran en garantizar un acceso adecuado a los datos.

En el corazón de esta cultura se encuentra un modelo de análisis financiero, basado en técnicas avanzadas de customer analytics para la fidelización, retención y rentabilidad de los clientes. De este modo, una cultura corporativa basada en los datos supone una mejor comprensión del negocio, mejora en la toma de decisiones y mayores beneficios económicos.

En definitiva, la cultura data centric para análisis financiero promueve una mayor eficiencia y competitividad, permitiendo que las empresas avancen sin obstáculos hacia la transformación digital.

Cómo implementar este enfoque

La implementación de un enfoque data centric en el análisis financiero necesita una planificación cuidadosa y estratégica. Uno de los primeros pasos es la elaboración de un informe de análisis financiero que detalle la situación actual de la empresa y establezca las metas a alcanzar.

En las siguientes secciones, explicaremos más a fondo cómo implementar este enfoque, abordando aspectos cruciales como la selección de herramientas adecuadas y la definición de estrategias para garantizar la accesibilidad adecuada a los datos.

Papel del liderazgo en la creación de esta cultura

El liderazgo protagoniza un papel fundamental a la hora de crear y asegurar una cultura data centric. La analítica financiera se convierte en una herramienta poderosa en manos de líderes con visión de futuro que saben cómo dirigir a sus equipos hacia los objetivos, aprovechando al máximo el potencial de los datos.

Los líderes pueden fomentar una cultura data centric, promoviendo una mentalidad orientada a los datos y facilitando el acceso a herramientas y recursos que potencien la analítica financiera.

Principales desafíos y cómo solventarlos

La implementación de una cultura data centric es un paso necesario para las empresas en la era digital. Sin embargo, existen obstáculos que pueden dificultar la transición hacia una cultura basada en datos.

Estos son los desafíos más comunes y cómo superarlos.

• Resistencia al cambio: Uno de los desafíos más frecuentes es la resistencia al cambio por parte de los empleados, que pueden sentirse amenazados ante la idea de basar sus decisiones en datos en lugar de en su intuición o experiencia. Para superarlo, se deben comunicar los beneficios de una cultura data centric y ofrecer capacitación y apoyo. De este modo los empleados adquirirán la confianza necesaria para trabajar con datos.

• Falta de habilidades y conocimientos: Conviene identificar las necesidades de habilidades existentes y proporcionar capacitación y desarrollo adecuados. Esto puede implicar la contratación de profesionales de datos calificados y la colaboración con expertos externos.

• Falta de alineación organizativa: Es esencial asegurar que los objetivos y las iniciativas relacionadas con los datos estén alineados con la estrategia general de la organización, promoviendo la colaboración y la cooperación entre los diferentes departamentos.

• Calidad y gestión de datos deficientes: Es fundamental contar con sistemas adecuados para recopilar, almacenar y gestionar los datos de manera confiable y segura, implementando procesos y estándares que garanticen la calidad de los datos.

• Falta de apoyo y recursos: Contar con el apoyo de la alta dirección para asignar los recursos necesarios, tanto financieros como humanos, permitirá sobrepasar este obstáculo, así como demostrar el valor de una cultura de datos a través de casos de éxito y resultados evidentes.

Tecnologías y herramientas data centric

En el mundo de la analítica financiera data centric, contar con las herramientas adecuadas es un pilar fundamental para llevar a cabo un análisis de indicadores financieros efectivo.

Un ejemplo de estos recursos que facilitan la interpretación de datos puedes encontrarlo en nuestro curso de dashboards con Google Analytics. Estos dashboards o informes de datos, permiten mejorar el tráfico y las ventas de una web.

A continuación, presentamos algunas de las tecnologías y herramientas para análisis financiero más destacadas entre los profesionales dedicados al análisis financiero.

• Herramientas de Business Intelligence: Las herramientas de Business Intelligence, como Power BI y Tableau, permiten la creación de dashboards interactivos que facilitan la interpretación de grandes volúmenes de datos. Para profundizar en el uso de Power BI, visita nuestro curso de dashboards con Power BI y aprovecha al máximo esta herramienta.

• Plataformas de análisis de datos: Estas plataformas facilitan el análisis profundo de los datos, permitiendo una visualización intuitiva y la creación de informes personalizados que facilitan la toma de decisiones basada en datos. Podemos mencionar dos ejemplos: QlikView y Looker.

• Bases de datos: MySQL y SQL Server son sistemas de gestión de bases de datos que permiten almacenar, organizar y recuperar grandes cantidades de información de manera eficiente, siendo fundamentales en cualquier estrategia data centric.

• Herramientas de Big Data: Para el manejo de grandes volúmenes de datos, herramientas como Hadoop y Spark son clave. Estas sirven para almacenar y procesar datos a gran escala. Puedes descubrir más sobre estas tecnologías en el curso de Big Data de OpenWebinars.

• Plataformas Cloud: Las plataformas cloud, como AWS y Azure, ofrecen soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube, facilitando el acceso y la colaboración en proyectos de grandes dimensiones. Son de gran ayuda para las empresas que manejan enormes volúmenes de datos.

• Herramientas de minería de datos: Este otro tipo herramientas permiten descubrir patrones, tendencias y conocimientos ocultos en conjuntos de datos grandes y complejos. Dos buenos ejemplos que se utilizan hoy en día son R y Python.

• Herramientas de ETL: Las herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) facilitan la extracción, transformación y carga de datos, siendo cruciales para integrar datos de diversas fuentes. En definitiva, nos ayudan a integrar y preparar los datos en un entorno de análisis o almacenamiento de los mismos. Algunas de las que podemos usar son Talend o Apache NiFi.

• Plataformas de almacenamiento de datos: Las plataformas de almacenamiento de datos son sistemas o infraestructuras diseñadas para almacenar, gestionar y organizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y segura. Son esenciales en la gestión de datos a gran escala, ya que permiten a las organizaciones almacenar y acceder a información crítica de manera rápida y confiable. Dos de las más usadas son: BigQuery y Snowflake.

• Herramientas de visualización avanzada: Para una visualización de datos más avanzada, herramientas como D3.js y Highcharts permiten crear gráficos interactivos y personalizados que facilitan la interpretación de los datos. Además, permiten a los usuarios explorar y comunicar información de manera más interactiva y sofisticada.

• Herramientas de automatización de informes: Para la creación de informes, Excel y Sheets ofrecen soluciones de automatización que permiten generar informes detallados de manera rápida y eficiente, siendo básicas para el análisis financiero. Estas soluciones permiten a las organizaciones y a los profesionales crear, programar y enviar informes de manera eficiente.

Conclusiones

En definitiva, la analítica financiera data centric es una herramienta crucial en la era digital, pues permite a las empresas obtener una visión más clara y estratégica en el mundo financiero.

Por medio de este enfoque, que pone los datos en el centro de todas las decisiones y estrategias, las organizaciones alcanzan mayor eficiencia y competitividad.

Es previsible que la tendencia data centric continúe evolucionando, integrando tecnologías cada vez más avanzadas y ofreciendo insights aún más profundos.

Las empresas que se adelanten en adoptar esta cultura no solo estarán mejor preparadas para afrontar los desafíos actuales, sino que también estarán capacitadas para aprovechar las oportunidades en un panorama financiero en constante cambio.

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