Por décadas, os profissionais de dinheiro e contabilidade avançaram “uma versão da verdade” como o pico do liquidação de dados nas instituições. Esse desejo é originalmente necessário para uma borda completamente equilibrada e um conjunto de dados universalmente aceito, necessário para a integridade financeira. No entanto, no cenário técnico rápido de hoje, que está avançando na IA e na ciência de dados, a busca pelo conjunto de dados ideal é cada vez mais irrealista e potencialmente obstrutiva.
Os líderes financeiros modernos estão enfrentando uma pressão significativa para fornecer informações mais rápidas e ativas. Embora os dados e análises sejam classificados como as principais prioridades para os CFOs, muitas empresas congeladas em iniciativas técnicas cruciais – incluindo atualizações de ERP e projetos de IA – aguardando que seus dados se tornem “perfeitos”. Essa hesitação pode ser cara.
A realidade da indústria contemporânea é que é quase inapropriado receber a verdadeira versão única da verdade. Os dados são dispersos em muitos sistemas, cada um trabalhando com suas próprias definições e lógica profissional. Mesmo que as organizações possam aplicar um conjunto de dados singulares, o processo provavelmente será cobrado, caras e acusações políticas. Quando essa transição está concluída, a maioria dos dados já pode ser antiga ou irrelevante.
Como resultado, o crescente número de líderes financeiros progressivos está avançando em direção ao conceito de “verdade suficiente”. Essa estrutura defende os fs de comércio inteligente entre o gerenciamento de dados ruins e a aplicação de regime adicional. O objetivo é conter os dados de “adequados para esse fim” – apesar do adaptativo suficiente para promover a inovação e a resposta, ele é firmemente limpo e gerenciado para garantir conformidade, relatórios e análises.
Tecnologias inovadoras, como tecido de dados e malha de dados, estão mudando o cenário de dados. Esses sistemas fornecem experiência unificada aos usuários que obscurecem as complicações de várias fontes de dados subjacentes, apresentando o repositório de dados unificado. No entanto, é importante entender que essa é uma construção “única” de visão técnica e não garante a qualidade ou a estabilidade dos dados. Com as informações financeiras e de RH frequentemente sensíveis, mais ênfase está na proteção de dados, nos controles de acesso ao acesso e ao regime.
A abordagem de verdade adequada enfatiza a regra da centralização, onde a precisão é crucial ao permitir alívio em áreas menos críticas. Alguns tipos de dados, especialmente dados mestres, como informações sobre clientes e vendedores, exigem regime e consistência estritos em toda a organização. Pelo contrário, outros pontos de dados, como endereços departamentais ou métricas operacionais em rápida mudança, podem se beneficiar de um modelo de governança federal mais ágil. Essa abordagem equilibrada resulta em um ambiente de dados que não está vinculado a um padrão singular, mas é o ideal para aplicar a aplicação prática.
Um equívoco comum é que dados impecáveis são necessários para a IA e analistas avançados. Na realidade, a IA também floresce com diferentes dados de qualidade. Os modelos de IA têm as capacidades de preencher lacunas, normalizar entradas incompatíveis e produzindo dados artificiais para abordar os elementos ausentes. Portanto, é crucial que as organizações ancorem seus processos de governança de dados e gerenciamento de dados para suas necessidades e resultados de negócios específicos, e não o ideal de conclusão incrível.
Por exemplo, a empresa de petróleo e gás usou com sucesso a IA para aumentar a operação da plataforma. Inicialmente, seus dados eram caóticos e inconsistentes; No entanto, mantendo seus esforços nos dados mais relevantes para tomar sua decisão, eles alcançaram um aprimoramento e economia operacionais significativas, sem esperar dados completos.
O método de verdade adequado prefere progresso adicional. Ao determinar os casos de uso, as equipes financeiras podem valorizar rapidamente ao permitir a melhoria contínua na qualidade dos dados, determinando os dados necessários para os casos, operando os dados, a implantação de análises e os resultados dos negócios subsequentes.
A idade de uma única versão da verdade como padrão solitário está se aproximando. Uma variedade de kit de ferramentas deve ser adotada em finanças que equilibam precisão, movimento, flexibilidade e relevância profissional. Habilite decisões experientes e baseadas em risco sobre a qualidade dos dados e investimentos do governo, que fornecem aceitação prática de “bom o suficiente” para manter a velocidade dos negócios.
As organizações devem evitar esperar por dados sem falhas e se concentrar na criação de uma forte estratégia de dados, em vez disso, é suficiente para as necessidades atuais, onde é importante e é flexível o suficiente para catalisar a próxima onda de inovação em finanças e IA.
