La tecnología de análisis de datos se ha vuelto muy importante para los propietarios de pequeñas empresas que intentan gestionar mejor su situación financiera.

La analítica de datos se ha convertido, sin duda, en el mayor cambio en el campo de las finanzas. Muchas grandes instituciones financieras están empezando a apreciar las numerosas ventajas que ha aportado la tecnología de big data. Markets and Markets estima que el mercado de la analítica financiera tendrá un valor de 11.400 millones de dólares en los próximos dos años.

Las empresas del sector financiero no son las únicas que están descubriendo las ventajas de utilizar la analítica de datos para la gestión financiera. Los propietarios de pequeñas empresas de muchos otros sectores están utilizando las nuevas plataformas de análisis de datos para resolver muchos de los problemas financieros a los que se enfrentan. La analítica de datos puede incluso ayudarles a prepararse para los desastres financieros.

La analítica de datos aporta muchos beneficios

Los errores y los problemas de las finanzas personales suelen afectar a las empresas y a los propietarios de las mismas. Un desliz financiero puede tener consecuencias de gran alcance. Los propietarios que se meten en dilemas financieros mientras dirigen su negocio tienen que tomar decisiones. Empieza por qué facturas pagar, qué oportunidades hay que sacrificar, qué socios dejar y por qué han escatimado en la mejor cuenta bancaria de la empresa por otra con un mal historial.

Los buenos hábitos financieros preparan a los empresarios para el éxito al permitirles centrarse en el crecimiento de sus empresas. Los malos hábitos desvían su atención de sus negocios y frenan su capacidad de expansión.

La buena noticia es que los nuevos avances en tecnología de datos pueden ayudar a resolver estos problemas. Muchas empresas están utilizando el análisis de datos para mitigar las pérdidas debidas al fraude, identificar las mejores oportunidades para invertir su dinero y asegurarse de que ahorran lo suficiente para hacer frente a futuros problemas.

Así usan las pymes la analítica de datos para resolver problemas financieros

Estos son algunos de los errores más comunes de las finanzas personales que los propietarios de empresas pueden solucionar con la tecnología de big data.

Riesgos de fraude

Las pequeñas empresas sufren los mayores riesgos de fraude. La prevalencia del fraude es del 28%, frente a sólo un 22% en las empresas más grandes. Un número cada vez mayor de empresas está utilizando la analítica de datos para la puntuación del fraude. Los nuevos algoritmos de puntuación del fraude han demostrado ser muy eficaces.

Su puntuación de crédito

Su puntuación de crédito le sigue sin importar lo lejos que intente huir. Los préstamos personales, los préstamos empresariales, las tarjetas de crédito y las primas de los seguros dependen de su puntuación de crédito. El impago puede dar lugar rápidamente a tipos de interés exorbitantes. Las herramientas de análisis de datos pueden ayudarle a averiguar cómo mejorar su puntuación de crédito.

Familiarícese con todos los diferentes aspectos que afectan a su puntuación de crédito y utilice las herramientas de análisis financiero para controlarla. Hay más de un modelo que puede utilizarse para evaluar su puntuación, pero el uso total del crédito, los saldos y el crédito disponible son los aspectos más influyentes. Conozca los factores que contribuyen a su puntuación de crédito para saber qué medidas tomar para mantener sus números altos.

Deudas con altos intereses

Las deudas en sí mismas no son malas, pero algunas pueden convertirse en pesadillas si no tienes cuidado. Los préstamos de día de pago y los saldos de las tarjetas de crédito tienen el mismo peso que las líneas de crédito. El tipo de interés medio de las tarjetas de crédito ronda el 19%, mientras que los préstamos de día de pago cobran varias veces, a veces hasta el 500%.

Evalúe sus deudas pendientes y los tipos de interés correspondientes. A continuación, inicie un plan para pagar la cantidad mínima, centrándose en la que tenga el tipo más alto. Cuando termine, sea prudente en su próximo préstamo.