财务共享数据分析精选(九篇)

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第1篇：财务共享数据分析范文

关键词：大数据时代 财务人员 转型 策略

近年来，随着会计电算化的不断普及与广泛应用，大部分企业已经彻底摆脱了传统的、繁琐的手工记账方式，逐渐走进了信息化发展的殿堂。ERP系统的全面推广很好地使财务系统与采购、销售、人力资源等系统进行了融合与集成，彻底打破了企业内部的信息壁垒，形成了一个共享数据平台。在大数据时代，财务信息焕发出勃勃生机。对于很多财务信息的收集、处理、分析不再是难题，企业的财务信息系统实现集中统一的财务管理平台，规范实现企业财务核算一体化管理，在企业的投资决策、全面预算、内部控制、业绩评价等方面发挥着巨大的作用。与此同时，云计算、互联网、大数据、数据挖掘等广泛的使用对财务工作、财务行业起着极为深刻的影响。很多企业的财务人员在大数据背景下将何去何从，该向什么方向转型，这将是对其工作职能的新定位、工作思路的新转变。

一、大数据时代对财务人员工作的影响

随着大数据时代的到来，企业的财务人员已经逐渐转型为企业的管理人员。传统的财务分析数据工作逐渐转为综合思维的过程。在传统的会计工作中，财务人员的大部分工作就是尽可能多的收集终端数据资料，然后将这些数据资料进行汇总，通过汇总后的结果再对数据的变化趋势进行分析。在大数据时代，财务人员对数据的收集、存储是最为简单的一步，而真正掌握分析数据、挖掘数据信息、探寻数据信息中所蕴含的商业价值才是重要工作。在大数据时展的全面推动下，企业对财务人员的要求不断提升，财务人员不仅仅要掌握相关的财务管理专业知识，还必须在了解企业的战略发展规划后帮助企业做好决策工作，从而实现企业利润的增长。

（一）具备大数据分析的能力

大数据时代的到来对企业的财务人员的数据分析能力提出了较高的要求。它要求企业财务人员应具有战略视角，去优化、分析大数据带来的意义。在传统的手工记账中，会计人员通过手工记账的方式完成对结构化数据的分析工作，随着计算机的普及应用，它在很大程度上解放了财务人员的双手，代替财务人员完成了数据分析的大部分工作。因此，企业的财务部门已经从简单地结构化的数据分析转化为对大量非结构化的数据分析。通过这些有效的数据分析帮助企业在经营决策中、市场竞争中、供应链的管理中、风险规避中提供数据依据。

（二）实时分析数据的要求

大数据时代的最大特点就是数据海量。因此，在大数据时代要求企业的财务人员必须具备实时数据分析的能力，能够使企业在最短的时间内了解行业变化趋势，能够在最快的时间内比竞争对手了解市场、占领市场。例如：麦当劳中的员工所关注的并不是那些报表中死板的数据变化趋势，而是关注每天光顾的顾客有多少，通过这些了解与关注，他们会对麦当劳的发展提出更好的建议。因为这些数据能够帮助麦当劳及时针对自己的问题做出改进，而不是等到月末才进行。这种实时数据的分析与掌握，不仅仅需要财务人员的分析能力，还需要更高的技术支持，从而帮助企业在最短的时间内尽可能多的搜集到信息，为会计人员进行数据信息处理创造条件，争取时间。例如：宝洁、沃尔玛等大型国际企业已经认识到大数据时代的重要性，并开始实施这种实时数据分析。

（三）利用大数据帮助企业进行决策

大数据时代为企业发展带来的变化就是随时随刻的数据都是新的、都是变化的。企业将这些非结构化的信息进行收集，帮助企业做出在传统会计形势下无法做出的决策。例如：对于应收账款计提坏账准备时，不仅要关注拖欠企业资金的结构化信息，还必须对该企业非结构化信息予以集中收集、总结、分析。大数据背景下，企业不再盲目地确定计提比例，而是通过最真实的数据对该项应收账款坏账准备的计提比例进行确定。数据驱动型决策是用海量数据的分析结果来取代高层管理者的直觉判断，这是现代管理决策的重大变革。

二、大数据时代财务人员的转型

（一）财务人员应向“成本控制与内部控制人员”转型

如前所述，随着大数据时代的到来与不断发展，企业管理会计逐渐彰显出其重要性。因此，在大数据时代下，企业的财务人员应积极调整思路，逐渐向管理会计的方向转型。对于企业的成本控制与内部控制人员，随着市场经济的不断发展与完善，在微利时代成本的高低将成为企业获利的关键性因素，在大数据时代下，专业的成本分析与控制人员，不仅要具备丰富的、扎实的财务专业知识，还必须对企业的各项生产工艺流程、生产环节、企业的内控流程等进行了解与高度关注。并在成本控制系统地帮助下，充分挖掘相关成本数据，并对成本数据进行合理的分配、归集、构成分析等，从而为企业成本的有效控制奠定基础，为企业的决策提供帮助。

（二）财务人员应向“全面预算人员”转型

现代企业进行的管理基本都是事后管理，越来越多的企业采用ERP系统对企业数据进行整合，通过对数据穿透查询，结合企业的预测目标，将企业事后管理逐步地变成事前控制。用信息化的手段进行事前控制、预测等对企业管理十分重要。在大稻菔贝下，预算作为财务管理的领头羊、核心，要求企业实现全员参与预算、财务人员需要站在企业战略规划的高度，对企业的战略规划目标进行层层分解，直至最后的预算分析报告的编制、预算绩效考核，以及预算对未来目标与战略的影响与规划，使预算真正发挥其职能作用。因此，大数据时代需要企业的财务人员向全面预算人员转型。

（三）财务人员应向“专业财务分析人员”转型

在大数据时代，企业的财务人员必须具备专业的分析技能，能够从海量的数据中挖掘出对企业有价值的信息，同时，还可以在数据分析的过程中更加全面的了解到企业的发展现状与存在的问题，及时对企业的财务状况、经营成果进行评价。为改善企业的经营管理效率提供更有价值的分析。因此，大数据时代企业的财务人员应积极向专业的财务分析人员转型。

（四）财务人员应向“风险管理人员”转型

风险管理主要是企业从战略制定到日常经营过程中对待风险的一系列信念与态度，目的是确定可能影响企业的潜在事项，并进行管理，为实现企业的目标提供合理的保证。实践证明，内部控制的有效实施有赖于风险管理，战略型财务人员需将企业的风险影响控制在可接受的范围内，以此来促进企业的可持续发展。因此，在大数据时代，企业的财务人员应向风险管理人员转型。

（五）财务人员应向“技术型财务人员、战略型财务人员”转型

大数据、大财务理念的延伸与拓展要求财务共享的产生，并在未来成为主要的工作环境，并借此形成数据中心，为未来的决策与发展奠定基础。财务共享服务中心的人员是财务人员在大数据时代转型的另一个方向。在财务共享服务中心中，有设计好的专业的标准与流程，例如：应收应付款项、费用报销、明细账的管理、总账及各种财务报销、资金的管理、税务的合理筹划等。以上，就是进行财务核算和基础财务分析的。这一职能对财务人员的要求并不很高，只要具有一定的财务基础知识、英语基础知识、计算机基础知识，并经过一定的培训后既可以转型上岗了。这是对于那些处于初级阶段的财务人员的一个较好的工作选择。在经过一段时间的熟悉与熟练以后，可以向更高级的技术型财务人员、战略型财务人员转型。

总之，大数据、大财务时代的到来与不断深入发展，为财务管理工作带来了新的挑战和机遇。未来的财务人员不仅要掌握丰富的财务知识、还必须具备信息技术、管理才能、分析能力、大数据的整合能力、利用大数据评估企业风险的能力。因此，我们坚信，在大数据时代财务人员的转型为我们开启了另一扇窗户，未来的财务人员必须是多方面的综合型人才。为了迎接大数据时代的到来、为了适应大数据时代，财务人员必须提高自身素养，为大数据时代时刻准备着。

参考文献：

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013

[2]隋玉明.大数据时代集团财务共享问题探讨[J].财会月刊，2014

第2篇：财务共享数据分析范文

关键词：大数据；财务共享服务；内部审计

随着“互联网＋”的不断推进，以云计算为代表的大数据信息化迅速成熟发展起来，很多企业放弃了传统的经营管理模式，逐步转为财务共享服务模式。财务共享服务模式是企业通过“互联网＋”在财务共享平台下将总公司与子公司的业务进行系统处理。在该模式下，审计对象变成了平台内所有企业的全部业务，财务数据的采集处理与分析都通过大数据来进行，并通过相同技术进行集中审核，最后得出结论，出具审计报告。由此看来，传统的审计形式难以适应新兴的财务共享服务模式。因此，企业对内部审计提出了更高层次的要求，传统审计的创新以及与新型财务共享服务模式的融合更凸显其重要性。

1财务共享服务平台建立内部审计的优势

1.1转变内部审计方式

传统的内部审计一般在经营活动后采用现场审计的方式组织进行，这大大削弱了审计的及时性，审计的效果也不尽如人意。近年来，财务共享服务模式的引进将内部审计工作穿企业经营活动的全过程，并将现场与非现场审计高效整合共同为集团审计工作提供保障[1]。同时，在大数据时代背景下，企业改变了原来的进点摸索方式，逐渐形成以线索延伸支持审计。因此，利用云平台进行审计工作可以让治理层更好地把控并防范重大舞弊问题，更为全面客观地知悉企业的业务盈利水平、持续经营情况、内部风险控制机制执行情况等。

1.2降低内部审计成本

对于集团化的大型企业来说，子公司分布于各个地域，每个子公司都需要具有专业胜任能力的内部审计人员。这样既造成了审计工作内容和范围的大幅度增加，也使人力物力不能得到最优化配置，进而浪费资源。而且使用纸质文档进行报告的审阅容易导致数据资料的破坏和文件的丢失，无法保证报告的准确性和及时性。在财务共享服务平台下，集团化公司及其各个子公司可以将同一类别会计核算都放到平台上合并填写会计分录。下属单位只需要搜集和核对原始数据，再指定专门人员通过互联网传输到财务共享服务平台进行集中整合。这种做法可以在审计初期就发现部分潜在的可能影响审计效果的行为。同时，财务共享服务模式精简了由于数据汇总所耗费的人力，这样可使具有高级专业胜任能力的人员在数据分析与财务审计工作上更为集中，为管理层和治理层提供更为可靠的决策依据与审计意见。

