Juan Pablo Baldoni

Co-Founder en BlueDraft
y Creatribe

8 minutos de lectura

¿Cuáles son los perfiles que impulsan la transformación de las finanzas?

En Diciembre de 2019, ya hablábamos en nuestro artículo sobre la importancia del rol del CFO en la transformación digital de una empresa, y allí se reflejaban estas 4 fuerzas que impulsan la transformación de los CFO:

  1. El Poder de los Datos
  2. Participación estratégica en los C-Levels
  3. Velocidad de respuesta al cambio constante
  4. Evitar la dependencia técnica para acceder a la información

Todas confluyen en mejorar los procesos de toma de decisiones usando datos. 

Hoy nos centraremos en las personas que integran los equipos de finanzas, y la importancia de entrenar sus mentes para ponerlas en modo analítico.

En la coyuntura actual, están apareciendo y desapareciendo oportunidades y amenazas del mercado, por eso los datos serán fundamentales para reflotar la economía en general, y las empresas en particular.

Estas mentes analíticas serán fundamentales para acelerar la digitalización de las empresas. Y como todas las transformaciones que se están dando en los negocios, demandan un gran esfuerzo por acelerar la formación y desarrollo de estos perfiles profesionales.

Los equipos de Finanzas han ido logrando realizar con mayor facilidad los procesos esenciales de todo negocio, llámese emitir facturas, dar seguimiento a las cobranzas, cerrar los balances, etc. 

Por ello, una vez que la base digital que ostenten esté firme, estarán en condiciones de dar el salto y convertirse en asesores estratégicos del CEO al aprovechar tecnologías más avanzadas, como aquellas que potencian el analytics, algunas de las cuales las hemos enunciado en el artículo, Tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas

Llevo muchos años participando de diferentes proyectos vinculados a datos y conocimiento, en los cuales fui tomando diferentes roles analíticos. Ya sea cuando tuve que cumplir un rol ejecutivo en finanzas o cuando actué de asesor a equipos de otras empresas, siempre intenté apoyarme en los miembros del equipo que mayores capacidades analíticas mostraban.  

“El pensamiento analítico hay que desarrollarlo y entrenarlo, y cuanto mayor es el esfuerzo, mayores las recompensas.”

Cuando trabajamos en equipo, y sobre todo cuando nos toca liderarlo, es interesante contar con personas que desafían nuestras afirmaciones, que las cuestionen.

Se sacan mejores resultados cuando dichos cuestionamientos los suelen acompañar con evidencias y no con emociones, y más aún, cuando se realizaron trabajos previos de recopilar información, analizarla y extraer insights que permitan ser la base de nuestras conversaciones.

Estas mentes analíticas suelen pensar los problemas de modo secuencial, estudiando aquellos que surgen en nuestro día a día de manera lineal. Es por ello, que suelen organizar los pensamientos con precisión y claridad.

Yo tengo una  personalidad emprendedora y suelo tomar riesgos y avanzo en paralelo con más de un proyecto a la vez, lo cual me dificulta analizar detalladamente dichos riesgos. Estos perfiles me han ayudado mucho a organizarme, detectar estos riesgos inherentes en cada proyecto y tener una visión más amplia, desde distintos ángulos y perspectivas, más reflexiva.

Hoy quiero compartir mis puntos de vista sobre la modernización digital de las finanzas en las empresas y cómo influyen las mentes analíticas en su aceleración .

 

¿Qué significa realmente el término tan usado hoy día: Transformación Digital en Finanzas?

Las áreas de Finanzas se están constituyendo en el HUB de información de una empresa, todo pasa por ellas, fluye por los sistemas que éstas administran. Los equipos de Finanzas se están preparando para potenciar estos cambios, para recibir más tecnología y ser capaces de soportar ese flujo de información y entrenarse para analizarlos.

Toda transacción de una empresa, puede ser leída y analizada a través de Finanzas, y por ello, estos equipos se convierten en conectores, en un HUB de información, en el alma de la organización…

Las tecnologías implementadas desde Finanzas tienen un impacto único en la empresa de manera integral, porque todo fluye por aquí, desde una simple consolidación de datos, hasta los propios procesos de toma de decisiones.

Los análisis de los datos realizados pueden influir en las asociaciones interfuncionales, las compensaciones y los incentivos, que a su vez, pueden influir en cómo se tomen las decisiones claves del negocio. Estos análisis también afecta a los procesos por los cuáles se prioricen los proyectos de la empresa, además de influir en cómo se miden y comunican los resultados del negocio

 

¿Qué tecnologías son claves en esta aceleración de la digitalización?

Algunas de estas tecnologías se las comentamos en el articulo tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas, poniendo el foco en aquellas que pudiesen ser disruptivas para la empresa.

En lo personal,  me gusta ordenarlas a partir del flujo de trabajo que apalancan, y en los procesos en los cuales son más utilizadas.

Podemos ir desde la gestión de compras o del payroll, como así también la gestión de cobranzas y la administración de caja, hasta llegar a todas las herramientas de Financial Planning & Analytics (FP&A) que soportan todo el proceso analitico, reportes ad hoc, presupuesto y forecasting, tanto desde la mirada de resultados, como así también desde el flujo de efectivo.

