財務部門におけるデータ分析の現状

財務部門においてデータ分析のベストプラクティスを適用するのは簡単なことのように思えます。しかし、現実的には、財務部門は、ビジネスのための正確なレポート作成から[予測](https://blog.dataiku.com/planning-forecasting-in-the-age-of-ai)、データの洞察を見つけるなど強いプレッシャーにさらされています。財務部門におけるデータ分析の利用は、実はあまり効率的ではありません。[アクセンチュアの調査](https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-85/accenture-cfo-research-global.pdf)によると、CFOの53%は、財務機能の優先順位が下げられている、あるいはデータと情報の共有プロセスが合理化されていないといったことを懸念しています。

このブログ記事では、財務部門におけるデータ分析がなぜ課題となっているのか？そしてイノベーションを生み出すための仕組みをどのように構築すれば良いのかを解き明かします。

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## 財務におけるビッグデータ分析がゲームチェンジをもたらした
近年、あらゆるビジネス部門で使う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ご存知かもしれません。しかし、ソースが異なるすべてのデータにアクセスし、解釈、調整、使用可能な（そして正確な）財務モデルを作成する際、多くの場合、プロセスつまりデータ処理過程におけるボトルネックに悩まされることになります。

### 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、表計算ソフトで調整することになります。このようなデータを収集して、レポーティング作成をするだけでも、膨大な時間がかかる上に、細かい修正を依頼しなければならない場合が当然出てきます。

### 財務部門が行っているデータ分析は、スプレッドシートに依存している
データソース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します。財務部門におけるビッグデータ分析台頭により、[表計算ソフトの処理速度が大幅に低下](https://blog.dataiku.com/too-big-for-excel-alternative-analysis)したり、クラッシュしたりすることも多々あります。さらに、ステークホルダーへ報告する前に、可能な限り完璧な状態に近づけるため、最後の最後までデータを改良し、修正することもあります。

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### 財務部門におけるデータ分析プロジェクトには再現性がない
より効率的で透明性の高いアプローチを想像できたとしても、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帯域幅がないため、来月もまたこの同じ地点に戻り、将来的にこの締め切りを前に進めることができるかどうか疑問に思うことになるでしょう。

## 適切なツールでよりスピーディに財務部門向けの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。
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Dataikuは、レポートパイプラインと財務モデルの構築を可能にする分析およびAIプラットフォームです。標準的なレポートプロセスをより堅牢に、よりアジャイルに、より説明可能にする一方、貴社のチームにとってより速く、より正確に価値あるビジネスインサイトの提供を可能にします。データアクセスの高速化、自動化の導入、コントロールによる俊敏性の強化により、財務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：

### データ接続をスピーディに行う
財務のデータ分析プロジェクトを充実させるために、財務データセットと前期実績、Salesforce、Stripe、Hubspotなどの非財務ソースを迅速かつ容易に組み合わせることができます。[Dataikuのデータコネクタ](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可能です（さらに、将来的に、そのデータ接続を維持することができます）。

### 財務部門のデータ分析プロジェクトを自動化する
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/データの準備/)のステップを自動化することができます。スタンダードチャータード銀行のFP&Aチームでは、平均して約70人が行っていたスプレッドシートの作業が、Dataikuを活用することでたった２名で行っており、時間・コスト削減に繋がっている事例があります。

### 透明性、再利用性、およびバージョン管理の強化
Dataikuでは、エキスパートや ステークホルダーと共有ワークフローでコラボレーションを行い、データで発生したすべてのことを表示し、チーム全体のアナリストに権限を与え、誰がデータ分析を実施したかに関わらず、簡単にバックトラック分析を行うことができます。


### 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や機械学習の要素を同じツール](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/機械学習/)を直接取り入れることで、プロジェクト強化が可能になります。

Dataikuは、世界中の財務部門が財務プロセスで新たな効率性を見出すのに役立っています。例えば、[スタンダードチャータード銀行のFP&Aチーム](https://pages.dataiku.com/scb-ebook-jp)は30倍の効率化を実現し、[メルセデスベンツ](https://www.dataiku.com/stories/detail/democratizing-automated-forecasting-at-mercedes-benz/)は自動予測を民主化しました。Dataikuがどのようにお客様の喫緊の課題を解決し、財務部門におけるデータ分析の活用方法についてどのように考え方を変えられるのか、[詳細](https://www.dataiku.com/ja/)をご覧ください。

## データプロセスで悩むのはもうやめよう
煩雑なレポート作業に悩まされていませんか？ アドホックな要求が後を絶たず、対応に追われていませんか？データリネージ（data lineage）が不十分なために、組織のリスクが高まっていないでしょうか。これらの課題に対処する方法を学び、財務チームを変革していきましょう。[Ebookをダウンロードして、財務部門のデータプロセスを改善しましょう。](https://pages.dataiku.com/advancing-analytics-finance-flipbook-jp)

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