財務にけるデータアナリティクスの現状

財務におけるデータ分析のベストプラクティスを適用することは簡単なことのように思われます。結局のところ、財務チームは、ビジネスのための正確な報告、[予測](https://blog.dataiku.com/planning-forecasting-in-the-age-of-ai)、およびインテリジェンスを作成することに強いプレッシャーを感じています。しかし、財務におけるデータ分析の活用は、それほど効率的ではありません。[Accentureの調査によると](https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-85/accenture-cfo-research-global.pdf)、CFOの53%が、財務機能が事後対応的であるか、データと情報共有プロセスが合理化されていないと懸念しています。

このブログ記事では、財務におけるデータ分析がなぜ課題なのか、そしてイノベーションの余地を作るためにどのように改善すれば良いのかを明らかにします。
[→ 本件に関するEBOOK(英語)はこちら：財務チームにおけるアナリティクスの推進](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=d1e94e08-4ef1-4cc8-a41f-f98ce7cf6a73&signature=AAH58kGCXYgEqnlW_S1C9fOGetu_ZGB9pA&pageId=103195876781&placement_guid=9cd44dea-b92f-4da6-8c72-e765c867e6e6&click=bf7c7ca4-9c63-41e7-a085-a439fe210c5c&hsutk=7cf29593dfb8dfaddb981500e9719055&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Fstate-of-data-analytics-finance&utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&portal_id=2123903&redirect_url=APefjpEiFYRpP7-u_H7ok3jPUeBl0XwbgEONxSq9qpjQh_E_wbK-Ce-vooIiPmmhbkxmgvsN_ixhah4KpTaONzn3slIQbCQMwVQXy3DPdYalYrR-qiTM4YeYlhucMqyiW2sakqPRxdwDjkJHjcUg-63EZZBPLJUUE2RI_RPHq7UfgRhHpmanR9z_IL0jOHK27UhlQCPaFMCxEOUKIW0vYvkl1ufFU_qEF8FZUAuaqzF8jF6YBt7KWt-eoCOWLWvpJ0SLXLDPmfz3uCt4hwyEch-haM9OTo363vH-_1Cq9es2UhPJv5bfV0A&__hstc=186155446.7cf29593dfb8dfaddb981500e9719055.1673871435252.1678932292653.1678959974509.161&__hssc=186155446.2.1678959974509&__hsfp=125353806&contentType=blog-post)

## 財務におけるビッグデータ分析がゲームを変えた
近年、あらゆるビジネスラインにおけるデータ量が爆発的に増加し、財務におけるビッグデータ分析が重要視されていることは周知の事実です。しかし、異なるソースからのデータすべてにアクセスし、解釈し、これらを元に調整して有用な（そして正確な）財務モデルを作成することは、しばしばプロセスのボトルネックとなります。損益計算書から予実管理、キャッシュフローやその他の予測まで、レポーティングは必要以上に複雑なものになりがちです。

#### 必要なデータを取得するのに時間がかかる
必要なデータを得るには、レガシーなERPシステムからデータを取り出し、表計算ソフトで推敲することになります。さらに、クラウドのデータソースからデータを別途取得したり、ビジネスリーダーに毎月欠かさず送ってもらうスプレッドシートなど、ビジネスデータソースからデータを引っ張ってきたりする必要があるかもしれません。このようなデータを集めてレポーティングを始めるだけでも、膨大な時間がかかるでしょうし、とくに細かい修正を依頼しなければならない場合はなおさらです。 

#### 財務におけるデータ分析は、スプレッドシートに依存することが多い
ソースシステムから手動でデータを取り出し、[スプレッドシートにデータを貼り付け](https://blog.dataiku.com/financial-modeling-dataiku)、いくつかのシートに対してVBAスクリプトを実行してさらにシートを生成し、それをまた手動で編集するのです。金融業界におけるビッグデータ分析の台頭により、[表計算ソフトの処理速度が大幅に低下したり、クラッシュしたりする](https://blog.dataiku.com/too-big-for-excel-alternative-analysis)こともあります。そして、ステークホルダーに報告する前に、可能な限り完璧な状態に近づけるために、最後の瞬間までデータを改良し、修正するのです。 
[→ エラーだらけの表計算ソフトにサヨナラ。EBOOK(英語)を読む](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=85af3130-3d45-43e0-918f-c4969d573cd6&signature=AAH58kH4s1iWtECoZw2HoqafW8rjkT1ICw&pageId=103195876781&placement_guid=e56b2bd7-7f02-4947-b313-f0a82412a53f&click=88e40c15-09ce-4721-a568-86b4a81f02c5&hsutk=7cf29593dfb8dfaddb981500e9719055&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Fstate-of-data-analytics-finance&utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&portal_id=2123903&redirect_url=APefjpExns-ySY73hYlTyoJNJPHhTc4TrURHv7NQ_Bc3R1qS1t2_jRaw-1KzyU8hG6iuSOz5PwLRpwHw08zis-5jPmKHtqPrFTMZJGdN3y-lzYOMBC8rMZMQnqOHzyrqyVz_7NHnw55XTRpSPg85DSKvkwZase-Vyd6slTjfT4KKk12N00QeMRT7uaYVbFp-cpgVJxErtmDVdUdgkdO7rNg9AhbQj1-ASurxN5KOH0ilh98pslcoqM99-ZnNjzRnrJcOO4-shjdbL8nmwQDw-OcTrfyVlwUU9Yd6Nb94voQ60vl2dROWDNY&__hstc=186155446.7cf29593dfb8dfaddb981500e9719055.1673871435252.1678932292653.1678959974509.161&__hssc=186155446.2.1678959974509&__hsfp=125353806&contentType=blog-post)

