Autor: KMG

28 Sep 2022
Planificación del cash flow

¿Por qué es fundamental hacer una buena planificación del cash flow?

La planificación del cash flow permite detectar e impulsar oportunidades de mejora en la gestión del flujo económico. Te invitamos a descubrir sus principales ventajas y aquellas soluciones tecnológicas que fomentan una planificación exitosa.

La importancia de la planificación del flujo de caja

En general, cuando las empresas deciden avanzar con un nuevo proyecto, se concentran en evaluar la rentabilidad del negocio, las oportunidades del mercado, el tipo de cambio y la situación económica general del país, entre otros factores.

Sin embargo, el foco no sólo debe estar puesto en la rentabilidad del negocio sino también en el aspecto financiero de la compañía. Y en ello, la adecuada planificación del cash flow juega un rol preponderante. 

En contextos de incertidumbre como el actual, donde la recuperación post pandémica presenta altibajos y la guerra en Ucrania está impactando a escala mundial, los ingresos por cuentas a cobrar existentes o por ventas planificadas pueden retrasarse o definitivamente no producirse provocando un fuerte impacto en el flujo de caja.

Si consideramos que este flujo constituye uno de los factores más relevantes para lograr el éxito y la competitividad empresarial, su control es central porque evita el riesgo de quedarse sin efectivo para invertir o solventar los gastos. Situación que obligará a la empresa a recurrir al financiamiento externo seguramente a costos elevados por la falta de planificación y la urgencia de la necesidad, y en casos extremos, puede llevar a la quiebra del negocio.  

Lo cierto es que una buena planificación del cash flow permite vislumbrar y evaluar la liquidez de la empresa para así tomar decisiones rentables e inteligentes con información veraz y actualizada.

Herramientas para lograr una buena planificación del cash flow

Actualmente, la planificación del cash flow no es una tarea simple. Esto se debe a que existe una gran multiplicidad de factores que afectan al negocio y que obligan a evaluar diversos escenarios incorporando múltiples variables.

Si bien esta diversa y vasta cantidad de información y de factores influyentes representan una gran oportunidad para las organizaciones, gestionar la liquidez, los riesgos, los desafíos y el cash flow de cualquier empresa, requieren de mucho más que simples hojas de cálculo.

Las herramientas tradicionales suelen ser obsoletas para los tiempos digitales que vivimos donde el auge de generación de datos en diversas plataformas, la transformación digital y las contínuas innovaciones tecnológicas, generan una cantidad de información a una velocidad inaudita.

Por ello, al momento de buscar impulsar una exitosa planificación del cash flow y monitorear el desempeño del flujo económico, las herramientas tecnológicas basadas en la automatización y la analítica avanzada son las mejores soluciones innovadoras para lograrlo.

Gracias a su tecnología intuitiva facilitan la estructuración, planificación y diseño de los flujos, brindando datos relevantes y en tiempo real para que los equipos financieros puedan tomar decisiones estratégicas de negocios.

De esta manera, se alcanzan ventajas importantes que detallamos a continuación:

  1. El trabajo de finanzas se vuelve proactivo.
  2. Se visualizan métricas y datos siempre actualizados.
  3. Se agiliza la planificación y la toma de decisiones inteligentes.
  4. Los registros, el análisis y la elaboración de gráficos se automatizan dejando tiempo libre y de valor para el equipo de finanzas que puede ser destinado a tareas más complejas y necesarias.
  5. Se reducen los errores humanos.

Para concluir, la inversión en herramientas de automatización y analítica avanzada facilitan la planificación del cash flow y, fundamentalmente, promueven la toma de decisiones estratégicas y rentables para el negocio.

De esta manera se logra un salto de calidad hacia adelante en todos los procesos financieros de la compañía, optimizando los recursos, el tiempo y las decisiones económicas.

Contactanos para conocer cómo podemos ayudarte con estos desafíos.