Podemos preguntarnos, ¿Por qué tanto esfuerzo en automatizar estos procesos? Hay decenas de motivos, pero el más importante considero que es la velocidad, tanto durante la ejecución de los procesos, como así también la velocidad con la que disponibilizamos los datos a quienes deben tomar las decisiones claves para el devenir del negocio.

Cuando estos procesos son soportados por herramientas como el Excel, se suelen desarrollar off-line y con muchísimo trabajo manual, lo que deriva en muchos errores. A mayores errores, más tiempos de resolución de los mismos, entonces perdemos velocidad y precisión en la toma de decisiones como hemos contado en 4 Desafíos de las finanzas corporativas al trabajar con Excel.

Otro de los motivos por los que considero que es fundamental ese esfuerzo por mejorar la digitalización de área, es porque la mayoría de los integrantes de equipos de Finanzas son profesionales, sofisticados, en su gran mayoría personas muy inteligentes y ambiciosas. 

Han estudiado carreras de grado y de posgrado, por lo tanto, al verse enredados en planillas enormes, complejas y con decenas de dificultades en sus vínculos, no suele ser muy alentador, por el contrario, genera mucha frustración que desvía el foco en lo importante: detectar oportunidades de mejora, ya sea en la eficiencia de los costos, o en acrecentar el negocio. 

Estas personas son armas de alta precisión que si están focalizados, podrán ayudar a dar en el blanco a los directores en sus procesos de toma de decisiones.

También son fundamentales estas digitalizaciones para eliminar costos improductivos o ineficiencias en los mismos, además de la prevención para que una vez ocurridos no vuelvan a generarse. 

Estos costos se pueden eliminar al reducir el tiempo dedicado a tareas manuales o estándares, y al liberar tiempos del equipo para destinarlo al análisis de la información, permitirá detectar puntos de mejora en la organización en sectores críticos como comercial, logística, almacenamiento y stock, y muchos más.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 1: la automatización de estos procesos podría eliminar la intervención de muchas jefaturas que llevan a una mayor burocracia, ya que parte del monitoreo se realiza con tecnología.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 2: se podrían hacer más eficientes las rutas de entrega de nuestros productos, o reducir el stock de seguridad evitando tener dinero inmovilizado o hacer más eficiente el capital de trabajo.

La Transformación Analítica de las Áreas de Finanzas

En mi opinión, creo que lo más disruptivo que se está dando en estos momentos, es la transformación analitica que las áreas de Finanzas están atravesando, que incluye informes tradicionales, pero también complejos modelos de pronósticos y proyecciones de las diferentes variables que ven cambiar día tras día. También están tomando mayor confianza en el uso de interpretación de texto, uso de bots y de inteligencia artificial, permitiendo una mayor capacidad analítica y de entendimiento de lo que podría suceder en el mercado o industria.

Hoy día podemos usar estos datos, no solo para integrarlos a nuestros propios modelos de forecasting, sino también para consolidar nuestros datos con modelos externos, y así recibir diferentes escenarios posibles.

Las herramientas de FP&A pueden conectarse a cualquier sistema, ya sea nuestro ERP, CRM o las mismas planillas de excel que teníamos dispersas, y darle una absoluta integración a las partes.

Respecto a las salidas, y a pesar que las herramientas de Financial Analytics ya contienen decenas de analiticas, también se integran muy fácilmente a otras herramientas de BI como ser Quick Sight, QlikView y QlikSense, Tableau, Power BI y otras, haciendo que el potencial de análisis sea enormemente mayor.

El siguiente paso es el de disponibilizar en la empresa soluciones de Machine Learning que brinden análisis predictivos y prescriptivos. Acá debemos ir por pasos, primero veamos si podemos acceder a datos que estén correlacionados con nuestro negocio y, por lo tanto, ser más capaces para pronosticar y tomar decisiones con estos pronósticos. Probablemente trabajemos con datos macroeconómicos, tendencias de la industria, y algunos datos generados por nosotros. 

La pregunta es si somos capaces de correlacionarlos. Si la respuesta es , pasemos al próximo paso.

En el segundo paso pasaremos a ser capaces de tener un equipo que pueda escribir código en Python o en R, un código algorítmico que permite resolver problemas complejos o estadísticas aplicadas, de manera ad hoc. La idea es que podamos tomar nuestros datos históricos, sumarle estas correlaciones calculadas, y así poder encontrar los mejores escenarios futuros para nuestro negocio. Esa es la parte del negocio, parte de la digitalización y automatización, en la que la mayoría de las empresas está trabajando en este contexto tan volátil.

 

¿Y cuál es el límite de esta digitalización?

Lo primero que quiero decir es que estas automatizaciones, lejos están de significar la eliminación de puestos de trabajo o de personas en general, sino que las mismas deben aggiornarse a la realidad tecnológica que nos toca vivir.

Reportar y brindar información de calidad es un verdadero dolor de cabeza para los equipos de Finanzas, y lo saben todos los profesionales que han trabajado en ello.

Les propongo automatizar y digitalizar todo aquello que sus recursos les permitan, porque liberar la mente para ponerla en modo análisis no es fácil, pero es clave para adoptar el pensamiento analítico.

El armado de informes y su distribución debería estar totalmente automatizado, salvo por lo que hace a las discusiones grupales, al debate, y a la argumentación de los resultados que arrojan los datos. Esto es lo rico del análisis de datos.

