Financial Data Management là gì? Vì sao doanh nghiệp nào cũng cần công cụ này?

MỤC LỤC:
1. Financial Data Management là gì?
2. Vận dụng Financial Data Management như thế nào?
3. Những thách thức quản lý dữ liệu tài chính trong thời đại mới

Đối với các công ty tài chính, dữ liệu chính là một loại tiền tệ và quản lý dữ liệu thông minh là việc làm cần thiết để đảm bảo hoạt động kinh doanh thành công. Financial Data Management (FDM hay quản lý dữ liệu tài chính) là một quá trình và chính sách thường được hỗ trợ bởi phần mềm chuyên biệt. Nó cho phép các doanh nghiệp, tổ chức củng cố thông tin tài chính, duy trì việc tuân thủ các quy định và lập báo cáo tài chính chi tiết.

Tìm hiểu thông tin chi tiết về Financial Data Management

1. Financial Data Management là gì?

Financial Data Management - FDM (hiểu nôm na là quản lý dữ liệu tài chính) đề cập đến một bộ công cụ và quá trình các công ty và tổ chức sử dụng để kiểm soát dữ liệu tài chính của họ. FDM liên quan đến việc sử dụng các phần mềm và thuật toán chuyên biệt, bao gồm các công cụ phân tích, báo cáo và trực quan hóa dữ liệu. Trong hầu hết các công ty, Financial Data Management được sử dụng nhằm đảm bảo các tổ chức tuân thủ đúng quy định và chính sách của Pháp luật.
Ngoài ra, phần mềm FDM cũng cung cấp mô hình dự báo và tiện ích doanh nghiệp thông minh. Nó cho phép các doanh nghiệp (dù ở bất cứ quy mô nào) tính toán, đo lường các số liệu như thu nhập, chi phí, lợi nhuận/lỗ vốn hay các thông tin tài chính khác một cách chính xác. Mặc dù vẫn có sự chồng chéo nhưng dữ liệu mà những công cụ phân tích này thu được sẽ khác nhau tùy thuộc vào quy mô công ty.
Các doanh nghiệp nhỏ thường sẽ tập trung chủ yếu vào vấn đề thu nhập hay các khoản tiền lỗ, tài khoản ngân hàng, tài sản, nợ và thông tin tín dụng. Trong khi đó, các công ty và tập đoàn có quy mô lớn hơn cũng sẽ tập trung vào những khía cạnh rộng hơn như giá cổ phiếu, tỷ suất tài chính, tài sản cố định, danh mục đầu tư,...
Hơn hết, Financial Data Management sẽ cho phép tất cả cổ đông của công ty thực hiện các phân tích tài chính mà họ cần. Các cổ đông có thể tự tạo ra mô hình cho riêng mình để thấu hiểu nhanh hơn và sâu hơn các dữ liệu mà họ thu thập được.

XEM THÊM: Lý do bộ phận tài chính và nhân sự cần phối hợp chặt chẽ

2. Vận dụng Financial Data Management như thế nào?

Có rất nhiều lý do khiến cho các doanh nghiệp sử dụng phần mềm FDM và cũng có rất nhiều cách khác nhau để họ thực hiện điều này. Một trong những ứng dụng rộng rãi nhất là để đảm bảo thông tin tài chính chính xác và phù hợp với quy định, chính sách của Pháp luật. Hầu hết các quốc gia đều có chính sách vô cùng nghiêm ngặt liên quan đến dữ liệu tài chính; hệ thống FDM sẽ giúp các công ty đảm bảo điều này. Họ cũng có thể chuẩn bị các báo cáo tài chính một cách nhanh chóng và chính xác khi có yêu cầu.
Từ góc độ phân tích, sử dụng hệ thống FDM sẽ giúp đẩy nhanh quá trình tìm kiếm và chuẩn bị dữ liệu để tạo ra kết quả nhanh hơn và đơn giản hóa quá trình truy vấn cho người dùng. Quan trọng hơn cả, nó sẽ giúp tạo ra BI Insight (Business Intelligence Insights) hiệu quả hơn cho các tổ chức. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu tài chính về chuỗi cung ứng của họ để tìm ra điểm chưa hiệu quả và tốn kém nhất trong toàn bộ quá trình để từ đó đưa ra các giải pháp khắc phục hiệu quả.

