Você conhece o conceito de modelagem financeira? Em um cenário empresarial cada vez mais competitivo, tomar decisões estratégicas baseadas em dados precisos é essencial. Esse fator é um dos principais elementos para garantir o crescimento e a sustentabilidade de qualquer negócio.
A modelagem financeira surge como uma ferramenta poderosa, capaz de simular cenários e prever o impacto de diferentes ações nas finanças da empresa. Como é um assunto muito importante, nós resolvemos produzir este conteúdo.
Nele, mostraremos o que é a modelagem financeira, seu funcionamento e os benefícios que ela proporciona. Continue lendo!
O que é a modelagem financeira
A modelagem financeira é o processo de criação de representações matemáticas e lógicas das finanças de uma empresa. Em outras palavras, é a formatação de uma versão simplificada das finanças da empresa. Essa “simulação” permite aos gestores preverem como a empresa pode se sair financeiramente no futuro, com base em dados passados e cenários diferentes.
Por exemplo, se a empresa deseja investir em um novo projeto ou cortar gastos, a modelagem financeira ajuda a entender os possíveis resultados dessas decisões. Essa ferramenta é muito útil para ajudar os gestores a tomar decisões mais seguras e bem-informadas.
A modelagem financeira permite uma demonstração dos impactos que essas escolhas podem gerar. Desse modo, ela auxilia os gestores a evitarem riscos e planejar as finanças da empresa de forma mais eficiente.
Como aplicar a modelagem financeira na sua empresa?
Agora que você já sabe o que é modelagem financeira e sua importância, explicaremos como aplicar essa técnica na prática. O processo envolve algumas etapas essenciais que ajudam a criar uma simulação eficiente e realista do desempenho financeiro da empresa.
Antes de seguir com essas etapas, é importante entender as ferramentas utilizadas durante os processos. Uma delas são as planilhas eletrônicas, como o Excel. Além disso, o gestor também precisará de alguns softwares específicos, como o Oracle Hyperion, o Anaplan o SAP Business Planning, entre tantos outros.
Com essas ferramentas em mãos, você pode seguir entendendo as etapas da modelagem financeira. Confira nos tópicos abaixo!
Coleta de dados
O primeiro passo é reunir todas as informações financeiras relevantes da empresa. Isso inclui dados como demonstrações de resultados, balanços patrimoniais, fluxos de caixa e dados de mercado. É importante que esses dados sejam precisos e atualizados. Afinal, qualquer erro nessa etapa pode comprometer toda a modelagem.
Além disso, é importante considerar fatores externos que podem influenciar os resultados financeiros. Alguns exemplos são mudanças na economia, variações nas taxas de juros ou no câmbio, e dados do setor em que a empresa atua.
Definição de premissas
Após reunir os dados, o próximo passo é definir as premissas que servirão de base para o modelo. Elas são hipóteses sobre como certos fatores irão se comportar no futuro.
Por exemplo, a empresa pode definir uma taxa de crescimento esperada para as receitas, uma projeção de aumento de custos, ou o comportamento esperado de variáveis econômicas.
Construção de cenários
Uma das maiores vantagens da modelagem financeira é a possibilidade de simular diferentes cenários. Isso significa testar as premissas com diferentes variações, como um cenário otimista, outro, pessimista e um cenário base (resultados esperados prováveis).
Essa abordagem permite que a empresa esteja preparada para diversas situações, entendendo os impactos que cada uma pode ter no desempenho financeiro da organização.
Análise de resultados
Após construir os cenários, é hora de analisar os resultados. Aqui, o objetivo é entender o que as simulações indicam sobre o futuro financeiro da empresa. Com base nisso, os gestores podem tomar decisões mais informadas sobre investimentos, corte de custos, ou até mesmo sobre novas estratégias de crescimento.
A análise deve focar em alguns pontos-chave, tais como a lucratividade, fluxo de caixa, indicadores financeiros de endividamento e a capacidade da empresa de manter suas operações.
Quais são os benefícios da modelagem financeira?
A modelagem financeira proporciona benefícios muito interessantes. Os principais que podemos citar são os seguintes:
- previsão de cenários futuros;
- tomada de decisões mais informadas, com base em dados e previsões com maior índice de assertividade;
- identificação de riscos e oportunidades;
- melhorias no planejamento financeiro;
- monitoramento da performance financeira da empresa.
Por fim, podemos concluir que a modelagem financeira é uma ferramenta essencial para qualquer empresa que deseja tomar decisões estratégicas mais seguras e embasadas. Com os dados gerados a partir dela é possível construir um futuro financeiro mais sólido, garantindo a sustentabilidade e o crescimento da empresa em um mercado cada vez mais dinâmico.
Gostou deste artigo? Quer continuar estudando sobre outros conceitos importantes para a gestão financeira da sua empresa? Então, confira o post que preparamos. Nele, mostraremos como usar o Power BI financeiro no seu negócio.
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?