Os líderes de operações de dados e de governança de dados devem considerar as principais partes interessadas de FP&A na identificação de problemas de qualidade de dados, já que a previsão geralmente requer considerações adicionais sobre qualidade de dados e práticas de linhagem de dados. Por exemplo, usar planilhas para corrigir problemas de dados é propenso a erros, atrasa previsões, limita a colaboração e cria problemas de transparência. As previsões baseadas em dados de vendas exigem a revisão da pontualidade, precisão e outros problemas de qualidade dos dados decorrentes de como e quando os profissionais de vendas trabalham em seu CRM.
“A qualidade dos dados desempenha um papel importante na previsão de receitas, especialmente quando se trata de prever o crescimento”, afirma Steve Smith, diretor global de projetos estratégicos da Esker. “Embora a previsão da receita existente seja simples, confiar nas previsões de vendas anteriores para o crescimento futuro pode ser problemático devido a possíveis distorções ou dados incompletos. Além disso, ciclos de vendas complexos que exigem múltiplas aprovações e volatilidade do mercado podem atrapalhar ainda mais o tempo e a precisão das previsões de pedidos.”
A previsão também deve considerar fatores externos à organização e aproveitar fontes de dados de terceiros para tendências econômicas, de clientes e outras. Para permitir a previsão do crescimento, é importante avaliar, traçar o perfil e integrar novas fontes de dados, incluindo as não estruturadas, como as fontes de notícias.
