Význam kvality dat ve financích a účetnictví

Velká data jsou z dobrého důvodu horkým tématem. Sběr a analýza dat se stanou jednou z největších kolektivních technologických investic této éry, s předpokládanou tržní hodnotou 103 miliard dolarů v roce 2023. Informace mají pro podniky velkou hodnotu, ať už se jedná o informace ve velkém měřítku, například pro rozpoznávání vzorců a trendů a učení algoritmů, nebo v malém měřítku, například pro identifikaci odchylek a chyb nebo automatizaci opakujících se detailních úkolů. Tyto informace jim pomáhají přizpůsobit své služby a provoz tak, aby zlepšily zákaznickou zkušenost a zvýšily konkurenceschopnost.

Jedním z problémů s daty je však přítomnost dat nízké kvality. Ne všechny informace budou pro vás samozřejmě užitečné, ale pokud jsou data, kterým důvěřujete, nesprávná – nebo strukturovaná způsobem, který stroje nemohou zpracovat – mohou být přímo škodlivá. Čištění dat je proces, který organizace používají k odstranění všech zastaralých, nepřesných, nekonzistentních nebo zbytečných dat. Jeho význam pro finanční týmy nelze podceňovat. Nesprávné zacházení a nesprávná zdrojová data ve finančních a účetních procesech mohou mít pro vaši společnost závažné důsledky.

Čtěte dál a dozvíte se více o čištění dat, jak funguje, osvědčených postupech a dalších informacích.

Ukázalo se, že největší problémy způsobují nestrukturované údaje. Tyto informace mají „surovou“ podobu, například obrazové soubory jako PDF, zvukové soubory, e-maily, údaje ze senzorů zařízení IoT a různé další zdroje.

S nestrukturovanými daty je mnohem obtížnější pracovat bez lidského zásahu, což znamená, že automatizační řešení s nimi často mají potíže. A nezapomeňte – chybovat je lidské, což jen zvyšuje riziko, když lidé musí interpretovat a zadávat nestrukturované informace do různých systémů. V účetnictví mohou být náklady značné. Zjistili jsme například, že 30 % nákladů na závazky bylo ztraceno kvůli chybám.

A navzdory přímým nákladům mohou být i nepřímé náklady obrovské – nepřesné informace jsou pro rozhodování spíše k ničemu. Podle magazínu Forbes až 95 % podniků uvádí, že správa nestrukturovaných dat je problém. A vzhledem k tomu, že drtivá většina dat používaných společnostmi je nestrukturovaná, je snadné si představit, že zde vzniká problém.

Proces čištění dat za účelem zlepšení kvality spočívá v převodu dat do formy, která je strojově čitelná a užitečná pro vaše podnikání. Tímto způsobem můžete správně zefektivnit interní operace, automatizovat je a generovat z nich užitečné analytické údaje a praktické poznatky. Zdravá data mají řadu výhod:

Výsledkem těchto snah je v konečném důsledku konkurenční výhoda oproti ostatním podnikům, protože vám pomůže zlepšit procesy, zefektivnit je díky lepší automatizaci a zvýšit jejich přesnost, čímž se sníží riziko chyb, které mohou poškodit důvěru ve vaši značku i vaše finanční výsledky.

Ať už pracujete ve financích, IT nebo v jakémkoli jiném oddělení, zlepšení kvality dat by pro vás mělo být prioritou. Pokud jste si přečetli náš článek Automatizace pro finanční ředitele , víte, že finanční ředitelé by měli neustále udržovat své záznamy čisté a přehledné, aby si udrželi pozitivní obchodní vztahy. K tomuto účelu můžete začít například následujícími způsoby:

Práce s daty je časově náročná a náchylná k lidským chybám. Vzhledem k tomu, že společnosti přecházejí na standardizovanější procesy a postupy čištění dat, jedním z nejlepších způsobů, jak zajistit konzistentnost a úplnost dat, je použití digitálních řešení, standardizovaných formátů transakcí, jako jsou elektronické faktury, a automatizace.

Více informací o roli správy dat ve finančnictví a dalších souvisejících tématech najdete v naší nové elektronické knize „Automatizace pro finanční ředitele“.