Hoe kunnen Business Intelligence Tools bijdragen aan het verbeteren van de data-integriteit in financiële gegevens?

Het belang van het waarborgen van de kwaliteit en integriteit van financiële gegevens kan moeilijk worden overschat. Bedrijven die niet in staat zijn om de nauwkeurigheid van hun data te waarborgen, lopen het risico op financiële fouten, verkeerde zakelijke beslissingen, en mogelijke nalevingsproblemen. In de afgelopen decennia hebben business intelligence (BI) tools een cruciale rol gespeeld in het verbeteren van het beheer van data-integriteit en de kwaliteit van gegevens in de financiële sector. Deze tools maken gebruik van geavanceerde algoritmes, datavalidatie, en zelfs machine learning-technieken om inconsistencies in data automatisch te detecteren, gegevens tegen vooraf bepaalde regels te valideren en afwijkingen in real-time te identificeren.

Door gebruik te maken van BI-tools kunnen financiële teams snel en efficiënt inzichten verkrijgen, die hen helpen bij het nemen van goed onderbouwde zakelijke beslissingen. Zo kunnen zij snel problemen identificeren die anders misschien pas veel later in het proces aan het licht zouden komen. Dit resulteert niet alleen in een snellere verwerking van gegevens, maar ook in een hogere mate van vertrouwen in de resultaten. Vooral in een tijd waarin snelheid en nauwkeurigheid essentieel zijn, maakt het gebruik van deze tools een wereld van verschil.

Een ander belangrijk voordeel van BI-tools is dat ze voorzien in gegevensprofilering, datalineage (het pad van gegevens door een organisatie) en data governance. Deze functies bieden een volledig overzicht van het datalandschap van een organisatie, waardoor het gemakkelijker wordt om te begrijpen waar gegevens vandaan komen, hoe ze worden verwerkt, en of ze voldoen aan de vereiste kwaliteitsnormen. Door inzicht te krijgen in de volledige levenscyclus van de data kan men beter begrijpen waar potentiële problemen zich kunnen voordoen en hoe ze tijdig kunnen worden opgelost.

Microsoft Excel en Google Sheets, twee van de meest gebruikte tools voor financiële teams, bieden al enkele functies voor het verbeteren van de datakwaliteit, zoals voorwaardelijke opmaak, gegevensvalidatie en versiebeheer. Deze functies maken het mogelijk om eenvoudig visuele representaties van de gegevens te creëren, zoals gegevensbalken, kleurenschema's en iconen, waarmee patronen in de data snel geïdentificeerd kunnen worden. Hierdoor kunnen teams afwijkingen sneller signaleren en bijvoorbeeld foutieve invoer of ontbrekende informatie makkelijker detecteren.

Wat betreft de kosten die gepaard gaan met slechte datakwaliteit, kunnen deze zowel direct als indirect zijn. Directe kosten zijn diegene die voortkomen uit corrigerende acties, zoals het herwerken van financiële rapporten of het aanpassen van transacties. Indirecte kosten kunnen betrekking hebben op het verlies van zakelijke kansen of reputatieschade. Er zijn studies die suggereren dat slechte datakwaliteit de wereldwijde economie jaarlijks triljoenen dollars kost, en dat slechts een klein percentage van de gegevens in veel bedrijven voldoet aan de basisvereisten voor datakwaliteit.

Een van de belangrijkste aspecten die het gebruik van BI-tools in financiële teams vergemakkelijkt, is het gebruik van voorwaardelijke opmaak in tools zoals Google Sheets en Excel. Door bijvoorbeeld de mogelijkheid om cellen op basis van bepaalde criteria te markeren, kunnen fouten of onregelmatigheden onmiddellijk opgemerkt worden. Dit kan bijvoorbeeld een fout zijn die voortkomt uit een ontbrekend getal of een waarde die buiten de verwachte range valt. In een complexe financiële situatie kan dit cruciaal zijn voor het vermijden van verstrekkende fouten die mogelijk moeilijk achteraf te corrigeren zijn.

Het gebruik van BI-tools maakt niet alleen de detectie van problemen eenvoudiger, maar biedt ook mogelijkheden om de gegevenskwaliteit continu te monitoren. Deze tools kunnen automatisch gegevens controleren en valideren voordat ze worden gebruikt voor belangrijke bedrijfsbeslissingen. In plaats van af te wachten tot een interne audit onregelmatigheden ontdekt, kunnen financiële teams nu op een proactieve manier werken aan het waarborgen van de datakwaliteit. Dit maakt het veel gemakkelijker om nalevingsproblemen te voorkomen en kostbare fouten te vermijden.

