Big data er et varmt emne med god grund. Dataindsamling og -analyse forventes at blive en af de største kollektive tech-investeringer i denne tid, med en forventet markedsværdi på 103 milliarder dollars i 2023. Information er meget værd for virksomheder, uanset om det er i stor skala, f.eks. for at genkende mønstre og tendenser og lære algoritmer, eller i mikroskala for at identificere f.eks. afvigelser og fejl eller automatisere gentagne detaljerede opgaver. Oplysningerne hjælper dem med at skræddersy deres tjenester og drift, så de får bedre kundeoplevelser og bedre konkurrenceevne.
Men et problem med data er tilstedeværelsen af data af dårlig kvalitet. Det er naturligvis ikke alle oplysninger, der er nyttige for dig, men hvis de data, du stoler på, er forkerte - eller struktureret på en måde, der ikke er mulig for maskiner at behandle - kan de være direkte skadelige. Datarensning er en proces, der bruges af organisationer til at udrydde alle forældede, unøjagtige, inkonsekvente eller unødvendige data. Dens betydning for økonomiteams kan ikke undervurderes. Forkert håndtering og forkerte kildedata i økonomi- og regnskabsprocesser kan have betydelige konsekvenser for din virksomhed.
Læs videre for at få mere at vide om datarensning, hvordan det fungerer, bedste praksis og meget mere.
Problemet med data af dårlig kvalitet
Det viser sig, at det er ustrukturerede data, der skaber de fleste problemer. Denne type oplysninger kommer i "rå" form, f.eks. billedfiler som PDF-filer, lyd, e-mails, sensormålinger fra IoT-enheder og forskellige andre kilder.
Ustrukturerede data er meget vanskeligere at arbejde med uden menneskelig håndtering, hvilket betyder, at automatiseringsløsninger ofte kan have svært ved at arbejde med dem. Og husk - det er menneskeligt at begå fejl, hvilket blot øger risikoen, når folk skal fortolke og indtaste ustrukturerede oplysninger i forskellige systemer. Inden for regnskab kan omkostningerne være betydelige. Vi fandt som et eksempel, at 30 % af omkostningerne til kreditorbogholderi gik tabt på grund af fejl.
Og på trods af de direkte omkostninger kan de indirekte omkostninger også være enorme - upræcise oplysninger er temmelig ubrugelige at basere beslutninger på. Hele 95 % af virksomhederne rapporterer ifølge Forbes, at håndtering af ustrukturerede data er et problem. Og i betragtning af at langt størstedelen af de data, som virksomhederne bruger, er ustrukturerede, kan vi nemt se, at der opstår et problem.
Hvorfor du bør overveje datakvalitet
Processen med datarensning for at forbedre kvaliteten er en praksis, hvor dine data konverteres til en form, der er maskinlæsbar og nyttig for din virksomhed. På den måde kan du strømline interne operationer korrekt, automatisere og generere nyttige analyser og brugbare indsigter ud fra dem. Sunde data har en række fordele:
- Opbygning af tillid: At modtage forkerte oplysninger i en e-mail med en vedhæftet faktura er næppe en positiv oplevelse for nogen, uanset om det er økonomi- eller supportteamet eller kunden. At gøre alt rigtigt med nøjagtige oplysninger betyder tillid blandt de mennesker, du arbejder sammen med.
- Kundekommunikation: Har du nogensinde sendt e-mails til dine kunder for at takke dem for nylige køb eller gentagne forretninger? Dataene i disse e-mails skal være korrekte, så køberne føler sig trygge ved at gøre forretninger med dig.
- Forbedret fokus: I stedet for at bruge tid på at rette fejl i dataindtastningen eller fjerne dobbeltdata kan medarbejderne fokusere på vigtigere aspekter af virksomhedens drift. Rene data fører i sidste ende til større effektivitet og større indtægter.
Resultatet af disse bestræbelser er i sidste ende en konkurrencefordel i forhold til andre virksomheder, da det kan hjælpe dig med at forbedre processer, gøre dem mere effektive med bedre automatisering og være mere præcis med en reduceret risiko for fejl, der kan skade både tilliden til dit brand og din bundlinje.
Tips og bedste praksis for datarensning i finans og regnskab
Uanset om du arbejder i økonomi, IT eller en anden afdeling, bør det være en prioritet for dig at forbedre datakvaliteten. Hvis du har læst vores Automatisering for CFO'er vil du vide, at CFO'er konstant bør holde deres registre rene og pæne for at opretholde positive forretningsforbindelser. Til det formål er der nogle måder at komme i gang på:
- Optimering af den måde, du arbejder med data på: Undgå, at der opstår fejl ved at standardisere dataindtastningsprocesser og bruge værktøjer til automatisk at søge efter uoverensstemmelser, f.eks. afvigende fakturaer.
- At have foruddefinerede strukturer: Hav f.eks. en ensartet struktur for alt fra navnekonventioner til formater som f.eks. meddelelsesstandarderne i Peppol, der skal bruges i hele virksomheden. Jo tidligere du får det på plads, jo nemmere bliver det i fremtiden.
- Fjernelse af duplikerede data: Duplikerede oplysninger kan ødelægge dine analyser og få dig til at spilde tid, når du arbejder med dem. Duplikater i din masterdata kan have uventede, men betydelige, konsekvenser. Skrub regelmæssigt dine data igennem for dubletter, så du sparer tid på vedligeholdelse af data, eller brug værktøjer, der automatisk holder dine registre ryddelige.
- At vide, hvad man skal beholde, og hvad man skal skille sig af med: Hvad sker der, når der mangler datapunkter, eller hvis der er uønskede outliers i de indsamlede oplysninger? Hav en plan for, hvordan du håndterer manglende poster og fjerner uønskede poster. I kreditorprocesser ønsker du for eksempel, at afvigelser håndteres så automatisk som muligt, og at du ikke spilder tid på datafejl, som din organisation ikke er ansvarlig for.
- Få alle involveret: Hvis du vil rydde op i dine data og holde dem på den måde, skal du tidligt kommunikere med dit team om dine intentioner og finde måder at standardisere arbejdsgangen på. At bygge rensning ind i virksomhedskulturen og indføre værktøjer, der fokuserer på datakvalitet, er en fremragende tilgang til at holde fordelene ved lige.
Brug automatisering i finanssektoren til din fordel
Arbejdet med data er tidskrævende og udsat for menneskelige fejl. Efterhånden som virksomheder går over til mere standardiserede processer og datarensningspraksis, er en af de bedste måder at sikre konsistens og fuldstændighed i dine data på at bruge digitale løsninger, standardiserede transaktionsformater som e-fakturaer og automatisering.
Få mere at vide om datastyringens rolle i finanssektoren og andre relaterede emner i vores nye e-bog "Automation for CFO'er".