Analyse von Finanzdaten: Anwendungen, Vorteile und Software-Tools

13. September 2024

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Analyse von Finanzdaten

Senior Quantitativer Analyst

Bei der Finanzdatenanalyse werden Rohdaten aus Unternehmenssoftwaresystemen gesammelt und analysiert, um Einblicke in die finanzielle Leistungsfähigkeit eines Unternehmens zu erhalten. Mit diesem Wissen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Risiken abmildern und ihre finanzielle Lage verbessern.

Itransition unterstützt Unternehmen bei der Implementierung robuster Datenanalyselösungen, um das Finanzdatenmanagement und die Finanzberichterstattung zu automatisieren, die tägliche Entscheidungsfindung zu verbessern und effektive Finanzstrategien zu entwickeln.

Anwendungen zur Analyse von Finanzdaten

Unternehmen aus datenintensiven Branchen, darunter auch Finanzdienstleister, nutzen Datenanalysesoftware, um ihre finanzielle Leistung zu überwachen, Risiken zu erkennen, finanzielle Trends vorherzusagen und ihre Kunden besser zu verstehen.

Branchenübergreifend

Analyse der finanziellen Leistungsfähigkeit

Unternehmen setzen Finanzanalysen ein, um Ausgaben, Einnahmen und Rentabilität des Unternehmens zu verfolgen. Durch die Analyse von Jahresabschlüssen können sie finanzielle Risiken identifizieren, Wachstumschancen erkennen, fundierte Finanzplanungsentscheidungen treffen und gesetzliche Anforderungen erfüllen.

Risikoanalytik

Unternehmen nutzen Risikoanalysen, um die Wahrscheinlichkeit von Liquiditäts-, Kredit-, Investitions- und aufsichtsrechtlichen Risiken zu bewerten und die Leistung von Geschäftsvermögen unter verschiedenen Szenarien zu messen. Auf der Grundlage dieser Daten können Unternehmen geeignete Maßnahmen zum Risikomanagement ergreifen, finanzielle Verluste verhindern und eine größere Widerstandsfähigkeit des Unternehmens erreichen.

Finanzplanung und Budgetierung

Datenanalysen helfen Finanzvorständen (CFOs), realistische Finanzziele zu setzen und die geeignetsten Strategien zu deren Erreichung zu bestimmen. Durch die Konsolidierung von Finanzdaten, die Erstellung von Prognosen und die Modellierung von Szenarien können Unternehmen realistische Budgets auf der Grundlage der wichtigsten Informationen erstellen und diese rasch anpassen, um schnell auf veränderte Marktbedingungen reagieren zu können.

Im Finanzsektor

Analyse von Bankdaten

Banken nutzen Datenanalyselösungen, um Betriebs-, Kunden- und Produkt-/Dienstleistungsportfolio-Daten zu konsolidieren und zu analysieren, um Kunden mit relevanten Angeboten anzusprechen, Kreditrisiken zu verwalten, Betrug zu erkennen, die Leistung von Filialen zu optimieren und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Analyse von Investitionsdaten

Anlageverwalter und Finanzberater nutzen die Möglichkeiten der Datenanalyse, um die Leistung aktueller Bestände im Vergleich zu verschiedenen Benchmarks zu bewerten, die Marktdynamik zu überwachen und verschiedene Anlagestrategien zu testen, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen und ausgewogene Portfolios aufzubauen.

Aktienmarkt-Analysen

Mit Hilfe der Börsenanalytik beobachten Händler die Kursschwankungen, führen fundamentale und technische Analysen durch, verfolgen die Marktstimmung und prognostizieren Finanztrends, was ihnen hilft, fundierte Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu treffen und effiziente Handelsstrategien zu entwickeln.

Analyse von Versicherungsdaten

Datenanalyse hilft Versicherern, Einblicke in verschiedene Geschäftsaspekte zu erhalten, darunter Vertrieb, Underwriting und Schadenmanagement. Diese Einblicke ermöglichen es den Unternehmen, detaillierte Risikoprofile für jeden Kunden zu erstellen, Versicherungsprämien genau zu berechnen, betrügerische Ansprüche zu erkennen und sich in der komplexen Regulierungslandschaft besser zurechtzufinden.