1.3强化内部审计管控职能

在财务共享服务平台下，数据的核算和操作标准都是统一的，提高了数据的可靠性和准确性。云计算处理数据时可以对业务进行实时监测，及时发现可疑点并进行报告，提高了内部审计人员对重大错报等一些特别风险的严格把控[2]。云平台下的内部审计工作，可以使传统财务管理与核算职能进行更优质融合，提高企业的风险防御能力。基于大数据时代的财务共享服务模式，对数据更为敏感和警觉，为规范审计核算职能提供了强有力的信息平台和便捷高效的沟通模式，能够高效识别出特别风险，强化了公司治理层的管控职能，从而为大数据环境下内部审计的快速转型提供了现实层面的可操作性。

2财务共享服务模式下内部审计的实施流程

2.1准备阶段

准备阶段主要由制订审计目标、识别评估风险以及制订审计计划组成。首先，利用云计算平台对执行审计工作时可能产生的预见性问题进行重点检查，并据此确定接下来具体审计工作的重点，制定适用的审计计划。另外，注册会计师还应具备计算机基础知识，能够处理基本的云平台数据[3]。由于基于财务共享服务模式的企业都设立了分管不同领域的子公司，因此适用的具体审计计划不尽相同。制定好审计计划后，项目组成员通过财务共享服务平台进行数据的汲取和搜集，利用云平台现有的核算方式进行数据分析，接着对审计模型运算所得到的数据进行盈利能力或清偿能力评价。一般情况下，云平台所在的系统也存在固有风险，这种固有的系统风险会影响到审计质量的好坏，因此项目组成员需要采取相应的管控程序。例如在结合大数据平台的基础上，以大数据挖掘技术为主，利用多维分析法、SQL查询等互联网技术为补充的操作方法，对采集的数据资料进行清洗，不能因为采取高效率的智能系统就不再进行清洗。通过这些专业性测评可得到潜在的可能构成内部风险的致险因素。内部审计小组也可以利用第三方程序对云平台数据中心的系统性风险进行识别和评估。最后实施风险评估程序识别并应对相应风险。

2.2实施阶段

实施阶段主要由选定执行程序、执行审计程序组成。财务共享服务模式下的内部审计在实施阶段主要是利用云平台大量数据的更新与分析，评估企业持续经营情况，形成审计结论并编制审计工作底稿。其中，对于选定执行程序阶段，最重要最核心的是大数据的采集、清洗、存储等预处理。在数据采集阶段，项目组成员利用传感器、B/S移动输入等物联网模式汲取所需要的数据[4]。利用审计接口传递有关决策分析的信息和会计知识。一般有3种方式进行数据采集工作。第一种就是云平台服务系统，主要记载的是与内部审计工作密切相关的直接信息内容。第二种是与云平台环环相扣、紧密贴合的内部其他业务系统，比如在ERP系统中，记录了企业业务流程中涉及供销存等各种产品信息及财务数据。第三种方式是汲取企业所需的、与内部审计相关的外部信息。在数据清洗阶段，获取所有相关数据资源后，进一步形成审计数据资源池，通过MapReduce与Dryad相结合的方式对数据进行抽取、筛选、清洗及融合。在形成审计数据库的基础上，运用数据挖掘、多维分析、DSS技术、Apriori算法等进行数据分析。根据相关规则建立法律法规模型、业务逻辑模型、勾稽关系模型、审计经验模型，进而形成财务共享云服务平台。在数据存储阶段，内部审计人员对清洗完成后的各种数据进行集中统一整合以及分级分类储存，并通过这些整理好的数据建立一个审计数据仓库。对于仓库中储存的数据信息，还可以根据细节、维度等的分析，利用ETL等工具进行转换后，通过Hadoop框架运输数据到审计数据仓库[5]。最后，企业还可以根据自身需要，建立审计中间表。中间表是内部审计人员在充分参考各种财务信息后，利用数据统计分析模型，对审计数据仓库中的标准表进行整合后形成的步骤表。审计人员对发现的数据及相关信息的问题所形成的审计疑点，可以编制一级或多级中间表，进而对之后编写最终审计报告提供重要的数据及文件参考。一般来说，中间表可以通过“级联”、“投影”等方式编制。

2.3报告阶段

完成上面两个阶段的审计工作后，项目组成员获取了充分可靠的审计证据，并利用这些证据识别指出并监督管理层修改了部分报表和认定层次的错误，进而产生相对中肯的审计意见和结果。其中审计结果的获得，需要考虑到所审计单位自身的特点以及该企业所处的行业背景和环境。最终在和治理层充分沟通之后，出具反映注册会计师相应态度的审计报告。另外，在审计工作的末尾，还应注意工作文件的保存与备份。其中不仅包括传统意义上的审计工作底稿、审计报告、以及各种财务报表资料，还应留意对数据的备份，将审计程序执行前获取的财务数据与运行审计模型所计算出的经济数据分别在财务共享服务平台内进行备份与保存。最后，内部审计人员还要对后续的事项持续关注，及时更新审计信息。

3财务共享服务模式下内部审计有效运行的途径

3.1完善内部审计的业务流程

从现实层面来看，在大多数财务共享服务平台中并没有设置内部审计岗位，尤其是对于使用互联网操作的非现场审计，目前没有较为成熟的业务流程体系供集团化企业借鉴。在财务共享服务模式下，总公司及其各子公司的业务按照性质分门别类进行统一管理，将相同的业务统一运用相同的处理方法和流程，最后再进行整合输出。根本重心是服务，提高工作效率使其更好地为管理层、治理层乃至财务报表使用者服务，使得数据信息的处理更加完整化，内部审计工作的操作与执行更加全面化[6]。

3.2拓宽内部审计的范围

传统的审计业务范围通常局限于财务领域，随着业财融合和财务共享模式的不断发展，内部审计逐渐发展成以审计为基础的一种咨询服务，为集团化企业的持续经营提供合理保证。然而，在财务共享服务平台下的这种改变并不是把内部审计延伸到企业管理的范围，而是在于充分利用云会计平台的大数据，现场实地审计与线上操作相结合。但是，新平台和新数据库的出现，也带来了互联网平台本身不可避免的系统风险。对于这种固有风险，可以采用独立于该系统的第三方程序进行检测，定位疑似产生风险的部分。然后，运用新兴工作模式识别企业可能隐含的影响企业内部控制、管理机制、行业合规及法律环境的风险，及时与管理层沟通并进行适当修改，并制定事后事项及后续审计程序的时间安排，以应对风险。

3.3重视大数据趋势下的内部审计

在财务共享服务平台下，数据挖掘技术日益表现出其不可替代的地位。使用这项技术进行的审计工作，可以将线上线下高效地结合在一起，为互联网数据库的构建提供了可操作性，方便数据资料及财务信息更精准地获取，进而更有效地开展审计工作[7]。简单来说，数据挖掘就是将数据库中的所有数据信息放到挖掘库中进行清理工作，剔除冗杂重复的数据，重新整合杂乱无章的数据。经过清理后的资料信息更加方便取得且按照会计科目同一性分门别类进行整理，为数据信息的使用者提供更直观的审览，方便会计信息的使用者深入地识别与评估潜在风险。这样企业在进行数据分析时，输出的都是统一存放在财务共享平台内的集中管理的数据，为数据的采集提供了更为便捷的途径。基于财务共享服务模式的内部审计人员在执行审计职责时，应采取平台线上与现场审计相结合的方式。在应用数据挖掘技术时，还应关注数据清理工作的实际操作与执行，数据清理是大数据时代下必不可少的一个工作环节。最后，内部审计人员根据数据清理后的现有数据库资料进行数据的采集，把选取好的数据继续放回平台数据库中进行归类与计算，灵活运用数理模型，完成对于数据的分析，并且根据实时数据的变化，及时更新数据库。

4结论

综上所述，笔者认为未来财务共享服务模式势必会越来越普及，这种创新也将成为内部审计领域的一次具有重大意义的革新与挑战。为适应新模式和新平台的产生，内部审计应从业务流程、工作范围、数据分析等方面进行改革与创新实践。

参考文献：

[1]尚佳.财务共享平台下企业集团财务收支审计实施研究[D].北京：首都经济贸易大学，2017.

[2]张庆龙.财务共享服务中心建设咨询服务系列专题（九）财务共享服务中心视野中的内部审计职能[J].中国注册会计师，2012（9）：51-55.

[3]李广森，王筱澜.大数据时代财务共享服务模式的审计研究[J].会计之友，2016（19）：123-126.

[4]顾洪菲.大数据环境下审计数据分析技术方法初探[J].中国管理信息化，2015，18（3）：45-48.

[5]程平，崔纳牟倩.大数据时代基于财务共享服务模式的内部审计[J].会计之友，2016（16）：122-125.

[6]韩强.大数据环境下审计模式创新研究[J].创新科技，2015，184（6）：64-65.

