Dalam pekerjaan accounting sehari-hari, data merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan. Mulai dari data penjualan, pembelian, biaya operasional, persediaan, piutang, utang, hingga arus kas, seluruhnya digunakan untuk menyusun laporan dan menilai kondisi keuangan perusahaan. Namun, memiliki banyak data belum tentu membuat perusahaan lebih mudah mengambil keputusan. Data tersebut harus diolah dan dipahami dengan tepat agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat.
Dalam proses tersebut, terdapat dua istilah yang sering terdengar, yaitu analytics dan analysis. Keduanya terlihat serupa dan sama-sama berhubungan dengan data, tetapi memiliki fungsi yang berbeda. Secara sederhana, analytics berkaitan dengan cara, alat, dan metode yang digunakan untuk mengolah data, sedangkan analysis berkaitan dengan proses memahami arti di balik data tersebut.
Dalam accounting, analytics dapat dipahami sebagai penggunaan metode dan teknologi untuk mengumpulkan, membersihkan, mengolah, dan menyajikan data keuangan. Proses ini dapat dilakukan menggunakan aplikasi sederhana seperti Microsoft Excel maupun menggunakan teknologi yang lebih luas seperti Power Query, Power BI, SQL, sistem ERP, dan perangkat lunak accounting.
Sebagai contoh, sebuah perusahaan memiliki ribuan transaksi penjualan setiap bulan. Jika seluruh transaksi tersebut diperiksa satu per satu, tim accounting akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Dengan analytics, data penjualan dapat dikelompokkan secara otomatis berdasarkan bulan, pelanggan, produk, wilayah, atau cabang. Hasilnya kemudian dapat disajikan dalam bentuk tabel, grafik, atau dashboard agar lebih mudah dibaca.
Jika analytics membantu mengolah data, analysis membantu menjelaskan arti dari hasil pengolahan tersebut. Pada tahap ini, kemampuan berpikir kritis dan pemahaman mengenai accounting serta proses bisnis menjadi sangat penting.
Bayangkan sebuah dashboard menunjukkan bahwa biaya operasional meningkat sebesar 15 persen dibandingkan bulan sebelumnya. Informasi tersebut merupakan hasil dari proses analytics. Namun, kenaikan tersebut belum dapat langsung disimpulkan sebagai pemborosan. Tim accounting masih harus melakukan analysis untuk mencari tahu penyebabnya.
Kenaikan biaya mungkin terjadi karena volume produksi bertambah, perusahaan membuka cabang baru, harga bahan baku meningkat, atau terdapat biaya tahunan yang hanya dicatat pada periode tertentu. Setelah penyebabnya diketahui, barulah perusahaan dapat menilai apakah kenaikan biaya tersebut masih wajar atau membutuhkan tindakan perbaikan.
Perbedaan keduanya dapat dipahami melalui sebuah situasi sederhana. Misalnya, tim accounting ingin mengevaluasi kondisi piutang pelanggan. Dengan analytics, sistem dapat mengelompokkan piutang berdasarkan umur, seperti belum jatuh tempo, 1–30 hari, 31–60 hari, 61–90 hari, dan lebih dari 90 hari. Sistem juga dapat menampilkan pelanggan dengan nilai piutang terbesar secara otomatis.
