Uso de dados na contabilidade: como usar essa análise a seu favor?

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O uso inteligente de dados na contabilidade é uma tendência global entre empresas dos mais diferentes tamanhos e segmentos, inclusive startups.

Por meio de sofisticados instrumentos de análise, um amontoado de dados impossíveis de ler e entender se transforma em relatórios práticos, intuitivos e amigáveis. 

Não há dúvidas de que a informação de qualidade, principalmente no âmbito da contabilidade, é um ativo valioso que sustenta a tomada de boas decisões.

Mas para descobrir o que os números têm a dizer sobre a sua empresa, é preciso examiná-los do jeito certo, como você verá no decorrer deste artigo.

A importância dos dados na contabilidade

Os dados na contabilidade são gerados a todo momento, sempre que há alguma movimentação econômica ou financeira

São transações comerciais com clientes, pagamento de fornecedores, cumprimento de obrigações junto aos órgãos do governos, dentre outras. 

Esses dados podem ser armazenados internamente ou no chamado big data, um gigantesco amontoado de registros estruturados e não estruturados provenientes das mais variadas fontes. 

Vivemos a era da informação, em que os dados na contabilidade podem ser muito valiosos se extraídos, tratados e usados com inteligência.

São eles que alimentam os indicadores-chave de desempenho, identificam padrões e indicam tendências.

Não por acaso, a ciência dos dados é uma das áreas de atuação que mais crescem em países como os Estados Unidos.

São profissionais dedicados a criar algoritmos e desenvolver robôs capazes de fazer uma varredura nos dados espalhados pela rede e encontrar as informações relevantes para cada tipo de negócio.

Tipos de análise de dados contábeis

Por meio da análise de dados contábeis é possível diagnosticar e monitorar a performance de um negócio, bem como predizer e sugerir intervenções.

A seguir, confira quais são os principais tipos de análises de dados que podem ser usados em sua startup.

Análise diagnóstica

Com a interpretação de dados históricos, a análise diagnóstica tem como objetivo identificar as causas que levaram à ocorrência de determinado fato. 

É o tipo de análise que olha o retrovisor e busca descobrir “por que isso aconteceu”. 

Houve queda no faturamento? A margem de lucro está menor? Algum indicador contábil saiu da média histórica?

Entender as razões pelas quais o negócio está tendo determinado resultado (bom ou ruim) é o primeiro passo antes de decidir quais decisões tomar. 

Quando feita corretamente, a análise diagnóstica permite ao gestor decidir se será preciso intervir para corrigir os rumos da empresa ou não.

Análise descritiva

No âmbito da contabilidade, a análise descritiva é a responsável por monitorar as movimentações econômicas e financeiras em tempo real.

Por meio de um conjunto de ferramentas construídas a partir da inteligência artificial, é possível captar dados em tempo real e transformá-los em relatórios dinâmicos.

Essa análise descreve “ao vivo” como estão as entradas e saídas do caixa, o capital de giro, os índices de liquidez, dentre outras informações contábeis e financeiras.

Também chamada de análise exploratória, pode ser dividida em três tipos:

  1. Análise univariada: investiga apenas uma variável
  2. Análise bivariada: monitora duas variáveis
  3. Análise multivariada: investiga diversas variáveis ao mesmo tempo.

Como é um tipo de análise mais simples, geralmente descreve os dados por meio de gráficos nos quais são apresentados a média, mediana, mínima, máxima, dentre outras informações.

Análise preditiva

Essa análise tem como objetivo predizer, ou seja, prever o que pode ocorrer no futuro com base em referências do passado. 

É um tipo de análise mais complexa, pois envolve uma variável sobre a qual ninguém tem controle: o futuro. 

Portanto, por mais eficiente que seja, há sempre um nível de incerteza a se considerar.

Grandes empresas varejistas, por exemplo, sabem antecipadamente quais produtos são mais vendidos nas principais datas festivas do ano ou durante o ciclo de vida de uma pessoa.

Isso é possível a partir da análise dos dados dos próprios clientes, como uso de cupons de desconto, hábitos de compras, dentre outros “rastros”.

Ao descobrir um padrão, a análise preditiva consegue indicar uma tendência e nortear as decisões do gestor.

É um tipo de análise muito usada, por exemplo, na concessão de crédito.

Com base no histórico de adimplência, inadimplência e outras informações armazenadas no big data, sistemas inteligentes estimam qual a chance (em percentual) de um cliente pagar ou não a fatura do cartão.

Análise prescritiva

A análise prescritiva, por sua vez, tem como função fazer recomendações que ajudem a moldar o futuro.

Da mesma forma que um médico prescreve determinada medicação a seu paciente após uma bateria de exames, as recomendações da análise prescritiva usam como base a análise diagnóstica e preditiva. 

Ou seja, após diagnosticar o estado de saúde de um negócio e estimar o que pode ocorrer no futuro, ela receita o “remédio”. 

Dependendo de como é configurada, a análise prescritiva pode estabelecer parâmetros e criar hipóteses para diferentes cenários.

A partir dessas informações, o gestor tem muito mais segurança para tomar decisões e aumentar as chances de sucesso.

Como usar dados na contabilidade de startups

Muitas startups adotam um modelo de gestão conhecido como data-driven, em que todo o planejamento é orientado a partir da análise e interpretação de dados. 

A ideia é decidir com base em informações fundamentadas e não em achismos. 

Nesse caso, o ideal é combinar diferentes tipos de análises, de maneira que seja possível identificar desafios, oportunidades, bem como mudanças repentinas de cenários. 

Todo esse trabalho pode ser executado pelo Business Intelligence, um conjunto de ferramentas que visa a minerar e tratar grande quantidade de dados, transformando-os em relatórios inteligentes.

Se você pretende aprimorar a gestão de sua startup e adotar o uso de dados na contabilidade, vai precisar:

  1. Mapear os dados de sua empresa
  2. Adotar um eficiente sistema de gestão
  3. Identificar as áreas mais estratégicas
  4. Encontrar o parceiro ideal.

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