25 Jul 2022

La nueva ola de gestión y análisis de datos

La gestión y análisis de datos es uno de los objetivos primordiales para las empresas modernas que buscan alcanzar la máxima inteligencia en la toma de decisiones. En esta nota, te contamos los cuatro usos más importantes de la nueva ola de gestión y análisis de datos.

El panorama actual de la gestión y análisis de datos

Estamos frente a un conglomerado de eventos que impactan y movilizan el panorama actual de la gestión y análisis de datos que incide en cualquier tipo de empresa, más allá de su tamaño, ubicación geográfica y rubro.

Podemos nombrar múltiples eventos relevantes que aumentan los debates de la gestión y análisis actual de la información: 

  • La expansión acelerada y continua de los datos 
  • La necesidad global de crear nuevas normativas en materia de privacidad.
  • La exigencia por parte de los consumidores en cuanto a una mayor y mejor atención en diversos canales de comunicación.
  • La aceleración del uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) que facilitan la automatización del análisis de datos. 

Si bien algunas soluciones específicas han podido abordar algunas de estas preocupaciones, hoy se requiere de una solución más sólida capaz de abordar las necesidades más apremiantes de los datos y del uso de la inteligencia artificial de una empresa.

Para los expertos, la solución radica en la conformación de un tejido de datos o data fabric: una estructura de datos con un enfoque arquitectónico que simplifique el acceso a la información impulsando el autoservicio e integrando la gestión de extremo a extremo. 

De esta manera, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus datos al proporcionar la información adecuada, en el momento correcto y en cualquier localización geográfica. 

4 casos de uso para alcanzar una estructura de gestión y análisis de datos eficaz

Existen cuatro casos de uso esenciales para alcanzar una estructura de datos que automatice el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de información permitiendo a las empresas utilizar los datos para maximizar su cadena de valor.

1. Integración de datos multi nube

El gran problema de los datos ya no reside solamente en la información ubicada en silos, sino en la gran cantidad de repositorios diferentes en numerosas nubes.

Claramente, más datos brindan mayor oportunidad de proporcionar información precisa y valiosa para la toma de decisiones, mientras que el uso de múltiples nubes permite que los datos se almacenen donde mejor se adapten brindando agilidad. 

Frente a ello, el desafío reside en el uso real de esos datos para el análisis y la gestión.

En la conformación de un tejido de datos, la integración en múltiples nubes tiene como objetivo garantizar que los datos puedan entregarse a la persona adecuada en el momento adecuado. 

2. Gobierno de datos y privacidad

Las leyes de privacidad de datos en muchos países se han promulgado al mismo tiempo que las organizaciones se esforzaban para establecer la calidad de estos, en lugar de focalizarse en el volúmen.

Los componentes de gobernanza y privacidad de la estructura de datos se unen para generar automáticamente una gestión de datos eficiente y sin errores, como podría suceder en el manejo manual. 

De esta forma, se alcanza una gestión más controlada y regulada en base a las políticas de privacidad. De hecho, la gobernanza automatizada del acceso a los datos y la auditoría también contribuyen a una cultura empresarial que comprende el panorama regulatorio y se adhiere a él.

3. Cliente 360

Los consumidores han cambiado como consecuencia de la pandemia, exigiendo más  beneficios e interacciones más cercanas y rápidas que antes.

Las organizaciones que han comprendido esto afirman que la mejora de la experiencia del cliente es su principal prioridad para los próximos años. 

El tejido de datos aborda esta necesidad con una serie de capacidades diseñadas para brindar una visión 360° de cada cliente, permitiendo a las empresas mejorar el análisis, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real. 

4. ML e IA confiable

La confianza es uno de los activos más importantes que buscan las empresas en materia de gestión y análisis de datos. A medida que la tecnología avanza y el empleo de IA se vuelve cotidiano, las compañías buscan confiar aún más en sus implementaciones digitales.