Om optimaal gebruik te maken van BI-tools, moeten bedrijven begrijpen hoe deze tools integreren in hun bestaande processen. Het is essentieel dat financiële teams niet alleen de technische functies van de tools leren kennen, maar ook begrijpen hoe deze tools het beste kunnen worden ingezet in hun specifieke werkomgeving. In veel gevallen kan de implementatie van BI-tools gepaard gaan met een verandering in de werkmethodes van het team, wat leidt tot meer gestroomlijnde processen en een hogere productiviteit.

Ten slotte is het cruciaal te realiseren dat BI-tools niet alleen maar een hulpmiddel zijn voor data-analyse, maar dat ze een fundamenteel onderdeel zijn van een bredere strategie voor data governance en compliance. De toepassing van strikte datakwaliteitsmaatregelen zal niet alleen de interne efficiëntie verbeteren, maar ook de betrouwbaarheid en de integriteit van de gegevens waar bedrijven op vertrouwen.

Hoe begin je met Tableau Cloud en Alteryx: Essentiële Stappen voor Datamanagement en Kwaliteitsverbetering

Na het aanmelden kom je op een scherm waar je de naam van je site kunt instellen. Voer bijvoorbeeld "Managing Data Integrity for Finance" in, of een andere naam die je geschikt acht voor onze oefening. Kies je locatie, vink het vakje voor de overeenkomst en de gebruiksvoorwaarden aan en klik op ACTIVATE MY TRIAL. Je wordt dan naar een scherm geleid waarop staat dat je Tableau proefversie wordt geactiveerd. Na voltooiing van dit proces wordt de website geladen.

Nu we de nodige applicaties voor Tableau hebben ingesteld, is het tijd om te kijken naar de verschillende mogelijkheden die Tableau biedt om de datakwaliteit te verbeteren. Enkele van de belangrijkste functies van Tableau die bijdragen aan de datakwaliteit zijn:

Gegevensprofilering, opschonen en datavormgeving in Tableau Prep: Een van de belangrijkste functies van Tableau is de mogelijkheid om geavanceerde analytische functies aan te bieden aan gebruikers van alle vaardigheidsniveaus. Met Tableau Prep kunnen gebruikers gegevens eenvoudig opschonen, vormgeven en transformeren voordat ze worden geanalyseerd in Tableau Desktop. We zullen deze functies verder behandelen in de komende hoofdstukken.

Visualisaties: Visualisaties zijn krachtige manieren om inzichten uit de gegevens te presenteren nadat ze zijn opgeschoond en gevalideerd. Net als Power BI biedt Tableau een breed scala aan visualisaties, waaronder grafieken, diagrammen en kaarten, die kunnen worden aangepast om aan specifieke zakelijke behoeften te voldoen. Tableau biedt ook verschillende opties voor het delen en samenwerken, waardoor gebruikers dashboards en rapporten kunnen delen en samenwerken aan data-gedreven besluitvorming.

Gegevenslijn: Het begrijpen van de oorsprong van je gegevens is cruciaal voor de betrouwbaarheid ervan. Daarnaast is het belangrijk om te weten wie de gebruikers van je rapporten zijn, zodat je de impact van eventuele wijzigingen kunt beoordelen. Met een Data Management licentie en de activatie van Tableau Catalog kun je de gegevenslijn-informatie van je gegevens bekijken. Deze functie zullen we ook behandelen in hoofdstuk 6, waar we kijken naar hoe gegevensvisualisatie kan worden gebruikt om gegevensuitbijters te identificeren.

Al met al zijn de producten van Tableau krachtige hulpmiddelen die een breed scala aan functies bieden voor het beheren en analyseren van gegevens. De intuïtieve interfaces, geavanceerde analysemogelijkheden en visualisatieopties maken ze waardevolle hulpmiddelen voor bedrijven van elke omvang. In de komende hoofdstukken zullen we deze mogelijkheden verder verkennen aan de hand van praktische voorbeelden.

Na het verkennen van Tableau, willen we een ander belangrijk platform behandelen: Alteryx, een low-code/no-code analytics platform. Alteryx stelt gebruikers in staat om gegevens uit verschillende bronnen te combineren, schoon te maken en te analyseren. Het platform biedt krachtige mogelijkheden om geautomatiseerde werkstromen te creëren voor de voorbereiding van gegevensanalyse, wat essentieel is voor het verbeteren van datakwaliteit.

Het installatieproces is eenvoudig. Nadat je je gegevens hebt ingevuld, wordt de installer gedownload. Na het voltooien van de installatie opent Alteryx Designer, klaar voor gebruik.

Beide platforms, Tableau en Alteryx, bieden krachtige functies om gegevensintegriteit te waarborgen. Tableau biedt uitstekende visualisatie- en gegevensbeheeropties, terwijl Alteryx de mogelijkheid biedt om data te transformeren en voor te bereiden voor diepgaande analyses. Beide tools stellen gebruikers in staat om gegevens uit verschillende bronnen te integreren en te optimaliseren voor betere besluitvorming. Deze platforms zijn essentieel voor moderne data-analyse en bieden onmiskenbare voordelen voor elke organisatie die zich richt op datakwaliteit.

