Waarom onbetrouwbare data financiële prognoses schaden

In het kort:

• Voorspellende modellen kunnen slechte input niet oplossen maar versnellen onjuiste aannames.

• De meeste fouten komen voort uit inconsistente GL-codering en "schaduw spreadsheets" die zijn aangemaakt om rigide ERP-systemen te omzeilen.

• Eenmalige data-opschoningen mislukken omdat ze het dagelijkse patroon dat de 'onbetrouwbaarheid' veroorzaakt niet veranderen.

• Het implementeren van een wekelijkse micro-audit is een effectieve strategie om de nauwkeurigheid van de prognose te beschermen.

• Verplaats verantwoordelijkheid naar het punt van invoer (inkoop/verkoop) om reconciliatie tijd te besparen.

Financiële leiders in heel Nederland investeren in AI-gestuurde prognose tools, maar dit garandeert niet dat de prognoses beter worden. Het probleem ligt niet bij het model. Het ligt aan de data die het voedt.

Als je CFO bent bij een midcap-bedrijf of FP&A-leider bij een Nederlandse multinational, ken je het onrustige gevoel. Je hebt een geavanceerde BI-tool geïmplementeerd en de Raad van Bestuur betere zichtbaarheid beloofd, en toch is de afwijking onverklaarbaar wanneer je de cijfers voor Q3 draait.

Dit artikel gaat over de verborgen waarheid achter betrouwbare analyses: onzuivere , inconsistente en slecht bestuurde data. We kijken verder dan de modewoorden om te begrijpen waarom de nauwkeurigheid van prognoses keldert zonder data hygiëne, en hoe je het probleem bij de bron kunt aanpakken.

Waarom prognoses mislukken

Er bestaat een gevaarlijke misvatting dat voorspellende analyses werken als een wasmachine: dat je vuile was (data) erin kunt gooien en er schone, gestreken inzichten uit kunt halen. De realiteit is anders. AI- en machine learning-algoritmen zijn vermenigvuldigers. Als je ze voedt met hoogwaardige data, vermenigvuldigen ze jouw inzichten. Als je ze inconsistente invoer geeft, vermenigvuldigen ze snel jouw fouten.

Onbetrouwbare data is een workflowprobleem

Onbetrouwbare data is een symptoom van gebroken processen. Om data-analyses te repareren, moeten we kijken naar hoe ze tot stand komen.

Inconsistente GL-codering en de opkomst van "schaduw spreadsheets."

Wanneer het ERP te rigide is, creëren financiële managers "offline oplossingen." Dit zijn de schaduw spreadsheets, ongecontroleerde Excel-bestanden die op desktops staan. Een manager kan daar zijn "werkelijke" budget bijhouden, terwijl hij tijdelijke data invoert in het systeem om een Inkooporder goedgekeurd te krijgen. Wanneer je financiële prognosemodellen draait, ziet het systeem alleen de tijdelijke data. De context en werkelijke intentie zitten vast in een spreadsheet die de AI niet kan zien. Dit creëert een kloof tussen "systeem waarheid" en "bedrijfs waarheid," waardoor geautomatiseerde prognoses nutteloos worden.

Waarom eenmalige data-opschoningen altijd mislukken

Wanneer datakwaliteit een breekpunt bereikt, denk je allereerst aan een "grote schoonmaak" waarbij je misschien junior analisten de opdracht geeft de stamgegevens op te schonen. Hoewel dit tijdelijke verbetering biedt, is het geen consistente oplossing. Data hygiëne is geen project; het is een discipline. De druk van de maandafsluiting leidt vaak tot noodgrepen. Op dag 3 van de afsluiting zal een analist waarschijnlijk een onduidelijke  factuur taggen aan een "Algemene/Diverse" kostenplaats om de achterstand maar weg te werken. Die ene beslissing degradeert de datakwaliteit voor het volgende prognosejaar. Een eenmalige opschoning lost het verleden op, maar verandert het gedrag niet.