Analyse von Kundendaten

Datenanalyse ermöglicht Kundensegmentierung, Customer Journey Mapping und die Analyse des Kundenverhaltens. Durch die Aufdeckung wertvoller Kundeneinblicke können Finanzdienstleister jedem Kunden relevante Produkte oder Dienstleistungen anbieten, den Customer Lifetime Value maximieren und so zu Umsatzwachstum und Rentabilität beitragen.

Optimale Entscheidungsfindung mit einer Lösung zur Analyse von Finanzdaten

Kontakt

Zu überwachende und zu messende finanzielle Schlüsselkennzahlen

Unabhängig von ihrer Größe oder ihrem Geschäftsfeld sollten Unternehmen einen gemeinsamen Satz von Datenmetriken überwachen, um ihre finanzielle Situation genau zu bewerten und erfolgreiche Strategien zu entwickeln.

Cashflow

Einschließlich operativer Cashflow und Cash-Conversion-Cycle, um festzustellen, ob ein Unternehmen genug Geld hat, um kritische Geschäftsvorgänge zu betreiben und seine kurz- und langfristigen Verpflichtungen zu erfüllen

Rentabilität der Kunden

die rentabelsten und die am wenigsten rentablen Kunden zu ermitteln und ihre Anstrengungen entsprechend zu konzentrieren oder Möglichkeiten zur Kostensenkung zu identifizieren

Prädiktive Verkäufe

Um Unternehmen dabei zu helfen, Ressourcen effektiver zuzuweisen, Marketingkampagnen zu optimieren und Risiken in der Vertriebspipeline zu erkennen und zu mindern

Produktrentabilität

Damit Unternehmen fundiertere Entscheidungen über Preise, Werbung und Produktportfolio treffen können

Wert für die Aktionäre

Messung der Wirksamkeit der gegenwärtigen Geschäftsstrategie bei der Schaffung von Wohlstand für die Aktionäre

Werttreiber

einschließlich des Umsatzwachstums und der Gewinnspannen, um die Fähigkeit des Unternehmens zu bewerten, seine kurz- und langfristigen Geschäftsziele zu erreichen und Möglichkeiten zur Verbesserung der finanziellen Leistung zu ermitteln

Wesentliche Funktionen von Finanzdaten-Analysetools

Damit Unternehmen die Datenanalyse so effizient wie möglich gestalten können, empfehlen wir, sich für Finanzdatenanalyselösungen zu entscheiden, die über die folgenden wichtigen Funktionen verfügen.

Datenverarbeitung in Echtzeit

Durch die Integration, Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten wie Umsatz-, Ausgaben-, Rechnungs- und Schuldendaten, die von Buchhaltungs-, ERP- und anderen Unternehmenssystemen erfasst werden, erhalten die Benutzer sofort umsetzbare Erkenntnisse. Auf diese Weise können sie ihre Entscheidungen auf die aktuellsten Geschäftsinformationen stützen, schnell auf Veränderungen oder Anomalien reagieren und ihre Finanzpläne entsprechend anpassen.

Datenvisualisierung und Berichterstattung

Datenanalysetools sollten Finanzdaten in interaktive und intuitive Dashboards umwandeln, die komplexe Erkenntnisse verdaulich und umsetzbar machen. Mit den visuellen Darstellungen der Daten können die Nutzer leicht Muster und Trends erkennen, die finanzielle Leistung des Unternehmens besser verstehen und Erkenntnisse schnell mit Entscheidungsträgern teilen.

Skalierbarkeit

Wenn Ihr Unternehmen expandiert, sollte Ihre Finanzdaten-Analyselösung in der Lage sein, steigende Datenmengen sowie verschiedene Datentypen und -formate zu verarbeiten, ohne die Softwareleistung zu beeinträchtigen.

