Akuntan menggunakan data analitics untuk membantu bisnis mengungkap informasi berharga dalam keuangan mereka, mengidentifikasi peningkatan proses yang dapat meningkatkan efisiensi, dan mengelola risiko dengan lebih baik. “Akuntan akan semakin diharapkan untuk menambah nilai pada pengambilan keputusan bisnis dalam organisasi mereka dan untuk klien mereka,” komentar Associate Professor Wendell Gilland, yang mengajar Analisis Data untuk Akuntan di UNC Kenan-Flagler Business School. “Fasilitas yang diperkuat dengan data analytics dapat memperkuat kemitraan mereka dengan para pemimpin bisnis.”

Berikut adalah beberapa contoh:

  1. Auditor, baik yang bekerja secara internal maupun eksternal, dapat beralih dari sample-based model menjadi pemantauan berkelanjutan di mana kumpulan data yang jauh lebih besar dianalisis dan diverifikasi. Hasilnya: margin kesalahan yang lebih kecil menghasilkan rekomendasi yang lebih tepat.
  2. Akuntan pajak menggunakan data science untuk menganalisis dengan cepat pertanyaan perpajakan yang kompleks terkait dengan skenario investasi. Pada gilirannya, keputusan investasi dapat dipercepat, yang memungkinkan perusahaan untuk merespons lebih cepat peluang untuk mengalahkan pesaing mereka — dan pasar — ​​terhadap pukulan.
  3. Akuntan yang membantu, atau bertindak sebagai, penasihat investasi menggunakan big data untuk menemukan pola perilaku konsumen dan pasar. Pola-pola ini dapat membantu bisnis membangun analytics model yang membantu mereka mengidentifikasi peluang investasi dan menghasilkan margin keuntungan yang lebih tinggi.

EMPAT JENIS DATA ANALYTICS

Untuk mendapatkan penanganan yang lebih baik pada big data, penting untuk memahami empat jenis utama dari data analytics.

  1. Descriptive Analytics = “Apa yang terjadi?”
    Ini paling sering digunakan dan mencakup kategorisasi dan klasifikasi informasi. Akuntan melaporkan aliran uang melalui organisasi mereka: pendapatan dan pengeluaran, penghitungan persediaan, pajak penjualan yang dikumpulkan. Pelaporan yang akurat adalah ciri khas praktik akuntansi yang solid. Mengumpulkan dan memverifikasi data dalam jumlah besar penting untuk pelaporan yang akurat ini.
  2. Diagnostic Analytics = “Mengapa itu terjadi?”
    Diagnostik digunakan untuk memantau perubahan data. Akuntan secara teratur menganalisis varians dan menghitung kinerja historis. Karena preseden historis seringkali merupakan indikator kinerja masa depan yang sangat baik, perhitungan ini sangat penting untuk membangun prakiraan yang masuk akal.
  3. Predictive Analytics = “Apa yang akan terjadi?”
    Di sini, data digunakan untuk menilai kemungkinan hasil di masa depan. Akuntan berperan penting dalam membangun prakiraan dan mengidentifikasi pola yang membentuk prakiraan tersebut. Ketika akuntan bertindak sebagai penasihat tepercaya dan membuat perkiraan, para pemimpin bisnis tumbuh semakin percaya diri dalam mengikuti mereka.
  4. Prescriptive Analytics = “Apa yang seharusnya terjadi?”
    Tindakan nyata — dan keputusan bisnis penting — muncul dari analitik preskriptif. Akuntan menggunakan perkiraan yang mereka buat untuk membuat rekomendasi untuk peluang pertumbuhan di masa depan atau, dalam beberapa kasus, meningkatkan peringatan tentang pilihan yang buruk. Wawasan ini adalah contoh dampak signifikan yang dibuat akuntan dalam dunia bisnis.

Sumber:

  • https://www.kenan-flagler.unc.edu/perspectives/why-data-analytics-matter-to-accountants/

Image Sources: Google Images