Grandes dados e finanças: análise de dados e departamentos financeiros

Grandes dados e finanças: mais do que um simples passo tecnológico a dar, os Grandes dados estão a revelar-se um desafio estratégico para os departamentos financeiros. Segunda parte da nossa característica sobre a digitalização de empresas em que a Infolegale ajuda a ver mais claramente na utilização de dados para fins financeiros (ler a primeira parte da característica).

Big data: onde se encontram as empresas francesas?

Big data é, sem dúvida, o termo que mais tem feito zumbido nos meios de comunicação nos últimos anos. Contudo, a realidade das empresas francesas é muito mais contrastada: um inquérito global da Capgemini Consulting, datado de Novembro de 2014, revela que enquanto 60% das empresas consultadas acreditavam que o processamento de dados em massa abalaria o seu mercado dentro de três anos, apenas 48% delas já se tinham deslocado para Grandes dados, parcialmente ou não, integrando uma abordagem operacional.

De facto, para as empresas que mergulharam no mergulho, a recolha de dados é ainda muitas vezes limitada aos canais tradicionais: espaço do cliente, facturação, ferramentas clássicas de CRM. De facto, estes canais de “velha geração” não permitem a recolha de dados estruturados e, sem ferramentas de processamento adequadas, a recolha de informação revela-se trabalhosa e pouco eficiente.

Dados volumosos e finanças: sempre mais dados

Além desta observação, aconselhamo-lo a colocar a si mesmo a questão do interesse de utilizar Dados volumosos quando se sentem questões de volume, variedade e velocidade dos dados (a regra dos 3 V). Mas antes de se lançar, deve ter em mente que a sustentabilidade da solução é essencial por razões de custos, especialmente porque a implementação técnica se revela incómoda.

Para os departamentos financeiros, duas questões parecem emergir:

  • A exploração de dados internos para analisar os comportamentos de pagamento dos seus clientes;
    >li> O enriquecimento da sua própria informação com dados externos. Esta opção requer a utilização de uma solução que permita a recolha e análise de fluxos de dados de diferentes fontes.

Você não ignora que a gestão do cliente a receber já experimentou, de alguma forma, a sua revolução durante vários anos. Internamente, a constante optimização do crédito do cliente e o controlo dos prazos de pagamento tornaram-se questões centrais. Consequentemente, conta cada vez mais com prestadores de serviços no domínio do seguro de crédito ou da pontuação (muitas vezes ambos ao mesmo tempo…) que já iniciaram a mudança para Grandes dados (5 soluções para gerir o risco do seu cliente).

Apenas limitado ao levantamento topográfico, o negócio evoluiu muito e tem-se baseado há alguns anos na recolha e análise de dados de vários canais (ler: Quais são os critérios para avaliar a relevância da sua pontuação?

E nos últimos anos, as empresas especializadas têm vindo a alargar ainda mais o espectro:

    Ao começar a olhar para novas fontes de dados disponíveis na web: Para complementar os dados já recolhidos (por exemplo, sobre as redes sociais),
  • Ao optimizar a recolha de informação sobre os comportamentos de pagamento dos seus clientes,
    li>li> Ao utilizar e analisar os dados internamente: ligações ao website, e-mails, chamadas telefónicas…

p> Como resultado, as pesquisas de campo, uma vez que a norma, quase se tornaram a excepção.

No entanto, a recolha de informações tão diversas revela-se difícil de analisar: como explorar de forma industrial dados voláteis, com uma frescura altamente variável e especialmente nem sempre verificável? A sua resposta deve ser metodológica e técnica: criando um sistema de informação integrado que responda quase em tempo real aos pedidos das empresas.

BIG DATA_ sempre mais dados

Dados grandes: a revolução da análise preditiva

Embora a análise para fins preditivos se tenha tornado a norma no sector do marketing, especialmente para antecipar ou melhor responder às exigências dos consumidores, a situação é mais contrastada no sector financeiro. Até agora, a análise preditiva tem sido utilizada principalmente para fins defensivos: antecipar falhas de clientes ou fornecedores, reduzindo o risco de não pagamento e as necessidades de fundo de maneio. A este respeito, a pontuação preditiva, tal como a Infolegale, é uma solução valiosa para analisar industrialmente a saúde financeira de todas as empresas da sua carteira de clientes (leia o nosso artigo sobre pontuação).

Nos próximos anos, este movimento tornar-se-á mais pronunciado ao integrar ainda mais dados, concentrando-se numa abordagem de optimização de receitas: embora o aumento da velocidade das decisões seja uma questão importante, podem surgir outros KPIs, tais como a obtenção de novas pistas que têm sido negligenciadas até agora.

Finalmente, recordemos que embora a análise preditiva vá sem dúvida melhorar muito a vida quotidiana do seu departamento (e facilitar a vida do seu gestor de crédito!), a automatização em substituição da tomada de decisões humanas está longe de ser uma realidade. Grandes dados nunca serão mais do que um instrumento de apoio à decisão: de uma perspectiva financeira, será sempre essencial ter dados legais verificáveis, aplicáveis e actualizados.

p>Para recordar

Os dados tornaram-se um instrumento indispensável de apoio à decisão para os departamentos financeiros. Inicialmente confinada à recolha de balanços, a profissão tem vindo a abrir-se a outros dados discriminatórios desde há vários anos. De uma perspectiva financeira, Big data está a desenvolver-se principalmente segundo duas linhas: permite-lhe optimizar a utilização dos dados disponíveis internamente e ir buscar outros dados com o objectivo de melhorar os seus conhecimentos do cliente.

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