Mostrar datos a las partes interesadas en tablas interminables con montones de números es un error. No encontrará muchos profesionales de las finanzas que aún no hayan comprendido este punto. Del mismo modo, la mayoría de los profesionales de las finanzas sabemos que debemos desarrollar conocimientos a través de la analítica para conseguir un sitio en la mesa. Pero esto no está exento de dificultades…
Rara vez podemos tomar los datos directamente del ERP o del sistema contable e introducirlos en la herramienta de visualización. Por lo tanto, a menudo debemos extraer los datos a Excel u otra herramienta para organizarlos ordenadamente y analizarlos para comprender qué ideas podemos extraer de ellos.
Estas intervenciones manuales plantean varios retos, como:
- Aumentar el riesgo de cometer errores.
- Dificultan el seguimiento de los datos hasta la fuente.
- Hace difícil mantener un diálogo cualificado sobre lo ocurrido y por qué ocurrió.
- Ralentizar el proceso de obtención de datos, que hace que los directivos esperen demasiado para conocer sus cifras.
Este artículo examina cómo afrontar cada uno de estos retos. También señalaremos un estado futuro deseado al utilizar los datos creados en el ERP u otros sistemas operativos.
Necesita una GESTIÓN adecuada de los datos y los modelos
Lo ideal es que todos los datos sean correctos y utilizables desde la fuente, pero incluso en ese caso, rara vez están listos para mostrarse inmediatamente. Por eso debemos procesarlo a través de otras herramientas. Lo hacemos para desarrollar perspectivas a través de la analítica y visualizarlas de forma atractiva y digerible. Sin embargo, no está exenta de desafíos. Veamos cómo puede abordar al menos cuatro de ellos.
Aumentar el riesgo de cometer errores
El reto en la mayoría de los casos es que los datos se extraen de forma libre a Excel, lo que permite al usuario realizar cualquier modificación que desee. Con cada modificación adicional, aumenta el riesgo. Por lo tanto, se puede construir un modelo de datos para evitarlo y garantizar que los datos se procesen siempre de forma similar. No obstante, el modelo debe documentarse y acordarse con las partes interesadas, y debe indicarse claramente si se necesita un verdadero análisis ad hoc. De este modo, puede garantizar la alineación con las partes interesadas sobre el riesgo de errores.
La dificultad de rastrear los datos hasta la fuente
Para cada una de las cifras que muestre a sus interlocutores, debe ser capaz de indicar cuál es la fuente. Además, debe poder demostrar qué tratamiento se le ha hecho para llegar a su forma actual. Si, por ejemplo, está consultando cifras de inventario, debería poder ir al almacén y señalar el artículo físico. Una forma de asegurarse de que puede hacerlo es crear un sencillo diagrama de flujo o proceso que muestre el data flow desde las fuentes hasta los usos.
Las complicaciones de dialogar sobre las cifras
Debe ser transparente para todas las partes interesadas de dónde proceden las cifras y cómo se han procesado. La forma más sencilla de hacerlo es disponer de una pista de auditoría desde las cifras agregadas hasta la fuente. No puede hacerlo si todo lo que tiene son datos planos en Excel (o incluso en PDF). En este caso, cada hoja debe contener un enlace que lleve al usuario a los datos de origen. Esto facilita el diálogo con las partes interesadas a la hora de averiguar qué ha ocurrido y por qué.
La lentitud del proceso de obtención de datos
Las partes interesadas quieren que sus cifras sean relevantes para la toma de decisiones lo antes posible. Sin embargo, cada paso que de para preparar los datos ralentizará el proceso. La mejor forma de evitarlo es crear interfaces automáticas entre sistemas. Si todo lo que tiene es Excel, esto es claramente un reto, aunque no imposible, si crea macros que puedan replicar sus pasos manuales.
Independientemente de cómo decida resolver estos retos, es crucial que utilice un modelo de datos adecuado y se adhiera a una gobernanza estricta en torno a su uso. Esto puede limitar la flexibilidad de uso de los datos. Sin embargo, si distingue claramente entre análisis estándar y análisis ad hoc, podrá al menos establecer las expectativas correctas con sus interlocutores.
¿Es Excel la herramienta adecuada para usted?
Para disfrutar realmente de las ventajas de un análisis y una visualización de datos adecuados, debe volver a evaluar si está utilizando las herramientas adecuadas. Como puede ver más arriba, el uso de funciones estándar en Excel conlleva, en la mayoría de los casos, muchos retos.
Con Power Pivot y Power Query, puede realizar muchos tipos de análisis para conectar y visualizar mejor los datos de otras fuentes. Sin embargo, en los sistemas de BI es más sofisticada la capacidad de cortar, trocear y hacer doble clic en las cifras para comprender mejor los detalles.
Con Power BI o herramientas similares, puede visualizar mejor las cifras y conectar las mismas herramientas directamente a la fuente.
Quizá sea un buen momento para plantearse qué herramienta o herramientas podrían mejorar sus capacidades de visualización y análisis de datos. Del mismo modo, es probable que estas herramientas le ayuden a afrontar los retos señalados en este artículo. Explore lo que es posible y escape de sus peligros actuales de intentar hacer demasiados cálculos en Excel e intervenciones manuales. Encuentre herramientas que le permitan centrarse en las cosas importantes, como debatir sobre cómo mejorar el rendimiento de la empresa.
¿A qué espera?
En Konsolidator®, los clientes tienen acceso a Konsolidator Konnect. Aquí, pueden conectar sus números directamente a sus sistemas Excel o BI. Esto les permite utilizar los distintos sistemas para lo que son buenos: elaborar documentación y documentos de trabajo en Excel y presentar y analizar en un sistema de BI. Además pueden rastrear fácilmente sus cifras hasta la fuente original.
Autor:
Martin Birch, Director de Éxito de Clientes de Konsolidator