Un enfoque de arquitectura de datos ayuda a habilitar ML e AI de manera confiable, tanto en lo que respecta al uso de la información -brindando datos de alta calidad que están listos para el consumo de autoservicio-, la generación de modelos y los procesos implementados.  

Te invitamos a explorar a fondo todos los temas de nuestro blog y obtener información valiosa sobre las tendencias en gestión y análisis de datos que optimizan la toma de decisiones impactando en los resultados de negocios. ¡Ingresá ahora!

23 Jun 2022
forecasting e inteligencia artificial

Forecasting en tiempos de incertidumbre: cómo puede ayudar la inteligencia artificial

La pandemia sigue resonando en las empresas, ya que sus consecuencias aún prevalecen: volatilidad económica y del mercado, inflación y aumento de diversos costos, desequilibrios en la cadena de suministro de muchas empresas, entre otras inestabilidades.

A ello se suma la guerra entre Rusia y Ucrania, que impacta negativamente en la economía mundial aumentando el valor de los precios internacionales, principalmente en energía y combustible, lo que tiene un efecto directo en las industrias y empresas del mundo. ¿Cómo combatir estos tiempos de incertidumbre? A través de una combinación muy potente: forecasting e inteligencia artificial.

El forecasting impulsado por la inteligencia artificial se posiciona como la alternativa para hacer frente a un contexto repleto de desafíos, donde la incertidumbre y la inestabilidad son factores preponderantes de la actualidad económica de muchas organizaciones.

¿Cómo ayuda la IA a las empresas? Brindando datos de valor que las acercan a métodos de previsión capaces de prepararlas para el futuro que se viene. Al incorporar nuevas clases de inteligencia, algoritmos e IA de avanzada, pueden realizar planes y pronósticos más acertados. 

Mediante un enfoque de forecasting más inteligente y el impulso de la inteligencia artificial, los líderes empresariales pueden usar datos internos y externos para desarrollar pronósticos precisos y navegar mejor en los peores escenarios.

Forecasting e inteligencia artificial: las ventajas de la analítica predictiva

En solo dos años, el mundo se vio sumergido en un panorama repleto de incertidumbres y en una economía volátil e incierta que ha cambiado la mentalidad de los líderes empresariales.

Cada vez más organizaciones optan por llevar adelante procesos de planificación que las mantengan vigentes en relación con posibles anomalías que pudieran ocurrir en el contexto actual.

Utilizando forecasting e inteligencia artificial, es posible contar con conjuntos de datos que permiten realizar un análisis predictivo sobre las tendencias del mercado y su dinamismo, el comportamiento de los consumidores y la previsión futura de la demanda.

Para entender cómo alcanzar un pronóstico certero basado en estas tecnologías, debemos profundizar en el Machine Learning y la IA, dos activos clave que permiten crear, simular y refinar a gran escala miles de modelos de negocios basados ​​en cambios en los indicadores. 

A través del Machine Learning, las organizaciones pueden hallar el modelo de negocio a implementar con una gran precisión predictiva, lo cual funcionará como guía para realizar pronósticos validados por el mercado a corto, mediano y largo plazo.

Respecto a la IA, el uso más importante en la planificación comercial de las empresas se relaciona con el monitoreo continuo de los cambios del mercado: si las tasas de inflación o las políticas de alivio de un Gobierno cambian, la puntuación de precisión del modelo también cambiará.

De esta manera, la IA y el Machine Learning permiten monitorear de manera constante un modelo de negocios, actualizarlo y refinar su planificación en función de los datos más recientes y en tiempo real.

Una previsión confiable en tiempos de inestabilidad

Forecasting e inteligencia artificial son un combo que brinda una previsión confiable, que permite a las organizaciones impulsar un modelo de negocios que se adapte a los tiempos de inestabilidad, poniendo foco en la mejora del pronóstico de las ventas.

En ello, los datos económicos son sumamente importantes. Incluso, muchas organizaciones recurren a economistas experimentados a la hora de generar información para el modelo de negocios. También lo son los datos respecto de la competencia o sobre los cambios en las preferencias de los usuarios, así como la estacionalidad. 

