Waarom Finance de motor van datagedreven organisaties kan zijn

De noodzaak van data-driven Finance

Waarom is het noodzakelijk om data-driven te werken, zowel in Finance als daarbuiten? Welke concrete technische, procesmatige en organisatorische stappen zijn nodig om van analytics een strategische hefboom te maken? Vier van onze experts gaan erover in gesprek:

• Jean-Alexis Dombret, Business Unit Leader Transition & Support Louvain-la-Neuve
• Stuey Hamelink, Project Manager voor Public Sector
• Maarten Lauwaert, Business Unit Leader Management Information & Systems and Expert Practice Leader Data & Analytics
• Stéphanie Struelens, Business Unit Leader Pragmatic Advisory & Implementation voor Financial Institutions

Data-driven finance. Van cijfers naar strategische inzichten

Wat betekent data-driven finance in de praktijk? “Financiële maar ook andere data inzetten om op een gestructureerde, onderbouwde manier betere beslissingen te nemen”, zegt Jean-Alexis Dombret, die daarmee een definitie voorstelt. Stuey Hamelink volgt hem daarin. “Het komt erop neer dat besluitvorming in Finance, en bij uitbreiding in de hele organisatie, niet op buikgevoel steunt maar dat beslissingen, optimalisaties en waar nodig transformaties met data en solide argumenten onderbouwd worden.”

Meer data, meer analytics: technologische en culturele evolutie

Finance en data gaan al decennialang hand in hand. Toch is Finance vandaag méér data-driven dan vroeger.

“Het heeft altijd om cijfers gedraaid, maar het speelveld is intussen verruimd”, zegt Maarten Lauwaert. “Alles wat operationeel gebeurt binnen een onderneming, levert data op. Organisaties gaan daar vandaag vaker mee aan de slag.” 

Een vergelijkbare evolutie valt in financiële departementen waar te nemen. “Waar Finance zich lange tijd beperkte tot standaardrapporten en gegevens die elders opgevraagd moesten worden, duiken teams tegenwoordig vaker zelf in de ruwe data.”

Dat uitgebreide speelveld danken we volgens Stéphanie Struelens mede aan de toegenomen technische mogelijkheden. “Allerlei innovaties zoals AI in financial reporting en advanced analytics strategy bieden organisaties handvatten om een versnelling hoger te schakelen. Ze kunnen de data verrijken, bijvoorbeeld door interne en externe inzichten te combineren, en beschikken bovendien over de tools om er veel meer uit te leren, maar ook over krachtige tools voor bijvoorbeeld predictive analytics in finance.”

Van compliance naar strategie

Rapporteringsvereisten nemen snel toe. Het panel stelt vast dat bedrijven, organisaties en overheden steeds meer verplichtingen krijgen opgelegd. Tegelijk groeit het besef dat financiële data en finance data analyse een strategische hefboom kunnen bieden.

“Of het nu om financiële cijfers, duurzaamheid of beleidsimpact gaat, overheden verwachten dat iedereen verantwoording aflegt”, zegt Stuey. “Dan kom je vanzelf uit bij data en rapportering, met Finance steevast in een sleutelrol.”

De banksector vormt een goed voorbeeld van die nieuwe realiteit, zegt Stéphanie. “Sinds de financiële crisis is de regelgeving sterk toegenomen. Dat vraagt niet alleen om extra data en een veel fijnere granulariteit, maar ook om compliance in de financiële sector en een sterkere focus op master data governance.”

“Daarom zagen we jarenlang vooral investeringen in wettelijk gestuurde financiële rapportering,” legt ze uit. “Managementrapportering of het strategisch gebruik van data kreeg minder aandacht. Maar die shift lijkt zich nu langzaam te voltrekken.” Ook Jean-Alexis ziet het bewustzijn groeien. “Data hoeft niet alleen het verleden te beschrijven. Met een goed ontwikkelde predictieve analytics-strategie en stevige finance en data analytics kun je anticiperen en beter sturen.”

Finance kan het voortouw nemen bij strategische data-initiatieven

Finance draagt hierin een duidelijke verantwoordelijkheid, benadrukt Maarten. “Rapporteringsverplichtingen nakomen is evident. Maar gebruik dit momentum om méér met data te doen en die data-driven mindset op te tillen naar een hoger, strategisch niveau. Daar ligt de echte toegevoegde waarde.”

Die omslag vraagt samenwerking, maar Finance kan het voortouw nemen. “Het is logisch dat de lead ligt bij de mensen die van nature het dichtst bij de financiële data, de datahuishouding en de bredere data strategy staan,” besluit Maarten.

