Digital Transformation

    Deel via:

    Voorspellende analyses zijn essentieel voor een geoptimaliseerde Financial Planning & Analysis

    Binnen organisaties groeit de rol van Financial Planning & Analysis professionals. In vroege tijden deden we voorspellingen op basis van observaties, of poogden we gebeurtenissen achteraf te verklaren. Van krachtige tools was nog geen sprake, onder andere door gebrek aan data. Financieel plannen en organiseren was daardoor een grote uitdaging.

    Vandaag de dag is dat anders. FP&A professionals focussen op het in real-time verhelderen van gebeurtenissen in hun organisaties. Door dynamisch plannen krijgen we inzicht in de actualiteit en kunnen strategieën meteen worden aangepast. Het gevolg is dat doelen sneller bereikt worden.

    Het streven is om met FP&A als zakenpartner of adviseur organisaties waardevolle inzichten en een vooruitziende blik te bieden. Organisaties over de hele wereld richten zich dan ook op verschillende niveaus rondom financieel plannen en organiseren.

    Meer weten over hoe kosten voor mankracht, materieel en logistiek in kaart gebracht kunnen worden? Download het whitepaper. 

    Download het whitepaper

    Ondersteuning bij beslissingen

    Voorspellende analyses (predictive analytics [PA]) stelt organisaties in staat resultaten van bepaalde bedrijfsscenario’s beter te begrijpen. Ook helpen ze de juiste middelen in te zetten voor stijgende winst en dalende kosten. PA helpt data om te zetten in informatie en die informatie te gebruiken om betere, snellere en slimmere zakelijke beslissingen te nemen.

    Voorspellende analyses gebruiken data, statistische algoritmen en machine learning. Hiermee kunnen we op basis van historische gegevens de waarschijnlijkheid van toekomstige uitkomsten identificeren. Hoewel deze mogelijkheid al jaren bestaat, kunnen bedrijven nog veel leren over het optimaal benutten van deze technologieën. We zien momenteel dat steeds meer organisaties kiezen voor PA om hun concurrentievoordeel te vergroten.

    Waarom nu?

    De hoeveelheid beschikbare data is groter dan ooit en blijft razendsnel groeien. Het is nog niet zo lang geleden dat tijd en geld onze toegang tot gegevens sterk beperkte. Tegenwoordig zijn gegevens voor praktische doeleinden vrijwel gratis, direct beschikbaar en eindeloos.

    Tevens is de technologie vandaag de dag ver gevorderd. De tools zijn krachtig genoeg om deze gegevens te manipuleren. Zo kunnen ze helpen betere zakelijke beslissingen te nemen. Vanwege deze technologische vooruitgang wordt PA niet langer alleen gebruikt door wiskundigen en statistici, maar ook door FP&A professionals.

    Voorspellende versus beschrijvende modellen

    PA-modellen gebruiken bekende resultaten om een model te ontwikkelen of te trainen. Deze modellen worden ingezet om waarden voor andere of nieuwe gegevens te voorspellen. De uitkomsten voorspellen de waarschijnlijkheid van de doelvariabele. Dit via de geschatte significantie van een reeks invoervariabelen.

    Dat is anders dan beschrijvende modellen die helpen begrijpen wat er heeft plaatsgevonden, of diagnostische modellen die je helpen de belangrijkste relaties te begrijpen en het waarom van gebeurtenissen verklaren.

    Er zijn twee soorten voorspellende modellen: classificatie en regressie. Drie van de meest gebruikte technieken voor voorspellende modellen zijn beslissingsschema’s, regressie en neurale netwerken. Beslissingsschema’s zijn classificatiemodellen die gegevens verdelen in subsets op basis van categorieën van invoervariabelen.

    Regressie (lineaire en logistische) is één van de meest populaire methoden in statistieken. Deze methode wordt gebruikt om relaties tussen variabelen te bepalen. Neurale netwerken zijn geavanceerde technieken die in staat zijn extreem complexe relaties te modelleren. Ze zijn populair omdat ze krachtig en flexibel zijn.

    Voor dit soort werk komen FP&A professionals hun bed uit. Hier krijgen ze de hele dag energie van en stellen ze het dichtklappen van hun laptop ’s avonds voor uit.

    Impact op defensieapparaat voorspellen

    Voorspel de impact van een toekomstige missie op het gereedstellingsproces van het totale defensieapparaat door gebruik te maken van real time data voor financiële analyses en planningen.

    Lees in het whitepaper ‘Digital Defense: enabling agility in an ambiguous and uncertain world’ hoe je kosten voor mankracht, materieel en logistiek in kaart brengt:

    Download het whitepaper

    Dit blog is een vertaling van: Digitalist Magazine