La funzione AFC è fra quelle che possono maggiormente beneficiare delle innovative competenze del Data Engineer, lo specialista che raccoglie e analizza dati per prendere decisioni strategiche. offre un supporto cruciale, mettendo sul campo figure altamente formate.
Nella crescente “fame” di skill capaci di garantire la sostenibilità e la crescita dell’impresa in uno scenario che si fa ogni giorno più complesso, il Data Engineering si sta ormai affermando come figura decisiva per il futuro del business. Delle sue innovative competenze possono beneficiare tutte le aree aziendali, ma la funzione AFC (Amministrazione, Finanza e Controllo), in particolare, è fra quelle che più possono godere del suo valore aggiunto.
La ragione è semplice: una gestione accurata e tempestiva dei dati finanziari è essenziale per prendere decisioni strategiche informate e ridurre i rischi. E il Data Engineer, in quanto figura specializzata nella raccolta, gestione e trasformazione dei dati, interviene proprio qui.
L’importanza dei dati è centrale per la funzione AFC ad ogni livello. Lo dimostra, ad esempio, il concetto di Augmented CFO, che sta rivoluzionando il ruolo del direttore finanziario, estendendo le sue responsabilità oltre i compiti tradizionali. Sfruttando la potenza dei big data, il CFO moderno è infatti in grado di sbloccare valore inedito, garantendo che ogni decisione sia fondata su prove concrete e contribuisca alla direzione strategica dell’azienda.
Diventare aziene “data-driven”: la priorità dei CFO
La direzione è confermata da un recente studio di Gartner, secondo cui la trasformazione digitale nella funzione finance è la principale area di interesse per i CFO nel 2024, con oltre il 70% dei CFO che considera critici per il successo il miglioramento dei parametri finanziari, degli insights e delle capacità di storytelling.
A questa evidenza si affianca uno studio di Horvath, “The CFO’s path to a data-driven company – 2024”, il quale conferma ulteriormente la rilevanza dei dati. Secondo il report, un dirigente finanziario su quattro prevede un deterioramento del business, una situazione che rende urgente la transizione verso un’azienda data-driven.
Ma si tratta di una strada ancora lunga. L’indagine rivela infatti che, sebbene le tecnologie di digitalizzazione di base come smart dashboard e RPA siano sempre più diffuse, strumenti più complessi come PredictiveFC, Machine Learning e Generative AI non siano ancora pienamente implementati nella maggior parte dei dipartimenti finanziari. Per 4 CFO su 5, fare il prossimo passo verso una compagnia basata sui dati ha un’alta priorità e per questo sono disposti a destinare quasi un quarto dei loro budget di trasformazione a questa misura strategica.
Chi è il Data Engineer?
Ma facciamo un passo indietro. Chi è il Data Engineer? E perché è così importante? Il Data Engineer è un professionista specializzato nella costruzione, gestione e ottimizzazione di infrastrutture di dati, essenziali per in informazioni utili. Questo ruolo è cruciale in un’epoca in cui le aziende raccolgono e analizzano quantità enormi di dati per prendere decisioni strategiche.
Il Data Engineer collabora strettamente con Data Scientist e analisti per garantire che i dati siano accessibili, affidabili e pronti per l’analisi. Utilizza una combinazione di competenze tecniche, inclusi la programmazione, la gestione di database, e la costruzione di pipeline di dati, per creare sistemi che possano gestire grandi volumi di dati in modo efficiente.
Nel contesto della funzione AFC, il Data Engineer è particolarmente prezioso. Le aziende devono gestire dati complessi e critici, che spaziano dalle transazioni finanziarie ai dati di mercato, fino alle informazioni sui clienti. La capacità di trasformare questi dati in insight utili è essenziale per migliorare la compliance, gestire i rischi e ottimizzare le operazioni.
4 use case che rendono il Data Engineer prezioso per il finance
Entriamo dunque nel cuore del business e vediamo in che modo, e in quali (principali) use case, le skill del Data Engineer possono rivelarsi decisive per la funzione AFC.