Conectar las áreas operativas de la empresa con Finanzas ha sido casi siempre muy difícil y doloroso, pero estas soluciones ayudan y mucho.

Si una empresa tuviese que analizar constantemente un escenario en el cual el inventario es clave y debe mantener ciertos niveles en almacenes, pero a su vez tienen dificultades con la rentabilidad por lo que los costos de almacenamiento impactan negativamente, podría usar estas tecnologías para buscar los mercados en los cuales colocar stock a fin de delegar el costo de almacenamiento en su cadena de distribución y así mejorar la rentabilidad.

En 2015 hicimos junto a BlueDraft un modelo para una empresa embotelladora de bebidas gaseosas, donde tenían este problema.

Conectamos sus datos históricos de venta con los datos del sistema meteorológico nacional. Así calculamos 5 años de ventas en cantidades, en las diferentes regiones geográficas, y con las diferentes condiciones climáticas. Luego, ese mismo modelo, lo conectamos al pronóstico extendido.

El resultado: Todos los días corría un modelo que basado en las condiciones climáticas de los siguientes 5 días, el stock mínimo de seguridad que debía haber en cada almacén regional, y las ventas históricas con dichas condiciones, permitía disparar una alerta de oportunidad de colocación de inventario ocioso en cada región, y así se liberaron decenas de millones en capital de trabajo.

Hoy en día las áreas Operativas de la empresa y Finanzas se pueden unir en un mismo Data Lake, haciendo que estos análisis crucen sobre toda la empresa indistintamente de quien los defina, y con qué mirada fueron construidos. Pero lo importante es que cuando se analice el costo de almacenamiento, sea el mismo, mire quien lo mire.

 

¿Tan importante es alcanzar habilidades de análisis predictivo para hacer cosas sofisticadas con datos operativos y financieros?

La verdad es que no en todos los casos. Si se tratan de actividades aisladas, contraten estas habilidades a un proveedor. Si las van a hacer unas pocas veces en el año, construyan una solución relativamente económica, pero si se van a fusionar con el modo de analizar datos del equipo, deberán asignar recursos a fin que logre esta automatización tan deseada.

Las academias de formación profesional, o las propias empresas por medio de institutos de formación, deberán incluir en los planes de capacitación a sus equipos analiticos, habilidades de manejo estadístico, manejo tecnologicos y capacidades de interpretar la información generada por estos modelos. 

A estas habilidades se las denomina Data Literacy, que son la habilidad de leer, trabajar, analizar y argumentar usando datos.

Ahora bien, también es importante aclarar que uno podría convertirse en el mejor profesional de análisis de datos, pero nunca deberá dejar de lado que las habilidades políticas, de comunicación, e interpersonales, seguirán siendo claves para poder comunicar de la mejor manera posible y así hacer llegar el mensaje correcto a las personas correctas, lograr ser persuasivo frente a ese ejecutivo que quiero convencer, e impulsar la acción.
Recién allí, el conjunto de habilidades de la que disponga, podrán ser de gran utilidad a la empresa.

En conclusión a este artículo, podemos responder la siguiente pregunta : 

¿Los CFOs son más estratégicos que antes?

Hoy día se han convertido en el socio clave de los CEOs y creo que se acrecentará ese impacto estratégico que están teniendo, ya que se espera de ellos ser cada vez más capaces de detectar nuevas oportunidades y ejecutar con mayor precisión las mismas.

Ya no son solo los dueños de los datos financieros, sino que avanzan con ser el núcleo analítico de la organización pudiendo analizar tanto horizontal como verticalmente a toda la empresa.

Si querés estar atento a nuestras nuevas notas te invitamos a suscribirte blog.

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¿Cuáles son los perfiles que impulsan la transformación de las finanzas?

En Diciembre de 2019, ya hablábamos en nuestro artículo sobre la importancia del rol del CFO en la transformación digital de una empresa, y allí se reflejaban estas 4 fuerzas que impulsan la transformación de los CFO:

  1. El Poder de los Datos
  2. Participación estratégica en los C-Levels
  3. Velocidad de respuesta al cambio constante
  4. Evitar la dependencia técnica para acceder a la información

Todas confluyen en mejorar los procesos de toma de decisiones usando datos. 

Hoy nos centraremos en las personas que integran los equipos de finanzas, y la importancia de entrenar sus mentes para ponerlas en modo analítico.

En la coyuntura actual, están apareciendo y desapareciendo oportunidades y amenazas del mercado, por eso los datos serán fundamentales para reflotar la economía en general, y las empresas en particular.

Estas mentes analíticas serán fundamentales para acelerar la digitalización de las empresas. Y como todas las transformaciones que se están dando en los negocios, demandan un gran esfuerzo por acelerar la formación y desarrollo de estos perfiles profesionales.

Los equipos de Finanzas han ido logrando realizar con mayor facilidad los procesos esenciales de todo negocio, llámese emitir facturas, dar seguimiento a las cobranzas, cerrar los balances, etc. 

