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A importância da Gestão de Dados em FP&A: 5 Melhores Práticas para o Sucesso

  • Creado 01/03/2024
  • Modificado 01/03/2024
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No mundo empresarial atual, tomar decisões informadas com base em informações precisas e atualizadas é fundamental para o sucesso. Nesse processo, os dados são mais importantes do que nunca. Os profissionais de FP&A devem desempenhar um papel crucial na gestão de dados, garantindo que os dados financeiros sejam coletados, armazenados, acessados e analisados adequadamente.

O FP&A integrado é uma abordagem que aborda a criticidade dos dados, combinando o planejamento financeiro e a análise em um processo que fornece uma visão abrangente do desempenho financeiro de uma organização. A gestão de dados garante que todos os membros da equipe de FP&A trabalhem com as mesmas informações, o que pode ajudar a evitar mal-entendidos ou erros.

Além disso, ao automatizar tarefas intensivas em dados, a gestão de dados pode liberar tempo para

A Gestão de Dados é Fundamental para FP&A


Quando os dados estão organizados e acessíveis, os analistas e tomadores de decisão podem identificar rapidamente tendências e padrões críticos para o planejamento estratégico, o desenvolvimento de produtos e a alocação de recursos.

Portanto, quando os analistas buscam extrair informações de uma organização, o primeiro passo não deve ser publicar um relatório, mas dar um passo atrás e realizar uma avaliação robusta dos dados. A partir daí, as descobertas sobre a qualidade dos dados podem ser resumidas, validadas e melhor compreendidas, produzindo uma análise de maior qualidade.

Com base no exemplo anterior, ao gerenciar os dados de forma eficaz e liberar mais tempo disponível no dia, os profissionais de FP&A podem dedicar mais energia à análise da rentabilidade e identificar formas de reduzir custos.


Começando com a Gestão de Dados


Muitas vezes, quando os analistas assumem um novo cargo ou organização, uma das primeiras coisas que esperam fazer é se conectar às ferramentas analíticas disponíveis. Embora existam muitas ferramentas excelentes para análise, é inteligente pensar na análise desde o início até o fim do processo, em vez de se concentrar demais nos resultados dos processos de negócios e dados; é aconselhável ter cautela.

Quando a integridade do processo de uma organização não é completamente compreendida, é inconsistente ou tem falhas fundamentais na forma como é capturada, medida e calculada para entrar em um ERP (Planejamento de Recursos Empresariais) ou ferramenta analítica, então todos os resultados e análises não podem ser confiáveis.

Por essas e outras razões, a gestão de dados é fundamental para as empresas, servindo como a base sólida sobre a qual uma função avançada de FP&A pode ser construída. O FP&A deve ser um parceiro confiável na verificação da entrada e saída de dados para produzir recomendações confiáveis para seus parceiros de negócios.

5 Melhores Práticas de Gestão de Dados em FP&A


Cada profissional de FP&A pode seguir algumas dicas para realizar uma avaliação de qualidade de dados.

Ao entender a importância da gestão de dados de alta qualidade e os processos por trás deles, os profissionais de FP&A estão preparados para o sucesso. Uma vez que os dados são confiáveis, os analistas podem avançar sem questionar se os dados reais são reais, e resumir e apresentar com confiança ideias verdadeiras aos líderes organizacionais.

Aqui está como começar:

  1. Implemente controles e equilíbrios que se conectem às fontes confiáveis

    • As horas de trabalho relatadas coincidem com as horas relatadas pelas agências de pessoal e registro interno?

    • Todos os relatórios produzem a mesma medida para qualquer métrica dada, como volumes de produção?

    • Os itens relatados em inventário são facilmente identificáveis e estão localizados com precisão?



  2. Observe o processo e fale com as operações

    • Peça para ver como os materiais são consumidos, transferidos e produzidos nos sistemas.

    • Observe como diferentes pessoas realizam processos idênticos.

    • Procure onde as estimativas são registradas em vez de dados reais.



  3. Realize verificações de senso comum

    • Os funcionários em tempo integral relatam horas de trabalho que são pouco realistas e variam drasticamente?

    • Os produtos relacionados têm níveis de rentabilidade muito diferentes?

    • O líder de operações ou o gerente da planta têm confiança nos resultados com base em sua experiência e conhecimento?



  4. Utilize especialistas internos de negócios para validar se as mensagens dos dados são precisas.

    • Se os dados não correspondem ao funcionamento da empresa, procure o que ainda está faltando.



  5. Estabeleça objetivos claros para a recopilação
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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