El Señor de los Datos: el Controller como Científico de Datos

Los sistemas de business intelligence modernos ofrecen diversas ventajas a las empresas al extraer información de grandes volúmenes de datos. Permiten la automatización de procesos, haciéndolos más rápidos y menos propensos a errores. Al mismo tiempo, el rendimiento y la trazabilidad de muchas tareas de control de gestión aumentan de forma sostenible.

Por ejemplo, se pueden crear pronósticos con mayor precisión y rapidez, o se pueden planificar simulaciones y escenarios a largo plazo con un mayor grado de detalle. De esta forma, el controller financiero desarrolla una gestión empresarial más proactiva.

Cambiando los clásicos: la imagen del controller

En el pasado, el perfil de controller clásico era el de un experto en números. La creciente complejidad en las estructuras empresariales provocó un cambio en ese perfil hacia un business partner. La digitalización y la creciente importancia del uso específico de los datos de la empresa para obtener información valiosa y tomar decisiones estratégicas ahora requieren que los controllers también desarrollen habilidades de científicos de datos. El hecho es que la capacidad de extraer información de grandes volúmenes de datos y, lo que es más importante, comprender esta información, es una clara ventaja competitiva para las empresas.

Tareas y competencias del controller como científico de datos

En su papel de científico de datos, el controller procesa grandes cantidades de datos de una empresa con el fin de que la dirección pueda usar la información de la mejor manera posible. Sin embargo, este nuevo espectro de funciones no implica actividades de programación. Más bien, un controller discutirá las posibles soluciones con expertos en TI y verificará esas soluciones con respecto a la viabilidad y la eficiencia.

Especialmente, un científico de datos tiene o debería tener conocimientos en las siguientes áreas:

  • Estadística
  • Planificación
  • Uso de bases de datos
  • Reconocimiento de patrones entre conjuntos de datos

Además de estos factores, lo ideal es conocer lenguajes y métodos de programación estándar para el almacenamiento, el escalado y la implementación de tecnologías de big data.

Solo entonces se podrá garantizar una colaboración eficaz con el equipo de TI. Esta necesidad de conocimientos especializados adicionales se pasa por alto con demasiada frecuencia en los planes de estudios universitarios.

Cómo las empresas se benefician de un controller como científico de datos

Este tipo de experiencia que hemos explicado representa el primer paso para que las empresas puedan aprovechar la información disponible en sus datos. El responsable del tratamiento de los datos también puede evaluar si la empresa cumple las condiciones técnicas necesarias para llevar a cabo proyectos de innovación. En principio, el controller debe trabajar con la gerencia para definir un proceso que estructure las actualizaciones. Los proyectos piloto iniciales pueden ayudar a estimar el análisis de coste-beneficio.

Después de todo, los proyectos de big data todavía tienden a estar asociados con altos costes de proyecto.

El futuro del controller como científico de datos

Hasta la fecha, las decisiones operativas, pero también estratégicas, se basan en cifras clave.

Los sistemas de análisis de datos ofrecen la oportunidad de generar indicadores que no solo están más actualizados, sino que también pueden hacer statements mejor adaptados a la situación específica. Estos indicadores no serán de naturaleza puramente financiera.

Un ejemplo sería el indicador de comportamiento de los usuarios de una página web. Las herramientas de análisis de páginas web utilizan este KPI para medir la velocidad con la que los visitantes de la página web interactúan con el contenido. Los indicadores financieros no perderán su importancia, pero la tendencia es compartir cifras financieras y no financieras por igual.

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