La maggior parte dei dirigenti concorda sul fatto che il ricorso ai D&A è fondamentale per ottenere nuovi insight da mettere al servizio del business per studiare nuove strategie di sviluppo.

Tuttavia, in diverse aziende si osserva ancora una non completa convinzione nell’utilizzo massivo dei dati. Secondo la ricerca di KPMG ‘Agile or irrelevant: redefining resilience’, infatti, solo il 34% dei CEO ammette di aver seguito le azioni consigliate dagli insight forniti dai dati quando erano contrarie a quanto suggeriva loro l’intuito.

Oggi è sempre più importante colmare questo gap di fiducia, sfruttando il potenziale informativo offerto dalle nuove tecnologie, quali AI e machine learning.

In che modo la funzione Finanza può fare da ponte in questo processo?

Fidarsi dei dati: qualità, trasparenza e governance

L’opportunità che oggi la funzione Finance ha di contribuire attivamente a realizzare questo cambiamento passa dalla collaborazione con le imprese principalmente in tre aree.

Data strategy e governance

Migliori dati significa migliori insights. La finanza è chiamata a identificare e selezionare i dati più importanti per le performance aziendali, garantendo che siano di alta qualità, altamente accessibili e regolarmente rivisti e aggiornati.

Questo crea una solida base che consente una governance e un'ottimizzazione continue. Oltre ai dati proprietari, la funzione Finance può, inoltre, monitorare la qualità e la governance di altri dati che incidono sulle perfomance aziendali.

Business planning and analysis

Occorre riallineare le persone, i processi e le tecnologie per facilitare prospettive di lungo termine. La Finanza rappresenta una funzione unica all’interno delle imprese, perché connette la sezione strategica e operativa a quella dei risultati finanziari. Quindi, un primo passo deve consistere nel prendersi del tempo per allineare la strategia dei dati a quella dell’organizzazione.

Gli insights basati sui dati fanno della funzione Finance un vero business partner per sviluppare business plan integrati e previsioni basati sui key-drivers delle imprese, superando la visione tradizionale del Financial Planning Analysis.

Intelligent forecasting

La finanza deve acquisire e sviluppare soluzioni che offrano previsioni sempre più veloci e accurate, nonché modelli di scenario capaci di produrre insight per i business leader. Le previsioni basate sui dati hanno il potere di far cambiare focus ai CFO, offrendo l’opportunità di raggiungere miglioramenti esponenziali in termini di perfomance. 

L’Enterprise Data Management framework di KPMG

KPMG supporta i clienti nella gestione dei dati grazie al proprio framework Enterprise Data Management (EDM). Il framework EDM è stato studiato per aiutare le imprese a definire e implementare nuovi processi di raccolta e analisi dei dati con effetti positivi sul modello di business e sulla pianificazione finanziaria, limitando al minimo l’impatto sui consumatori.

Grazie al framework EDM, KPMG aiuta i propri clienti nel processo di digital transformation basandosi su modelli testati a livello globale e di provata efficacia.

La gestione dei dati ottimale è essenziale per un modello basato su una maggiore fiducia, velocità e insight utili, rendendo l’impresa sempre più data-driven. I dati raccolti e categorizzati in modo standard, controllati e accessibili, porteranno a un processo più efficiente ed efficace di decision-making e di sviluppo di strategie per il futuro.

KPMG EDM framework

La finanza come ‘business partner’

Con un robusto framework di dati fermamente consolidato, la funzione Finance ha l’opportunità di offrire approfondimenti data-driven e reporting accurati all’intera azienda. Si tratta di un punto di svolta per diventare un vero partner nella pianificazione del business.

Sfruttare questa opportunità richiederà molto più della semplice acquisizione di nuovi strumenti, dati esterni e assunzione di nuovi data scientist. La Finanza è chiamata a trasformare i propri processi, investendo su talenti e nuove tecnologie, tra cui la migrazione sui cloud, le analisi predittive, il lavoro digitale, il data visualization e l’hub accounting.