L'automatisation croissante des processus d'analyse nécessite une meilleure compréhension de ses capacités d'analyse et une gestion plus intensive des sources et des puits de données pour tirer parti des avantages de la transformation numérique. Par conséquent, une équipe de gestion doit activement planifier et contrôler ce changement.
Les petites et moyennes entreprises sont considérées comme l'épine dorsale de l'économie, pour lesquelles le financement est un enjeu important et problématique à long terme. Il y a des limites typiques et difficiles à dépasser les possibilités de financement pour les entreprises de Taille Moyenne, de sorte que l'inverse est vrai et cela réside déjà dans la recherche de nouvelles options d'action pour les entreprises de Moyenne et la collecte de fonds. Dans le cas d'une communication destinée aux investisseurs adressée à un marché (de capitaux) anonyme, qui vise à éveiller l'intérêt des investisseurs sur la base des informations fournies, l'avantage éventuel pour le fournisseur d'informations à la recherche d'informations doit être de justifier les dépenses engagées.
Automatisation du financement des PME
L'élargissement des opportunités de financement dans le secteur des PME nécessite, entre autres, que les entreprises de ce secteur augmentent d'abord leur potentiel de levée de fonds auprès d'investisseurs en gérant activement leurs données publiées. Dans le même temps, les investisseurs intéressés souhaitent pouvoir évaluer ces données aussi facilement que possible, afin d'orchestrer une interaction des concepts actuellement discutés de Big Data et d'Advanced Analytics. Le Big Data ne profite pas automatiquement aux entreprises tant il y a de données disponibles. La numérisation croissante des processus commerciaux et de production donne également lieu à une grande quantité de données structurées et non structurées dans les entreprises de taille moyenne ; mais ce n'est que si ces données sont collectées, traitées et utilisées de manière ciblée qu'elles peuvent aider une entreprise à optimiser ses modèles commerciaux ou ses organisations de services et à s'adapter de manière flexible à l'évolution des conditions du marché et des conditions de concurrence. Dans le même temps, des défis considérables subsistent dans le Big Data : les managers doivent acquérir des compétences spécifiques pour pouvoir traiter les données, et les processus décisionnels et métiers se développent à nouveau ou différemment lorsque le Big Data est utilisé à cette fin. Le Big Data développe une nouvelle culture d'entreprise, modifie les outils existants et, en tant que stratégie numérique, provoque un changement d'aspects pertinents pour la structure et la gestion de l'entreprise data-driven. Le concept d'Advanced Analytics est le pendant du Big Data.
Aspects organisationnels
L'utilisation de Big Data et d'Advanced Analytics nécessite un alignement stratégique de la structure organisationnelle. Des concepts comme Industrie 4.0 exigent que cela se reflète dans la structure et les processus organisationnels. Dans le cadre du financement, l'accent est explicitement mis sur le contrôle de la fourniture d'informations et le maintien de réseaux sociaux stratégiquement pertinents. L'approche de Hackathorn n'est pas seulement une stratégie d'intégration technique, mais aussi une solution de conception organisationnelle. La mise en service est le point de départ de la gestion de l'intégration. Ici, les objectifs commerciaux, ainsi que l'environnement commercial comme base du besoin d'information, d'une part, et la localisation de l'information, d'autre part, sont analysés par un spécialiste engagé à cet effet. La tâche principale consiste à déterminer les facteurs externes critiques. Dans la phase "Take It Serious", le cadre organisationnel et l'infrastructure de collecte d'informations sont créés. Dans ce contexte, il est important de disposer d'un historique des informations externes collectées pour suivre les évolutions dans le temps. Enfin, une diffusion de l'information axée sur le groupe cible doit être créée dans toute l'entreprise pour contrer la surcharge d'informations. Par "Get Smart", nous entendons une vérification des activités passées. Les informations collectées doivent être analysées et structurées pour la diffusion des informations correspondantes. Le niveau de difficulté est atteint lorsque le processus d'intégration des informations et le processus de mise à disposition des informations sont entièrement automatisés.
Cependant, l'information ne peut développer sa véritable valeur en interne et en externe que si sa qualité est assurée. La qualité des données, en tant que base d'information et sujet permanent dans les entreprises, illustre l'adéquation des données à la réalité. Pour les décideurs, la qualité des données est de la plus haute importance, puisque, par exemple, des décisions sont prises, des opportunités de marché sont évaluées et des négociations sont menées sur la base des données. Il existe une corrélation entre la qualité des données et la qualité des décisions, l'interprétation des données en termes de causalité doit également être considérée dans la qualité des décisions.
Automatisation de l'analyse de crédit
Des vérifications de crédit basées sur les données ont été effectuées dans les institutions financières bien avant le lancement de la discussion sur les mégadonnées. À une époque où l'augmentation de l'automatisation est stimulée par la numérisation, c'est-à-dire le potentiel du Big Data et de l'analyse avancée, nous vivons ici un changement. Les données des entreprises et les études d'activité sont disponibles sur différents portails. Ils peuvent être téléchargés automatiquement et directement évalués par des solutions d'analyse sans intervention humaine, de sorte que seuls les résultats sont disponibles pour les décideurs respectifs pour une utilisation ultérieure. Il convient de noter que les investisseurs ne sont plus seulement des institutions financières, mais de plus en plus de startups émergent qui se concentrent sur les notations basées sur les mégadonnées et proposent leurs résultats de notation sur le marché. Le Big Data offre au secteur financier un grand potentiel et de nombreuses opportunités d'innovation.
Limites d'automatisation
Mais l'automatisation signifie que la prise de décision basée sur les données est au premier plan et nécessite une considération éthique et juridique. Les entreprises doivent savoir clairement quelles données importantes doivent être utilisées et lesquelles doivent être mises à disposition par elles-mêmes. Dans le même temps, les algorithmes (partiellement) formés sont également considérés comme un atout économique, car ils peuvent fournir un avantage concurrentiel sur le marché.
Cependant, les mégadonnées et les analyses avancées sont d'une grande importance dans le contexte du financement des PME. Le Big Data doit être considéré comme un pionnier, car sa création et sa gestion peuvent satisfaire les besoins d'information des investisseurs potentiels et ainsi élargir les possibilités de financement des PME. En outre, ils peuvent également développer leurs propres modèles commerciaux et contribuer ainsi au développement de la société. Dans ce contexte, Advanced Analytics propose des solutions algorithmiques permettant aux investisseurs d'identifier des opportunités d'investissement intéressantes en termes de position risque/rendement et d'évaluer la solvabilité et la pérennité de l'investisseur en termes d'évaluation de la sécurité.
