Business Controllers en Data-analyse: Jouw Nieuwe Superkracht!

Waarom zou jij als business controller data-analyse omarmen?

 Dat is een goede vraag natuurlijk! We hebben op basis van het lezen van een aantal artikelen een top vijf gemaakt. Hierove sparren kan altijd. Neem gerust eens contact op met onze vrienden van Coney Minds. Dit team heeft data-analyse voor business controllers hoog op hun activiteitenlijst staan.

De top vijf, en wellicht zijn er nog meer voordelen.

1. Van reactief naar proactief werken

Vaak werk je met terugkijkende data: hoe presteerde de organisatie vorige maand, kwartaal of jaar? Met data-analyse en machine learning kun je een stap verder gaan: je kunt voorspellen wat er gaat gebeuren. Bijvoorbeeld:

• Voorspellende cashflowmodellenhelpen je anticiperen op liquiditeitsproblemen.
• AI-gestuurde trendanalysesgeven inzicht in omzetpatronen, zodat je tijdig kunt bijsturen.

2. Minder tijd kwijt aan dataverwerking, meer tijd voor strategisch advies

Hoeveel tijd besteed je aan het verzamelen, opschonen en controleren van data? Vaak te veel. Met de juiste data-analyse tools kun je:

• Automatische koppelingen maken met ERP- en boekhoudsystemen.
• Dashboards gebruiken die direct inzicht geven in KPI’s.
• Zelflerende algoritmes inzetten die anomalieën signaleren (bijvoorbeeld in kostenpatronen).

Voorbeeld: Stel, je wilt snel inzien waar de grootste kostenstijgingen in de organisatie zitten. In plaats van handmatig analyses te doen in Excel, kan een  data-analyse of machine learning-model afwijkende uitgaven detecteren en je direct wijzen op de onderliggende oorzaak.

3. Meer inzicht in kostenstructuren en rendement

Een van je belangrijkste taken als controller is het adviseren over kostenbeheersing en rendementsverbetering. Data-analyse maakt dit makkelijker door:

• Kostendrivers per afdeling of product te identificeren– Welke factoren beïnvloeden de kosten het meest?
• Prijs- en margeoptimalisatie te ondersteunen– Hoe kun je prijzen beter afstemmen op marktvraag en concurrentie?
• Scenario-analyse te automatiseren– Wat gebeurt er als loonkosten met 5% stijgen of de omzet met 10% daalt?

Voorbeeld: In een retailorganisatie kan data-analyse laten zien dat bepaalde productcategorieën een hoog rendement opleveren in regio A, maar nauwelijks verkopen in regio B. Dit helpt je om de productmix en prijsstelling per regio beter af te stemmen.

4. Sneller afwijkingen en risico’s signaleren

Als een data driven business controller moet je risico’s managen en financiële gezondheid bewaken. Data-analyse helpt je om:

• Frauduleuze transacties of afwijkende kostenpatronen te detecteren.
• Risico’s in debiteurenbeheer te voorspellen (bijv. klanten die betalingsproblemen kunnen krijgen).
• KPI’s real-time te monitoren, zodat je direct kunt ingrijpen bij negatieve trends.

Voorbeeld: In een projectorganisatie kan een machine learning-model op basis van historische data voorspellen welke projecten het risico lopen om uit de hand te lopen qua kosten en tijd. Dit stelt je in staat om vroegtijdig in te grijpen.

5. Betere samenwerking met andere afdelingen

Data-analyse zorgt ervoor dat je niet alleen een financieel adviseur bent, maar ook een strategisch sparringpartner voor sales, marketing en operations. Bijvoorbeeld:

• HR & Finance: Gebruik data om de impact van personeelsverloop op financiële resultaten te voorspellen.
• Sales & Finance: Analyseer welke klanten of producten de meeste winstgevendheid opleveren.
• Operations & Finance: Optimaliseer voorraadbeheer door betere vraagvoorspellingen.

Hoe begin je?

Laten we je geruststellen. Het mooie is: je hoeft geen data scientist te zijn om data-analyse toe te passen in je werk. Kleine stappen kunnen al een groot verschil maken.

Hier zijn drie concrete stappen om te beginnen:

1. Gebruik dashboards en BI-tools

Start met tools als Power BI of Tableau om real-time inzicht te krijgen in je financiële cijfers.

2. Werk samen met IT en data-analisten en je externe accountant

Zoek de samenwerking met collega’s die verstand hebben van data en AI. Vraag hen hoe je data slimmer kunt gebruiken binnen finance. Bevraag ook je (externe) accountant. Zeker weten dat jij input wil leveren.

3. Begin met eenvoudige voorspellende analyses

Kijk naar bestaande data en stel vragen: Kunnen we voorspellen welke klanten gaan afhaken? Welke kostenposten stijgen structureel? Welke factoren hebben de grootste invloed op onze winstgevendheid?

Conclusie: data-analyse maakt je werk als controller krachtiger

Data-analyse en machine learning zijn geen vervanging voor de business controller – ze versterken juist je rol als strategisch adviseur. Door slimmer gebruik te maken van data kun je sneller en beter onderbouwde beslissingen nemen, risico’s beheersen en de organisatie helpen groeien.

Ben jij klaar om als business controller de volgende stap te zetten? Mooi, we wensen je veel succes!

De Redactie