Financiële besluitvorming en Data: Verbeter Jouw Financiële positie

Data-analyse kan op allerlei manieren worden toegepast op financiële analyse voor financiële besluitvorming, zoals het ontwikkelen van bedrijfsdoelen en -doelstellingen, het opstellen van financieel beleid, het evalueren van economische trends en nog veel meer.

Data-analyse kan CFO’s (chief financial officers), financiële managers, boekhoudkundig personeel en zelfs inkoopmanagers betrouwbare informatie geven die ze nodig hebben om belangrijke beslissingen te nemen. Je financiële besluitvorming en financiële positie kan verbeterd worden zodra je hier data bij betrekt. In dit artikel vertel ik je hoe!

Waarom data-analyse voor financiële overzichten en besluitvorming?

Er zijn verschillende redenen waarom het goed is om data-analyse in te zetten om betere financiële besluiten te kunnen maken en daarnaast je financiële positie te kunnen verbeteren. Hieronder zal ik deze kort beschrijven.

Historie én toekomstperspectief

Bij data-analyse worden de historische gegevens van een bedrijf bekeken om de huidige en toekomstige financiële gezondheid van een bedrijf beter te kunnen begrijpen. Natuurlijk wordt dit ook gedaan om die financiële positie in de toekomst te kunnen verbeteren waar zich nu mogelijk nog gebreken bevinden.

Door naast verkoop- en inkoopgegevens ook je financiële prestaties bij te houden door middel van data, krijg je toegang tot je volledige financiële ‘waarheid’. Voor veel bedrijven is het een uitdaging om gegevens in verschillende bronnen op te slaan, maar dit moet je niet tegenhouden er toch mee aan de slag te gaan.

Bijna driekwart van de financiële professionals zegt dat ze moeite hebben om gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen en de analyses uit te voeren die nodig zijn om vragen over de financiële prestaties van bedrijven te beantwoorden. Om die reden laten sommige bedrijven die gegevens links liggen, maar juist met die gegevens kan je bedrijf verder groeien.

Gebruik van een data-analyseoplossing maakt financiële besluitvorming gemakkelijk

Een data-analyseoplossing, zoals tableau, kan dit probleem voor je oplossen door de gegevens van je bestaande financiële oplossingen te combineren in één enkele bron voor analyse.

Je gegevens worden dan snel en nauwkeurig weergegeven voor verdere bestudering van die gegevens. Het geeft je de mogelijkheid in een oogopslag alle financiële gegevens te bekijken en de juiste financiële beslissingen te nemen met het gebruik van data-analyse.

Voorspellingen rekening houdend met veranderingen in de tijd

Een belangrijk kenmerk van data-analyse is dat het het voor bedrijven mogelijk maakt te bepalen hoe goed ze in de loop van de tijd waarschijnlijk zullen presteren. Het bekijken en evalueren van historische gegevens naast toekomstgerichte financiële overzichten kan een voorspelling geven die rekening houdt met mogelijke verandering in de tijd.

Data-analyse = Dynamische analyse

Bovendien biedt data-analyse, in tegenstelling tot de statische rapporten die worden gebruikt voor de boekhouding, een dynamische analyse. Dit betekent dat een gebruiker zijn gedachtegang kan volgen en de gegevens kan bevragen voor antwoorden.

Een aangepast dashboard biedt overzichtsinformatie op hoog niveau waarop de gebruiker kan klikken om door te gaan naar de onderliggende transacties voor antwoorden die ze zoeken.

Identificeer en beheer eenvoudig kosten en opbrengsten met data-analyse

Data-analyse werkt met ERP-gegevens en de informatie uit de resultatenrekeningen, balans en cashflow halen van je bedrijf.

Naast deze rapporten geven datadashboards (Een datadashboard is een informatiebeheertool die key performance indicators (KPI’s), metrics en key data points visueel volgt, analyseert en weergeeft om de gezondheid van een bedrijf, afdeling of specifiek proces te bewaken) financiële gegevens weer in de modus proefbalans, zodat jij als gebruiker een lijst met eindsaldi op rekeningen op een bepaalde datum kunt zien. Zo kun je eventuele fouten vast te stellen die in het verleden gemaakt zijn.

Met zo’n datadashboard kan een winst- en verliesrekening huidig ​​met vorig, huidig ​​met budget of huidig ​​met vorig budget vergeleken worden voor meer inzicht en dus voor betere financiële besluiten. Een aanpasbaar datadashboard kan een breed scala aan statistieken presenteren, zoals return on assets (rendement op activa) om te bepalen of je assets efficiënt gebruikt. Rendement op activa is een indicator van hoe winstgevend je bedrijf is in verhouding tot de totale activa van je bedrijf.

Hieronder vind je een korte lijst van enkele financiële Key Performance Indicator (KPI’s) en statistieken die gemakkelijk haalbaar zijn. Een Key Performance Indicator is een meetbare waarde die aantoont hoe effectief een bedrijf de belangrijkste bedrijfsdoelstellingen bereikt.