第3篇：财务共享数据分析范文

摘要：探讨如何构建医院经济管理大数据平台，并更好地应用于医院精细化管理，服务于各项分析报告，高效发挥数据信息集成化、专业化、智能化的作用。最后，提出了大数据平台建设的建议。

关键词：医院经济管理；大数据平台；数据分析；公立医院构建

公立医院经济管理大数据平台，对经济管理大数据进行充分挖掘、分析与应用，解决医院各系统数据信息孤岛、决策滞后等问题，实现公立医院经济管理信息资源共享与利用，对政府监管以及医院运行管理都极具现实意义。

一、构建经济管理大数据平台的步骤

1.全面梳理医院业务流程

全面梳理医院运营管理、业务活动，根据财经管理数据产生、传输、效验等过程及真实性、准确性、完整性、及时性要求，制定标准化技术规范及数据编码，统一系统架构、数据库类型、数据结构，制定业务及财经相关数据系列编码规范，实现各业务系统内部之间、财务管理系统与各业务系统之间的衔接，为大数据平台数据采集及后续分析奠定技术基础。

2.建立经济管理政策机制

梳理汇总主管部门颁布的财经法规、规章制度，形成外部政策管理规范；而医院内部则规范科室设置、经费支出管理办法、财务权限等，形成内部控制政策规范，形成经济管理大数据平台政策管控机制。

3.整合现有经济管理系统，建立大数据平台数据仓

对医院现有经济管理系统进行整合，打破系统数据孤岛，构建规范的数据集成模式。依靠事件（业务）采集器对各类管理系统的数据进行采集、实时传递、校验，将符合规范的数据导入数据仓，形成规范、融合的大数据平台数据仓。

4.构建关键指标分析体系，设计多样化平台展示方式

遴选用于分析的主要指标，构建指标体系，形成分析模型，为展示和分析奠定基础。利用信息手段，把大数据平台的成果通过表格、图形、支持web和手机APP等形式，多维度、多样化地进行展示和访问。

二、公立医院经济管理大数据分析与应用

1.应用于医院内部精细化管理

经济管理大数据能直观、简明地展现医院经济运行总体情况，为医院精细化管理提供决策支撑。

（1）强化医院经营风险管控。通过对经济管理平台涉及医院运营情况大数据的汇总分析，实现对现有和潜在医院经营风险的识别、分析、评价,采取必要的干预措施，将风险控制在安全区间，保护医院资产的安全与完整。

（2）加强医院成本精细化管理。通过经济管理大数据平台，对科室成本、项目成本等进行归集、分配与测算，反映医院成本控制效果，使医院管理者了解医疗成本状况，提高医院管理水平。

（3）系统考核评价绩效。利用经济管理大数据平台产出的绩效结果，对医院进行系统绩效考核，达到短期和长期目标之间、财务和非财务的度量之间、外界和内部绩效之间的平衡，全方位反映医院的整体绩效。

（4）落实全面预算要求。公立医院作为财政预算单位，所有收支应全部纳入部门预算统一管理，经济管理大数据平台的预算管理系统是大数据分析研究应用的战略起点与质控关口。公立医院作为预算编制、执行、决算编制的责任主体，需要将建立健全预算编制、审批、执行、监控、调整、决算、分析和考核等制度，有机地融入经济管理大数据平台的预算管理系统中，使预算战略管理贯穿大数据分析研究应用的始终。

（5）全面推进医院物价管理。通过对经济管理平台大数据与物价数据的关联分析，进行不同病种收费情况纵向比较、不同疾病用药诊断横向比较，从多角度评价物价收费合理性、合规性。同时，通过整合价格信息、成本信息、收入支出信息等，实现对医疗服务项目价格改革的实时监控。

（6）实时监测患者费用变化。利用经济合理大数据平台实现对医疗明细收费数据的采集、分析等，形成患者费用监测体系，实时监控患者医疗费用。如果发现医疗机构患者费用异常增长，提示行业主管部门对医院进行必要的提示和适当干预。

2.服务于经济管理数据分析报告

医院端积累的大量数据，实时传送到相关主管部门，卫生、财政、统计等上级主管部门可以按相应的管理权限，形成管理分析报告，监督医院运营，支撑政府改革决策。

（1）经济管理数据分析的模式。主要包括：全面分析，也叫综合分析，对医院预算、成本、绩效、医疗价格等专项问题进行综合、全面、系统的分析，一般适用于对季度、年度报表的分析；局部分析，对主要问题或主要指标进行扼要剖析，一般适用于单个科室或医院的分析；专题分析，对某些重大的管理措施进行分析,分析范围单一，研究透彻深入。

（2）经济管理数据分析的主要方法。主要有比较分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法、本量利分析等。

（3）分析报告制度的基本框架。主要包括：分析报告总则，编制依据和基本原则，主要指标体系，分析应用报告的具体报表及其主要内容，定期分析的时间要求及上报的形式要求、报告结果的利用及考核。

三、经济管理大数据平台建设的建议

1.以政府主导模式构建医院经济管理大数据平台

调研显示，当前59.86%的医院尚未构建经济管理大数据平台；即使已建立的也是处于初步阶段，应用水平不高。因此，构建经济管理大数据平台迫在眉睫。在目前经济发展及医改形势下，医院信息化建设应采取政府主导、统一建设的模式，或采取政府主导与单位自建相结合的模式，政府统一程序设计、统一实施推广、统一管理方法。同时，迫切需要打破医院壁垒，促进互联互通、信息共享和业务协同，以数据流引领技术流、物资流、资金流、人才流，打造跨部门、跨区域、跨层级、跨系统的数据交换与共享大数据平台。

2.坚持顶层设计优先

经济管理大数据平台的构建具有涉及范围广、数据规模大、工作难度高等特点，建设任务十分艰巨。为此，应充分认识在构建经济管理大数据平台过程中顶层设计的作用，紧紧围绕核心理念和顶层目标，形成数据之间的关联、匹配和有机衔接。同时，也要注重顶层设计的实际可操作性，表述要简洁明确，具备可实施、可操作性。

3.规范数据管理

医院经济管理大数据平台收集并积累了形式多样的数据，可以应用于医院战略管理、职能管理、科室运营管理等方面，因此，统一、规范的数据标准，是后期数据分析和信息整合的关键。政府主管部门在平台构建之初，就要根据技术特点及数据构架，综合考虑平台后续发展的趋势，提出数据管理的技术性规范要求。同时，根据医药卫生体制改革的需要以及财经管理的要求，对数据进行分类管理，如财务核算类、成本管理类、绩效评价类、医疗价格类、收入明细类等；面向不同类型数据形成有针对性的分析方法及管理模式，例如会计核算以管理核算科目为主，成本核算以规范核算口径和数据接口为主，医疗价格管理以政府定价标准管理为主，突出不同类型数据管控的要点。

4.强化基础环境

构建经济管理大数据平台需要一定的基础保障，包括机房设备、连接链路等硬件环境，以及软件系统的技术构架、数据库类型、开发工具等。

5.同步推进配套管理制度建设

经济管理大数据平台建设对大部分医院来说是一项新课题，在建设过程中要解决不同系统之间的数据整合、数据标准化、分析指标体系、评价模型建立、报告分析应用等诸多问题。因此，要尽快实现医院经济管理职能的转变，从“账房先生”转变为“运营战略家”；并同步推进各项配套管理制度，明确有关责任，使大数据平台的构建及管理在制度框架的保障下有序、健康发展。

6.发扬首创精神，鼓励先行先试

公立医院经济管理大数据平台建设是一项探索性、前瞻性的工作，应鼓励不同医院发挥首创精神，以政府为主导进行试点探索，行业主管部门给予政策、资金、组织方面的保障，不断积累试点经验，为在全国范围内建立统一、规范的经济管理大数据平台奠定基础。

参考文献：

[4]王舰.智能化立体动态会计信息平台研究[D].中国海洋大学,2013.

[5]王舰,杨振东.基于云计算的中小企业财务信息化应用模式探讨[J].会计之友,2009，（9）：53-54.

[6]解文明.建设基于IPv6的下一代数字化医院探析[J].医疗设备信息,2006，21（6）：32-36.

[7]许金叶,李歌今.构建会计大数据分析平台:企业会计云计算建设的核心[J].财务与会计，2013，（4）：40-43.

[8]许金叶,徐琳.构建会计大数据分析型企业[J].会计之友,2013，（8）：97-100.

[9]张振,周毅,杜守洪.论医疗大数据及其面临的机遇与挑战[C].2013年中华医院网络信息大会,2013.

[10]赵婧.基于云计算的企业会计信息化分层数据安全问题与防范[J].中国注册会计师,2013,（4）:119-123.

第4篇：财务共享数据分析范文

为解决此问题，学校参考国内走在数字化校园建设前列的高校，同时考察多家数字校园建设解决方案非常出众的公司，最终选择了教育信息化的技术领航者、已经为全国上百所大学提供了稳定高效服务的成都康赛信息技术有限公司，为学校量身打造了一套“智慧校园”的建设方案。

在本次建设中，由成都康赛公司提供的统一信息门户、数据清洗与整合平台、手机门户等平台的上线，以及原有人事系统、OA系统、教务系统、科研系统、图书管理系统、财务系统、一卡通、网络计费、站群、邮件等系统的整合，结合手机移动门户的建设，解决了我校信息化建设目前存在的问题，提高了学校信息化应用水平。

在确定整体建设方案后，学校与康赛公司紧密配合，经过短短5个月的建设，云南中医学院信息化建设给学校带来了一系列崭新的变化。

本次新建的统一信息门户平台是一个基于互联网，面向学校全体师生、学生家长、社会人士的应用承载平台，是一个开放、高效、可定制、可扩展、安全可靠、提供信息和资源共享的信息门户及管理平台。由身份认证、数据分析、个性化服务等多个功能模块构成，建立用户的个性化需求与内部系统间沟通的桥梁，可以提供扩展的端到端的个性化服务，一方面消除了信息孤岛，另一方面实现了个性化需求。

移动门户崭露头角

目前，移动互联网的大力发展，更多的师生愿意采用移动的方式来访问信息，并且可以利用碎片化的时间进行办公及教学。因此，移动智能终端化应用产品的建设成为数字化校园尤为重要的标志。

手机门户平台是云南中医学院在手机上的“官网”，任何人均可下载该手机APP，在该平台上可以随时查看学校新闻、校园概况、校园景色、校园通讯等对外公开信息，充分感受学校办学文化。同时，手机门户平台也是常用桌面应用业务的移动化，用户可在移动客户端随时获取校内各类网络信息服务，办理常见业务，方便交流沟通，为师生日常学习、工作和生活提供便利。

数据平台消除孤岛

学校之前已建设的多个业务管理系统基本上来自不同的厂商，拥有各自的数据库，系统之间“各自为政”，业务系统分散，形成信息孤岛。各系统数据存在冗余甚至错误，导致工作效率和数据质量低下，同时应用衔接性不高，导致数据收集困难，无法及时、全面、完备地掌握相关信息。

而康赛公司提供的数据清洗与整合平台实现共享数据中心的数据采集与分发，各业务系统通过清洗与整合系统与共享数据中心平台进行数据交换与共享。此服务同时包括信息资源访问权限控制功能，可完成不同业务系统间的信息资源交换与共享，为学校教学、科研、管理和服务提供有效、实时和完善的共享数据。并且通过综合数据分析，为业务流程再造提供数据支持，推动学校创新管理制度，实现科学化决策和规范化管理，逐步达成教育信息化和智能化。

