análise de dados da contabilidade

4 tipos de análise de dados na contabilidade

A análise de dados é uma forma de obter informações consistentes e validadas a partir de números, métricas e informações…

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A análise de dados é uma forma de obter informações consistentes e validadas a partir de números, métricas e informações específicas. 

Desse modo, na prática, subsidia estratégias e tomadas de decisões mais assertivas.

O setor contábil é uma área que se beneficia especialmente com a análise de dados, já que, com isso, é possível corrigir gargalos, ajustar metas e até mesmo desenhar estratégias de expansão.

diferentes tipos de análise de dados. Cada uma pode ser usada em cenários específicos, mas nada impede que elas sejam usadas em conjunto, quando aplicável, permitindo mensurar as informações com mais precisão.

Conheça abaixo, 4 tipos de análise de dados que você pode adotar na sua rotina contábil!

Por que usar análise de dados na contabilidade?

Todo escritório tem seus próprios processos, dos quais os profissionais se valem para cumprir obrigações tributárias e fiscais, como envio de folha de pagamento, SPED fiscal, transmitir eSocial, dentre outras coisas que compõem o escopo de um contador.

No entanto, um escritório contábil que se difere dos demais, não cumpre apenas suas obrigações perante o fisco, mas fornece informações e relatórios que visam melhorar a estruturação tributária e até mesmo financeira da empresa.

Isso porque, como o contador é o profissional em contato diário e direto com informações como volume entrada e saída, patrimônio e caixa de uma empresa, tem tudo o que precisa para fornecer dados palpáveis, que podem ser usados de forma estratégica pela empresa.

Desse modo, a análise de dados se encarrega de destrinchar, avaliar, mensurar e interpretar informações de forma objetiva.

Isso permite aos clientes avaliarem, por exemplo, se é um bom momento para fazer investimentos mais pesados, expandir o negócio, se deve recuar em algum ponto, etc.

Já para o contador, a análise de dados é uma forma de agregar valor ao seu trabalho e oferecer um diferencial aos clientes.

análise de dados

Tipos de análise de dados na contabilidade

Como mencionado, a análise de dados (quando feita corretamente!) pode ser muito proveitosa no setor contábil. 

No entanto, cumpre saber que não existe apenas um tipo, mas sim um conjunto de análises das quais os profissionais podem se valer para entregar relatórios aos seus clientes. Confira:

Análise Preditiva

De modo geral, a análise preditiva é o uso de dados e estatísticas para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos.

O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para fornecer uma melhor avaliação do que acontecerá no futuro.

Com esse tipo de análise, torna-se mais simples, por exemplo, prever estoques e gerenciar recursos.

Exemplo disso são as companhias aéreas, que usam análises preditivas para definir os preços das passagens. 

Além disso, os hotéis tentam prever o número de hóspedes em épocas específicas para maximizar a ocupação e aumentar a receita.

Isto posto, a análise preditiva permite que as organizações funcionem com mais eficiência.

Na contabilidade, a análise preditiva permite antever comportamentos e padrões que podem vir a se repetir no futuro, gerando insights para o gestor.

No entanto, para que a análise preditiva seja realmente eficiente, é importante estar ancorada em uma consistente quantidade de informações e dados, que normalmente só é possível através de armazenamento em softwares, como os sistemas de gestão contábil, que têm capacidade de gerir e armazenar em larga escala.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva é uma forma de análise avançada, que examina dados ou conteúdo para entender o que pode ser feito para se atingir determinado resultado.

De modo geral, utilizam-se técnicas como análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, sistemas de recomendação, heurísticas e learn machine.

Embora a análise preditiva na contabilidade seja útil e essencial, a análise prescritiva proporciona o próximo passo.

Isso porque, enquanto a análise preditiva mostra às empresas os resultados brutos de suas ações potenciais, a análise prescritiva mostra às empresas qual opção é a melhor.

A análise prescritiva é útil em uma ampla gama de aplicações, desde investimentos em manufatura até decisões de expansão.

No entanto, pode ser particularmente útil para análises de serviços financeiros (como contratação de crédito, financiamentos e investimentos, por exemplo) devido à sua capacidade de aproveitar tendências econômicas de longo prazo e dados de clientes.

Análise Descritiva

A análise descritiva, como o nome sugere, descreve o uso de uma variedade de dados históricos para fazer comparações.

As métricas financeiras mais comumente mensuradas são um produto de análises descritivas, por exemplo, mudanças de preços ano a ano, volume de imposto pago mês a mês, número de usuários ou receita total.

Todas essas medidas descrevem o que ocorreu em uma empresa durante um determinado período e são importantes para subsidiar outros tipos de análise. 

Análise Diagnóstica 

Por último, mas não menos importante, a análise diagnóstica tem como objetivo principal levar a entender por que determinado evento aconteceu.

Como os diagnósticos são usados ​​para monitorar mudanças nos dados, os contadores analisam regularmente as variações e calculam o desempenho histórico da empresa

Como o precedente histórico costuma ser um excelente indicador de desempenho futuro, então esses cálculos são essenciais para construir previsões razoáveis.

A análise diagnóstica leva o desenvolvimento de análises descritivas um passo adiante, pois busca responder:

  • O que fez com que as vendas da empresa no mês passado, no trimestre passado, e no ano passado aumentassem ou diminuíssem?
  • Por que houve mudanças no ticket médio do cliente?
  • Por que houve mudanças na lucratividade do cliente?
  • O que causou mudanças nos maiores fornecedores da empresa no mês passado, no último trimestre, e no ano passado?

Embora este pareça um modelo mais subjetivo, as interpretações obtidas estão totalmente ancoradas em eventos e informações da empresa.

Para isso, o profissional deve, principalmente, identificar anomalias e discrepâncias nos dados, detalhar esses dados e estabelecer possíveis relações causais.

Nós sabemos que armazenar um grande volume de dados, no entanto, não é tão simples, especialmente em escritórios contábeis de médio e grande porte, já que lidam diariamente com muita informação.

Uma solução para isso é recorrer aos sistemas contábeis em nuvem, que armazenam essas informações em servidores terceirizados, não comprometendo ou sequer necessitando de uma infraestrutura de rede muito complexa.

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Além disso, ter acesso a um bom sistema contábil irá permitir a emissão de relatórios detalhados, com base em informações e eventos históricos de cada cliente, com muita precisão!

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