Organisaties en bedrijven gebruiken KPI’s vaak op meerdere levels om succes bij het behalen van doelen te kunnen bekijken en evalueren. KPI’s op hoog niveau kunnen zich richten op de algehele prestaties van het bedrijf, terwijl KPI’s op laag niveau zich kunnen richten op processen in afdelingen zoals verkoop, marketing, HR, ondersteuning en andere.

Financiële KPI’s:

  • Brutowinstmarge: deze KPI houdt voor je bij hoeveel winst je bedrijf oplevert op elke euro aan inkomsten, na alle directe kosten die verband houden met de productie (de kosten dus).

Hoe hoger je brutowinstmarge is, hoe meer inkomsten je overhoudt van elke euro aan verkopen. Met deze KPI kun je kijken naar hoe functioneel de productie van je bedrijf is.

  • Operationele kostenratio: met deze KPI kun je je operationele kosten (kosten die je maakt om je bedrijf draaiende te houden; kosten van de bedrijfsvoering) volgen en optimaliseren door de kosten van het uitvoeren van kernactiviteiten te vergelijken met de totale inkomsten van jouw bedrijf.

Wijzigingen in de overuren van de operationele kostenratio van een bedrijf geven aan of je de verkoop verhoogt zonder de bedrijfskosten ook te verhogen.

  • Nettowinstmarge: de nettowinstmarge is voor de meesten een van de meest belangrijke financiële KPI’s omdat deze meet hoe goed het bedrijf inkomsten omzet in winst. Hoe hoger de nettowinstmarge, hoe beter je natuurlijk af bent.

Elke tegenslag moet nauwkeurig worden beoordeeld op problemen zoals ontevreden klanten die hun bestellingen verminderen of zelfs terugtrekken. Door deze informatie goed te analyseren kun je in de toekomst financiële beslissingen beter nemen en de financiële positie van je bedrijf verbeteren.

  • Current Ratio: Deze KPI is een liquiditeitsratio (de mate waarin jouw onderneming/bedrijf de rekeningen kan betalen) die het vermogen meet om korte termijn verplichtingen te betalen, meestal in de komende 12 maanden. Hoe hoger je huidige ratio, hoe beter.
  • Omzetratio van crediteuren: dit is een andere liquiditeitsmaatstaf voor de korte termijn die bijhoudt hoe snel een bedrijf zijn leveranciers en rekeningen betaalt. Een hoge ratio geeft aan dat je bedrijf de rekeningen regelmatig betaalt, wat belangrijk is bij het onderhandelen met een leverancier.
  • Omzetratio debiteuren: deze ratio houdt bij hoe snel je bedrijf betalingen int. Het geeft aan hoe effectief het bedrijf is in het verstrekken van krediet (kapitaal). Een lage ratio suggereert dat je bedrijf het beleid zou moeten herzien om op tijd inzameling te garanderen. Hoe hoger de ratio, hoe meer liquiditeit er beschikbaar is om kortlopende schulden af te betalen.

Door over al de voorgenoemde financiële aspecten genoeg informatie te hebben, kun jij je financiële positie alleen maar verbeteren. Met het gebruik van data-analyse wordt financiële besluitvorming alsmaar makkelijker en de financiële positie alsmaar beter.

Data-analyse methodes voor de beste financiële besluitvorming

Nu je weet wat data-analyse je kan bieden voor je financiële positie, wil ik je nog de beste methodes als het gaat om data-analyse geven. Zo kun je meteen beginnen met betere financiële besluitvorming en de positie van je bedrijf op financieel gebied verbeteren!

1.     Samenvattende data-analyse

Samenvattende data-analyse wordt meestal gebruikt om de belangrijkste kernindicatoren te tellen, zoals het jaarlijkse bedrijfsinkomen van een bedrijf, de jaarlijkse consumptiekosten en de jaarlijkse nettowinst, wat vaak de gegevens zijn waar besluitvormers zich het meest zorgen over maken.

2.     Ontwikkelingstrendanalyse

Ontwikkelingstrendanalyse wordt meestal gebruikt om de financiële bedrijfsgegevens of financiële ratio-trends van een bepaalde continue periode van de onderneming in beeld te vergelijken en om de trend van de financiële situatie van de onderneming in de tijd specifieke periode te begrijpen.

Aan de ene kant is het mogelijk om te analyseren of er bijvoorbeeld een afwijking is in de toename of afname van gegevens, om mogelijke problemen in de onderneming te vinden en te verbeteren. Aan de andere kant kan het de onderneming ook helpen de toekomstige financiële situatie te voorspellen en de ontwikkelingsvooruitzichten te beoordelen.

Over het algemeen gebruiken we hiervoor lijndiagrammen om de ontwikkelingstrend van het bedrijf te laten zien. De horizontale as vertegenwoordigt in een lijndiagram de tijd (jaar, maand en dag) en de verticale as vertegenwoordigt in een lijndiagram indicatoren zoals bedrijfsinkomsten, kosten en winstgevendheid.