Integrationspotenzial

Ein Finanzdaten-Analysetool, das sich nahtlos in andere Unternehmenssysteme (wie ERP oder CRM), Software-Tools (wie Microsoft Excel) und externe Datenquellen (wie Bankanwendungen oder Marktdatenplattformen) integrieren lässt, ermöglicht einen reibungslosen Datenfluss zum Analysesystem und gewährleistet die Genauigkeit der Finanzdaten.

Sicherheit der Daten

Um sensible Geschäftsdaten vor unbefugtem Zugriff und Cyber-Bedrohungen zu schützen, muss Software für die Finanzdatenanalyse über wirksame Sicherheitsmechanismen wie Datenverschlüsselung, Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) und Prüfpfade verfügen.

Prädiktive und präskriptive Analytik

Lösungen, die mit prädiktiver und präskriptiver Analytik angereichert sind, helfen Unternehmen, künftige Finanztrends, Kundenverhalten und Marktereignisse genau zu prognostizieren und verschiedene Finanzszenarien zu modellieren. Auf der Grundlage dieser Prognosen können Unternehmen die potenziellen Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen auf ihre Finanzen bewerten, optimale Maßnahmen planen und Geschäftsstrategien optimieren.

KI-gestützte Datenerkennung

Finanzanalyselösungen, die auf Computer Vision und optischen Zeichenerkennungstechnologien basieren, können strukturierte und unstrukturierte Daten aus Finanz- und anderen Geschäftsdokumenten extrahieren und ermöglichen es Instituten, verschiedene Datenquellen zu nutzen und große Datenmengen zu verarbeiten.

Vorteile der Analyse von Finanzdaten

Die Einführung von Lösungen zur Analyse von Finanzdaten bringt Unternehmen sowohl auf Abteilungs- als auch auf Organisationsebene zahlreiche Vorteile.

Verbesserte Entscheidungsfindung
Die Implementierung von Datenanalysen erleichtert die Demokratisierung von Daten, was zu faktenbasierten taktischen und strategischen Finanzentscheidungen führt.

Effizienz im Betrieb und Produktivität des Teams
Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Datenverwaltungstätigkeiten wie Datenextraktion, -eingabe, -konsolidierung, -bereinigung, -modellierung und -berichterstattung gewinnen die Mitarbeiter Zeit für höherwertige Tätigkeiten.

Genaue Risikobewertung
Unternehmen können die Risikoprofile ihrer Kunden detaillierter bewerten, um Kunden mit hohem Risiko zu identifizieren, finanzielle und dienstleistungsbezogene Gebühren genauer zu berechnen und Betrug zu verhindern.

Kostenreduzierung
Auf der Grundlage von Erkenntnissen über Ausgaben, Beschaffung und betriebliche Leistung können Unternehmen die wichtigsten Kostentreiber ermitteln, Pläne zur Ausgabenoptimierung aufstellen und Möglichkeiten zur Prozessverbesserung identifizieren.

Bessere Gestaltung von Finanzprodukten
Finanzdienstleister können Kundendaten aus verschiedenen Quellen analysieren, um die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe zu erkennen und ein relevanteres Produktangebot zu entwickeln.

Verbesserte Compliance
Durch die Automatisierung der Finanzdatenerfassung und -berichterstattung trägt die Datenanalysesoftware dazu bei, das Fehlerrisiko zu verringern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Vorteile

Herausforderungen bei der Implementierung von Datenanalysesoftware

Unternehmen, die Lösungen zur Analyse von Finanzdaten einführen, können auf erhebliche Hindernisse stoßen, die einer erfolgreichen Implementierung und Nutzung der Technologie im Wege stehen. Hier sind einige Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um die Herausforderungen zu überwinden.

Herausforderung

Empfehlung

Datenqualität und -integrität

Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Finanzdaten, die aus verschiedenen Systemen stammen, können zu unzuverlässigen Erkenntnissen führen, die zu falschen Entscheidungen und verpassten Geschäftsmöglichkeiten führen.

Da Finanzanalysesoftware Daten aus verschiedenen Abteilungen abruft, sollten Unternehmen einen soliden Data-Governance-Rahmen schaffen, um die Genauigkeit und Konsistenz der gesammelten Informationen zu gewährleisten. Als Teil eines solchen Rahmens sollten Unternehmen Standards für die Datenqualität sowie Verfahren für die Kontrolle der Datennutzung und -speicherung, die Identifizierung und Abschwächung von Risiken für den Datenschutz bei Finanzdaten und regelmäßige Audits festlegen.

