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Self-service analytics: ottimizzare disponibilità e accuratezza dei dati, migliorare il business

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Self-service analytics: ottimizzare disponibilità e accuratezza dei dati, migliorare il business

16 febbraio 2018

Introducendo un elevato livello di funzionalità self-service nei processi decisionali, grazie a strumenti come le self-service analytics, i CFO permettono agli utenti aziendali di trasformare le intuizioni in azioni, guidare meglio le attività di business e promuovere una cultura decisionale basata su fatti lungo tutta l’organizzazione

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

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