Como usar a análise de dados na contabilidade

Os escritórios de contabilidade hoje lidam com um ambiente de negócios que é exigente e flutuante devido à otimização da produtividade disponível por meio de tecnologias de contabilidade mais recentes. Com tecnologias de contabilidade cada vez mais automatizadas, a função do novo contador está mudando para a de um consultor, o que requer novos conjuntos de habilidades. E, com o big data impulsionando o mundo dos negócios, as empresas de contabilidade estão se alinhando rapidamente com a demanda do mercado para incorporar a análise de dados em seus serviços de contabilidade.

Os contadores já trabalham com dados e resultados analíticos para avaliar o desempenho dos negócios na estrutura dos princípios e métodos contábeis. Eles também o usam para identificar tendências e itens incomuns que requerem investigação adicional. No entanto, a responsabilidade do uso da análise de dados na contabilidade é expandir essas responsabilidades e levá-las um passo adiante. 

A análise de dados na contabilidade é uma ferramenta importante para ajudar as empresas a descobrir informações valiosas em suas finanças, identificar melhorias de processo que podem aumentar a eficiência e gerenciar melhor os riscos. Sua capacidade de compreender, processar, interpretar e fornecer informações sobre essas fontes de dados tem um papel vital para o sucesso de seus clientes e empresas.

A importância da análise de dados na contabilidade

De acordo com o site Investopedia, a análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações. Muitas das técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos mecânicos e algoritmos que trabalham com dados brutos para consumo humano.

A análise de dados é importante porque ajuda as empresas a otimizar seu desempenho. Implementá-lo no modelo de negócios significa que as empresas podem ajudar a reduzir custos, identificando formas mais eficientes de fazer negócios e armazenando grandes quantidades de dados. Uma empresa também pode usar a análise de dados para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a analisar as tendências e a satisfação do cliente, o que pode levar a novos — e melhores — produtos e serviços.

Leia: Análise de dados: Por que ter essa competência?

A seguir, listamos algumas outras vantagens da análise de dados:

Capacidade de Predição

A maior — ou uma das principais — importância da análise de dados é a capacidade de predição. Ou seja, é a capacidade de, a partir do cruzamento das informações, reconhecer padrões e, mais do que isso, perceber tendências que podem gerar insights valiosos para a empresa. 

Dessa forma, é possível prever cenários e antecipar possíveis situações do mercado. Com isso, é possível direcionar melhor e tornar o planejamento estratégico mais assertivo.

Quer saber mais? Então leia nosso artigo: A fiscalização na era digital: cruzamento de dados

Controle da Operação

A partir da análise de dados, também é possível fazer o controle da sua operação, identificando e ajustando processos. Você sabia que por meio dos dados dos documentos fiscais é possível  obter informações valiosas para a empresa?

Um arquivo XML contém campos que trazem dados que podem dar mais inteligência a setores como: financeiro, compras, logística e fiscal, por exemplo. É possível, inclusive, auxiliar no processo de gestão de estoque de uma empresa, entre outros.

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No caso da análise de dados em documentos fiscais, você pode contar com o Qive para dar os primeiros passos. O software, que é conectado a mais de 100 prefeituras, permite que você baixe, consulte e gerencie todas as Notas Fiscais emitidas contra o seu CNPJ.

Mais do que isso, com o módulo de Relatórios Inteligentes você pode extrair e consultar dados que te ajudarão em processos mais estratégicos e você pode escolher visualizar/tratar esses dados na sua ferramenta de preferência.

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Simplifica o trabalho

Com a automatização da gestão de dados, o trabalho fica mais assertivo. Afinal de contas, se você é/possui um profissional capaz de fazer essas análises a partir de ferramentas próprias para isso, economiza bastante tempo que levaria para compilar todas as informações que, muita das vezes, consegue reunir em um mesmo lugar. 

Gera visibilidade

Com todas as informações reunidas em um mesmo lugar, os processos tendem a tornar-se visíveis, afinal, as informações passam a estar disponíveis e ficam cada vez menos dependentes de gerentes e lideranças.

Quais são os tipos de análise de dados?

Para lidar melhor com big data, é importante entender quatro tipos principais de análise de dados.

1. Análise descritiva = “O que está acontecendo?”

A análise descritiva é usada com mais frequência e inclui a categorização e classificação das informações. Na contabilidade é muito utilizada para relatar o fluxo de dinheiro das organizações: receitas e despesas, contagens de estoque, imposto sobre vendas arrecadado. Relatórios precisos são uma marca registrada de práticas contábeis sólidas. Compilar e verificar grandes quantidades de dados é importante para este relatório preciso.

2. Análise de diagnóstico = “Por que isso aconteceu?”

Aqui a análise de dados faz um diagnóstico ​​para monitorar mudanças nos dados. Os contadores analisam regularmente as variações e calculam o desempenho histórico. Como o precedente histórico costuma ser um excelente indicador de desempenho futuro, esses cálculos são essenciais para construir previsões razoáveis.

3. Análise preditiva = “O que vai acontecer?”

Aqui, os dados são usados ​​para avaliar a probabilidade de resultados futuros. A partir de um volumoso banco de dados e séries históricas, o profissional analisa os dados a fim de construir e identificar padrões que moldam essas previsões. Os profissionais contábeis podem se valer desse método para prever riscos e oportunidades em diferentes cenários no futuro.

4. Análise prescritiva = “O que deve acontecer?”

Na análise do tipo prescritiva, os contadores, por exemplo, analisam e fazem recomendações para futuras oportunidades de crescimento ou, em alguns casos, alertam sobre escolhas ruins, analisando os diversos caminhos que devem ser percorridos para alcançar uma meta preestabelecida. 

O fator humano é considerado e isso impõe complexidade a esse modelo prescritivo. Os conceitos de data science devem ser dominados pelo escritório contábil que utiliza essa técnica.

Com o volume cada vez maior de dados, os profissionais de contabilidade devem ter a capacidade de utilizar a tecnologia e as ferramentas mais recentes para analisar dados financeiros.

Afinal, isso os ajudará a melhorar a experiência do cliente, fornecerá maior segurança sobre as demonstrações financeiras e aumentará o suporte à decisão que eles fornecem para fazer os negócios de seus clientes prosperarem.

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