How to reach Autonomous Finance with AI

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商业智能和分析的5个最新趋势

解读最新的5个商业智能和分析趋势,以便您能够提升您的业务水平

为了在商业智能中保持领先地位,组织必须关注数据质量管理、数据驱动文化、自助分析、云采纳和决策自动化。Apliqo使组织能够拥抱这些趋势,有效利用数据并推动商业成功。

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目录

数据质量管理
数据驱动的文化
自助分析
云计算用于数据和分析
决策自动化

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Apliqo,我们始终在努力保持在规划和分析的前沿,以帮助我们的客户优化他们的流程,从而做出更好的决策。因此,当我们看到BARC发布了他们的2023年‘数据、BI和分析趋势监测’报告时,我们认为应该突出一些在报告中识别出的关键趋势,并深入探讨这对努力充分利用公司数据的企业意味着什么。 

以下是我们认为突出的一些趋势: 


数据质量管理

这看起来可能显而易见,但令人感到好奇的是,在现代企业中,这通常得到的关注很少。数据的质量将直接影响做出决策的质量,因此值得在主动的数据质量管理上投入时间和精力。这包括定义数据角色、健全的质量保证流程、持续的数据监控、定期审计,以及对透明度的偏好,仅举几例。 

可以理解的是,这种工作在短期内常常被放在次要位置,因为企业中还有很多其他事务。然而,这是一个错误。如果您想充分利用可用的数据,就应该不断努力评估数据收集和处理的质量,以便尽早发现错误并采取纠正措施。如果您让这一过程持续太久,就有可能基于虚假、不完整或不可靠的数据来运营企业。 


数据驱动的文化

在此基础上,另一个日益重要的关键趋势是组织在数据方面应努力培养的整体思维方式和文化。随着我们手中可用的更好分析工具越来越多,做出真正以数据为驱动的决策从未如此简单。但这需要跨公司进行社会工程和认同,才能使这一切得以实施。 

领导者和管理者在日常活动中需要将数据放在心中,利用其力量来改善公司内部事务。唯一使这一考虑变得自动化的方法是将其根植于文化中,使其“成为我们所做的事情”。这需要高质量的教育、细心的信息传达、意图明确的绩效激励,以及大量的持续努力——但当你做到这一点时,会带来巨大的不同。 


自助分析

这是我们在Apliqo非常热衷的事情,因为我们相信每个人都应该能够自己深入挖掘公司的数据,并在不必拨打电话和等待商业智能团队处理其请求的情况下获得所需的答案。Apliqo构建的许多内容都是为了将数据(其复杂性)带入一个直观的界面,使自助服务功能得以实现,我们很高兴看到它最终在整个行业中获得应有的关注。 

在2023年,赋能您的团队进行自主分析可能是您为公司所做的最好的事情。 


云计算用于数据和分析

FP&A行业在从本地解决方案迁移到云计算方面遵循了几乎所有其他行业的类似趋势。这是对工作性质改变的直接回应,随着分布式团队的增多,大家都需要实时协作,以及关于托管软件平台及其存储数据的经济变化。迁移到基于云的解决方案对许多组织来说是一个重大变化,尤其是当他们与遗留系统建立了长期关系时。然而,好处远远超过坏处,我们很可能会看到每家公司在未来几年内都迁移到云部署以进行数据和分析。 


决策自动化

最后一个趋势是新出现的,但是它正在快速发展的中,并可能在短期和中期内成为行业的关键支柱。目前,关于人工智能的讨论非常热烈,因此无疑有很多时间和精力投入到自动化中。但是,不仅仅是报告或数据处理的自动化,而是实际决策的自动化。想象一下,您的财务系统监控它所收到的需求信号,并自动调整采购订单、市场支出和根据这些数据连接的其他杠杆。这种未来并没有那么遥远,它是将您的所有数据连接到一个地方,从整体的角度利用这些驱动因素、连接和相关性中的第一次迭代。 

这绝对是一个需要关注的领域,因为这将彻底改变公司未来对规划和分析的想法。 

这些只是我们认为突出的五个关键趋势,我们希望它们能引起您足够的兴趣,去查看完整报告。  您可以在这里找到它。 

Apliqo,我们不断努力将我们的工具与行业中看到的趋势整合在一起,因此当您与我们同行时,您可以放心,我们将每一步都提供最前沿的理念、流程和软件。如果这是您想要探索的内容,请务必立即与我们联系,让我们看看能否提供帮助。 

案例研究

怎么

Executive Finance Summit

使用 Apliqo

Daniele Tedesco, CEO of Apliqo, let AI agents run a live month-end close, a variance analysis, and a full forecast cycle in front of the room. No slides standing in for the real thing. His argument: the planning rhythm finance has used for 50 years is the actual bottleneck, not the spreadsheets, not the people.

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