Lograr un modelo de analítica confiable para la toma de decisiones es posible gracias a la inteligencia artificial. Las plataformas que impulsan la Analítica Predictiva permiten consolidar datos de diferentes fuentes y sistemas, fomentando un análisis robusto y confiable.

De esta forma se logra alcanzar información confiable respecto de indicadores clave, como la optimización de los inventarios de una empresa, las compras a realizar y la alineación de los objetivos

En KMG agregamos inteligencia a tu negocio con analítica avanzada. Podemos entender y demostrar qué impacto concreto se genera en el resultado del negocio con la implementación de nuestras soluciones. ¡Conocelas!

 

24 May 2022
Data and Analytics para finanzas

Data and Analytics para finanzas: las herramientas que los líderes ya no pueden ignorar

Las herramientas de Data and Analytics para finanzas son cada vez más importantes a la hora de tomar decisiones críticas en los negocios. 

Data and Analytics para finanzas

Gracias a plataformas que impulsan estrategias de Data and Analytics para finanzas, los directores financieros están explorando nuevas formas de obtener información de valor para poder optimizar las operaciones de su área y mejorar la toma de decisiones.

Una estrategia de datos y análisis permite identificar las ineficiencias en los negocios y ayuda a actualizar el flujo de trabajo hacia un modelo ideal. A estas conclusiones ha llegado Gartner a través de una de sus investigaciones recientes.

Al utilizar Data and Analytics para finanzas, se impulsa la minería de procesos, un método que aún se encuentra en etapa exploratoria y que promueve el análisis y la supervisión de determinados procesos empresariales. Esta estrategia puede generar ganancias en muchas funciones e industrias. Concretamente en finanzas, impulsa agilidad en los controles y ayuda a identificar irregularidades como, por ejemplo, una compra realizada fuera del proceso de adquisición establecido.

Según la encuesta de Gartner, en los próximos años habrá una inversión significativa en materia de minería de procesos, como también en procesos automatizados, porque las empresas están comprendiendo el valor agregado que obtienen en sus negocios gracias a estos métodos y tecnologías.

4 tendencias tecnológicas según Gartner

A medida que los datos y su análisis se vuelven más críticos para tomar decisiones correctas y rentables, los directores financieros deben considerar una opción altamente beneficiosa: invertir en tendencias tecnológicas clave que impulsan estrategias valiosas de Data and Analytics para finanzas.

Cuando las empresas comprenden el valor y el papel preponderante de las innovaciones tecnológicas, invierten en ellas y logran grandes avances en la gestión del análisis de los riesgos, que debe ser cada vez más sofisticado y variado. 

En palabras de Richard Ries, vicepresidente de asesoramiento de Gartner, “los directores financieros no pueden darse el lujo de esperar y reaccionar ante las tendencias a medida que maduran”. En este sentido, se vuelve central realizar un monitoreo proactivo que permita experimentar y explotar datos clave, así como la incorporación de tendencias analíticas para responder a las crisis de manera ágil y rentable.

Veamos las 4 principales tendencias tecnológicas de Data and Analytics para finanzas según Gartner. 

1.  El auge de la narración dinámica 

Los directivos de las organizaciones siguen teniendo dificultades para interpretar la información financiera. A pesar de las modernas plataformas de análisis e inteligencia empresarial, la información a menudo carece de contexto y la mayoría de los usuarios no la entiende fácilmente ni actúa en consecuencia.

Las nuevas tecnologías, que implementan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, son capaces de generar de forma dinámica y automática historias de datos personalizados e integrarlos en las aplicaciones de la empresa. Esto facilita el entendimiento adecuado de los datos y reduce el tiempo en procesos manuales. 

2.  Gestión de datos aumentada

Los datos recabados por Gartner muestran que el 54% de las organizaciones financieras todavía tiene dificultades para obtener datos actualizados, completos, consistentes y que reflejen el desempeño real del negocio.

