I dati oggi sono la linfa vitale di ogni business: nel contesto aziendale moderno, molte persone all’interno di un’organizzazione si trovano a dover svolgere il ruolo di analista di dati. Via via che i processi di Financial Planning and Analysis (FP&A) diventano sempre più incentrati sui dati, per esempio, i CFO sono alla ricerca di modi per fornire ai vertici le informazioni di cui hanno bisogno per prendere decisioni migliori, in modo rapido ed efficiente.

Dirigenti finanziari e responsabili aziendali fanno infatti affidamento sui dati per sviluppare i budget, gestire le prestazioni dei loro dipartimenti e progettare le esigenze di finanziamento future. Le informazioni di cui hanno bisogno comprendono sia lo storico dei dati che la loro analisi nell’ottica di elaborare previsioni, obiettivi e metriche condivise, utili a delineare i futuri piani di azione. Le self-service analytics, grazie a un incremento delle tecnologie cognitive, sono in grado di fornire gran parte dei dati necessari a questi scopi, in maniera rapida e facilmente fruibile, senza che sia necessario l’intervento dei team di finance o IT.

Questo white paper, fornito da Board, spiega quali sono i vantaggi delle self-service analytics. Proseguendo nella lettura, scoprirete:

• cosa sono e come funzionano le analisi self-service
• come semplificare il budget, la pianificazione e i processi previsionali
• in che modo è possibile migliorare la disponibilità e l’accuratezza dei dati
• quali sono le attuali best practices per l’implementazione di self-service analytics
• che ruolo hanno le tecnologie cognitive e le self-service analytics nel settore finanziario