Rychlým rozvojem technologií dochází k integraci nových datových zdrojů s překvapivými datovými strukturami. Zpracovávají se obrovské objemy dat a automatizace se zavádí prakticky u všeho, co je možné alespoň trochu automatizovat. Komplexní logiky se implementují díky umělé inteligenci a výstupy datových vizualizací svým pojetím připomínají tak trochu umělecká díla. A co tradiční a neprávem možná trochu opomíjená finanční analýza? Jak ta si vede? Překvapivě vcelku dobře.
Všeobecný boom datové analytiky přinesl řadu nástrojů a konceptů, které můžeme úspěšně použít i pro finanční analýzu, ačkoliv přínosy nemusejí být tak zásadní jako u původních analytických použití. Veškeré inovace se nesou v duchu dvou základních hesel:
Demokratizace a automatizace: De mokratizace nabízí možnost, jak data a jejich analytické výstupy snadno zpřístupnit širšímu okruhu oprávněných uživatelů. Ti díky tomu získají širší a kvalitnější podklady pro svou práci, jenž dosud v některých hraničních případech mohla připomínat pokročilou aplikaci různých forem křišťálové koule. Nové lepší analýzy mají díky tomu kvantifikovatelné pozitivní přínosy. Automatizace zajišťuje kvalitnější zpracování dat, kdy jsou data pro koncové analýzy dodávána včasně a v požadované kvalitě. To celé s minimálním lidským úsilím a s výraznou nákladovou optimalizací.
Reálné využití
Použití demokratizace a automatizace v reálných nasazeních představuje několik technologických řešení jako cloud, big data, datová vizualizace a pokročilá analytika včetně machine learningu a umělé inteligence. V rámci netechnologické části je nutné zmínit data governance, bez které není možné dlouhodobě provozovat jakoukoliv smysluplnou datovou analytiku (tedy nejen finanční). Data governance dokáže propojit obchodní cíle typu lepší finanční analytika s aplikací celé sady potřebných technologií a vytvořit z nich perfektně fungující celek.
Opravdovou revolucí v zajištění provozu finanční analytiky je cloud. Technicky hovoříme o racionální evoluci klient-server architektury směrem k vyšší kvalitě. Obchodně se pak bavíme o zcela revolučním pojetí nákupu klíčových IT komodit čistě jako služby.
Agilita, rychlý provisioning, vysoká kvalita a rozsah služeb nebo možnosti pro optimalizaci nákladů umožňují tvorbu komplexních a náročných analytických úloh. Dokonce i na dočasné bázi pro vykrytí výpočetních špiček či tvorbu různých prototypů v produkčních a neprodukčních režimech. Zajímavým vedlejším efektem tohoto „službového“ modelu je, že dochází k přechodu z výdajů typu CAPEX na OPEX. Tento efekt velmi usnadňuje finanční plánování nákladů na IT, které v moderních firmách představuje stále větší položky. Za nakupovanou službu lze snadno považovat software, který slouží k základní a pokročilé finanční analytice, bez toho, aby bylo nutné řešit celý IT mix. Mnoho služeb je navíc už zpočátku navrženo automatizovaně, aby co nejméně vyžadovalo přímou podporu IT.
Problematická práce s velkými daty
Velká data nejsou ve svém standardním pojetí pro finanční analytiku úplně snadno použitelná. Důvodem je, že finanční data často nejsou relativně dostatečně velká ani složitá, aby se dalo ospravedlnit nasazení plnohodnotného big data řešení. Velká data ale není nutné používat jako celek a je mnohem jednodušší i přínosnější, využít jen některé komponenty.
Big Data technologie jsou typické horizontální škálovatelností, díky níž je možné výkon zpracování dat poměrně snadno řídit jednoduchým přidáváním a ubíráním výpočetních prostředků podle potřeby, a to navíc prakticky na počkání v případě, že je big data řešení postaveno na pokročilých cloudových technologiích. Nabízí také například řešení datových archivů, které umožňují pracovat s mnohem delšími časovými řadami finančních dat v úplném detailu a hledat v nich nové, zcela nečekané a někdy možná trochu překvapivé souvislosti, díky kterým je možné pochopit skutečný model finančního řízení firmy. Technologie velkých dat navíc umožňují relativně snadno vyřešit optimalizační a predikční úlohy, jenž ve svém důsledku opět umožňují výrazně kvalitnější finanční řízení.
Datová vizualizace a data storytelling
V režimu self-service je vizualizace dat v datové analytice jedním z naprosto klíčových trendů, který lze snadno aplikovat i na finanční analýzu. Vizualizace umožňuje výrazně zjednodušit interpretaci finančních dat rozložených v tabulkách včetně těch, které jsou skryty hluboko v tzv. excelovém pekle. Pomyslnou třešničkou na dortu je pak u moderních vizualizačních nástrojů podpora pro data storytelling, který někdy poněkud studeným datům dodává lidský rozměr formou jednoduše pochopitelných příběhů a explicitním vyznačením klíčových informací pro finanční řízení.
Pokročilé techniky
Pokročilá analytika, doplněná o machine learning a umělou inteligenci, umožňuje automatické a rychlé zpracování, popřípadě předzpracování více či méně složitých finančních analýz pro koncové uživatele. Standardní úlohou je zpracování časových řad. Machine learning a umělá inteligence se často používají zejména pro analýzu síly skrytých vazeb mezi jednotlivými finančními ukazateli, které nevyplývají z jejich numerické definice.
Jinou oblastí aplikace těchto aktuálně zřejmě nejpokročilejších IT technologií jsou optimalizační a predikční úlohy. Díky nim může finanční analýza automaticky používat princip zpětné vazby pro regulaci finančních toků firmy, a tím opět přispět ke zvýšení výkonnosti. Mezi bouřlivě rozvíjející se oblasti patří různé detekce datových anomálií ve finančních datech, které jsou v realitě obvykle spojené s různými formami podvodů a skrytých příležitostí, kterým musí každá firma aktivně čelit, jestliže chce být skutečně úspěšná.
Data governance
Ani jedna z doposud zmíněných technologií není pro finanční analytiku samospasitelná. Vždy je nutné nasazovat a rozvíjet v kontextu opravdu funkční data governance, která zajistí, že data jsou kvalitní a jsou opravdu správně a řádně používaná v souladu se strategií celé firmy. Zejména finanční řízení vyžaduje velmi kvalitní data a není možné se spoléhat na to, že se jen tak sama od sebe někde objeví.
Body k plusu
Moderní finanční analytika už dávno není o čistém sčítání a odčítání finančních ukazatelů. Díky nástupu moderních IT technologií existuje celá řada aplikací, které mohou velmi pozitivně ovlivnit finanční řízení a zdraví firmy. Respektování současných trendů datové demokratizace a automatizace a využití odpovídajících moderních analytických technologií umožňuje zajistit velmi zajímavé konkurenční výhody, a to nejen na poli finanční analytiky. Díky novým servisním modelům toho lze navíc dosáhnout i s mnohem příznivějšími náklady.