## 財務におけるデータ分析プロジェクトは再現性がない
より効率的で透明性の高いアプローチは想像できても、プロセスを再現したり自動化したりするための適切なシステムや処理能力がないため、来月もまたこの同じ地点に戻り、将来的にこの納期を前倒しできるのかどうか悩むことになります。 

## 適切なツールでより速く財務にデータ分析を適用する
レポーティングプロセスは、月次、四半期、年次のスクランブルである必要はありません。Dataikuを使えば、管理された環境で簡単に数値を絞り込むことができ、プロセスの効率を高めることができます。

![Finance_team_leader_slide_4 (1).gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/37fe4f04-9349-bb94-4f03-d29a1cf7f216.gif)

Dataikuは、レポートパイプラインと財務モデルの構築が可能な分析およびAIプラットフォームです。これにより、貴社のチームは、ビジネスに関する重要なインサイトをより迅速かつ正確に提供すると同時に、標準的なレポート作成プロセスをより強化し、アジャイルで、説明可能性を持つものにすることができます。データアクセスの速度を高め、自動化を統合し、スピードを制御することにより、チームは通常のレポーティングを最大限に活用することができます。

#### データへの素早い接続
元帳データセットや前期実績、Salesforce、Stripe、Hubspotなどの非財務ソースを迅速かつ容易に交差させ、財務分野のデータ分析プロジェクトを充実させます。[Dataikuのデータコネクター](https://doc.dataiku.com/dss/latest/connecting/index.html)は、データがどこに保存されていてもアクセスできるようにします（さらに、将来的にその接続を維持することもできます）。 

#### 財務におけるデータ分析プロジェクトの自動化
コードを使わず、また基本データパイプラインを中断させずに、定期的なレポート作成のための主要なソースからのデータ取得と、現在手動で行っている[データ準備](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/データnお準備/)のステップを自動化することができます。Dataikuを活用することで月ごとの反復的な作業を削減することができます。Standard Chartered BankのFP&Aチームでは、約70人がスプレッドシートで毎月行っていた作業を2人のDataikuユーザーが遂行しています。

#### 透明性、再利用性、バージョン管理の獲得
Dataikuでは、各担当者や関係者が共有ワークフローで[コラボレーション](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/コラボレーション/)を行うことができ、プロセス中でデータに何が行われているかすべてを表示することで、元の分析を誰が行ったのかにかかわらず、アナリストが簡単に分析を遡ることができます。検索可能なプロジェクトが作業を整理し、監査追跡とユーザーアクティビティトラッカーは、透明性のために誰がいつ何をしたかを表すことができます。


#### 機械学習で次のレベルへ
データサイエンスのスキルを持つチームメンバーが、[時系列予測](https://www.youtube.com/watch?v=FpMVC_7rHsc)などの[AIと機械学習の要素](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/機械学習/)を同じツールで直接取り入れることで、プロジェクトを強化できるようにします。 

Dataikuは、世界中の財務チームが財務プロセスで新たな効率性を見出すことをご支援してきました。例えば、[Standard Chartered　BankのFP&Aチーム](https://pages.dataiku.com/scb-ebook-jp)は30倍の効率化を実現し、[Mercedes-Benzは自動予測を民主化](https://www.dataiku.com/stories/detail/democratizing-automated-forecasting-at-mercedes-benz/)しました。Dataikuがどのようにお客様の喫緊の課題を解決し、財務におけるデータ分析の活用についての考え方を変えることができるか、詳細をご覧ください。 

## データプロセスに溺れるのはやめませんか
脆弱なレポーティングプロセスに苛立ちを感じていませんか？アドホックな依頼が後を絶たず、頭を悩ませていませんか？データのリネージュが不十分なために、組織が危険にさらされていませんか？[このEBOOK（英語）](https://pages.dataiku.com/advancing-analytics-finance)で、これらの課題に対処し、財務チームを変革する方法についてご覧ください。

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原文： [*The State of Data Analytics in Finance*](https://blog.dataiku.com/state-of-data-analytics-finance)