Datakwaliteit en -integratie in finance-afdeling schiet tekort
De kwaliteit van data in de financiële functie schiet tekort. Dit vormt een belemmering bij de digitale transformatie van de finance-functie, blijkt uit onderzoek van Finext in samenwerking met The Hague University of Applied Sciences.
De onderzoekers hielden een enquête en namen interviews af met finance professionals en controllers, en concluderen dat slechts een derde (32%) tevreden is over datakwaliteit. Die uitkomst is volgens de onderzoekers opvallend te noemen en wel om drie redenen. Om te beginnen draait alles tegenwoordig om digital, terwijl je zou verwachten dat ook finance-afdelingen verder zijn in hun digitale volwassenheid.
Daarnaast geeft een ruime meerderheid van de respondenten aan dat zij processen hebben die datakwaliteit waarborgen. Ook beschikken ze over systemen die vaak standaarden hebben die datakwaliteit faciliteren. De meerderheid van de respondenten heeft volgens de doorlichting reeds toegang tot technische oplossingen zoals Enterprise Resource Planning & Enterprise Performance Managementsystemen.
Met zoveel onvrede over de datakwaliteit binnen de financiële afdelingen, kan maar een conclusie worden getrokken “De effectiviteit van bestaande processen en oplossingen lijkt beperkt te zijn”, zegt Maarten Bronda van Finext.
Waar ligt dit dan aan? “Dit kan te wijten zijn aan meerdere factoren”, vult collega Jurgen van Bergen aan. “Eén van de factoren is het feit dat de processen niet voldoen aan het doel waarvoor het proces geïmplementeerd is. Hier geldt, bedrijven moeten het proces herzien en kijken naar de afhankelijkheden met data. Standaardisatie en het helderder maken van data-verantwoordelijkheid zijn goede eerste stappen om hierbij te nemen.”
Verder zijn er de technische redenen. Zo geeft de meerderheid van de respondenten aan dat data-definities een probleem vormen bij data-integratie. “De datasets die ze hebben zijn slecht gedefinieerd voor integratiedoeleinden, wat betekent dat ze lastig te integreren zijn of zelfs helemaal niet kunnen worden geïntegreerd”, legt Bronda uit.
Wat hierbij ook meespeelt is dat vooral grote organisaties kampen met een overvloed aan data-systemen en daarmee ook veel data-sets. Van Bergen: “Hoe meer datasets worden gebruikt, hoe moeilijker het voor organisaties kan zijn om de data te integreren. Beperkte data-integratie is een probleem voor datakwaliteit, omdat er geen duidelijke bron van de waarheid is.”
Mogelijk de grootste belemmering ligt echter niet in de techniek of de processen, maar bij mensen. 65% van de respondenten erkent dat ze op dat punt gemiddeld veel problemen ervaren als het gaat om data input. Zoals bij ieder datatraject geldt, garbage in is garbage out. Als de invoer van data niet zorgvuldig gebeurt, dan is de kans ook groter dat de inzichten de plank volledig misslaan of zelfs helemaal niet gegenereerd kunnen worden.
Hoe realiseer je verbetering?
Wat moet de CFO dan doen om het data-fundament te verbeteren? Het onderzoek suggereert dat een combinatie van zowel organisatorische als technische oplossingen het meest effectieve resultaat geeft. “Aan finance de taak om via de implementatie en selectie van organisatorische en technische oplossingen de datakwaliteit en data-integratie te verbeteren.”
Dit begint bij het uitvinden waar de afdeling staat als het gaat om zijn datavolwassenheid. “De financiële functie moet evalueren waar de organisatie nu staat en waar de organisatie naar toe wil. Met die kennis kunnen de beste verbeterpunten in kaart worden gebracht”, zegt Bronda.
Om te beginnen dient een duidelijke visie en bijbehorende roadmap te worden opgesteld, zodat alle stappen helder zijn. Ook krijgt zo iedereen binnen de organisatie een overzichtelijk én gedeeld beeld rondom de toegevoegde waarde van goede data, stellen de onderzoekers.
Een van de basisstappen is het vereenvoudigen van de processen. De meerderheid van de respondenten is ook van mening dat ze processen, automatisering en samenwerking op het gebied van data-kwaliteit en data-integratie moeten optimaliseren, zelfs als de kosten hoog zijn. Er wordt dan ook gepleit voor een integrale aanpak, want “het standaardiseren van processen kan als oplossing op zichzelf staan, maar deze oplossing heeft het meeste effect, als het samen met andere maatregelen wordt ingevoerd”, laat Bronda weten.
Het goed inrichten van de IT-infrastructuur is hierbij essentieel. Zonder een stevig fundament, is het verbeteren van de datakwaliteit dweilen met de kraan open. Organisaties wordt dan ook aangeraden om het huidige IT-systeem onder de loep te nemen en te kijken of deze nog altijd geschikt is voor de datastrategie. Door een modern ERP-systeem of EPM-systeem te implementeren kunnen grote stappen worden gezet, vooral langs de assen van data-kwaliteit en data-integratie, zo blijkt uit het onderzoek.
Finance-afdelingen die reeds een hoge datavolwassenheid hebben en deze nog verder willen opschroeven kunnen overwegen om een Data Management Office (DMO) te installeren. “Het opzetten van een DMO gaat hand in hand met het implementeren van systemen die het Data Management Office helpen om data te analyseren, controleren en in kaart te brengen, zoals bijvoorbeeld een Master Data Managementsysteem”, legt Bronda uit.
Tot slot kan het nodig zijn om de organisatiecultuur en de manier waarop mensen werken aan te passen. Dit is zeer belangrijk, maar in veel gevallen ook “de moeilijkste uitdaging voor de financiële functie”, zegt Bronda. De CFO zal er voor moeten zorgen dat finance werknemers de nieuwe manier van werken en een meer datagedreven cultuur omarmen. Dit kunnen ze doen door “de voordelen van data in de hele organisatie en de bereidheid tot veranderen te laten zien”, besluit de expert van Finext.