1. Compliance
La compliance è una delle aree più regolamentate nelle aziende. Le numerose normative richiedono che le aziende garantiscano la conformità in modo tempestivo e accurato. I Data Engineer costruiscono pipeline di dati che aggregano informazioni da diverse fonti, facilitando i controlli di conformità. Queste pipeline sono progettate per catturare tutti i dati e i metadati rilevanti, assicurando che i team di compliance possano accedere facilmente alle informazioni necessarie per dimostrare la conformità regolamentare. Inoltre, le pipeline devono essere sicure, affidabili e audibili, mantenendo la fiducia di regolatori e stakeholder.
2. Risk Management
La gestione del rischio è un altro ambito cruciale nell’AFC dove il Data Engineering è fondamentale. Le aziende utilizzano modelli di rischio per prendere decisioni di investimento, valutare opportunità e gestire il rischio del portafoglio. Questi modelli richiedono grandi quantità di dati storici e analisi complesse. I Data Engineer sviluppano e gestiscono l’infrastruttura di dati necessaria per supportare questi modelli, come pipeline, data warehouse e data lake. Devono garantire che i dati siano accurati, affidabili e aggiornati, e che possano essere accessibili e processati efficientemente dagli analisti di rischio.
3. Fraud Detection
Il rilevamento delle frodi è un’area in cui il Data Engineering è essenziale. Le aziende utilizzano modelli di machine learning complessi per riconoscere e segnalare transazioni o comportamenti sospetti. I Data Engineer sviluppano e implementano sistemi di rilevamento delle frodi che possono gestire grandi volumi di dati in tempo reale. Questi sistemi devono essere altamente scalabili, tolleranti ai guasti e sicuri, garantendo la fiducia di clienti e autorità.
4. Customer Analytics
L’analisi dei clienti è un’altra area significativa in cui il Data Engineering viene applicato. Le aziende raccolgono enormi quantità di dati sui clienti, come informazioni demografiche, storici delle transazioni e attività sui social media. I Data Engineer costruiscono infrastrutture che permettono di analizzare questi dati per ottenere insight approfonditi sul comportamento dei clienti, migliorare l’esperienza utente e aumentare la fidelizzazione.
Da Nimbus Intelligence un supporto per le imprese
Nimbus Intelligence, spin-off di The Information Lab, è nata per supportare la clientela europea sui temi del Data Engineering e Data Management.
Con la crescente domanda, i data Engineer sono figure sempre più difficili da trovare sul mercato, e la loro formazione è diventata un valore cruciale”.
Per rispondere a questa esigenza, da gennaio 2023 Nimbus Intelligence ha lanciato una Academy interna che forma Data Analytics Engineer specializzati nelle sue sedi di Milano, Amsterdam e Madrid. L’Academy fornisce una formazione completa che include competenze tecniche, esperienza pratica e una comprensione del contesto aziendale, preparando i talenti a entrare nel mondo del lavoro con una visione applicabile e utile sul campo.
Il contesto resta però estremamente sfidante, con esigenze che solo un supporto qualificato può soddisfare: sempre aggiornati, pronti ad applicare le migliori soluzioni per ogni progetto, i data engineer sono l’asso della manica per l’AFC di oggi e domani.
Vantaggio competitivo grazie ai Data Engineer di Nimbus
In particolare nell’area finance aziendale, Nimbus sa bene che il Data Engineer riveste un’importanza fondamentale. Riuscire a prendere decisioni informate è cruciale e gli strumenti devono permettere di analizzare più informazioni possibili, più risultati, per adottare la strada più percorribile dal business.
Grazie alle competenze avanzate dei Data Engineer di Nimbus Intelligence, le aziende possono contare su soluzioni all’avanguardia per ottimizzare i processi, migliorare la compliance e potenziare la loro capacità decisionale, garantendo così un vantaggio competitivo duraturo.