Para sortear este desafío, la gestión de datos aumentada aprovecha el aprendizaje automático y la IA, y permite la automatización de tareas de gestión de datos para manejar grandes flujos de información de forma ágil y basadas en los requerimientos del negocio.

3.  Implementación generalizada de la nube 

A medida que más datos se dirijan a la nube, mayor será el problema de integración y gobierno de la información para los líderes de finanzas. 

Esta tendencia constituye un impulso clave en la optimización de costos, pero requiere de un enfoque holístico y cohesivo que facilite la administración de los datos a medida que se trasladan a la nube.

Las nuevas plataformas de IA y minería de datos pueden mejorar el rendimiento y las capacidades de la gestión de datos en la nube.

4.  Plataformas convergentes de Data and Analytics

Las herramientas de analytics, business intelligence y data science se definen cada vez menos como simples herramientas. La convergencia de estos tres instrumentos crea vínculos más completos y eficaces entre las inversiones en datos y análisis, las prácticas, los procesos y los resultados empresariales clave. Esto, a su vez, acelera la madurez de Data and Analytics, lo que se traduce en una mayor resiliencia y una ventaja competitiva para las organizaciones. 

Para aprovechar estas oportunidades, los equipos financieros deben abordar el estado fragmentado de sus redes de datos y análisis, optando por herramientas compatibles e integradas que garanticen una convergencia constructiva de la gobernanza, anticipen los cambios y faciliten la colaboración en toda la empresa.

KMG, un aliado en Data and Analytics para finanzas

KMG es el aliado perfecto en Data and Analytics para finanzas, ya que agrega inteligencia a los negocios mediante soluciones de analítica avanzada, impulsando decisiones basadas en datos confiables.

A través de nuestras herramientas, las organizaciones financieras pueden transformar su visión estratégica en resultados tangibles, obteniendo ventajas concretas y sólidas al implementar las mejores prácticas de Data y Analytics.

 

Te invitamos a contactarnos para llevar a tu empresa al siguiente nivel.

27 Apr 2022

Gartner Predicts 2022: las estrategias de datos y análisis generan confianza y aceleran la toma de decisiones

Te invitamos a conocer los datos más relevantes de las últimas predicciones de Gartner sobre estrategias de datos y análisis.

Estrategias de datos y análisis según Gartner

En la serie de publicaciones Gartner Predicts 2022 se mencionan los desafíos actuales del análisis de los datos, los obstáculos existentes en materia de uso compartido de la información y la necesidad urgente de definir adecuadamente el valor de negocio de los datos en las empresas.

Además, se brindan las bases para generar una planificación estratégica, demostrando cómo el mercado y el análisis de los datos influyen en los resultados empresariales del futuro.

¿Comenzamos?

El análisis de datos como impulsor de la confianza y la toma de decisiones inteligentes

La incertidumbre y la falta de iniciativas integradas en materia de datos y análisis pueden generar desconfianza en estas soluciones y conducir a fracasos en la toma de decisiones difíciles de superar. Gartner demuestra que la manera de evitarlos se halla en una buena estrategia de análisis de datos.

En este sentido, resalta lo siguiente:

  1. En muchas organizaciones sigue prevaleciendo un enfoque centrado en la tecnología para Data y Analytics, y una incapacidad para definir el valor empresarial de estas iniciativas.
  2. El volumen y la velocidad de los datos, sumados a una mayor complejidad en la toma de decisiones, se han vuelto demasiado complejos para recaer exclusivamente en los humanos. 
  3. Los enfoques aislados y la falta de colaboración para las iniciativas de Data y Analytics en la empresa siguen siendo los principales obstáculos para el éxito de estas propuestas.
  4. Siguen existiendo obstáculos para el intercambio de datos tanto dentro de la empresa como con fuentes externas, a pesar de que es una necesidad empresarial para acelerar el negocio.
  5. De acuerdo a la Sexta Encuesta Anual de Directores de Datos de Gartner, el 72% de los líderes de Data y Analytics impulsan iniciativas comerciales digitales, pero no están seguros de cómo pueden construir una base de datos confiable para acelerarlas.