Widerstand der Mitarbeiter gegen Veränderungen

Finanzteams in Unternehmen zögern oft, vertraute Geschäftswerkzeuge und traditionelle Arbeitsabläufe aufzugeben.

Vor der Einführung einer Finanzdaten-Analyselösung können Führungskräfte eine Bewertung der Veränderungsbereitschaft durchführen, um Hindernisse für die Umstellung zu ermitteln und geeignete Maßnahmen zu deren Beseitigung zu planen.

Um die Benutzerakzeptanz zu erhöhen, sollten Unternehmen benutzerfreundliche und intuitive Lösungen mit Selbstbedienungsfunktionen bevorzugen.
Produktmanager können Demositzungen abhalten, um dem Team zu zeigen, wie die Finanzdatenanalyse hilft, Zeit zu sparen.
Nach der Implementierung sollte das Unternehmen ein angemessenes Onboarding-Training anbieten, um den Mitarbeitern beizubringen, wie sie Datenanalysetools sowohl für ihre täglichen Aktivitäten als auch für fortgeschrittenere Aufgaben nutzen können.
Unternehmen sollten zweiseitige Kommunikationskanäle schaffen, damit die Nutzer das IT-Team schnell über Probleme informieren können.
Um die Benutzer bei der raschen Lösung von Problemen zu unterstützen, sollten Unternehmen Prozesse zur Überwachung von Benutzeraktivitäten und Protokollen einrichten.

Diese Maßnahmen tragen zu einem besseren Verständnis der Technologie bei, gewährleisten einen reibungslosen Ablauf der Softwareeinführung und minimieren die negativen Auswirkungen des Übergangs zu neuen Arbeitsabläufen.

Wie wir helfen können

Unser Team unterstützt Sie bei der Implementierung einer Finanzdaten-Analyselösung oder bei der Modernisierung Ihres bestehenden Systems entsprechend Ihren aktuellen Bedürfnissen und kümmert sich um jeden Schritt im Lebenszyklus der Datenanalyse.

Datenprüfung

Wir ermitteln geeignete unternehmensinterne und -externe Datenquellen, bewerten Ihre Datenbestände hinsichtlich Qualität, Sensibilität und Verfügbarkeit und skizzieren die notwendigen Datenmanagementaktivitäten.

Datenintegration und -speicherung

Wir konfigurieren ETL-Pipelines, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und sie zu bereinigen und in das gewünschte Format umzuwandeln. Außerdem konfigurieren wir skalierbare Data Warehouses und andere Speicheroptionen wie Data Lakes, Lakehouses und operative Datenspeicher für die Speicherung Ihrer strukturierten und unstrukturierten Finanzdaten.

Modellierung von Daten

Wir erstellen konzeptionelle und logische Datenmodelle, die Ihnen helfen, Daten effektiv zu speichern und die erforderlichen Arten von Finanzdatenanalysen durchzuführen.

Visualisierung von Daten

Wir ermöglichen interaktive Datenvisualisierung und Berichtsfunktionen innerhalb Ihrer Analyselösung, um eine schnelle Dateninterpretation und das Erzählen von Geschichten zu erleichtern.

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Wir halfen dem Kunden bei der Auswahl einer optimalen BI-Plattform, entwickelten ETL-Pipelines zur Automatisierung der Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen und entwarfen eine ressourceneffiziente Datenarchitektur, die einfach zu verwalten und zu managen ist.

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Eine große E-Commerce-Marke hat sich mit Itransition zusammengetan, um eine zentralisierte Business-Intelligence-Plattform zu schaffen, mit der Kundendaten nahezu in Echtzeit gesammelt und analysiert werden können, und um mit Hilfe von maschinellem Lernen prädiktive Modelle für das Nutzerverhalten zu erstellen, um Konversionsraten, Produktnachfrage und zukünftige Verkäufe vorherzusagen.