Nelle aziende le informazioni sono ovunque. Ordini, fatture, dati di produzione, vendite, magazzino, contabilità, tesoreria: ogni funzione genera quotidianamente dati utili per comprendere l’andamento del business.
Spesso, però, manca la capacità di raccoglierli, integrarli e trasformarli rapidamente in informazioni affidabili per il controllo di gestione.
Ancora oggi, in molte realtà, per costruire un report, verificare un cash flow o analizzare una marginalità è necessario recuperare dati da sistemi diversi, esportarli, verificarli e rielaborarli manualmente, fare controlli incrociati e aggiornamenti continui dei file Excel.
Un processo che assorbe tempo, aumenta il rischio di errori e rallenta la disponibilità delle informazioni necessarie alle decisioni.
Il vero costo nascosto dei processi manuali
Nelle aziende dove non esiste una base informativa unica, coerente e aggiornata, sulla quale costruire analisi affidabili e supportare le decisioni aziendali spesso le informazioni arrivano con ritardo rispetto alle esigenze decisionali.
Secondo Gartner, una delle principali cause di inefficacia dei progetti di analisi è proprio la qualità e la frammentazione delle informazioni disponibili. Il valore vero, affermano gli analisti, non nasce dal possesso dei dati, ma dalla capacità di renderli utilizzabili in modo rapido e coerente.
Molte imprese italiane utilizzano da anni sistemi gestionali che ne rappresentano il cuore operativo. Ma spesso il problema non è il gestionale in sé ma si genera quando i dati contenuti in questi sistemi diventano difficili da estrarre. Ed è proprio qui che si crea il divario tra disponibilità del dato e capacità di utilizzarlo.
Dalla raccolta dei dati alla decision intelligence
Negli ultimi anni gli analisti internazionali hanno iniziato a parlare sempre più frequentemente di “Decision Intelligence”, un approccio che combina dati, analisi e strumenti di supporto alle decisioni per migliorare la velocità e la qualità delle scelte aziendali. La differenza rispetto al passato è sostanziale. Non basta più produrre report ma occorre costruire sistemi capaci di trasformare automaticamente i dati operativi in informazioni immediatamente disponibili per il management.
SELFPLANNING: valorizzare i dati che l’azienda possiede già
Per molte aziende la risposta non è sostituire i sistemi esistenti. La vera opportunità è valorizzare il patrimonio informativo già presente all’interno dell’organizzazione.
SELFPLANNING nasce proprio con questo obiettivo.
La piattaforma si integra con i principali sistemi gestionali, database e fonti informative aziendali, raccogliendo automaticamente i dati e rendendoli omogenei all’interno di un unico ambiente di analisi.
Questo consente di eliminare gran parte delle attività manuali e di ridurre il rischio di errori derivanti da esportazioni e rielaborazioni continue.
Le informazioni diventano immediatamente disponibili per:
- controllo di gestione
- budgeting e forecasting
- analisi della marginalità
- pianificazione finanziaria
- reporting direzionale
- monitoraggio delle performance
Tutto mantenendo la tracciabilità del dato fino al livello di dettaglio richiesto dall’azienda.
Dal dato storico agli scenari futuri
Uno degli aspetti più rilevanti per le aziende riguarda la capacità di costruire scenari previsionali affidabili. Sempre secondo Gartner, le organizzazioni che ottengono maggiore valore dagli investimenti digitali sono quelle che riescono a utilizzare il dato non solo per descrivere il passato, ma per supportare decisioni future e simulazioni evolutive. Per questo motivo il controllo di gestione sta evolvendo rapidamente. Non si limita più a spiegare cosa è accaduto. Aiuta a comprendere cosa potrebbe accadere.
SELFPLANNING consente di integrare dati storici, budget, forecast e simulazioni in un unico ambiente, offrendo una visione completa delle performance aziendali e delle possibili evoluzioni future.
Ridurre attività manuali, integrare le fonti informative e costruire un sistema di controllo realmente connesso ai processi aziendali significa migliorare l’efficienza operativa, aumentare l’affidabilità delle analisi e supportare decisioni più consapevoli.
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