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Il paradosso dei Direttori Finanziari: hanno bisogno dei dati ma se ne fidano poco

Le analisi avanzate sono fondamentali per migliorare le decisioni di pianificazione strategica, soprattutto per la gestione dei rischi, elemento sempre più critico per il futuro delle aziende. Ne sono convinti i CFO, che però non ritengono totalmente affidabili i report che ricevono. Un problema superabile grazie alle tecnologie

Pubblicato il 27 Set 2017

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I CFO, Chief Financial Officer, e i loro team dell’area Finance stanno affrontando sfide e cambiamenti decisamente stressanti. Dalla volatilità dell’economia globale alle pressioni di fattori esterni – come quelli geopolitici – che costringono a rivedere le pianificazioni finanziarie, passando per la rapidità con cui le tecnologie entrano in azienda e le competenze necessarie evolvono, fino alla crescita dei rischi (interni ed esterni) e delle montagne di dati da analizzare per fronteggiare la concorrenza e costruire vantaggi competitivi.

La sfida legata all’analisi dei dati, in questo momento, è tra le più critiche perché accentuata da quello che gli analisti definiscono il “CFO Paradox”, che affronta oggi la maggior parte dei Direttori Finanziari e responsabili dell’area Finance delle aziende: i CFO sono figure sempre più “indispensabili” per le decisioni strategiche di business; per affrontare queste sfide necessitano di avanzate analisi dei dati ma non mostrano fiducia negli insights che ne derivano.

Più del 70% dei leader aziendali vede l’ufficio Finance come uno dei principali contributori per le decisioni strategiche di business, secondo quanto emerge dal report “The DNA of the CFO”, che evidenzia che quasi i 2/3 dei CFO credono che le analisi avanzate dei dati siano la via ottimale per raggiungere gli obiettivi di business e ricoprire un nuovo ruolo decisionale.

Fiducia disallineata: i dati sono importanti ma per ora ciò che “dicono” non è attendibile

Tuttavia, quando si arriva alla “messa in pratica” di tali convinzioni, ecco che si manifesta il CFO Paradox: stando alle più recenti rilevazioni di Forrester, solo il 16% dei CFO si fida degli insights ottenuti dai “team di dati” (le figure professionali che in azienda lavorano sui dati, sia dal punto di vista tecnologico che da quello matematico/statistico, tra cui Data Scientist e specialisti ai analisi nel Dipartimento IT). A peggiorare la situazione, sempre secondo lo studio Forrester solo il 51% dei dirigenti C-level lavora in modo diretto con i team di dati della propria società e, in generale, i C-level non sono allineati con i dati e le strategie analitiche della propria azienda.

Il paradosso sta nel disallineamento della fiducia: i dati sono considerati molto importanti e la loro analisi avanzata è determinante per la strategia di business, ma ciò che le analisi “restituiscono” (gli insights) non convincono i CFO e gli altri C-Level aziendali,.

Tutto sommato, il rovescio della medaglia che rende – per i CFO – il quadro un po’ più roseo sta nel fatto che i top executive presi in esame da Forrester dicono di sentirsi più sicuri dalla raccolta e dall’analisi dei dati (e dalla conoscenza che ne deriva) quando si tratta di gestione del rischio e della sicurezza, quindi quando si tratta di materia Finance (anche se la percentuale dei fiduciosi si ferma al 43%). Su altri ambiti di decisione la fiducia vacilla maggiormente: per esempio solo il 38% dice di fidarsi degli insights relativi alla clientela.

Trasparenza di processi e tecnologie per ritrovare fiducia nei dati e nella loro analisi

Secondo gli esperti di KPMG, le ragioni del paradosso risiedono nella complessità dei dati e delle analisi e nella mancanza di trasparenza rispetto ai processi ed ai cicli che guidano “le intuizioni” (gli insights che derivano dalle analisi).

«La trasparenza sull’utilizzo e l’impatto dei dati e delle analisi di un’organizzazione è fondamentale per superare le preoccupazioni legate all’affidabilità dei processi decisionali», spiega Brad Fisher, partner KPMG. «È fondamentale lavorare su una maggiore comprensione sia sull’utilizzo dei dati sia sulle modalità della loro analisi per far uscire gli strumenti di Data&Analytics dalla loro “scatola nera” e renderle più “rassicuranti” per le organizzazioni aziendali».

Un suggerimento che i big dell’IT che si occupano di soluzioni di analisi dei dati dovrebbero accogliere ragionando sia sulla semplificazione delle tecnologie sia sulla loro trasparenza rispetto a come lavorano una volta impiegate in azienda.

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