我们知道，关于未来的精准预测是几乎不可能的，这对于每一个处于市场洪流的企业来说都一样困难。尽管一些企业拥有先进的工具、数据和技术，但在以波动性、不确定性、复杂性和模糊性为特征的商业环境中，其对未来风险的把控仍难以得出确切的答案。准确的预测在如今仍是一个重大挑战，因此许多企业开始依靠财务团队来降低不确定性带来的影响，并通过构建与企业战略目标一致的预测规划和预算来克服未来可能遇到的问题。
对于财务专业人士来说，预测未来虽然看似是一项艰巨而复杂的挑战，但我们可以通过市场趋势、需求和风险，来提前为企业做好充分的应对准备。财务团队应利用自身能力针对企业未来发展制定计划，并根据历史数据、统计分析和预测分析来优化宏观经济环境中的资源分配因素，从传统的财务管理模式过渡到预测性财务规划，这将使财务团队迈出具有挑战性的一步，也预示着自身价值的提升。
企业从预测性规划和现代化全面预算管理中获得的建议和价值能够跨越各个层级、各个行业。一些企业可以使用预测模型来分析历史销售数据、季节性环境因素和外部因素对于自身的影响，以增强他们对特定产品或服务未来需求的精准预测能力。预测模式的改进能够使企业减少资源浪费并优化成本消耗，提高工作效率。预测分析还可以通过收集基础数据来为财务模型提供实时输入，预防业务运营过程中各式各样的故障，确保及时对突发情况进行合理且快速的处理，并通过更有效的资源分配来节省成本。
预测规划在企业各个部门、各个环节中都蕴藏着巨大的潜在效益，而数据质量和科学的数据治理框架是保证预测准确性的重要基本因素，也是现阶段财务团队面临的重大挑战。自数字化社会发展以来，糟糕的数据输入只会导致类似的糟糕结果，尤其是当企业开始依靠创新技术作为预测分析的关键工具时，要实现并保持数据质量，需要企业多方面的努力。首先，准确性对于合理的预测和决策至关重要，除此之外，数据的完整性也可能会导致分析结果的差异性和预测模型的无效。由于企业需要来自不同数据源的数据来提高预测模型的准确性，因此确保数据一致性的任务显得尤为艰巨且充满挑战。其次，随着数据的迅速变化，过时的数据若不及时处理会严重影响预测结果。另外，数据相关性往往会被忽略，这要求企业确定合适的数据后再纳入到预测模型中，以避免使用不相关数据扭曲预测结果并造成资源浪费。在为数据分析、大型数据集管理和集成多个数据源选择合适的算法时，还需要从技术、模式、外在因素等多方面考虑。
如今，有效管理数据完整性和准确性所需的解决方案已经更为成熟，且越来越易于实践。企业可以通过更好的自动化技术支持预测分析的有效部署。财务团队已经可以通过执行数据审计来支持数据质量的定期审核和实践管理，通过提高预测准确性来更好地发挥其核心价值，并使决策者能够通过更精细化的管理来优化资源分配。但我们仍不得不承认，由于各方因素的制约，数据管理仍存在着一些挑战，例如庞大且不断增长的数据量、难以完全摆脱的过时遗留系统以及部门独立存储造成的数据孤岛等。因此，企业需要建立正确的数据基础，开发强大的数据治理框架以实现预测性规划和高级数据分析功能的有效运行。
面对数据质量问题，财务团队应充分利用数据验证技术，从数据类型、格式等方面检查以确保数据一致性，遵守预期格式，输入关键数据字段，并通过校验识别数据传输过程中的数据错误，对缺失值进行插补，以协调不同数据源之间的集合和维度。财务团队还可以创建一个现代化的数据流架构，使实时数据的摄取成为可能，与来自数据仓库的结构化数据相结合进行转化、分析和选择，以确保仅为预测模型提供相关的数据点和关键绩效指标。数据治理在预测规划中担任着重要的责任，定期进行数据检查和监督、控制数据质量是预测分析的第一要务。
对于财务规划团队来说，增强自身洞察力，将数据治理视为主要任务并为后期的数据分析和财务模型提供高质量输入，是释放预测性规划价值的关键先决条件。财务专业人士可以通过阐明明确的数据要求来改善数据质量，为预测模型提供适配的数据，并利用跨职能协作来管理业务需求变更，确保数据信息能够充分支持财务预测的分析过程，构建数据管理计划将领先实践嵌入到企业升级中。有效的数据治理和预测性规划能够使财务团队为企业做出更好的预测，财务团队应抓住这个机会来支持企业实施稳健的运营策略，并进一步增强其为企业业务发展所贡献的价值。