Para sortear estas complejidades actuales, Gartner propone una serie de recomendaciones a seguir:

  • Centrarse en el valor del negocio, vinculando todas las iniciativas de Data y Analytics con la estrategia global de la empresa y sus objetivos.
  • Mejorar el impacto de la toma de decisiones explorando dónde puede ayudar la automatización en este proceso.
  • Crear confianza en la toma de decisiones basada en datos estableciendo un gobierno conectado de todos los activos de datos de la empresa.
  • Superar los obstáculos para el intercambio de datos fomentando la colaboración y utilizando métricas de confianza automatizadas en todo el ecosistema de datos.
  • Crear una base de datos confiable mediante la creación gradual de prototipos de casos de uso prioritarios que apoyen las iniciativas críticas.

Proyecciones sobre estrategias de datos y análisis 

Al analizar diversas organizaciones y su desempeño en el manejo y análisis de datos, Gartner proyecta algunos supuestos que pueden alcanzarse a futuro partiendo de una estrategia integrada de Data y Analytics:

  • Para el año 2025, el 70% de las empresas públicas que superen a la competencia en métricas financieras clave también declararán estar centradas en los datos y la analítica.
  • Para el año 2025, el 95% de las decisiones que actualmente utilizan datos estarán, al menos parcialmente, automatizadas.
  • Para el año 2026, el 20% de las organizaciones de alto rendimiento utilizarán la gobernanza conectada para escalar y ejecutar sus ambiciones digitales. 
  • Para el año 2026, la aplicación de métricas de confianza automatizadas en ecosistemas de datos internos y externos reemplazará a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo el riesgo de compartir datos en un 50%.
  • Para el año 2025, el 80% de las organizaciones habrán implementado múltiples centros de datos como parte de su estructura de datos para impulsar el intercambio y la gobernanza de datos críticos.

Resultados hallados en las empresas analizadas

Algunos de los resultados más significativos hallados a partir del análisis de las estrategias tomadas por los líderes de las empresas estudiadas por Gartner son los siguientes:

  • Las organizaciones que invierten en datos y análisis como una capacidad empresarial central, que ponen en práctica sus beneficios y que miden e informan de esos beneficios a los inversores, estarán mejor preparadas para competir con las organizaciones que no lo hagan.
  • Los avances en análisis, IA y otras tecnologías digitales han permitido la automatización no sólo de decisiones relativamente simples, como ordenar inventarios, sino también de decisiones más complejas.
  • Una capacidad de gobernanza estratégica entre empresas puede respaldar la gobernanza conectada que mejora la rentabilidad del negocio con decisiones oportunas e inteligentes.
  • Las organizaciones que comparten datos externamente con sus socios generan tres veces más beneficios económicos medibles que sus competidores.
  • Toda empresa debe contar con un entorno automatizado de confianza para alcanzar datos en tiempo real y eficaces.
  • La inteligencia artificial puede ayudar a mitigar el riesgo del uso de datos y los impactos no deseados.
  • Las decisiones que tienen en cuenta el contexto son cada vez más interesantes para las empresas que desean capitalizar los momentos de negocio en un entorno empresarial dinámico y cada vez más complejo.

 

La falta de iniciativas de datos planificadas e integradas generan incertidumbre y suelen  generar resultados distintos a los esperados, afectando la confianza de las organizaciones en estas soluciones. 

Saber dónde y cómo comenzar a implementar una buena estrategia de datos y análisis que realmente incida y acelere la toma de decisiones es clave. 

En KMG llevamos más de 20 años implementando estrategias de datos y análisis confiables que permiten a nuestros clientes obtener insights de negocios relevantes para una acertada toma de decisiones. Contáctanos