随着各大平台与系统的上线运行，学校建立了高标准的共享数据中心、统一身份认证、授权中心、统一门户平台以及集成应用软件平台。学校师生在使用了新产品后反响强烈、赞不绝口，均表示门户简便实用、数据完整有效，此次数字化校园建设的实现很大程度上方便、丰富了师生校园工作与生活。实现了整合并丰富数字化教学资源的目标，创造了主动式、协同式、探究式的数字化学习环境，建立了师生互动的新型教育教学模式。

在建立数字化校园之初，我校基于“夯实基础、统筹数据业务整合、教学管理服务并行”核心思路，以教师的校园教学工作为建设主线，通过建立共享数据中心、统一身份认证、综合信息服务、数据清洗与整合平台等完善校园信息管理系统建设，深度整合资源，解决信息孤岛。同时通过顶层设计及规划建设实现学校统一、权威的数据标准，贯穿学校所有业务系统，将学校数据全局整合，实现所有业务系统和管理系统的数据实时同步共享，提升学校办事效率、提高学校服务质量。在本期数字校园建设初见成果的情况下，根据实际校情，我校提出了数字校园后期建设规划。

在第二阶段的建设中，我们将秉承“应用为先”的理念，力求为师生提供更多的便捷服务。接下来将基于“提供优质应用、推进学生管理应用、深化信息化服务内容”的核心思路，在完善电子校务建设基础上，创新教学、学生管理以及校园生活的服务模式，利用IT技术向师生提供更优质的服务体验。主要体现在两个方面：

其一，建立校园迎新离校一站式协作平台、宿舍管理系统等功能系统，以学生的教学管理生活为建设主线，从学生的招生迎新、在校的教学生活到最后的离校就业，为学生提供全面的信息化智慧服务；

其二，建立大数据挖掘与分析系统，通过成绩管理、日常安全预警、招生就业分析、历年教育数据统计等大数据挖掘与分析服务，为学校提供全面、准确的数据分析功能和决策支持。基于积累的业务数据展开分析，为领导决策提供依据。

在完成了前两期建设内容的基础上，我校数字校园第三阶段的建设将利用信息技术实现现代化教育管理。将基于“扩展服务手段、推进学校资产资源管理、提升服务内涵”的核心思路，重点提升“财务、资产、资源”的管理与服务能力，从而全面实现学校教、学、研、管理的现代化建设。主要体现在以下六个方面：

第5篇：财务共享数据分析范文

实际上，今天的很多企业管理层都已经认识到，大数据是一种重要的生产资源。而财务、运营、市场等部门的业务人员在大数据浪潮中也大都听说过大数据，他们甚至会主动询问IT人员，我们是否可以做这件事？

伴随企业上下对大数据的认识逐步加深，大数据正离企业越来越近。

在这次采访中，我们发现，针对数据的应用，大部分传统企业面临的第一道槛，是怎么把分散在企业内部各个系统的数据汇聚起来。

接下去，他们会先通过报表等应用，将内部数据使用起来。在这个过程中，业务人员开始与数据互动，将自己本来很敏感的业务数据触觉充分打开。再之后，越来越多的外部数据会被陆续引入，这时，才可称数据分析为大数据。

很多传统企业目前处于数据汇集、报表等阶段。

最后，就像北森CEO纪伟国说的那样，大数据有它的魔力，一旦你用数据做成了一件事，你总会想法去找到其他数据，做另一件事，停都停不下来。

而传统企业利用大数据的方向，除了降低运营成本和提高效率外，还有一个重要的方向是把自己从B2B运营模式转向B2C，与消费者建立直接联系，以满足更个性化、多元化的消费潮流。

与传统企业不同，互联网应用类型的企业没有那么多的业务系统，他们应用大数据可能会跨过报表步骤，直接进入流量变现的层面。

一个有趣的现象是，大数据是一个“术业有专攻”的行当，即使是提供大数据产品的IT企业，也会在外部采购适合自身特定需求、采取某些先进技术的大数据工具。伴随企业对大数据的应用，市场对更高性能、能够实现自助服务、更灵活、甚至是具备更高“颜值”的大数据工具的需求也越来越多。

茅台：干杯！智能酿造

赵艳秋

茅台计划用3～5年时间来建设大数据平台，把互联网思维和大数据融入到企业战略及生产经营中。

三五年内，当你手上拿起一瓶茅台酒，扫一扫二维码，有关这瓶酒的一串串数据将立刻展现在你的面前――它的酿造经历、流通历程甚至材料之源，将为你勾勒出这瓶酒的“酿造故事”。

早在汉代，茅台酒就曾被汉武帝赞为“甘美之”。今天，茅台也是中国最具知名度的白酒制造商。就是这样一家国酒老字号，在今年贵阳数博会期间，宣布将加入全球大数据浪潮，利用3到5年时间，建设大数据平台，把互联网思维和大数据融入到企业战略及生产经营中。

茅台集团董事长袁仁国表示：“互联网的未来在于定制和共享，我们要依托互联网、大数据、云技术以及线下渠道资源，打造云商+互联网平台，增加茅台、商家与消费者之间的互动，实现销售渠道扁平化，建好线上线下的和谐新商业生态。”

茅台集团党委书记、总经理李保芳也在调研电商公司时强调：“要以更包容的心态，更开放的胸怀融入大数据时代，探索和创新符合时代潮流的发展模式，把电商公司打造成为顺应时展潮流的、开放的、与茅台品牌相适应的新平台。”

全产业链大数据平台

茅台的大数据战略历经几度变化和演进。最终，在去年茅台明确提出“全产业链大数据平台建设规划”。茅台电商公司董事长聂永介绍说，该规划正分生产、市场两部分同时推进。

其中，生产环节大数据平台已立项，将针对酿酒过程的生产数据进行采集、统计和分析反馈。

茅台酒的制作工艺堪称中国制造业的活化石之一。一瓶茅台酒要经过30道工序、165个工艺环节的锤炼。原来，这些复杂的工艺完全靠人的经验来把握。未来，红高粱的淀粉和水分含量，制酒发酵的温湿度、微生物群等关键数据将被量化采集，通过建模分析，挖掘出影响产品质量和产量的关键因素。

这样，生产环节将变得可调控，不仅能更好地确保产品品质，还能提高生产效率、节能降耗。

“这部分平台并不是从零起步的。”聂永补充道，“它将把茅台过去多年打造的多个信息系统融会贯通，让数据流动起来，在公司的统一规划下，实现更好的分享利用。”

实际上，大多数传统企业在规划大数据战略之初，都不得不先解决数据孤岛及没有统筹规划的问题。

与此同时，市场环节的大数据平台已先行一步。今年6月底，茅台云商平台正式投入运营。简单来说，云商平台采用O2O模式，一方面，整合茅台多年培育的线下渠道商，特别是全国几千家经销商专卖店，为他们牵线搭桥，促成与消费者之间的交易；

另一方面，聚集数据，为未来的用户画像、精准营销打下基础。云商最终的目标是帮助茅台的经销商转型，与茅台一起快速响应和服务消费者。

在云商平台上，下半年，二维码将投入使用。它将作为消费者与茅台互动的入口，让一直是B2B模式的茅台，与消费者建立起直接联系。聂永强调，这并不是茅台要跨过经销商进行销售，而是直面消费者，了解他们的需求，进行创新的基础。

从目前趋势来看，一些国际传统大企业也纷纷把大数据作为从B2B转型“B2C”的手段。

后续，茅台将出台政策，鼓励消费者扫码互动。未来，当前端市场与后端生产环节对接后，消费者将能通过这个全产业链数据，了解每瓶茅台酒的前世今生，更明明白白地消费。

“我认为这是全产业链大数据平台所实现的最大价值――带给消费者食品安全的承诺，让消费者了解，茅台是一家负责任的企业。”聂永说，“这是其他很多东西所换不来的。”

如何获得全力配合

现在，茅台云商上已有上百家经销商上线，每天交易额达几百万元。如果全国几千家经销商逐步上线，潜力之大可以想见。

云商投入运营以来，聂永每天推动的是“宣道和培训”。云商平台只有获得每个环节参与者，如子公司营销人员、经销商、专卖店店长甚至保管员的认可和支持，才能做起来。假若有一个环节配合不到位，数据链将是断裂的。

不过，传统模式、传统思维的改变不是一朝一夕所能完成的。在这家传统企业及它的合作链条上，如何获得全员的支持至关重要。

聂永与经销商沟通的重点是如何优先实现消费者的利益，也正因为如此，他才对平台的发展更有信心。

“云商并不一个模式的创新，而是一个互联网工具。借助这个工具，我们让消费者更便捷、放心地购买。”聂永说。

与此同时，对于一个庞大的全产业链大数据平台，聂永感到，数据采集一定要有所取舍。在这个过程中，要听取生产一线专家、工人、制酒师等的意见。

聂永认为，“茅台制作工艺很复杂，工人的劳动强度已经很大了，数据采集要尽可能不给他们新增劳动强度，才能得到工人更好的配合”。

在茅台上千年的历史中，充满了打破和创新。“我们虽然是一家很传统的企业，但也希望能在大数据、互联网上做一些探索和发展。”聂永强调说，“我们借助这些工具，不一定非要进行模式上的变革，只要实现对消费者更好的服务，也就成功了一半。”

北森：续约！用数据挽留客户

赵艳秋

做大数据的难点不在技术，最难的是找到既懂大数据、又懂业务的数据人才，把这件事做出来。

北森CEO纪伟国形容北森在中国企业级SaaS领域中算是“一家古老的大型公司，做人才管理软件云服务”。与一般SaaS服务以中小企业为主不同，北森SaaS软件针对大中型企业。

“正因为这个原因，我们业绩增长的关键不是如何获得一个大客户，而是如何保留住一个客户。”纪伟国说。

但保留客户的挑战很大，因为你根本无法预知客户会不会重购――过去，销售会上预测某某客户有风险，某某客户没问题。但可到月底一看，有风险的客户续购了，没问题的却断约了，为什么呢？整个事情就像一堆糨糊。