Por ello, una vez que la base digital que ostenten esté firme, estarán en condiciones de dar el salto y convertirse en asesores estratégicos del CEO al aprovechar tecnologías más avanzadas, como aquellas que potencian el analytics, algunas de las cuales las hemos enunciado en el artículo, Tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas

Llevo muchos años participando de diferentes proyectos vinculados a datos y conocimiento, en los cuales fui tomando diferentes roles analíticos. Ya sea cuando tuve que cumplir un rol ejecutivo en finanzas o cuando actué de asesor a equipos de otras empresas, siempre intenté apoyarme en los miembros del equipo que mayores capacidades analíticas mostraban.  

“El pensamiento analítico hay que desarrollarlo y entrenarlo, y cuanto mayor es el esfuerzo, mayores las recompensas.”

Cuando trabajamos en equipo, y sobre todo cuando nos toca liderarlo, es interesante contar con personas que desafían nuestras afirmaciones, que las cuestionen.

Se sacan mejores resultados cuando dichos cuestionamientos los suelen acompañar con evidencias y no con emociones, y más aún, cuando se realizaron trabajos previos de recopilar información, analizarla y extraer insights que permitan ser la base de nuestras conversaciones.

Estas mentes analíticas suelen pensar los problemas de modo secuencial, estudiando aquellos que surgen en nuestro día a día de manera lineal. Es por ello, que suelen organizar los pensamientos con precisión y claridad.

Yo tengo una  personalidad emprendedora y suelo tomar riesgos y avanzo en paralelo con más de un proyecto a la vez, lo cual me dificulta analizar detalladamente dichos riesgos. Estos perfiles me han ayudado mucho a organizarme, detectar estos riesgos inherentes en cada proyecto y tener una visión más amplia, desde distintos ángulos y perspectivas, más reflexiva.

Hoy quiero compartir mis puntos de vista sobre la modernización digital de las finanzas en las empresas y cómo influyen las mentes analíticas en su aceleración .

 

¿Qué significa realmente el término tan usado hoy día: Transformación Digital en Finanzas?

Las áreas de Finanzas se están constituyendo en el HUB de información de una empresa, todo pasa por ellas, fluye por los sistemas que éstas administran. Los equipos de Finanzas se están preparando para potenciar estos cambios, para recibir más tecnología y ser capaces de soportar ese flujo de información y entrenarse para analizarlos.

Toda transacción de una empresa, puede ser leída y analizada a través de Finanzas, y por ello, estos equipos se convierten en conectores, en un HUB de información, en el alma de la organización…

Las tecnologías implementadas desde Finanzas tienen un impacto único en la empresa de manera integral, porque todo fluye por aquí, desde una simple consolidación de datos, hasta los propios procesos de toma de decisiones.

Los análisis de los datos realizados pueden influir en las asociaciones interfuncionales, las compensaciones y los incentivos, que a su vez, pueden influir en cómo se tomen las decisiones claves del negocio. Estos análisis también afecta a los procesos por los cuáles se prioricen los proyectos de la empresa, además de influir en cómo se miden y comunican los resultados del negocio

 

¿Qué tecnologías son claves en esta aceleración de la digitalización?

Algunas de estas tecnologías se las comentamos en el articulo tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas, poniendo el foco en aquellas que pudiesen ser disruptivas para la empresa.

En lo personal,  me gusta ordenarlas a partir del flujo de trabajo que apalancan, y en los procesos en los cuales son más utilizadas.

Podemos ir desde la gestión de compras o del payroll, como así también la gestión de cobranzas y la administración de caja, hasta llegar a todas las herramientas de Financial Planning & Analytics (FP&A) que soportan todo el proceso analitico, reportes ad hoc, presupuesto y forecasting, tanto desde la mirada de resultados, como así también desde el flujo de efectivo.

Podemos preguntarnos, ¿Por qué tanto esfuerzo en automatizar estos procesos? Hay decenas de motivos, pero el más importante considero que es la velocidad, tanto durante la ejecución de los procesos, como así también la velocidad con la que disponibilizamos los datos a quienes deben tomar las decisiones claves para el devenir del negocio.

Cuando estos procesos son soportados por herramientas como el Excel, se suelen desarrollar off-line y con muchísimo trabajo manual, lo que deriva en muchos errores. A mayores errores, más tiempos de resolución de los mismos, entonces perdemos velocidad y precisión en la toma de decisiones como hemos contado en 4 Desafíos de las finanzas corporativas al trabajar con Excel.

Otro de los motivos por los que considero que es fundamental ese esfuerzo por mejorar la digitalización de área, es porque la mayoría de los integrantes de equipos de Finanzas son profesionales, sofisticados, en su gran mayoría personas muy inteligentes y ambiciosas. 

Han estudiado carreras de grado y de posgrado, por lo tanto, al verse enredados en planillas enormes, complejas y con decenas de dificultades en sus vínculos, no suele ser muy alentador, por el contrario, genera mucha frustración que desvía el foco en lo importante: detectar oportunidades de mejora, ya sea en la eficiencia de los costos, o en acrecentar el negocio. 

Estas personas son armas de alta precisión que si están focalizados, podrán ayudar a dar en el blanco a los directores en sus procesos de toma de decisiones.

También son fundamentales estas digitalizaciones para eliminar costos improductivos o ineficiencias en los mismos, además de la prevención para que una vez ocurridos no vuelvan a generarse. 