Data hygiëne als onderdeel van de dagelijkse workflow

Echte voorspellende waarde ontstaat pas wanneer je stopt met het achteraf corrigeren van data en begint met het vooraf beheersen ervan. 

1. Validatie inbedden bij invoer

De meest effectieve manier om datakwaliteit te garanderen, is door te voorkomen dat slechte data je ecosysteem binnenkomen. Dit vereist strikte validatieregels in je ERP:

• Verplichte veldvalidatie: geef iedere inkooporder een specifieke projectcode.

• Gestandaardiseerde logica: door de logica voor kostenplaats toewijzing vast te leggen, sluit je de ruimte voor willekeurige interpretaties door gebruikers uit.

• Realtime markeringen: configureer het systeem om uitschieters onmiddellijk te markeren (bijvoorbeeld een factuur die het gemiddelde van de leverancier met 500% overschrijdt).

2. Verantwoordelijkheid stroomopwaarts verplaatsen

Prognosefouten ontstaan vaak buiten finance: bij inkoop, HR of verkoopondersteuning. Als een inkoopfunctionaris een leverancier met de verkeerde valutacode instelt, komt je financiële prognose onmiddellijk in gevaar. Datagovernance-strategieën in Nederland moeten het trainen van niet-financiële stakeholders waarborgen. Nauwkeurige data-invoer is niet slechts "administratie," maar een cruciaal onderdeel van de strategische radar van het bedrijf.

Praktische oplossing: de data-audit van 15 minuten

Je hebt geen grootschalig transformatieproject nodig om resultaten te zien. Begin met een eenvoudige gewoonte: de 15-minuten data-audit.

• Wat is het?
  Een terugkerende routine op vrijdag voor je FP&A-team. In plaats van te wachten op de maandafsluiting, neem je 15 minuten de tijd om:

  1. Nieuwe GL-boekingen van de huidige week te scannen.

  2. Te filteren op "rode vlaggen": omschrijvingen zoals "Diversen," "Overig," of "Correctie."

  3. Niet-gecategoriseerde items te identificeren en op te lossen terwijl de transactie nog vers is.

• Waarom het werkt:
  Dit voorkomt het "sneeuwbaleffect." Het oplossen van vijf verkeerd getagde facturen op een vrijdag kost minuten. Het reconciliëren van 500 tijdens de eindejaars audit kost weken. Cruciaal is dat dit vroegtijdige waarschuwingssignalen creëert, waardoor je prognoses kunt aanpassen voordat de maand wordt afgesloten.

De nederlandse context

Voor bedrijven die in Nederland actief zijn, zijn de belangen specifiek voor onze regelgevende en zakelijke omgeving:

• Compliance en Nederlandse GAAP (RJ): Waarom is datakwaliteit belangrijk? Omdat een schone codering garandeert dat je btw-aangiften (BTW-aangifte) en statutaire rapportages nauwkeurig zijn, wat het risico op vragen van de Belastingdienst vermindert.

• De "In Control" Verklaring: Nederlandse corporate governance legt een zware nadruk op het "in control" zijn. Consistente data verminderen het "steekproefrisico" tijdens externe audits door de Big Four. Wanneer data schoon zijn, besteed je minder tijd aan het uitleggen van afwijkingen aan auditors en meer tijd aan het creëren van bedrijfswaarde.

Conclusie

AI-prognose tools zijn versterkers. AI faalt wanneer financiële teams het met inconsistente data voeden. De nauwkeurigheid van prognoses begint lang voordat de algoritmen draaien. Het begint wanneer een inkooporder wordt aangemaakt en een factuur wordt gecodeerd. Door data hygiëne in dagelijkse workflows in te bedden, kunnen financiële leiders verschuiven van voorspellende illusie naar voorspellende zekerheid. Audit je data-workflows, niet alleen je dashboards.