最终，大家达成共识，要用数据来说话。数据能反应客户的活跃度，预测出重购的准确率。

一般的大数据分析产品，要获得用户在某个功能点的行为数据，需要工程师在那个地方加一段代码，记录用户行为。企业级软件功能点成千上万，埋点一做就要几个月，而软件还在不断迭代，这意味着，还要不断重新埋点。这种方式显然不太合适。

不仅如此，一些平台识别用户活跃度的算法虽然复杂，但算来算去却算不出来。

正好这时，数据分析平台企业GrowingIO找到北森。GrowingIO的创始人张溪梦曾亲手建立Linkedln商业数据分析和数据科学团队，支撑了Linkedln所有与营收相关业务的高速增长。

这家企业的技术不需要传统埋点方式，只要在北森软件页面中嵌入一个SDK，就会自动生成所有功能点的用户交互数据，并存入云端，效率很高。纪伟国他们立刻决定使用。

数据收集上来了，下一个难点就是分析。怎么就叫用户用得好？选择哪些数据？数据是多少算好？北森与GrowingIO一起，不断将某个功能抽出来，运行一段时间加以分析。双方不断调整数字策略，改善模型。慢慢的，他们找到了预测评估用户活跃度的方式。

“最大的价值就在这，不是在大数据分析软件本身。”纪伟国说。

令纪伟国印象深刻的是一家教育类用户。应用数据分析，北森发现他们使用简历导入、面试发放功能的频次很低，说明客户活跃度不高。纪伟国立刻找到用户负责HR的副总裁，告诉他你用的比竞争对手差。这是用户断然不能接受的。

高管当即找未使用软件的下属。之后，北森与客户一起分析发现，原来客户不愿意改变以前的使用习惯。双方商讨了对策后，用户使用数据立刻变好了，剩下的事也就简单了。

现在，北森“不在乎”客户是否重购这个结果。“你要看客户用得不好，立刻去干预他，剩下的就顺其自然了”。

做完了客户分析，北森又开始利用数据分析，驱动产品功能的改进。一个例子是他们发现软件中一个发Offer的功能使用率很低，于是，就对用户进行调查。原来Offer中有薪酬数据，客户担心泄露，所以不愿意用。北森就用自动化加密、权限等技术解决了这个问题。改进后，这个功能就被用起来了。

纪伟国希望利用数据驱动更多功能改进。

过去一年，纪伟国对大数据这件事有了新认识。“大家都在谈大数据，但要先搞懂大数据是啥。最早，我们认为大数据就是报表。”他说。

而做大数据的难点不在技术，无论Hadoop技术还是什么，你找人就能搞定；建模也并不复杂，一个大学生就能干。最难的是找到既懂大数据、又懂业务的数据人才，把这件事做出来。

纪伟国曾看到一位房地产老板要做大数据，“招了很多人，花了好几千万，弄了一堆服务器，但什么都没有搞明白”。

在他看来，今天，流量红利时代已结束，精细化运营为企业家所重视。人们注意到欧美国家运营多年的一套理论――数据化运营。通过数据，每个节点包括拉新、转换、存留、变现，都能用数据衡量分析，企业可以基于此进行系统性整改――改善流量转化率、留存率、提高运营效率。

“大数据的思路一旦被打开，人们就会整天想着怎么去找到数据，鼓捣出一个个产品。”纪伟国最后说出了数据的魅力。

呷哺：推开大数据之门

赵艳秋

“现在，数据分析这个门只是刚刚打开。”唐进说，“门店越多，管理成本应该越少，这要求呷哺的系统要跟上。”

在北京，人们对呷哺呷哺“快火锅”尤为熟悉。在过去18年间，呷哺从最初5年生意不景气，到单店成功，再到去年“9天开一个店”的飞速扩张。现在，呷哺在全国50多座城市有550多家餐厅。

在餐饮业多年的呷哺呷哺（中国）有限公司首席技术官唐进有个总结：餐饮业做信息化有个“一连串”――先做收银系统，把钱赚到手；再做ERP，把物和财管起来；再之后就是数据分析，特别是在企业有了上百家门店，区域分布又很广的情况下，一定会做数据分析。

呷哺的信息化历程也不例外。在2014年稳定运行ERP后，呷哺也开始考察数据分析系统，包括IBM、SAP、Oracle。最后，呷哺选择了Qlik系统，去年底开始分步实施。

唐进说，餐饮业变化很快。以区域管理为例，北京市场现在管着河北、山东、山西……但可能过一段时间就会调整，系统也要跟着变。因此，数据分析系统要灵活，容易维护和修改。像一些老牌系统，非常适合治理得好、流程不经常变动的公司，但不太适合经常变化中的企业。

呷哺对数据分析工具的第一需求是报表。以前，数据散落在ERP、CRM等系统里，要靠财务把它们抓出来，人工做成报表，效率较低。月初要开的经营分析会，报表经常不能及时地做出来。

现在，数据分析系统可以跨平台把所有数据整合在一起，做出综合性分析报表，这下就方便了。

“老板每天七点多就到公司了，系统每天七点四十会把自动生成的报表发到他的手机和电脑上。”唐进说，“呷哺的VP、营运、市场、物流等团队也同时收到这些报表。其中最常用的是每日销售报表，各家店、各区域、全国、同年同月预算等等，一目了然，老板看了就能马上做一些决定。”

令唐进印象深刻的是，通常在春节期间，一些大城市变成了“空城”。今年春节期间，老板特别点名要看某几家店的运营情况。IT部门立刻就在分析平台上专门做了一个报表，每天自动生成给老板看。

还有，去年呷哺试水外卖，管理层非常想知道这个业务的进展情况。IT部门几乎是在第二天就把整合了美团、饿了么、百度等外部平台数据和呷哺自己门店销售数据的报表提供了出来。管理层因此能及时根据这些报表，决策外卖门店的下一步部署。现在，呷哺已经有100多家店上了外卖。

呷哺还通过数据分析，对各地域的套餐做了改进。

“现在，数据分析这个门只是刚刚打开。”唐进说。报表之后，呷哺正在通过数据分析平台做财务测算。呷哺以前所有数据和分析都由财务来做，每次开新店、做活动、调价的时候，财务分析经理都要做测算。如果系统来做，会更快更准，为财务节省出人力资源。

呷哺也正在开展一些数据分析主题的探索。最近，IT部与财务部开会讨论下一步的数据分析工作。财务部的想法很多，例如，他们提出“怎么找到合适的数据来预知，点这个菜的顾客还愿意点另外一个菜”，这样就能做出经典套餐。IT也与营运部门讨论，运营人员在运营实践中的一些分析判断方法非常值得梳理。

“我们现在要通过BI系统，去实践一些分析方式，包括对管理思想的梳理。通过我们，把财务、市场、营运的东西结合在一起。”唐进说。真正推动数据分析的是业务部门。

唐进观察到，业务部门对数据的敏感度很高，只是没有表现出来。通过报表，业务人员先接触到数据，跟数据互动，接下来再打开他的想法，这是一个过程。“尤其这几年，我发现一定要有一种节奏，再往下走就很方便了。”

呷哺也在做会员系统。现在，它每年客流量大概在4500万左右。以后，会员系统与大数据、BI系统结合起来，就能实现更多事情。“例如，你上次吃了什么我都知道，服务员会主动问是吃上次的还是换一个其他的尝尝，服务就提升了”。

唐进说，企业的大数据之旅对实施商也有要求。“我们以前吃过亏，2009年上了一个ERP系统，别人用得很好，但在呷哺就没有成功。最后我们分析，不是产品不行，而是实施的公司没有能力，呷哺的很多需求没有实现。”他说，“这些东西需要有人陪着往下走，这方面我们要求是非常高的。”

现在，呷哺管理层对数据分析系统给予了更多期望。因为门店越来越多，不能靠堆人来管理。“门店越多，管理成本应该越少，这要求系统要跟上。”唐进说。

联想：变革！数据分析自服务

赵艳秋

通过“数据分析自服务的变革”，不仅能把资源中心转移到业务上更能快速发挥业务的前沿视角，这对联想是一举两得的事。

年营业额460亿美元的联想，组织架构庞大复杂。它在全球分五大区域，同时又有电脑、服务器等业务单元，横跨区域进行管理。复杂的企业架构导致数据分析维度多、需求十分零散的局面，这是联想的痛点。

不仅是管理架构，作为一家高科技制造企业，联想有着长而复杂的产业链，一个数据分析，可能会涉及十几个系统的几十张源表。

与此同时，行业竞争异常激烈，业务部门对数据分析提出越来越多、颗粒度越来越细的需求，IT部门的资源十分有限。于是，最近两年，联想开展了“数据分析自服务的变革”。

自服务不仅能把资源中心转移到业务上，更能快速发挥业务的前沿视角，是一举两得的事。

新旧系统理念不同

自服务需要合适的平台。联想之前一直使用传统BI。传统BI的思路是比谁家工具更强大，无论多么复杂的需求，我都能搞定。但传统BI的缺点是太过复杂，可能通过几个工具才能做出一张报表；需求响应也慢，一个需求，IT部门往往要几周才能搞定，这影响到用户的时效性需求。

相对传统BI，新型BI“都在做减法”，易于各层员工应用，甚至新兴BI企业提出“人人都是数据分析师”的理念，来引导市场。几年前，联想也开始寻找、评估新BI工具。

联想集团数据分析总监张晓燕介绍说，对于新BI，联想的要求是，速度要快；灵活性要高，能满足内部用户随时的变化；要易用，符合自服务需求；功能要强，要满足制造企业复杂的分析需求；售后支持要好，这点对于实现数据分析至关重要。经过半年分析比较，联想选择了Qlik。

现在，联想数据分析用得最多的一个是销售市场，一个是供应链。业务部门只要在相应的数据分析页面上点几下鼠标，几秒钟内就可以看到分析报表。例如，库存是供应链的一个重要指标。分析报表能看到哪款产品在哪些区域、哪些国家卖得特别不好。他可以“Drill Down（下钻分析）”，分析销售不好的原因是定价策略、产品质量还是前后端协同问题。这样，他可以马上行动。这种及时的数据分析，能明显提升公司运营效率。