Estos costos se pueden eliminar al reducir el tiempo dedicado a tareas manuales o estándares, y al liberar tiempos del equipo para destinarlo al análisis de la información, permitirá detectar puntos de mejora en la organización en sectores críticos como comercial, logística, almacenamiento y stock, y muchos más.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 1: la automatización de estos procesos podría eliminar la intervención de muchas jefaturas que llevan a una mayor burocracia, ya que parte del monitoreo se realiza con tecnología.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 2: se podrían hacer más eficientes las rutas de entrega de nuestros productos, o reducir el stock de seguridad evitando tener dinero inmovilizado o hacer más eficiente el capital de trabajo.

La Transformación Analítica de las Áreas de Finanzas

En mi opinión, creo que lo más disruptivo que se está dando en estos momentos, es la transformación analitica que las áreas de Finanzas están atravesando, que incluye informes tradicionales, pero también complejos modelos de pronósticos y proyecciones de las diferentes variables que ven cambiar día tras día. También están tomando mayor confianza en el uso de interpretación de texto, uso de bots y de inteligencia artificial, permitiendo una mayor capacidad analítica y de entendimiento de lo que podría suceder en el mercado o industria.

Hoy día podemos usar estos datos, no solo para integrarlos a nuestros propios modelos de forecasting, sino también para consolidar nuestros datos con modelos externos, y así recibir diferentes escenarios posibles.

Las herramientas de FP&A pueden conectarse a cualquier sistema, ya sea nuestro ERP, CRM o las mismas planillas de excel que teníamos dispersas, y darle una absoluta integración a las partes.

Respecto a las salidas, y a pesar que las herramientas de Financial Analytics ya contienen decenas de analiticas, también se integran muy fácilmente a otras herramientas de BI como ser Quick Sight, QlikView y QlikSense, Tableau, Power BI y otras, haciendo que el potencial de análisis sea enormemente mayor.

El siguiente paso es el de disponibilizar en la empresa soluciones de Machine Learning que brinden análisis predictivos y prescriptivos. Acá debemos ir por pasos, primero veamos si podemos acceder a datos que estén correlacionados con nuestro negocio y, por lo tanto, ser más capaces para pronosticar y tomar decisiones con estos pronósticos. Probablemente trabajemos con datos macroeconómicos, tendencias de la industria, y algunos datos generados por nosotros. 

La pregunta es si somos capaces de correlacionarlos. Si la respuesta es , pasemos al próximo paso.

En el segundo paso pasaremos a ser capaces de tener un equipo que pueda escribir código en Python o en R, un código algorítmico que permite resolver problemas complejos o estadísticas aplicadas, de manera ad hoc. La idea es que podamos tomar nuestros datos históricos, sumarle estas correlaciones calculadas, y así poder encontrar los mejores escenarios futuros para nuestro negocio. Esa es la parte del negocio, parte de la digitalización y automatización, en la que la mayoría de las empresas está trabajando en este contexto tan volátil.

 

¿Y cuál es el límite de esta digitalización?

Lo primero que quiero decir es que estas automatizaciones, lejos están de significar la eliminación de puestos de trabajo o de personas en general, sino que las mismas deben aggiornarse a la realidad tecnológica que nos toca vivir.

Reportar y brindar información de calidad es un verdadero dolor de cabeza para los equipos de Finanzas, y lo saben todos los profesionales que han trabajado en ello.

Les propongo automatizar y digitalizar todo aquello que sus recursos les permitan, porque liberar la mente para ponerla en modo análisis no es fácil, pero es clave para adoptar el pensamiento analítico.

El armado de informes y su distribución debería estar totalmente automatizado, salvo por lo que hace a las discusiones grupales, al debate, y a la argumentación de los resultados que arrojan los datos. Esto es lo rico del análisis de datos.

Conectar las áreas operativas de la empresa con Finanzas ha sido casi siempre muy difícil y doloroso, pero estas soluciones ayudan y mucho.

Si una empresa tuviese que analizar constantemente un escenario en el cual el inventario es clave y debe mantener ciertos niveles en almacenes, pero a su vez tienen dificultades con la rentabilidad por lo que los costos de almacenamiento impactan negativamente, podría usar estas tecnologías para buscar los mercados en los cuales colocar stock a fin de delegar el costo de almacenamiento en su cadena de distribución y así mejorar la rentabilidad.

En 2015 hicimos junto a BlueDraft un modelo para una empresa embotelladora de bebidas gaseosas, donde tenían este problema.

Conectamos sus datos históricos de venta con los datos del sistema meteorológico nacional. Así calculamos 5 años de ventas en cantidades, en las diferentes regiones geográficas, y con las diferentes condiciones climáticas. Luego, ese mismo modelo, lo conectamos al pronóstico extendido.

El resultado: Todos los días corría un modelo que basado en las condiciones climáticas de los siguientes 5 días, el stock mínimo de seguridad que debía haber en cada almacén regional, y las ventas históricas con dichas condiciones, permitía disparar una alerta de oportunidad de colocación de inventario ocioso en cada región, y así se liberaron decenas de millones en capital de trabajo.

Hoy en día las áreas Operativas de la empresa y Finanzas se pueden unir en un mismo Data Lake, haciendo que estos análisis crucen sobre toda la empresa indistintamente de quien los defina, y con qué mirada fueron construidos. Pero lo importante es que cuando se analice el costo de almacenamiento, sea el mismo, mire quien lo mire.

