CGMA视点 | 面对糟糕的数据质量,CFO应如何应对?

CIMA 2021-07-22 603

本文作者:Tim Cooper

据诸多财务主管表示,数据质量是如今企业声誉的最大威胁之一。
数据质量已成为CFO最关注的问题之一。企业越来越依赖数据来推动业绩,数据欠佳而导致的误报风险已经变得至关重要。


提高数据质量可带来诸多好处。2021年IBM全球高管研究表明,70%的首席财务官表示,实施企业级数据标准是帮助企业整合系统、削减成本和快速扩张的第一任务。许多首席执行官要求财务主管承担这一责任,例如监督数据的标准化、清理和整合,因为他们认为这本来就是财务主管的工作。

董事会希望从复杂的实时报告和分析中获得更多见解。如果不是基于一致、可靠的数据,那么这些见解将存在风险或有限用途。由于原始数据的混乱,首席财务官很难保持数据的准确性和统一性,这是财务主管面临的新挑战。大公司通过首席数据官(CDO)来解决数据质量的问题,首席数据官可以向任何高管汇报,包括首席财务官;规模较小的公司,首席财务官往往自己承担首席数据官的职责。

CIMA会员、CGMA全球特许管理会计师Diarmuid Cotter从事财务高管工作20年,现在他担任IBM欧洲数字销售部门的首席财务官,他表示,如果把首席数据官放在其他部门可能导致数据的收集和对数据的理解方式出现偏差,但首席财务官是是财务数据准确性的捍卫者,将其职责扩展到其他内部和外部数据也合乎逻辑。

财务分析技术公司Metapraxis的首席执行官,CIMA资深会员、CGMA全球特许管理会计师Simon Bittlestone表示,随着越来越多的企业通过数据驱动创新,数据的偏差将严重影响企业决策和绩效。

许多首席财务官可能会把清理和整理内部和外部数据视为其他职责之外的一种负担。他们也可能只是两害相权取其轻。

Cotter说:“首席财务官用数据分析支持业务的关键决策,所以首席财务官有能力负责数据处理。这也转变了首席财务官角色和财务职能。通过高质量的云端数据基础,实现了应收账款、应付账款、对账和报表等领域的自动化,从而财务人员有了更多时间去从事更能够创造价值的工作。

Onyx AI总监、CIMA资深会员、CGMA全球特许管理会计师Sarah Ghosh表示,首席财务官的职责正在扩大,主要原因是高级数据分析和机器学习技术提供了一种让公司可以在数据中获得更大价值和商业见解的新方式。因此,为了有效应用这些新技术,首席财务官必须重视数据质量。

爱尔兰CIMA会员、CGMA全球特许管理会计师John Pearson从事IT风险、鉴证和数据管理工作16年。2020年,为了增强各地区数据成熟度,该企业的全球CFO要求他将数据管理职责下放到各地区的CFO手中。Pearson说:提高数据质量有助于增强自动化工作的持续性。

数据质量的压力


爱尔兰CIMA资深会员、CGMA全球特许管理会计师、谷歌附属公司Fitbit的欧洲、中东和非洲市场的财务分析负责人Kunwar Chadha表示,失效的数据是典型的数据质量问题。

他表示:“在以前的工作中,当公司筹集资金时,投资者需要我们提供收入预测。查看销售数据时,我们发现许多不合理的旧条目,所以有必要定期进行数据清理。根据BlackLine软件公司的一项全球调研表明,近70%的公司使用不准确的财务数据作商业决策;55%的财务主管没有信心在报告结果前识别财务数据是否准确、完整、真实。

澳大利亚注册会计师、国际会计师联合会前会长Rachel Grimes表示,除了网络安全之外,如今糟糕的数据成为可能“毁掉”董事会和管理层的最大威胁。

在新冠疫情期间,这种压力进一步增加。她表示:首席财务官面临的一个压力就是管理层、市场和监管机构对数据的迫切需求。在某些情况下,监管机构利用数据来自行解读,这可能会得出不同的结论。一些监管机构希望在标准报告季之前公布数据,这可能造成市场信息披露问题。在这种环境下,准确性变得至关重要。

Ghosh说:我正在支持英国国家卫生局(NHS)在改善数字化医疗方面的合作。这涉及报告整个NHS的关键绩效指标,比如在病房接受治疗的新冠肺炎患者数量。这涉及首席财务官,因为运营其他与新冠疫情相关的服务需要相关费用。因此财务部门必须与运营部门密切合作,以保证正确的时间捕获数据,并且保证数据的完整性和准确性。

为了实现这一目标,首席财务官必须将准确性作为整体数据管理战略的关键部分,并制定方针和框架表来确保整个公司的数据质量。他们可能还需为定期的数据审计工作提供相关资源。

宰了坏数据这只“野兽”


各种规模的企业都在努力应对无数相互之间无法明确沟通的系统,这使得数据管理成为一个严峻的挑战。

要想确保质量,需要进行验证、核对数据、纠正错误,甚至数据与外部信息结合之前已经开始这样的工作。

Cotter说:“值得庆幸的是,如今的云系统提供了更加灵活的集成工具,这给结构化和非结构化数据带来新的见解。”

我们有一种云混合产品,可使数据的收集、整理和分析变得更容易。将其与分析工具相结合,可简化数据整合及清理工作。

首席财务官可能不需要掌握新的技能自己处理这些工具,但仍需要了解新工具并培训财务团队。

Cotter表示:如何找到具备完善商业知识的的人才是一个难题。他认为,可以安排财务人员到其他部门轮岗,有助于相互学习交流,或者反过来,业务部门分析人员到财务部门学习。”

Pearson说,首席财务官们正在建立专业知识与工具的最佳组合,即形成数据治理和管理团队,建立质量监测和支持框架。这背后有中央数据管理团队的支持,还需要框架基础,比如数据管理生命周期、关键控制点,以及各种工具如何支持各个阶段。懂得这些数据结构将使首席财务官能够建立合适自己团队的财务管理模式,从而实现控制改进和效率回报。

挑战与机遇并存。承担数据质量职责的一个好处和挑战在于,如果财务团队通过提高数据质量的机会能做好扩展自身的分析和表达技能,那么首席财务官就能带领公司进入到一个新领域。

*原文刊载于AICPA&CIMA的《FM》(《财务管理》杂志)。


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