不过，联想全球有6万名员工，要让员工都行动起来，需要渐进的过程。在推动新BI平台时，业务团队也经历着各种不适应和改变习惯的挑战。

张晓燕介绍，对于“Skill很强的内部用户”，数据分析团队就把数据提示和建模做好，通过培训，用户自己就可以快速上手。

对于另一些业务出身、对IT工具使用偏少的用户，数据分析团队在给他定制时，会“做到最后5公里”，让他只需简单操作，就可以用上。

用户的需求也不尽相同。总裁、高级副总裁这类高管一般注重主要的KPI：而业务运营总监这一层会对关联分析和下钻分析看得非常仔细，因为他要找出问题的症结。

传统企业能照搬互联网模式吗

数据分析做的最好的无疑是互联网企业，传统企业能照搬吗？联想集团业务流程变革管理业务智能经理刘峰的答复是否定的。他认为，互联网公司管理架构、业务结构都较为扁平化，没有传统企业那么复杂的管理流程，那么多系统和报表。“这是传统行业都面临的问题。”

刘峰认为，传统企业做大数据要“削层”，能做一步的就不做两步，一定要精简。同时，无论系统架构是分散，还是大集中，最终目的是让用户灵活使用，满足企业转型需求。

联想目前IT下属的数据分析团队有几十人。由于数据分析是基于业务的，这要求做数据分析团队一定要投入业务，扎到某个行业久一些，了解流程。“只会工具是没有意义的。”刘峰说。

第6篇：财务共享数据分析范文

关键词：数据分析 决策支持 数据仓库

中图分类号：F27 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）02（b）-0014-01

随着医药制造业在我国整个制造业中的地位逐步提高，如何有效提升企业管理决策水平是我国医药制造业企业正面临的关键问题。目前，众多信息融合、数据分析和决策分析方法正为企业现代化发展做出重要贡献。文提出一种医药制造企业的数据分析和决策支持设计方案，实现多维数据仓库基础上的高效分析，继而进行分级决策支持。数据分析和决策支持系统主要是对存储于数据仓库中的各级粒度数据进行处理，并返回用户所需的分析和决策信息。系统主要任务是定制固定和自由统计报表、多维数据分析以及决策支持。

1.医药制造企业数据分析方法

系统多维数据分析的主要关键技术包括如下。

（1）多维数据分析的核心是将一条或多条多维查询指令输入进平台接口中；接口调用查询解析器对多维查询指令进行解析和分解；接着查询优化器接收经过解析后的多维查询指令，并对指令进行一系列的优化；最后查询处理器执行优化后的多维查询指令，获取数据、加工数据以及返回查询结果，为了能够提高多维数据分析的效率，文需要对以下内容进行考虑。

①对于新出现的一些多维数据分析应用，系统将这些多维数据分析作为一个特殊的关系操作符（称为多维操作符），考虑它与传统关系操作符间执行顺序变换的等价规则。从而，基于这些等价变换规则和附加条件，通过改变多维操作符与传统关系操作符之间的执行顺序来有效提高数据分析的效率。同时，给出充分的理论证明以及代价模型来论证所给等价变换规则的正确性和有效性。

②当用户提出的多维数据分析应用在查询优化器中没有对应的操作函数表示时，系统采用如下方案：确定多维数据分析的精确代价模型；基于代价的方式扩展传统的查询优化树（主要是扩展注释连接树）；将这些多维数据分析作为一个特殊的关系操作符（称为多维操作符），考虑它与基本关系操作，聚集操作以及rank操作之间组合的等价关系的约束条件和正确性判定；在扩展的查询优化树上使用等价规则，通过操作的上移，下移，增加操作符，变换操作符等机制生成代价最小的查询操作执行序列；多维操作符的物理层面上的实施；将多维操作符集成进传统的查询优化器之后将如何影响执行计划的搜索空间；扩展传统查询优化器的搜索执行计划的算法，权衡执行计划的有效性和生成执行计划的时间开销。

③当存在多个数据分析应用时，采用的技术是：从祖先数据立方体获取子孙数据立方体的代价模型；根据多维数据分析的自身特点，有效选择近似最优数据立方体的方法；根据代价模型，考察逻辑上如何将所有给出的多个多维数据分析分组，每个组由一个相同的祖先数据立方体来回答；根据多维数据分析的底层实现机制，将每个组中的多个多维数据分析通过物理上的共享机制进行有效的同步进行，节省不必要的物理上的时间开销。

2.决策支持方案

医药制造企业决策支持模块应用的考虑主要包含三个部分，即决策模型库的构造、决策分析的实施以及多环节协作决策的实施，为了能够有效且正确地让各级管理者和用户进行决策，需要对以下内容进行考虑。

（1）医药制造业决策模型库建立。决策模型库主要用于存放进行企业用户决策分析的模型。针对医药生产过程中的材料采购、库存管理、产品生产、市场营销、财务管理与人力资源管理等方面的数据，构建进行决策的模型。决策模型可以通过一定程度的授权，获得访问数据的权限。在此前提下，根据数据仓库中获取的数据，进行由用户指定目标的决策支持。系统对现有模型组成元素及其组成结构的知识进行描述，并且获取模型构造过程中的各类推理算法。对于由人机交互接口实现机器理解的决策问题，平台通过模型概念词及其属性等相关知识，获取适合新决策问题的匹配模型结构等信息。然后再根据模型构建推理算法自动用新问题的属性值填充匹配模型的框架，最终构造出决策问题模型。

（2）医药制造业决策分析实施。决策分析的实施就是决策模型进行求解的过程。模型的求解主要是通过对决策问题的理解，获取用户所需要决策的目标，意图等方面信息，进而通过合适的决策模型将可获得的数据进行分析，利用一定的规则和模型的求解算法得出有效的决策意见，并提交给用户。本系统通过对每个模型所包含求解算法进行规范的描述，对于具有通用求解算法的模型，通过调用模型中所包含的求解算法很容易对问题进行求解。而对于求解算法不存在或者不确定应采用哪种算法实施求解时，平台将从以往成功的决策案例中，选择与需要求解的问题相似的范例，通过范例求解的方法对问题进行求解。对于取得较好决策效果的案例，平台会进行相关的记录，同时存放在数据层的公用数据库中，方便在决策分析时调用相似范例进行求解。

（3）多环节协作决策支持。对于企业而言，一次决策往往不可能通过单一的决策模型得到有效求解。本项目拟通过多模型的协作决策提供解决方案。系统从两个方面实施协作决策。一方面，通过人机智能交互接口实施有效的智能理解，进行复杂问题分解，得到结构有序的子问题、与决策问题相关联的事实、数据等以及确定求解方案；另一方面，平台可以调用需要参与决策的模型，针对分解的子问题来选择与决策相关的需要的模型，采取协调的合作机制来确保多个模型为特定的决策目标而工作。

第7篇：财务共享数据分析范文

校企合作是提高高等职业教育质量的核心和发展趋势，西方国家高度重视职业教育的发展，逐渐推行并完善现代学徒制人才培养模式，无论是德国的“双元制”、美国的“合作型”、澳大利亚的“技术与继续教育”，还是日本的“企业教育”，均为校企深度合作的人才培养案例。做好校企“双元”现代学徒制人才培养，对于现代高职会计信息管理专业具有重要意义。西方国家现代学徒制人才培养体系较为成熟，多元主体参与其中[1]。我国在探索现代学徒制时以政府、企业、学校一方牵头多方协同及校企“双元”培养模式为主。财会类专业难以找到特定的服务行业，各企业财会类人员岗位占比较少、人员需求量不高，导致专业就业相对分散[2]。在实施现代学徒制时，应积极探索以学校为主导，面向行业和企业的校企“双元”育人模式。

二、构建科学有效的校企“双元”育人机制

校企“双元”育人现代学徒制模式实施中的一大困境是尚未形成互利共赢的合作机制，校企双方应积极探索科学有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作机制。1.校企共合作。学校成立领导小组，建立指标体系对企业进行研判，与合作企业签订现代学徒制专项项目。为有效促进深度产教融合，实现企业服务学校人才培养、产出成果促进企业发展，校企双方应整合资源、挖掘共赢点、搭建平台，形成长效合作机制[3]。一是整合资源建设“校中厂”“厂中校”，学校购入所需平台、设备等，建设现代化企业办公区域；企业师资和“师傅”入驻，进行工作制度和企业文化建设，实现员工在学校办公学习、学生在工作中实践学习。二是搭建平台建设产业学院，充分发挥企业重要教育主体作用，将企业需求融入高职财会类人才培养全过程，将人才培养延伸至科学研究、技术创新、产品升级、企业服务、学生创业、员工培训等方面。2.校企共育人。校企“双元”育人应体现教育性和职业性。构建“工学贯通”“课证融通”的课程体系，让学生具备基本的职业能力和素养，有效获取相关职业资格证书；同时，通过高等职业教育，为想要提升学历的学生进行教育保障。结合现代学徒制培养模式，通过实践提升学生的应用型技术技能、岗位适应性和综合能力。聚焦新技术新要求，校企共建双师教师实践基地，培育高水平结构化教师教学创新团队，强化师资技能培训、社会培训、技术应用创新与成果转化，支撑新兴技术技能人才培养。3.校企共管理。在校企“双元”现代学徒制育人模式实践中，通过签订专项协议、三方协议、师徒协议、成立专项工作小组等，在工学结合的教学组织中，以学校为主导单位，企业全力配合各项管理工作。这种管理方式有利于划分校企双方的责权利，彼此分工明确，提升管理效率。学校作为主导的管理方式，在以企业的生产实际引领教学的“双元”育人模式中，有利于保障人才培养的连贯性、统一性和有效性，激发校企双方的积极性，有效促进人才培养质量的提升[4]。

