Bei der Finanzdatenanalyse geht es darum, Zusammenhänge in Finanzdaten zu erkennen und zu erforschen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dazu werden häufig ausgefeilte statistische Techniken wie Regressionsanalysen und Zeitreihenanalysen eingesetzt. Sie kann aber auch mit einfachen Tools wie Excel durchgeführt werden. Die Datenanalyse kann zur Verbesserung einer Vielzahl von Entscheidungen in Finanzabteilungen eingesetzt werden, von der Preisgestaltung bis zum Risikomanagement. In vielen Fällen kann sie dazu beitragen, Probleme zu erkennen, die sonst unentdeckt bleiben würden. So kann die Datenanalyse beispielsweise aufzeigen, dass eine Finanzabteilung bei einer bestimmten Art von Ausgaben, wie z.B. Reisen, zu viel Geld ausgibt. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wo die Kosten gesenkt werden sollen. Die Datenanalyse kann auch zur Verbesserung von Prognosemodellen verwendet werden. Wenn die Verkäufe eines Unternehmens beispielsweise saisonabhängig sind, kann die Datenanalyse dazu verwendet werden, die Muster in den Daten zu identifizieren und ein Modell zu entwickeln, das zukünftige Verkäufe vorhersagt. Diese Art der Analyse ist besonders in Finanzabteilungen wichtig, da genaue Prognosen für solide finanzielle Entscheidungen unerlässlich sind.

Praktiker der Organisationsentwicklung haben die Bedeutung von Daten und Analysen für das Verständnis der Unternehmensleistung schon lange erkannt. In den letzten Jahren haben sich die Instrumente und Techniken, die den Praktikern zur Verfügung stehen, jedoch erheblich weiterentwickelt, so dass sich neue Möglichkeiten für die Nutzung von Daten zur Förderung des organisatorischen Wandels ergeben haben. Mit Hilfe von Daten und Analysen lassen sich nun potenzielle Verbesserungsbereiche ermitteln, die Ursachen von Organisationsproblemen verstehen und die Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen messen. Infolgedessen wird die datengesteuerte Organisationsentwicklung als Mittel zur Leistungssteigerung immer beliebter. Durch die Nutzung von Daten und Analysen können Praktiker ihrer Arbeit ein neues Maß an Strenge und Objektivität verleihen, was letztlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und einem höheren Erfolgsniveau führt.

Die Sorge wächst, dass die Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), auf die immer häufiger zurückgegriffen wird, bestimmte Gruppen benachteiligen. Das liegt daran, dass die Daten, aus denen diese Systeme lernen, oft selbst voreingenommen sind, zum Beispiel aufgrund von Diskriminierungsmustern in der Vergangenheit. Wenn maschinelle Lernsysteme nicht sorgfältig überwacht werden, könnten sie diese Voreingenommenheit verstärken und sogar noch verschlimmern. Ein Gesichtserkennungssystem beispielsweise, das auf einem Datensatz mit überwiegend weißen Gesichtern trainiert wurde, wird schwarze Gesichter wahrscheinlich weniger genau erkennen. Dies könnte schwerwiegende Auswirkungen auf Bereiche wie die Strafverfolgung haben, wo KI-Systeme eingesetzt werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wer angehalten und durchsucht werden soll. Es besteht die Gefahr, dass diese Systeme bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen, wenn sie nicht stärker zur Rechenschaft gezogen werden.