 

¿Tan importante es alcanzar habilidades de análisis predictivo para hacer cosas sofisticadas con datos operativos y financieros?

La verdad es que no en todos los casos. Si se tratan de actividades aisladas, contraten estas habilidades a un proveedor. Si las van a hacer unas pocas veces en el año, construyan una solución relativamente económica, pero si se van a fusionar con el modo de analizar datos del equipo, deberán asignar recursos a fin que logre esta automatización tan deseada.

Las academias de formación profesional, o las propias empresas por medio de institutos de formación, deberán incluir en los planes de capacitación a sus equipos analiticos, habilidades de manejo estadístico, manejo tecnologicos y capacidades de interpretar la información generada por estos modelos. 

A estas habilidades se las denomina Data Literacy, que son la habilidad de leer, trabajar, analizar y argumentar usando datos.

Ahora bien, también es importante aclarar que uno podría convertirse en el mejor profesional de análisis de datos, pero nunca deberá dejar de lado que las habilidades políticas, de comunicación, e interpersonales, seguirán siendo claves para poder comunicar de la mejor manera posible y así hacer llegar el mensaje correcto a las personas correctas, lograr ser persuasivo frente a ese ejecutivo que quiero convencer, e impulsar la acción.
Recién allí, el conjunto de habilidades de la que disponga, podrán ser de gran utilidad a la empresa.

En conclusión a este artículo, podemos responder la siguiente pregunta : 

¿Los CFOs son más estratégicos que antes?

Hoy día se han convertido en el socio clave de los CEOs y creo que se acrecentará ese impacto estratégico que están teniendo, ya que se espera de ellos ser cada vez más capaces de detectar nuevas oportunidades y ejecutar con mayor precisión las mismas.

Ya no son solo los dueños de los datos financieros, sino que avanzan con ser el núcleo analítico de la organización pudiendo analizar tanto horizontal como verticalmente a toda la empresa.

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¿Cuáles son los perfiles que impulsan la transformación de las finanzas?

En Diciembre de 2019, ya hablábamos en nuestro artículo sobre la importancia del rol del CFO en la transformación digital de una empresa, y allí se reflejaban estas 4 fuerzas que impulsan la transformación de los CFO:

  1. El Poder de los Datos
  2. Participación estratégica en los C-Levels
  3. Velocidad de respuesta al cambio constante
  4. Evitar la dependencia técnica para acceder a la información

Todas confluyen en mejorar los procesos de toma de decisiones usando datos. 

Hoy nos centraremos en las personas que integran los equipos de finanzas, y la importancia de entrenar sus mentes para ponerlas en modo analítico.

En la coyuntura actual, están apareciendo y desapareciendo oportunidades y amenazas del mercado, por eso los datos serán fundamentales para reflotar la economía en general, y las empresas en particular.

Estas mentes analíticas serán fundamentales para acelerar la digitalización de las empresas. Y como todas las transformaciones que se están dando en los negocios, demandan un gran esfuerzo por acelerar la formación y desarrollo de estos perfiles profesionales.

Los equipos de Finanzas han ido logrando realizar con mayor facilidad los procesos esenciales de todo negocio, llámese emitir facturas, dar seguimiento a las cobranzas, cerrar los balances, etc. 

Por ello, una vez que la base digital que ostenten esté firme, estarán en condiciones de dar el salto y convertirse en asesores estratégicos del CEO al aprovechar tecnologías más avanzadas, como aquellas que potencian el analytics, algunas de las cuales las hemos enunciado en el artículo, Tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas

Llevo muchos años participando de diferentes proyectos vinculados a datos y conocimiento, en los cuales fui tomando diferentes roles analíticos. Ya sea cuando tuve que cumplir un rol ejecutivo en finanzas o cuando actué de asesor a equipos de otras empresas, siempre intenté apoyarme en los miembros del equipo que mayores capacidades analíticas mostraban.  

“El pensamiento analítico hay que desarrollarlo y entrenarlo, y cuanto mayor es el esfuerzo, mayores las recompensas.”

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Se sacan mejores resultados cuando dichos cuestionamientos los suelen acompañar con evidencias y no con emociones, y más aún, cuando se realizaron trabajos previos de recopilar información, analizarla y extraer insights que permitan ser la base de nuestras conversaciones.

Estas mentes analíticas suelen pensar los problemas de modo secuencial, estudiando aquellos que surgen en nuestro día a día de manera lineal. Es por ello, que suelen organizar los pensamientos con precisión y claridad.

Yo tengo una  personalidad emprendedora y suelo tomar riesgos y avanzo en paralelo con más de un proyecto a la vez, lo cual me dificulta analizar detalladamente dichos riesgos. Estos perfiles me han ayudado mucho a organizarme, detectar estos riesgos inherentes en cada proyecto y tener una visión más amplia, desde distintos ángulos y perspectivas, más reflexiva.

Hoy quiero compartir mis puntos de vista sobre la modernización digital de las finanzas en las empresas y cómo influyen las mentes analíticas en su aceleración .

 

¿Qué significa realmente el término tan usado hoy día: Transformación Digital en Finanzas?

Las áreas de Finanzas se están constituyendo en el HUB de información de una empresa, todo pasa por ellas, fluye por los sistemas que éstas administran. Los equipos de Finanzas se están preparando para potenciar estos cambios, para recibir más tecnología y ser capaces de soportar ese flujo de información y entrenarse para analizarlos.

