Big data er et hett tema med god grunn. Datainnsamling og -analyse kommer til å bli en av vår tids største kollektive teknologiinvesteringer, med en anslått markedsverdi på 103 milliarder dollar i 2023. Informasjon er verdt mye for bedrifter, enten det er i stor skala, for eksempel for å gjenkjenne mønstre og trender og lære algoritmer, eller i mikroskala for å identifisere for eksempel avvik og feil eller automatisere repetitive detaljoppgaver. Informasjonen hjelper dem med å skreddersy tjenester og drift slik at de får bedre kundeopplevelser og blir mer konkurransedyktige.
Et problem med data er imidlertid at de kan være av dårlig kvalitet. Det er selvsagt ikke all informasjon som er nyttig for deg, men hvis dataene du stoler på, er feilaktige eller strukturert på en måte som maskiner ikke kan behandle, kan de være direkte skadelige. Datarensing er en prosess som brukes av organisasjoner for å luke ut alle utdaterte, unøyaktige, inkonsekvente eller unødvendige data. Betydningen av dette for økonomiteamene kan ikke undervurderes. Feil håndtering og uriktige kildedata i økonomi- og regnskapsprosessene kan få store konsekvenser for virksomheten.
Les videre for å lære mer om datarensing, hvordan det fungerer, beste praksis og mer.
Problemet med data av dårlig kvalitet
Det viser seg at det er ustrukturerte data som skaper flest problemer. Denne typen informasjon kommer i en "rå" form, for eksempel bildefiler som PDF-filer, lyd, e-post, sensoravlesninger fra IoT-enheter og forskjellige andre kilder.
Ustrukturerte data er mye vanskeligere å arbeide med uten menneskelig håndtering, noe som betyr at automatiseringsløsninger ofte kan slite når de arbeider med dem. Og husk - det er menneskelig å gjøre feil, noe som bare øker risikoen når mennesker må tolke og legge inn ustrukturert informasjon i ulike systemer. I regnskap kan kostnadene være betydelige. Vi fant for eksempel at 30 % av kostnadene for leverandørgjeld gikk tapt på grunn av feil.
Og til tross for de direkte kostnadene kan de indirekte kostnadene også være enorme - unøyaktig informasjon er ganske ubrukelig å basere beslutningene dine på. Ifølge Forbes oppgir hele 95 % av bedriftene at håndtering av ustrukturerte data er et problem. Og med tanke på at de aller fleste dataene som brukes av selskaper er ustrukturerte, kan vi lett se at det oppstår et problem.
Hvorfor du bør vurdere datakvalitet
Prosessen med datarensing for forbedret kvalitet er praksisen med å konvertere dataene dine til en form som er maskinlesbar og nyttig for virksomheten din. På denne måten kan du effektivisere interne operasjoner, automatisere og generere nyttige analyser og handlingsrettet innsikt fra dem. Sunne data har en rekke fordeler:
- Bygge tillit: Å motta feil informasjon i en e-post med en vedlagt faktura er neppe en positiv opplevelse for noen, verken for økonomi- eller supportteamet eller for kunden. Å gjøre alt riktig og gi korrekt informasjon skaper tillit hos dem du samarbeider med.
- Kundekommunikasjon: Har du noen gang sendt ut e-poster til kundene dine for å takke dem for nylige kjøp eller gjentatte handler? Opplysningene i disse e-postene må være korrekte, slik at kundene føler seg trygge på å gjøre forretninger med deg.
- Forbedret fokus: I stedet for å bruke tid på å rette opp feil i dataregistreringen eller luke ut dupliserte data, kan de ansatte fokusere på viktigere aspekter ved driften av virksomheten. Rene data fører til slutt til mer effektivitet og større inntekter.
Resultatet av denne innsatsen er til syvende og sist et konkurransefortrinn i forhold til andre virksomheter, ettersom det kan hjelpe deg med å forbedre prosessene, gjøre dem mer effektive med bedre automatisering og mer nøyaktige med redusert risiko for feil som kan skade både tilliten til varemerket og bunnlinjen.
Tips og beste praksis for datarensing i økonomi og regnskap
Uansett om du jobber i økonomiavdelingen, IT-avdelingen eller en annen avdeling, bør du prioritere å forbedre datakvaliteten. Hvis du har lest vår Automatisering for økonomisjefer e-boken vår, vet du at økonomisjefer hele tiden bør holde regnskapet rent og ryddig for å opprettholde gode forretningsrelasjoner. For å komme i gang med dette kan du blant annet gjøre følgende:
- Optimalisere måten du arbeider med data på: Forhindre at feil dukker opp i utgangspunktet ved å standardisere dataregistreringsprosesser og bruke verktøy for automatisk å søke etter avvik, for eksempel avvikende fakturaer.
- Å ha forhåndsdefinerte strukturer: Ha for eksempel en konsistent struktur for alt fra navnekonvensjoner til formater, for eksempel meldingsstandardene i Peppol, som skal brukes i hele virksomheten. Jo tidligere du setter disse i stein, desto enklere blir det i fremtiden.
- Fjerne dupliserte data: Duplisert informasjon kan gjøre analysene dine uoversiktlige og føre til at du kaster bort tid når du arbeider med dem. Dubletter i masterdata kan få uventede, men betydelige konsekvenser. Gå regelmessig gjennom dataene dine for dupliserte oppføringer for å spare tid på datavedlikehold, eller ta i bruk verktøy som holder registrene dine ryddige automatisk.
- Å vite hva man skal beholde og hva man skal kvitte seg med: Hva skjer når det mangler datapunkter eller hvis det er uønskede ekstremverdier i den innsamlede informasjonen? Ha en plan for hvordan du håndterer manglende oppføringer og fjerner uønskede oppføringer. I leverandørreskontroprosesser vil du for eksempel at avvik skal håndteres så automatisk som mulig, slik at du ikke kaster bort tid på datafeil som organisasjonen ikke er ansvarlig for.
- Få alle involvert: Hvis du vil rydde opp i dataene dine og sørge for at det forblir slik, må du kommunisere med teamet ditt om intensjonene dine på et tidlig tidspunkt og finne måter å standardisere arbeidsflyten på. Å bygge rensing inn i bedriftskulturen og ta i bruk verktøy som fokuserer på datakvalitet, er en utmerket metode for å holde fordelene ved like.
Bruke automatisering i finans til din fordel
Arbeid med data er tidkrevende og utsatt for menneskelige feil. Etter hvert som selskaper går over til mer standardiserte prosesser og datarensingspraksis, er en av de beste måtene å sikre konsistens og fullstendighet i dataene dine å bruke digitale først-løsninger, standardiserte transaksjonsformater som e-fakturaer og automatisering.
Finn ut mer om datahåndteringens rolle i finans, samt andre relaterte emner i vår nye e-bok "Automatisering for økonomidirektører".
Relaterte artikler
Den siste markedsrapporten fra Billentis, "The global e-Invoicing and tax compliance report: Watch the tornado!", gir en omfattende analyse av den elektroniske ...
Å integrere elektroniske meldinger i forretningstransaksjoner - fra e-fakturaer til e-ordrer med mer - i den daglige driften har historisk sett vært utfordrende, komplekst og kostbart. Landskapet er imidlertid i ferd med å ...
Utviklingen mot et bredere spekter av standardiserte forretningsmeldinger innen innkjøp markerer et betydelig skifte i retning av effektivitet og digital integrasjon.