三、以行业企业发展为导向进行专业建设

（一）会计信息管理专业人才培养与行业企业的对应性

数字经济下，会计职能由核算会计向管理会计转型、技术由传统财务向智能财务转型[5]，导致高职院校教学内容与企业需求脱节，不利于现代学徒制的有效运行。学校应以行业企业需求为导向，分析学生就业方向，专业建设对接行业企业需求、课程体系对接职业岗位、教学过程对接业务流程、教学内容对接工作任务，形成“行业企业—岗位—业务—教育”四链闭环衔接，通过教学组织、课程建设与开发、教学管理、教学研究、思政育人、职业资格证书培训等内容，打造会计信息管理专业特色现代学徒制人才培养模式。当下，财会行业企业全面升级转型，企业财务呈现自动化、实时化、数字化和智能化。财务自动化体现为利用设备和机器，预先编制好流程及程序，在人工干预较少的情况下，自动地完成部分或全部财务操作。财务实时化主要体现在企业共享所有信息资源的基础上，财务数据及时、动态、对称同步。财务数字化是财务信息化的进阶，业务转化为数字，利用智能化工具进行数据处理和管理。财务智能化是人工智能在财务领域的延伸应用，包括可视化、机器学习、语言处理等技术。会计信息管理源于会计，专业人才具有很多的岗位选择，专业人才培养规格要呈现“首岗适应，多岗迁移，可持续发展”。专业人才就业首岗面向传统会计核算和大数据业务财务技术人员，向会计信息系统运用、维护、销售岗位迁移。未来向企业高级管理人员发展，其中目标岗位包含会计信息主管、会计主管和ERP工程师，发展岗位包含首席财务官、信息技术总监和财务经理。数字经济下，企业财务业务大致分为数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。第一，基于企业内外部会计业务和经济业务信息，以及其他数据源通道，通过业务分析、会计核算等进行信息采集。第二，通过数据清洗确保数据的有效性，通过数据挖掘等方式发现存在的问题，根据业务发展与数据情况建立业务数据算法和模型。第三，利用大数据技术和智能化工具进行问题分析，并呈现可视化数据分析结果。第四，撰写如企业投资分析报告、财务报告等相关数据分析报告，为企业的风险管控、预算编制、纳税规划等经营决策提供支持。

（二）会计信息管理专业人才培养定位

新形势下，会计信息管理专业需要培养懂业务、擅分析、能设计、助管理的人才。首先，要熟悉经济业务和会计业务的流程与发展过程，并能厘清业务与数据的关系，搭建数据分析框架。其次，要掌握数据分析技术，根据实际问题运用有效的数据分析方法对数据展开分析，针对分析结论提出指导性意见。然后，要具有信息系统设计和数据可视化设计的思维，使信息的传达明确、有效。最终，要服务管理决策，能够依据相应的数据分析结果，为企业经营决策提供支持。

（三）会计信息管理专业课程设置

基于人才培养目标，专业课程的设置需要如下三个层面的支持[6]。1.会计学课程。会计信息管理不能脱离财务会计，要熟悉企业经济业务和会计业务的流程及处理，能够完成账务处理、财务报表生成和企业纳税申报等业务工作。此类课程的基础课程主要有财务会计基础、财经法规与会计职业道德、经济法基础等，核心课程主要有企业财务会计、智慧化税费申报与管理等，专业拓展课程主要有智能出纳业务操作、云财务会计岗位技能训练等。2.数据管理技术课程。对数据的管理体现在两个层次，一是能够使用工具对数据进行采集、处理、分析和应用，二是掌握信息系统的操作、维护与信息安全管理。此类课程的基础课程主要有统计基础、数据库基础、财务大数据基础等，核心课程主要有财务大数据分析与可视化、业财一体化设计、会计信息系统应用、大数据技术在财务中的应用等，专业拓展课程主要有财务机器人应用与开发、EXCEL在财务中的应用、信息安全与管理等。3.决策管理能力课程。面对核算会计向管理会计的升级转型，会计信息管理人员更多的要向企业的经营决策提供服务，提出建设性意见和建议，要求具备一定的决策能力。此类课程的基础课程主要有管理会计基础等，核心课程主要有管理会计实务、企业内部控制等，专业拓展课程主要有智能化成本核算与管理、ERP管理会计岗位技能训练、企业经营模拟沙盘实训等。

（四）会计信息管理专业教学资源建设

校企“双元”现代学徒制育人模式下，校企双方深化产教融合，共建共享专业教学资源。校企共同开发工学结合的课程及教材，企业挖掘工作岗位任务与技能，有机融入课程体系，教师编写课程讲义、开发相关配套教学资源，满足教学需求。同时，发挥学校和企业在信息、人才、技术与物质资源等方面的优势，建立数智化实践教学基地，打造“校中厂”“厂中校”和产业学院，增强实践教育应用。

（五）会计信息管理专业师资队伍打造

校企共同进行师资团队建设，利用各自优势，增强师资建设的产教契合度，强化“双师型”教师队伍建设。通过协商校企共同制定双师师资管理办法，完善双导师制，明确职责和培养任务，规范选拔、培养、考核、激励办法。有计划引聘校外行业名师、企业兼职教师，优化“双师型”教学团队结构。依托双师教师实践基地等平台，校企教师双向交流培养，综合提升师资队伍的专业知识和教育教学能力。

四、开展“工学结合”的教学模式

校企“双元”现代学徒制育人模式的特点为学校、企业共同对学生进行双重教育和管理，校企共同组建学工团队，建设“工学结合”的课程体系，分阶段实施教学[7]，实现教学现场化和“教、学、做”一体化。第一阶段为第一学年，企业与学校联合招生，签订学生、企业、学校的三方人才培养和招工招生协议，明确学徒的“企业员工”和“学校学生”的“双重身份”。学生主要学习基础理论和技能课程，包括财务会计基础、管理会计基础等职业基本能力课程，高职英语、计算机应用基础等综合素养能力和技能课程，思想道德与法制等思想政治素养课程和职业生涯规划等创新创业能力课程。企业师傅入驻学校，进行学生管理和企业文化建设，通过企业参观、个人发展规划等途径，帮助学生体验核算处理、财务分析等岗位工作要求，推进校园文化与企业文化的融合，帮助学生适应下一阶段的学习。第二阶段为第三学期到第五学期，依托“校中厂”“厂中校”和产业学院，进行工学结合的人才培养。基于典型工作内容和工作任务，把企业生产、管理、经营、服务的实际工作活动作为课程核心，将工作任务与知识学习相结合，校企共同开发、教授工作技能指导课程。以企业师傅入校或学生入企业的形式，积极探索校企轮换弹性学习模式，由学校教师主要承担企业财务会计、财务大数据分析与可视化等专业核心课程教学，由企业师傅主要承担智能出纳业务实操、云财务会计岗位技能训练等技能实训课程教学，学生半工半读，学练结合，为过渡到工作岗位做准备。第三阶段为第六学期，学生进入学徒期，到企业进行顶岗实习，通过轮岗培养掌握岗位所需的技能，由企业考核，双向选择就业。校企共同落实好实训工资、津贴、学费、社保、安保等工作，打通用工、就业渠道，实现“招生即招工、毕业即就业”的良性机制。学徒期结束时，学生应修满毕业规定的最低总学分，并取得如会计专业技术资格证（初级）、大数据财务分析职业技能等级证书等职业资格证书。结语现代学徒制育人模式受到高度关注与认同，校企“双元”育人模式对会计信息管理等财会类专业有着重要意义，学校应探索建立校企产学研合作、协同育人的长效机制，校企双方优势互补、共同发展。“工学结合”的人才培养模式下，学生具备“学生”和“学徒”双重身份，校企双方还应共同制定双元考核与评价方案；制定适用于现代学徒制的学分制管理机制，职业资格证书互通认证，科学合理设置学校修读、校企交替与企业轮岗等课程的学分；利用现代信息化技术，提高学徒管理和教学质量监控水平，全面保障人才培养质量的高水平提升。

参考文献

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[6]赵彩霞，吴杜，雷国琼.大数据时代会计信息管理专业人才培养思考与对策[J].中国管理信息化，2016（05）：34–36.

第8篇：财务共享数据分析范文

[关键词]XBRL;财务智能; 自包;智慧

财政部会计司司长刘玉廷提醒企业,现代企业制度要求企业必须实现会计信息化,要做到数出一门、资源共享。便于不同信息使用者获取、分析和利用信息,以进行投资和相关决策。“再不实现全面信息化,企业在竞争中就落伍了!”全面信息化是指从数据的收集到数据的分析到利用数据辅助企业决策整个过程使用信息技术。XBRL的出现使数据的收集变得更加容易;财务智能在XBRL格式数据基础上对其进行分析进而辅助企业做出决策。XBRL的深入研究和广泛应用将推动财务智能的发展,财务智能将成为会计人员必备的数据分析工具,运用财务智能后会计人员将成为智慧的会计人。

一、XBRL实现数据“按需定制”,促使会计人员角色转变

(一)XBRL――会计信息化新数据标准接口 我国从20世纪70年代末就开始将计算机技术应用到会计领域,最开始只是从单个的功能实现角度来设计,最近几年才从整个会计信息系统的角度出发来设计一个有机的会计信息系统整体。但是在这30多年的发展中,所有的设计开发只是为了满足用户市场需求或是自行开发。而XBRL作为一个数据格式标准。为数据在不同软件之间的转换提供了数据标准接口。在没有XBRL以前,借助于信息技术。财务报告的呈报内容一般采取HTML和PDF格式,仅是将纸质的财务报告进行电子化,由于不同的财务软件编制的财务报表格式不同及不同格式固有的劣势。使用者在进行数据处理和分析时困难重重。数据的使用效率极低。国内商品化的会计软件由于在数据库、数据库结构、开发工具以及数据文件的存储格式等方面不尽相同,在数据交换的接口方面不公平、不统一,严重阻碍了高层次的会计信息系统的开发和应用,增加了不同数据源之间的交流困难,几乎任意两个不同软件之间要实现数据传递都会存在专门的数据转换问题。所以,无论是对审计部门、税务部门还是企业自身而言。在对数据进行审核分析时,需要在重新输入或是重新设计不同系统问的转换接口上花费很多的精力和时间,不仅造成工作效率低下,还带来了严重的社会资源浪费。XBRL是一个开放式的不局限于特定操作平台的国际标准,在这个标准下,每个财务项目被定义上标签,会计信息被“统一化”,通过它可以解决企业内部系统整合的难题,使各种商业信息在不同软件、平台、技术问实现数据的可靠提取和顺畅交换,并且依据底层的元数据的重新组合能够使财务报表适应变化的会计制度和表格式要求,给财务报表数据的存储、传递、再利用都提供了有效的工具,避免了不同的财务软件以及相同财务软件的不同版本都要提供数据接口的问题出现。由于数据文件是按XML格式组织,因此利用一些工具软件可以很容易地将数据文件中的各种数据提取出来进行深入分析。这解决了PDF格式的文件只能看不能读取其中内容的难题,对实现上市公司信息在证券业内、业间流转、处理和共享有着深远的意义,从而提高了数据的可比性。企业无论处于何种系统环境中。只要采用了XBRL,都可以提供统一性的财务报告数据。实现不同数据的无损转换。 XBRL在经济领域中有着广泛的应用空间,主要有以下几大领域:企业管理领域、审计领域、企业信用等级评估领域、证券市场领域、贸易与纳税领域、金融行政领域。可以看到,作为新一代的标记语言,XBRL将对会计信息供应链上的各方产生巨大的影响。对于会计信息的提供者。XBRL标准方法大大降低了披露成本,同时降低了披露时产生错误的风险;对于会计信息的使用者而言,XBRL标准将促进信息的处理和转换效率。

