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Você está criando o orçamento ou acordos?

Aqui está algo que ninguém quer ouvir em sua reunião anual de orçamento: “Ei, meu número é diferente do seu! " Então o que geralmente acontece? Dois de vocês discutem a discrepância enquanto todos os outros ouvem ou possivelmente ficam em seus pensamentos. Talvez você debata os méritos relativos do primeiro número e o segundo número, talvez até surgindo com um potencial terceiro número. É uma confusão, não há um único ponto de verdade e normalmente termina em um acordo entre as partes.
Mas o orçamento não precisa ser assim. E não deveria, porque os números devem ser precisos e demonstráveis para todos dentro e fora do sua reunião de orçamento. Que "acordos" mais você está criando?

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Forecasts são confiáveis?

Não é nenhuma surpresa que forecasts representam um desafio para muitas organizações, mas com uma economia incerta e ambiente de negócios agravado pela pandemia, ter essa preditividade tornou-se um desafio ainda maior.

Algumas pesquisas apontam que mais de 75% dos decisores utilizam alguma forma de forecast. Porém mais da metade destes reportaram pouca confiança na precisão dos cenários e previsões que chegam em suas mãos. E um dado ainda mais assustador, 46% dos decisores erram ao interpretar os relatórios de previsão e análise.

Como acontece com qualquer solução de previsão analítica, tudo depende de dados de alta qualidade. Para muitas organizações, isso significa um esforço inicial substancial para melhorar a qualidade dos dados e uma potencial falta de confiança nas próprias previsões devido a suspeitas sobre os dados subjacentes. Afinal é necessária a análise de dados de várias áreas, financeiro/contábil, vendas, recursos humanos, marketing e muitas outras. Tantas quantas são essas áreas são as origens dos dados, sistemas de informação, planilhas, dados externos, etc.

Para maximizar o ROI da tecnologia de forecast, os gestores devem primeiro garantir que têm a qualidade e a quantidade de dados necessários para alimentar a análise.

As projeções são feitas com base em critérios que nem sempre são bem definidos ou até mesmo subjetivos. Por exemplo, qual critério poderíamos utilizar para projetar vendas de um novo produto nos próximos 24 meses se não temos dados históricos? E como isso seria representado na projeção de receitas da empresa?

O uso de Inteligência Artificial tem apoiado esse processo de uma forma sem precedentes. O conceito de Machine Learning pode ser aplicado à validação dos dados de origem com base na relação dados X projeção X resultados. E com esse mesmo "aprendizado" certamente irá gerar forecast mais assertivos e que vão se mostrar mais confiáveis. O "human touch" não é dispensado, afinal o que se quer é uma utilização simbiótica entre máquina e pessoas, sendo que estas últimas é que serão os verdadeiros beneficiados. Então cabe a elas fazerem os devidos ajustes e melhorarem ainda mais os cenários de previsibilidade.

Os mais respeitados institutos de pesquisas e consultoria apontam o Unit4 FP&A como uma das mais avançadas soluções de previsão analítica, pois adota conceitos e práticas dos segmentos que atende somados ao que há de mais moderno em termos de tecnologia, como cloud, ferramentas de integração e inteligência artificial. O Unit4 FP&A é uma plataforma de Gestão de Performance Corporativa (CPM) com inteligência de negócio (BI) integrada permitindo o controle total sobre o planejamento e forecast do negócio de forma intuitiva e fácil de usar. Converte dados complexos em insights, isso ajuda a colocar planos e ideias em prática e tomar decisões mais assertivas.

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