3.     Analyse van gegevensvergelijking

Gegevens hebben geen waarde zonder vergelijking, en hetzelfde geldt dus voor een financiële data-analyse van bedrijven. Door verschillende indicatoren te vergelijken, onthullen we de financiële status, de bedrijfsomstandigheden en de cashflow van het bedrijf. In het algemeen zijn de referentiestandaarden voor vergelijkende analyse de volgende:

  • Tijdvergelijking: een vergelijking met de actuele gegevens van de vorige periode en dezelfde periode van vorig jaar. Hierdoor kun je erachter komen of je het dit jaar beter doet dan het vorige jaar; of je bedrijf groei heeft ten opzichte van het vorige kalenderjaar.
  • Entiteitsvergelijking: vergelijking met de gegevens van geavanceerde bedrijven in dezelfde branche. Hierdoor kun je kijken of je bedrijf al enigszins in de buurt komt met de bedrijven die het op dit moment een stuk beter doen dan jouw bedrijf.
  • Resultaatvergelijking: vergelijking met de plan- of budgetgegevens.
  • Structurele vergelijking: vergelijking op basis van de samenstellingsanalyse de structuur van de twee gegevens en analyseer de veranderingen in financiële indicatoren.

Staafdiagrammen en histogrammen gebruiken is vaak het advies voor analyse van gegevensvergelijking. Daarnaast kun je andere grafieken gebruiken op basis van de specifieke situatie, zoals het lijndiagram om de voorraadvergelijking van verschillende bedrijven te tonen, en een radardiagram (geschikt voor snelle vergelijking en positie van zwakkere punten) kan worden gebruikt om de classificatiestatistieken te vergelijken van financiële indicatoren.

4.     Voortgangsanalyse

In de jaarrekening is het vaak nodig om de voortuigang van het behalen van een indicator of een taak te kunnen bewijzen. Hierbij kun je denken aan het functioneren van de afdeling en de voortgang van het rapporteren van onverwachte kosten et cetera.

In dit geval kun je de gestapelde kolomdiagrammen, gestapelde staafdiagrammen en Gantt-diagrammen gebruiken om gegevens het beste weer te geven.

5.     Samenstelling analyse

Samenstellinganalyse wordt voornamelijk gebruikt om de gegevens van de samenstellende elementen van ieder project te bekijken en analyseren, zoals analyse van de verkoopsamenstelling van elk product, analyse van de huidige samenstelling van activa en analyse van de samenstelling van de beheerskosten van iedere afdeling binnen je bedrijf.

Het vertegenwoordigt de samenstelling van de datastructuur. Als we het hebben over hoe je dit kan weergeven, dan zijn grafieken, cirkeldiagrammen, ringdiagrammen, percentage gestapelde staven en percentage gestapelde histogrammen gebruikelijk voor samenstellingsanalyse.

Als je bovendien zowel de samenstellingsstructuur als de hiërarchische structuur van de gegevens moet analyseren, zijn cirkeldiagrammen met meerdere niveaus ongetwijfeld de beste keuze. Een cirkeldiagram met meerdere niveaus maakt het namelijk heel gemakkelijk om het aandeel van de verkopen in bijvoorbeeld iedere provincie en stad te berekenen. Het bied je dus veel mogelijkheden.

6.     Kaartanalyse

Ten slotte wil ik de data-analysemethode met te maken heeft met kaarten nog met je delen. Voor grote ondernemingen zijn er naast het hoofdkantoor nog andere vestigingen in het gehele land en in sommige gevallen zelfs over de hele wereld.

In dat soort situaties is het beter om kaarten te gebruiken om gegevens te bekijken op basis van geografische locatie. Je kunt dan kiezen uit twee soorten kaarten om die gegevens te analyseren en evalueren:

The ‘Flow’ kaart (flowmap)

De flow kaart toont de interactiegegevens tussen het uitstroomgebied en het instroomgebied. Het wordt meestal uitgedrukt door de lijn die de geometrische zwaartepunten van de ruimtelijke elementen verbindt. De breedte of kleur van de lijn geeft de flow waarde aan.

De flow kaart wordt vooral gebruikt bij regionale handel, verkeersstroom, bevolkingsmigratie, winkel- en consumptiegedrag, communicatie-informatiestromen en luchtvaartroutes.

‘Heat’ kaart (heatmap)

De heat kaart wordt gebruikt om het gewicht van elk punt in het geografische gebied aan te geven. Naast de kaart als achtergrond kun je ook andere afbeeldingen gebruiken. En kleur in een heat kaart verwijst meestal naar dichtheid.

Geschreven door:

Karim Tazmi

Karim Tazmi

Karim maakt bedrijven datagedreven en werkt o.a. met Tableau, Power BI, SQL, Python en Mongo(DB).