Toda transacción de una empresa, puede ser leída y analizada a través de Finanzas, y por ello, estos equipos se convierten en conectores, en un HUB de información, en el alma de la organización…

Las tecnologías implementadas desde Finanzas tienen un impacto único en la empresa de manera integral, porque todo fluye por aquí, desde una simple consolidación de datos, hasta los propios procesos de toma de decisiones.

Los análisis de los datos realizados pueden influir en las asociaciones interfuncionales, las compensaciones y los incentivos, que a su vez, pueden influir en cómo se tomen las decisiones claves del negocio. Estos análisis también afecta a los procesos por los cuáles se prioricen los proyectos de la empresa, además de influir en cómo se miden y comunican los resultados del negocio

 

¿Qué tecnologías son claves en esta aceleración de la digitalización?

Algunas de estas tecnologías se las comentamos en el articulo tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de Finanzas, poniendo el foco en aquellas que pudiesen ser disruptivas para la empresa.

En lo personal,  me gusta ordenarlas a partir del flujo de trabajo que apalancan, y en los procesos en los cuales son más utilizadas.

Podemos ir desde la gestión de compras o del payroll, como así también la gestión de cobranzas y la administración de caja, hasta llegar a todas las herramientas de Financial Planning & Analytics (FP&A) que soportan todo el proceso analitico, reportes ad hoc, presupuesto y forecasting, tanto desde la mirada de resultados, como así también desde el flujo de efectivo.

Podemos preguntarnos, ¿Por qué tanto esfuerzo en automatizar estos procesos? Hay decenas de motivos, pero el más importante considero que es la velocidad, tanto durante la ejecución de los procesos, como así también la velocidad con la que disponibilizamos los datos a quienes deben tomar las decisiones claves para el devenir del negocio.

Cuando estos procesos son soportados por herramientas como el Excel, se suelen desarrollar off-line y con muchísimo trabajo manual, lo que deriva en muchos errores. A mayores errores, más tiempos de resolución de los mismos, entonces perdemos velocidad y precisión en la toma de decisiones como hemos contado en 4 Desafíos de las finanzas corporativas al trabajar con Excel.

Otro de los motivos por los que considero que es fundamental ese esfuerzo por mejorar la digitalización de área, es porque la mayoría de los integrantes de equipos de Finanzas son profesionales, sofisticados, en su gran mayoría personas muy inteligentes y ambiciosas. 

Han estudiado carreras de grado y de posgrado, por lo tanto, al verse enredados en planillas enormes, complejas y con decenas de dificultades en sus vínculos, no suele ser muy alentador, por el contrario, genera mucha frustración que desvía el foco en lo importante: detectar oportunidades de mejora, ya sea en la eficiencia de los costos, o en acrecentar el negocio. 

Estas personas son armas de alta precisión que si están focalizados, podrán ayudar a dar en el blanco a los directores en sus procesos de toma de decisiones.

También son fundamentales estas digitalizaciones para eliminar costos improductivos o ineficiencias en los mismos, además de la prevención para que una vez ocurridos no vuelvan a generarse. 

Estos costos se pueden eliminar al reducir el tiempo dedicado a tareas manuales o estándares, y al liberar tiempos del equipo para destinarlo al análisis de la información, permitirá detectar puntos de mejora en la organización en sectores críticos como comercial, logística, almacenamiento y stock, y muchos más.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 1: la automatización de estos procesos podría eliminar la intervención de muchas jefaturas que llevan a una mayor burocracia, ya que parte del monitoreo se realiza con tecnología.

Comparto dos ejemplos:

 

Ejemplo 2: se podrían hacer más eficientes las rutas de entrega de nuestros productos, o reducir el stock de seguridad evitando tener dinero inmovilizado o hacer más eficiente el capital de trabajo.

La Transformación Analítica de las Áreas de Finanzas

En mi opinión, creo que lo más disruptivo que se está dando en estos momentos, es la transformación analitica que las áreas de Finanzas están atravesando, que incluye informes tradicionales, pero también complejos modelos de pronósticos y proyecciones de las diferentes variables que ven cambiar día tras día. También están tomando mayor confianza en el uso de interpretación de texto, uso de bots y de inteligencia artificial, permitiendo una mayor capacidad analítica y de entendimiento de lo que podría suceder en el mercado o industria.

Hoy día podemos usar estos datos, no solo para integrarlos a nuestros propios modelos de forecasting, sino también para consolidar nuestros datos con modelos externos, y así recibir diferentes escenarios posibles.

Las herramientas de FP&A pueden conectarse a cualquier sistema, ya sea nuestro ERP, CRM o las mismas planillas de excel que teníamos dispersas, y darle una absoluta integración a las partes.

Respecto a las salidas, y a pesar que las herramientas de Financial Analytics ya contienen decenas de analiticas, también se integran muy fácilmente a otras herramientas de BI como ser Quick Sight, QlikView y QlikSense, Tableau, Power BI y otras, haciendo que el potencial de análisis sea enormemente mayor.

