Dealen met: 4 vragen over Predictive Analytics voor de CFO

Veel financiële processen bestaan uit handelingen waar automatisering en slimme algoritmes meer en meer de bepalende factor zullen gaan worden. Wat zijn de belangrijkste technologische ontwikkelingen die op ons af komen en hoe kan de CFO zich het beste hierop voorbereiden? In deel 2 van de serie “Dealen met”: Predictive Analytics.

Door Robêrt de Gier

Wat is Predictive Analytics?

Laten we voorop stellen dat Predictive Analytics niet een nieuwe trend is. Al jaar en dag gebruiken verzekeraars en banken, of eigenlijk alles waar er sprake is van het afdekken van risico’s, de technieken achter Predictive Analytics om beslissingen te nemen over premies en het toekennen van krediet. Maar het is met name de complexiteit en de manier waarop we steeds meer data voor handen hebben, waardoor we Predictive Anlaytics voor meer toepassingen kunnen gaan gebruiken. Het geeft de mogelijkheid om grote hoeveelheden data, zowel uit interne als externe bronnen, op patronen te onderzoeken en voorspellingen te doen op basis van deze inzichten.

Lees ook: Dealen met: 4 vragen over blockchain voor de CFO

Gartner ziet Predictive Analytics als een fase in de evolutie van analytics die volgt op de descriptive en de diagnostic fase . Bij deze fasen wordt ingezoomd op het verleden om te bepalen wat er is gebeurd, waar en door wie om vervolgens de vraag te beantwoorden waarom bepaalde dingen gebeurd zijn. Met Predictive Analytics zetten we de volgende stap, namelijk naar het gebruik maken van de data om de toekomst te voorspellen. Dat geeft bestuurders de mogelijkheid om beslissingen te kunnen baseren op feiten, in plaats van op buikgevoel en intuïtie. Volgens Gartner baseert op dit moment slechts 13 procent van de ondernemingen hun strategische beslissingen op Predictive Analytics.


(Bron: Gartner)

De wiskundige aanpak van Predictive Analytics waait nu langzaam van de banken en verzekeraars naar andere domeinen, waar ondertussen ook een hoeveelheid aan data is ontstaan die toelaat om zinvolle modellen op te bouwen. Plus het feit dat door technologische ontwikkelingen steeds meer tools beschikbaar worden om de dataset uit verschillende bronnen te analyseren.

Is er een succesvol voorbeeld?

Een goed voorbeeld van een onderneming die Predictive Analytics succesvol inzet, is Netflix. Op basis van alle data die zij via het kijkgedrag verzamelen gecombineerd met data uit externe bronnen, bepalen zij succesvol hoe ze hun publiek aan zich kunnen blijven binden en hoe en waar ze nieuwe markten kunnen betreden. De verzamelde data bevat onder andere van ratings die worden gegeven, tot (mobiele) apparaten waarmee gekeken wordt, zoekopdrachten en of er op pauze of stop geklikt wordt.

De overtreffende trap van Netflix’ gebruik van Predictive Analytics, is natuurlijk de manier waarop de hit serie House of Cards tot stand is gekomen. Niets is daarbij aan toeval overgelaten of op ‘onderbuikgevoel’ gedaan, elke beslissing is terug te leiden naar data. Van de keuze in hoofdrolspeler Kevin Spacey (veel kijkers van de Britse House of Cards keken vaak naar series en films met deze acteur) tot de uiteindelijke keuze in het gebruik van de kleur van de cover scene. En natuurlijk vervolgens dat men niet met één trailer werkte, maar met tien. Waardoor jij als Netflix kijker een trailer voorgeschoteld kreeg die past bij jouw kijkgedrag. Het succes van de serie moge duidelijk zijn.

Met de snelheid waarop technologische ontwikkelingen gaan, zal het niet lang duren voor de volgende fase in de analytics evolutie zich aandient: Prescriptive Analytics. Dit is de fase waarbij grafiek analyse, simulatie, complexe event processing, neurologische netwerken en machine learning aan het proces toegevoegd zullen worden. En eigenlijk wordt het dan pas echt interessant, wanneer we ons op basis van gegevens uit de verschillende data bronnen suggesties vanuit het systeem gaan krijgen.

Wat betekent Predictive Analytics voor de finance functie?

Tot dusver hebben we ons voornamelijk laten beperken door de descriptieve en diagnostische analyse van data en zijn de mogelijkheden van Predictive Analytics iets waar we verlangend naar kijken, maar waar we nog weinig stappen in zetten. En dat terwijl iedere organisatie budgetteert en in geen enkele onderneming het budget uitkomt. Predictive Analytics stelt je in staat om veel beter te kunnen forecasten. Hoe meer databronnen, des te beter de voorspelling.

Maar dit vraagt een nieuwe en andere manier van werken van finance, met aan het roer van deze verandering de digitale CFO. Om daadwerkelijk een sparringpartner van de business te worden, moeten we af van de nadruk die we op beheersing en controle leggen. We moeten groeien naar een positie waarin we betrouwbare rapportages kunnen omzetten naar een voorspellende analyse van data, naar een blik op de toekomst. Op het moment dat we echt kunnen voorspellen hoe onze klanten gaan reageren, zijn we de business aan het ondersteunen zodat het leidt tot verbetering van de performance.  Succesvolle innovatie, groei, prognoses en risicobeheer beginnen bij een gedegen advies vanuit de digitale CFO.

Wat heb ik nodig om Predicitve Analytics toe te passen?

Veel CFO’s zijn zoekende naar een goede invulling van digitalisering en het efficiënt gebruik maken van data. Twee belangrijke drempels staan het succesvol inzetten van Predictive Analytics in de weg. Als eerste de toegang tot een dataset die interne en externe bronnen combineert. Ten tweede het ontbreken van het juiste algoritme en een weergave van de analytische output die de CFO het benodigde strategisch inzicht geeft, waar vervolgens actie op genomen kan worden. Nog nooit eerder had de CFO meer technologie tot zijn beschikking om data te genereren dan nu. Maar wat blijkt, er is een groot verschil tussen het hebben van veel technologie en het hebben van de juiste technologie. Je zult een visie moeten hebben op data analyse en vooral de interpretatie van data.

Datawarehouse

De basis is een goed datawarehouse. Daar worden verschillende bronnen van data gecombineerd en gekoppeld door middel van een bepaalde sleutel. Maar hoe richt je een datawarehouse het beste in? Hoe weet je welke informatie relevant is? Dat brengt de volgende overweging voor de CFO met zich mee: ga je big data-analisten in dienst nemen die het datawarehouse voor je kunnen inrichten en de analyses kunnen maken? En zo ja, waar plaats je die big data-analist vervolgens in de organisatie? Wordt hij onderdeel van de finance of IT-organisatie?

De ontwikkelingen in data analytics ontwikkelen zich exponentieel, het gaat sneller dan je denkt. Wil je als CFO volwaardig sparringpartner met de business blijven en de concurrentie op afstand houden, dan is het zaak om snel op de ontwikkelingen rondom Predictive Analytics in te haken.

Robêrt de Gier is Finance Director bij  Exact Business solutions  

Gerelateerde artikelen