Finance als motor van een datagedreven strategie

De overvloed aan systemen en (financiële) data vormt tegelijk de grootste uitdaging,” zegt Stuey, wanneer hij de vertaalslag maakt naar een datagedreven aanpak. “Het is niet eenvoudig het overzicht te bewaren in het woud van ERP-, BI- en andere applicaties.”

Alles begint met een aantal fundamentele vragen: wat wil de organisatie precies weten en meten? “Die stap wordt nog te vaak overgeslagen. Technische teams vertrekken vanuit beschikbare data en vertalen die in fraaie rapporten. Maar zijn dat wel de inzichten die prioriteit hebben voor de business?”

Vandaar het pleidooi voor Finance als voortrekker: als steller van de juiste vragen én als filter voor overbodige en siloed data, al vereist dat ook een persoonlijke mindshift.

Maarten: “Wie echt een businesspartner wil zijn, moet meer kunnen dan financiële cijfers interpreteren. Dat vraagt interesse in de business, maar ook in finance data analytics en een doordachte datastrategie. Je hoeft geen expert in data science of data engineering te worden, maar een zekere voeling met datatools en data management is wél een must. Technologische innovaties, zoals predictieve analytics in Finance effenen daarvoor het pad.”

Die interesse en basiskennis helpen bovendien om de rest van de organisatie te mobiliseren, benadrukken de experts. “Dat is een cruciale opdracht,” vult Stéphanie aan. “Een gezonde wisselwerking, waarbij Finance meer data-driven wordt en Operations meer finance-driven, is essentieel.”

Datastrategie

Wie data & analytics wil inzetten om de bedrijfsstrategie te versterken, heeft eerst een heldere datastrategie nodig. Dat gaat verder dan het stellen van de juiste vragen. Zo zijn losse dataprojecten of een aaneenschakeling daarvan te vermijden. 

“Aangezien er een niet te onderschatten prijskaartje aan vasthangt en het toch belangrijk is om het management mee te krijgen, moet je er een duidelijke visie rond op papier zetten”, zegt Maarten.

“Wie eenmaal investeert, start een traject waar je idealiter niet zomaar van afwijkt,” vervolgt hij. “Denk dus goed na over de scope. Hol jezelf vooral niet voorbij en ga na in welke mate data waarde toevoegen? Denk ook na over de systemen en capaciteit die daarvoor nodig zijn. Die systemen vragen onderhoud en je mensen moeten worden opgeleid.”

Een datagedreven organisatie steunt kortom op strategisch onderbouwde investeringen in mensen, technologie én processen. “Data zijn altijd het sluitstuk van een bepaald proces,” zegt Stuey. “Wie nauwgezet rapporteert, krijgt tegelijk inzicht in de manier waarop processen kunnen worden geoptimaliseerd. Zo worden data betrouwbaarder en accurater.”

Datamanagement

De driehoek mensen–systemen–processen is een krachtig maar tweesnijdend zwaard, zegt Stuey. “Het is een krachtige versneller bij een transformatie, maar echte vooruitgang komt er pas als de drie in balans zijn.”

Een cruciale factor die daarbij vaak wordt vergeten, is datacultuur. “Als een organisatie niet gewend is met data te werken en de systemen onvoldoende voedt, blijft de meerwaarde van een nieuwe data-infrastructuur uit. Datacultuur is dus een reële succesfactor.”

Datakwaliteit is daarbij cruciaal: ontbrekende, foutieve of dubbele data ondermijnen elke strategie. Hét devies op dat vlak: besteed er vanaf het begin aandacht aan en veranker de aandachtspunten in de visie en datastrategie. Maarten: “Datamanagement komt vaak pas op de agenda wanneer het misloopt. Dan is het al te laat: herstel is altijd duurder dan preventie.”

Changemanagement is essentieel om de barrières weg te nemen. Menselijke, technische en procesmatige aspecten lopen daar naadloos in elkaar over. 

“Veel bedrijven hebben een trauma overgehouden aan eerder systeemimplementaties of -migraties”, zegt Stéphanie. “Alles verloopt volgens plan en blijft binnen de vooropgestelde budgetten, tot de datamigratie start: historiek overzetten, mappings uitwerken. Dan ontspoort het vaak. Daardoor heerst in organisaties vaak een zekere angst om dataprojecten op te starten, niet wetende welke investeringen het openen van die ‘doos van Pandora’ dit keer weer zal vergen.”

Gerelateerde artikelen

Ontdek meer over data & analytics. Laat je inspireren door onze inzichten, cases en oplossingen voor het opzetten van een sterke datastrategie en -architectuur opzet.