Hoe Kunstmatige Intelligentie de Kwaliteit van Financiële Gegevens Kan Verbeteren

Wanneer we werken met financiële gegevens, is het essentieel om te zorgen voor de integriteit van de gegevens en de nauwkeurigheid van de analyses. Als we bijvoorbeeld de totalen van verkoop of inkomsten op basis van het bestand Products.xlsx berekenen zonder dit te vergelijken met de gegevens uit 2022 Transactions.xlsx, lopen we het risico belangrijke ontbrekende gegevens over het hoofd te zien. Dit kan leiden tot onjuiste financiële rapportages en misleidende besluitvorming.

Een van de manieren om deze risico’s te mitigeren, is door kunstmatige intelligentie (AI) in te zetten om geautomatiseerd deze gegevens te controleren en mogelijke hiaten te identificeren. In een concreet voorbeeld bleek dat er een Product Key ontbrak in de 2022 Transactions.xlsx, hetgeen wijst op een mogelijke fout in de gegevensverzameling. Misschien was het product per ongeluk verwijderd of waren er gegevens niet bijgewerkt. Stel je voor, je hebt een eerdere versie van het bestand gecontroleerd, waarin Product Key 8 bestond, en het ging om rekentuigers. Na overleg met het operationele team bleek dat dit product uit het assortiment was gehaald vanwege lage verkoopcijfers. Door deze ontdekking en samenwerking kon het bestand met de producten (Products.xlsx) snel worden bijgewerkt en aangepast.

Het proces is relatief eenvoudig te beheren met behulp van AI-tools. Nadat je het bestand hebt bijgewerkt, kun je met AI-assistenten zoals ChatGPT de gewijzigde gegevens exporteren en ervoor zorgen dat alles correct wordt gereflecteerd in de uiteindelijke versie van de rapporten. Door dergelijke technologie in je werkprocessen te integreren, kun je niet alleen de nauwkeurigheid verbeteren, maar ook de snelheid van je werk aanzienlijk verhogen.

AI helpt bij het sneller identificeren van ontbrekende of inconsistente gegevens, maar dit betekent niet dat de rol van de analist overbodig wordt. Het is belangrijk om altijd de gegenereerde gegevens te verifiëren en te testen voordat ze worden gebruikt voor beslissingen. AI kan fouten maken, ook al is het proces geautomatiseerd. Daarom is het belangrijk om altijd een tweede controle uit te voeren en ervoor te zorgen dat de verkregen resultaten in lijn zijn met de werkelijke situatie. Verkeerde gegevens kunnen niet alleen leiden tot operationele problemen, maar kunnen ook juridische of financiële gevolgen hebben.

Een ander belangrijk aspect bij het gebruik van AI voor gegevensbeheer is het naleven van ethische richtlijnen. AI-systemen mogen nooit worden ingezet om gefabriceerde of misleidende gegevens te genereren. Dit zou kunnen leiden tot grote risico’s, zoals misleidende financiële rapportages of zelfs fraude. Bedrijven zoals OpenAI en Google hebben strikte mechanismen in plaats om misbruik van hun systemen te voorkomen, en AI-modellen zullen verzoeken die onethisch zijn vaak niet uitvoeren of zelfs melden. Daarom is het cruciaal om te allen tijde transparant te blijven in de gegevensverzameling en -verwerking.

In dit proces is ook het concept van "prompt engineering" belangrijk. Het is van groot belang om duidelijke en gerichte verzoeken in te dienen bij AI-modellen. Een vage vraag als "Analyseer deze bestanden" leidt waarschijnlijk tot een onduidelijk of onbruikbaar antwoord. In plaats daarvan zou een specifiekere vraag zoals "Analyseer deze drie Excel-bestanden en geef inzicht in hun datastructuur en de types gegevens die ze bevatten" veel betere resultaten opleveren. Het stellen van precieze en goed gedefinieerde vragen zorgt ervoor dat AI-tools effectiever en nauwkeuriger zijn in het leveren van waardevolle informatie.

Kunstmatige intelligentie biedt aanzienlijke voordelen voor het beheren van gegevenskwaliteit, maar zoals met elke technologie, is het van cruciaal belang om een evenwicht te vinden tussen automatisering en menselijke controle. Het combineren van de snelheid en kracht van AI met de ervaring en intuïtie van de menselijke analist zal het beste resultaat opleveren. Het is dus belangrijk om niet alleen de technologie te omarmen, maar ook de ethische en operationele implicaties ervan goed te begrijpen en in de praktijk toe te passen.