El siguiente paso es el de disponibilizar en la empresa soluciones de Machine Learning que brinden análisis predictivos y prescriptivos. Acá debemos ir por pasos, primero veamos si podemos acceder a datos que estén correlacionados con nuestro negocio y, por lo tanto, ser más capaces para pronosticar y tomar decisiones con estos pronósticos. Probablemente trabajemos con datos macroeconómicos, tendencias de la industria, y algunos datos generados por nosotros. 

La pregunta es si somos capaces de correlacionarlos. Si la respuesta es , pasemos al próximo paso.

En el segundo paso pasaremos a ser capaces de tener un equipo que pueda escribir código en Python o en R, un código algorítmico que permite resolver problemas complejos o estadísticas aplicadas, de manera ad hoc. La idea es que podamos tomar nuestros datos históricos, sumarle estas correlaciones calculadas, y así poder encontrar los mejores escenarios futuros para nuestro negocio. Esa es la parte del negocio, parte de la digitalización y automatización, en la que la mayoría de las empresas está trabajando en este contexto tan volátil.

¿Y cuál es el límite de esta digitalización?

Lo primero que quiero decir es que estas automatizaciones, lejos están de significar la eliminación de puestos de trabajo o de personas en general, sino que las mismas deben aggiornarse a la realidad tecnológica que nos toca vivir.

Reportar y brindar información de calidad es un verdadero dolor de cabeza para los equipos de Finanzas, y lo saben todos los profesionales que han trabajado en ello.

Les propongo automatizar y digitalizar todo aquello que sus recursos les permitan, porque liberar la mente para ponerla en modo análisis no es fácil, pero es clave para adoptar el pensamiento analítico.

El armado de informes y su distribución debería estar totalmente automatizado, salvo por lo que hace a las discusiones grupales, al debate, y a la argumentación de los resultados que arrojan los datos. Esto es lo rico del análisis de datos.

Conectar las áreas operativas de la empresa con Finanzas ha sido casi siempre muy difícil y doloroso, pero estas soluciones ayudan y mucho.

Si una empresa tuviese que analizar constantemente un escenario en el cual el inventario es clave y debe mantener ciertos niveles en almacenes, pero a su vez tienen dificultades con la rentabilidad por lo que los costos de almacenamiento impactan negativamente, podría usar estas tecnologías para buscar los mercados en los cuales colocar stock a fin de delegar el costo de almacenamiento en su cadena de distribución y así mejorar la rentabilidad.

En 2015 hicimos junto a BlueDraft un modelo para una empresa embotelladora de bebidas gaseosas, donde tenían este problema.

Conectamos sus datos históricos de venta con los datos del sistema meteorológico nacional. Así calculamos 5 años de ventas en cantidades, en las diferentes regiones geográficas, y con las diferentes condiciones climáticas. Luego, ese mismo modelo, lo conectamos al pronóstico extendido.

El resultado: Todos los días corría un modelo que basado en las condiciones climáticas de los siguientes 5 días, el stock mínimo de seguridad que debía haber en cada almacén regional, y las ventas históricas con dichas condiciones, permitía disparar una alerta de oportunidad de colocación de inventario ocioso en cada región, y así se liberaron decenas de millones en capital de trabajo.

Hoy en día las áreas Operativas de la empresa y Finanzas se pueden unir en un mismo Data Lake, haciendo que estos análisis crucen sobre toda la empresa indistintamente de quien los defina, y con qué mirada fueron construidos. Pero lo importante es que cuando se analice el costo de almacenamiento, sea el mismo, mire quien lo mire.

 

¿Tan importante es alcanzar habilidades de análisis predictivo para hacer cosas sofisticadas con datos operativos y financieros?

La verdad es que no en todos los casos. Si se tratan de actividades aisladas, contraten estas habilidades a un proveedor. Si las van a hacer unas pocas veces en el año, construyan una solución relativamente económica, pero si se van a fusionar con el modo de analizar datos del equipo, deberán asignar recursos a fin que logre esta automatización tan deseada.

Las academias de formación profesional, o las propias empresas por medio de institutos de formación, deberán incluir en los planes de capacitación a sus equipos analiticos, habilidades de manejo estadístico, manejo tecnologicos y capacidades de interpretar la información generada por estos modelos. 

A estas habilidades se las denomina Data Literacy, que son la habilidad de leer, trabajar, analizar y argumentar usando datos.

Ahora bien, también es importante aclarar que uno podría convertirse en el mejor profesional de análisis de datos, pero nunca deberá dejar de lado que las habilidades políticas, de comunicación, e interpersonales, seguirán siendo claves para poder comunicar de la mejor manera posible y así hacer llegar el mensaje correcto a las personas correctas, lograr ser persuasivo frente a ese ejecutivo que quiero convencer, e impulsar la acción.
Recién allí, el conjunto de habilidades de la que disponga, podrán ser de gran utilidad a la empresa.

En conclusión a este artículo, podemos responder la siguiente pregunta : 

¿Los CFOs son más estratégicos que antes?

Hoy día se han convertido en el socio clave de los CEOs y creo que se acrecentará ese impacto estratégico que están teniendo, ya que se espera de ellos ser cada vez más capaces de detectar nuevas oportunidades y ejecutar con mayor precisión las mismas.

Ya no son solo los dueños de los datos financieros, sino que avanzan con ser el núcleo analítico de la organización pudiendo analizar tanto horizontal como verticalmente a toda la empresa.

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