Geen data-analyse zonder de juiste data

Hoe vertaalt u de analyse van big data naar een sterke fiscale functie? En gebruikt u al artificial intelligence, machine learning en robots om de kwaliteit van uw fiscale data te verbeteren? Als ik niet oppas, ben ik met nog zo’n zin waarschijnlijk veel lezers kwijt.

Eric Dankaart – PwC-expert op het gebied van tax data analytics

Voor veel bedrijven betekenen deze begrippen nog niet meer dan een toekomstvisie – of op z’n slechtst een angstvisioen van uit de hand lopende monsterprojecten.

Geen sciencefiction

Zelf had ik geen sciencefiction voor ogen toen ik ruim vijf jaar terug met data-analyse begon. De aanleiding was veel eenvoudiger. In mijn werk als belastingadviseur stoorde het mij dat ik bij klanten kwam waar het kalf al verdronken was, of minstens flink naar water hapte.

Waarde van advies

De waarde van advies kon zoveel groter zijn als mijn collega’s en ik eerder data konden zien waarmee we fiscale fouten konden herstellen of voorkomen. Voor proactiever belastingadvies was het nodig om de juiste data bij elkaar te krijgen voordat het eindsommetje gepresenteerd werd. Dit is nog steeds de basis van wat we vandaag allemaal kunnen doen.

Proces van aangifte verbeteren

De aanleiding om met fiscale data aan de slag te gaan, is meestal om het proces van aangifte te verbeteren. Eerst onderzoeken we hoe data zich door de organisatie verplaatsen. En zodra we de processen in beeld hebben, willen we die zo effectief en efficiënt mogelijk automatiseren.

Bedrijfsprocessen stroomlijnen

Een bijvangst kan zijn dat we ontdekken dat de ene medewerker verwijdert wat de andere medewerker heeft ingevoerd. Of dat twee medewerkers overlappend werk doen. Dit kan ertoe leiden dat we bedrijfsprocessen en afdelingen stroomlijnen, hoewel het aangifteproces ons startpunt was.

Begin bij wat u wilt verbeteren

Als u zich afvraagt waar te beginnen met data-analyse, zeg ik: geen data-analyse zonder data. Begin bij wat u wilt verbeteren en zoek uit welke data u ervoor in huis hebt. Er is waarschijnlijk meer voor handen dan u denkt. Ook verbeterideeën zijn er vaak te over. Denk bijvoorbeeld aan de wetgeving die om country-by-country reporting vraagt.

Data terugvolgen

Bij veel internationale bedrijven krijgt de fiscale afdeling op het hoofdkantoor een lijstje uit Italië, eentje uit Spanje en elke maand weer die verlate e-mail van de fiscalist uit Frankrijk. Hoe die cijfers tot stand kwamen, blijft ondoorzichtig. Data-analyse is hier niets anders dan het spoor van de data terugvolgen. Vervolgens zijn er manieren om die input van brondata niet meer per e-mail, maar automatisch naar een centraal systeem te halen.

Eerst lanceerplatform bouwen

Maar dan loop ik eigenlijk alweer te hard van stapel. Als het over data-analyse gaat, spiegelen de specialisten in hun enthousiasme nogal eens ruimtereizen naar Mars voor. Maar voor de meeste bedrijven is het zeker zo interessant om eerst eens een lanceerplatform te bouwen.

Simpel advies: breng in kaart welke data u hebt en ontdek wat u daarmee al kunt verbeteren. Daar hoeft u geen afgestudeerde ICT’er voor te zijn. Een nieuwsgierige fiscalist met de drang om de boel efficiënter en effectiever te maken, is voldoende om te beginnen met data-analyse.

Contact

Eric Dankaart
Partner
Tel: +31 (0)88 792 39 79
E-mailadres

Volg ons