Data-driven finance: van losse inzichten naar een stevig fundament

Data governance: zonder betrouwbare data geen sterke finance

Geen goede data beschikbaar? Dan is er ook geen goede data-analyse mogelijk. En dus ook geen goede besluitvorming die je organisatie vooruit helpt. Effectieve besluitvorming is namelijk sterk afhankelijk van de kwaliteit van de data. Zoals de computerwetenschap het goed samenvat: ‘Garbage in, garbage out.’ Oftewel, de output van de data-analyse is afhankelijk van de data die je invoert. En die moet dus goed zijn en kloppen.

Single source of truth

Dat vraagt om een waterdichte data governance-structuur, waarbij er één ‘single source of truth’ is, die de data verzameld en voorkomt dat de data gemanipuleerd wordt. Je zult daarover duidelijke afspraken moeten maken over de toegankelijkheid tot de data en compliance. Daardoor werk je niet alleen efficiënter, maar zorg je ook dat je aan de wetgeving voldoet. Een goede data governance-structuur zorgt ook voor:

• Juistheid: Je data is accuraat, actueel en transparant
• Volledigheid: Geen ontbrekende gegevens en halve rapportages
• Tijdigheid: De juiste data op het juiste moment beschikbaar om de juiste keuzes te maken.

Het zorgt er bovenal voor dat finance- en datateams de juiste, strategische analyses kunnen draaien en een correcte interpretatie van de gegevens en cijfers kunnen geven.

Data governance verlaagt risico's

Omgekeerd geldt ook: als je beslissingen baseert op foutieve of onvolledige data, loop je het risico op verkeerde investeringen, gemiste kansen of zelfs compliance-problemen. Juist daarom verdient data governance minstens zoveel aandacht als dashboards of visualisaties.

Structurele verbeteringen doorvoeren: data-gedreven werken

Nu het einde van het jaar voor de deur staan, dient het ideale moment zich aan om je processen onder de loep te nemen en kritische verbeteringen door te voeren. Met deze concrete stappen, breng jij je organisatie in kwartaal 3 en 4 in de volgende versnelling:

1. Breng je huidige reporting- en forecasting-processen in kaart

Door te kijken naar wat goed gaat en waar het beter kan, zet je een grote stap in de juiste richting. Zodra je zicht hebt op welke processen niet efficiënt verlopen, of bijvoorbeeld veel menselijke handelingen vereisen, kun je verbeteringen doorvoeren.

2. Identificeer welke knelpunten er zijn in data analytics en datakwaliteit

Hoe sla je data op? Waar wordt de data opgeslagen? Sla je die centraal op of in meerdere silo’s of clusters? Is de data ook volledig of ontbreken er gegevens? En zo ja, welke gegevens ontbreken er? Hoe veel handmatige stappen komen er in dit proces aan te pas?

Al deze vragen geven je inzicht in de mogelijke knelpunten als het gaat om het analyseren en verwerken van de data, en de kwaliteit ervan.

3. Start een pilot met advanced analytics-tools

Begin klein, maar maak het wel meteen concreet voor jezelf. Kies één rapportage die belangrijk is, waar je direct verbeteringen kunt realiseren en die meteen inzichten geven. Denk aan: omzet, cashflow, klantgedrag, etc. Denk ook aan de manier waarop je data kunt verzamelen, analyseren en de handelingen die je hierin kunt verbeteren.

Stel bijvoorbeeld een ‘single source of truth’ aan in dit proces om ervoor te zorgen dat de gegevens kloppen. Daarnaast kun je nadenken over de tools die je wilt testen, bijvoorbeeld Power BI, Tableau of zelfs machine learning-modellen.

4. Verbeter je data governance-structuur

Alles valt of staat met het maken van goede afspraken. Maak daarom duidelijke afspraken over wie er verantwoordelijk is voor welke data. Denk ook na over de volgende zaken:

• Datakwaliteit: Welke data mag gebruikt worden, en welke niet?
• Verantwoordelijkheid: De single source of truth, ofwel wie is er verantwoordelijk voor het bijhouden en controleren van de data?
• Toegangsbeheer: Wie mag wat zien en bewerken in de data?

5. Integreer je nieuwe werkwijze in Q3 en Q4

Herhaling is de sleutel. De verbeteringen zijn vaak pas blijvend als ze ingebed zijn in je planning, je werkwijzen en je systemen. Stel daarom ook richting Q3 en Q4 duidelijke doelstellingen (bijvoorbeeld: ‘Maandrapportages volledig automatiseren in Q3’) en monitor de voortgang.

Koppel het verbetertraject ook aan kwartaaldoelstellingen of kwartaalplannen. Zo blijft het onderwerp op de agenda staan en vergroot je de betrokkenheid van je organisatie.

Hoe Team EIFFEL helpt in finance en data

We snappen hoe finance werkt én hoe data waarde toevoegt. We combineren dit met technologische expertise om finance-professionals te helpen de data te analyseren, verwerken en besluiten te maken op basis van wat de trends en ontwikkelingen laten zien.

Dat doen we door forecasting-modellen op te zetten, en finance reporting en dashboards te verbeteren. Daarbij kijken we ook vooruit. Zo adviseren we bijvoorbeeld ook bij het implementeren en uitrollen van een schaalbare data governance-structuur.

Kortom: onze bedrijfskundige experts en specialisten helpen jouw team door hun expertise toe te passen en zorgen dat jouw organisatie klaar is voor de toekomst.

Ben jij klaar om in jouw sector vooruit te lopen?

Neem contact op met Jan-Hein van Daelen (Jan-Hein.vandaelen@teameiffel.nl) of Maarten Dom (maarten.dom@eiffel.nl) voor een vrijblijvend adviesgesprek met één van onze experts. Samen kijken we graag naar jouw situatie en bepalen we waar voor jou de kansen liggen.