Sử dụng phần mềm quản lý dữ liệu tài chính trong doanh nghiệp như thế nào?

3. Những thách thức quản lý dữ liệu tài chính trong thời đại mới

3.1. Gia tăng mức độ phức tạp

Các nguồn dữ liệu ngày càng nhiều với khối lượng lớn đã tạo ra một thách thức mới cho Financial Data Management: mức độ phức tạp ngày càng gia tăng. Các công ty tài chính đã không còn xa lạ với việc triển khai cùng lúc nhiều data lake, data warehouse, ứng dụng vận hành, ứng dụng di động, ứng dụng trực tuyến, trung tâm hỗ trợ, cảm biến IoT và giải pháp phân tích khác nhau. Dữ liệu có thể được lưu trữ trong môi trường kết hợp, tại chỗ hoặc đám mây.
Để giảm thiểu sự phúc tạp này, các công ty cần phải kết hợp những dữ liệu sẵn có và dữ liệu mới của họ vào cùng một kho quản lý. Điều này không chỉ giúp tăng cường khả năng hiển thị, cung cấp cái nhìn toàn diện mà còn giúp cải thiện hiệu suất, tự động hóa và tăng trưởng nhanh chóng hơn. Khi dữ liệu được phân tích hiệu quả và chuyển đổi thành hành động cụ thể, các tổ chức sẽ trở thành những doanh nghiệp thông minh.
Tuy nhiên, với nhiều công ty tài chính, việc tập hợp dữ liệu vào cùng một kho quản lý vẫn chỉ là kỳ vọng. Dữ liệu vẫn được phân bố ở rất nhiều kênh, nhiều môi trường khác nhau, dẫn đến tính khả dụng thấp hơn, không cung cấp được cái nhìn toàn diện về khách hàng, đối tác, sản phẩm, kênh bán hàng hay hiệu quả tài chính.

XEM THÊM: Chân dung một chuyên viên tài chính chuyên nghiệp

3.2. Sự thiếu liên kết

Khi nói đến những thách thức quản lý dữ liệu tài chính trong thời đại mới, các công ty dịch vụ tài chính sẽ phải quan tâm đến 2 loại dữ liệu chính:

• Dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise data): Dữ liệu có chất lượng cao và được cấu trúc phù hợp với khả năng bảo mật và hiệu quả thực tiễn. Những dữ liệu này được thu thập từ các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu liên quan. Thông tin khách hàng, thỏa thuận hợp đồng hay giao dịch tài chính và những ví dụ tiêu biểu về Enterprise data.
• Big data: Khối lượng dữ liệu lớn nhưng lại chưa được cấu trúc, sắp xếp một cách phù hợp. Big Data bao gồm email, mạng xã hội, tin nhắn SMS, hình ảnh, âm thanh, và video. Loại dữ liệu này chủ yếu được thu thập từ các data lake hoặc hệ thống lưu trữ đám mây và rẻ hơn nhiều so với hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống. Điều này cũng có nghĩa là nó sẽ không được quản lý chặt chẽ hay bảo mật cao.

Hiện nay, có rất nhiều doanh nghiệp không thể tạo ra sự liên kết giữa 2 loại dữ liệu này; khiến cho họ gặp khó khăn trong việc vận hành khoa học dữ liệu và đưa ra các phân tích dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập được. Hậu quả là người dùng sẽ phải vật lộn tìm kiếm thông tin giữa đống dữ liệu khổng lồ mà chưa chắc đã thu được kết quả như mong muốn. Việc thiếu sự liên kết giữa enterprise data và big data cũng gây cản trở cho các doanh nghiệp trong việc đổi mới sáng tạo dựa trên cơ sở dữ liệu - một trong những yêu cầu quan trọng trong chuyển đổi số (digital transformation).