(二)轻松实现XBRL 应用XBRL的效果正如Investopedia Research,Inc的Tom Hendrickson所言:“利用XBRL数据,公司数据收集的时间从2-3小时过程缩短到仅需几分钟,同时,由于是标准化的数据,可以将数据发送到Excel中,公司的数据审查工作也可以在很短的时间内完成。”为了实现XBRL应用,软件公司做了许多的工作,他们提供的产品可以帮助企业以XBRL格式进行财务报告的报送工作,并大大简化企业采集、比较、跟踪以及分析组织内部所有财务数据的工作流程。同时软件公司已经将XBRL技术纳入他们所提供的产品之中,通过提供软件包或定制模式来满足企业的需求。主要包括以下三种方式:

1　专用XBRL软件方式

例如,Rivet Software软件公司的Dragon View是一款XBRL的视图软件。该软件可以帮助企业把XBRL格式的报表在其公司网站上,可以通过导航方式。让并不擅长技术的财会专家们完成XBRL文件的报送、审查工作,进而还可推进管理和风险合规(GRC)工作的实施。 2　Excel工具包方式 Mark Logic公司推出的Excel连接器,利用微软开发的Office XML格式Of-rice Open XML(OOXML)赋予财务人员在Excel上构建应用软件获取数据以及与其他系统程序化地共享数据的能力。可以在多个Excel电子数据表之间搜索数据,实现XBRL报告编制的自动化。使用Ex-cel工具包后,XBRL报告中的相关部分将被自动提取、整合,最后以Excel文件形式保存,整个过程简化、高效。 3　财务软件集成方式 而我国用友的NC产品中,已经包含了XBRL的功能模块。在用友ERP-NC5.5用户手册中可以看到:IUFO是用友开发的基于指标体系和WEB的网络统计应用系统。在对外传输接口中已经提供了把报表数据导出成通用报告语言XBRL格式文件的功能。操作流程为:安装XBRL组件产品->在1―UFO中[列外传输接口]的[XBRL设置]功能节点。先选择方案(如图1),然后设置指标对照关系->在IUFO中[报表数据],选中报表数据,点击[生成XBRL示例]菜单,则生成XBRL文件,并可本地下载。

(三)XBRL实现数据“按需定制”

应用XBRL后,过去披露的PDF格式文件转变为XBRL格式文件。投资者不仅能够在线查询上市公司的基本情况、主要财务数据、资产负债表、利润分配表和现金流量表等明细数据,而且可以在线分析不同公司的相同会计科目。而相关公司的

数据文件也在线供投资者下载。在上证所和深交所的网站中。可以看到XBRL实例文档,可以随时查看上市公司的数据及季报与年报,绘制图形、表格,甚至可以将公司财务的现金流量表收入和资产负债表的结果相互比较,并且可以进行多种格式的下载。而且XBRL应用下。财务数据可以实现跨年份、跨行业、跨公司、跨国家收集。这样,用户就可以根据自己的需求选择数据,实现数据的“按需定制”。

(四)XBRL促使会计人员角色转变:信息生产者到信息生产消费者

会计角色在经济工作中也不断发生变化,激烈的市场竞争要求会计能够随需应变,为新时代的需求做出调整。会计人员的角色经历了“记账、算账、报账”的账房先生、“凭证录入、审核”的账簿记录员,现在会计信息化时代,会计人员需要做的是进行风险控制、资产管理、为管理者提供决策支持。而这些的准确实现是建立在对实时的。全面的数据的正确分析基础之上的。XBRL为会计人员提供了大量的财务数据和非财务数据,并能够做到实时、在线披露财务信息。

未来的会计人员是面对大量XBRL数据辅助企业做出决策的“企业业务伙伴”。未来的会计信息系统将进入事件驱动会计阶段,这一阶段的主要特征是摒弃借贷记账方式,以业务事件驱动数据的记录与处理过程,即由信息需求触及信息的报告(同时加工处理)过程,此时会计的职能是实时采集与业务事件有关的全部数据,为投资、经营、管理和决策提供全方位的信息服务。“数据等于资产”。会计人员不能做“数据监狱”里的囚徒,而应该管理好数据这笔资产,让它转化成价值。未来的会计需要进行事前的反映和监督,实现所提供信息的“适时性”和“预见性”,保证及时发现企业的问题并实施相应的对策。未来的会计角色是业务伙伴。要求财务人员从全局出发,做战略规划,发挥财务战略与研发战略、采购战略、生产战略、营销战略、人力资源战略的协同作用,提高管理会计的能力,实现企业价值链各环节的一体化和提高企业的整体竞争力,将企业推向潜在投资者,确保企业在新的环境下仍朝战略目标前进。这时候,知识管理显得尤其重要。在今天的后工业社会和信息时代,企业的核心竞争力则主要依赖于企业知识资本的大小,谁拥有知识谁就拥有未来。不同企业的知识是具有不可复制性的,会计人员需要充分利用显性知识,挖掘隐形知识,形成较强的知识管理能力。把知识的作用发挥出来以促进企业的发展。所以我们提出会计人员应该完成从信息的生产者到信息生产消费者角色的转变。即会计人员需要对大量XBRL数据进行分析,使数据转化成智慧。辅助企业决策。

在庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷下,会计人员需要及时选择顺应时展的分析工具,以此增强个人和企业的竞争力,实现双赢。在目前的企业管理中最为前沿的实践应用就是财务智能。财务智能可以帮助数据使用者清洗数据,分析数据,并用交互可视化的形式辅助决策。因此,财务智能是会计人员必备的数据分析工具。

二、XBRL助推财务智能发展。实现“自包”会计人

(一)XBRL助推财务智能发展

“工欲善其事。必先利其器”,根据Gartner对1 300个企业ClO的调查结果显示,绝大多数的CIO认为BI的运用将显著提高企业的数据分析能力,进而提升企业决策能力,是迈向国际化的捷径。2006-2009年连续四年,商务智能应用评为CIO最受关注的技术。一个完整的商务智能(鲁百年)是从数据到信息,从信息到知识,从知识到决策。由决策到行动,从而形成一个闭环。其中最重要的是要有数据基础,而XBRL恰恰能提供大量的实时、全面、格式一致的数据。财务智能是商务智能在财务方面的应用,财务人员很有必要关注财务智能工具在财务领域中的应用。

财务智能就是将财务管理理论模型化,通过智能匹配方式,将数据导入数据仓库或以数据仓库现有数据为分析对象,根据财务管理模型,利用计算机高速准确的计算能力,对数据仓库中的数据进行处理。迅速得到企业经营诊断报告。形成经营决策建议。财务智能从世界范围看,理论和实践才刚刚起步,但对改变企业管理,特别是财务管理却起着革命性的提升工作效率、辅助经营决策的作用。在财务智能软件中,主要包括智能财务分析系统、智能财务监控系统、智能经管决策系统以及智能财务预警系统等等。 企业获取和使用信息的速度越快、效率越高,降低成本和提供利润的速度就越快。因此,当数据的获取变得轻而易得时,财务人员就应该考虑选择一个合适的工具让数据说话。相比下,财务智能就是一个很好的工具,它可以为企业数据分析提供基于指标的多维分析技术,并进行数据挖掘。财务智能过程中所涉及的信息技术主要有:从不同的数据源(交易系统或其他内容储存系统)收集的数据中提取有用的数据,对数据进行清理以保证数据的质量,将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市,然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识)。最后将知识呈现于用户面前,转变为决策。我们需要利用财务智能从获取的海量信息中提取有用的信息,并能进行有效的数据挖掘,深层分析数据背后所港藏的问题及机遇。 但是。数据挖掘还不能很好地理解数据中存在的知识。XML技术的出现,不仅为互联网上的电子数据交换提供了一个标准。而且从数据的角度提供了一个更好的表示数据内容以及数据所代表意义的手段。XBRL作为XML在网络财务报告语言上的应用,则为我们理解大量的财务数据,为企业战略的建立提供有效的支持。这样,财务智能在XBRL标准的基础上,可以更准确地为企业管理者提供决策所用的信息。XBRL带给用户的最大便利,是可以利用工具进行财务信息的分析和计算。如果财务报告不能提供更多的有用数据,工具本身也就失去了意义。再是,XBRL能够提供更多的原数据,这样就减少信息的“流失”,利用XBRL。每个具体的财务信息都带有丰富的内涵。信息的丰富程度和可获取性同时大大增加。

(二)财务智能,需要会计人员具备“自包”能力

自包能力是指由企业信息系统的使用人员(最终用户),在完全独立或在信息技术人员的帮助下,根据自己工作的需要,使用第四代计算机软件工具为企业开发各种应用型的信息系统的能力。在复杂的经济环境面前,企业经营面临的不确定因素越来越多,风险也越来越大,迫切要求会计人员利用掌握的信息及时、全面、科学地分析研究,创造性地思维,设计或选择经营投资的最优方案,真正参与到管理中去,有效辅助决策。这种需求除了要求会计人员具有较高的综合素质,还应具备创新欲和持续不断的创新能力。即会计人员除了具备操作软件的技能以外,还应具有数据分析的

能力,并能将分析的过程程序化、模型化。财务智能可以从企业管理层的角度出发,集成国际先进的财务管理理念和完善的财务管理体系。通过对财务数据多维度的深入分析提高财务数据及时性、准确性和完整性。通过灵活的报表生成等手段。为企业提供更及时、准确和全面的财务管理信息,从而为企业管理层提供更强大的决策支持能力,帮助管理层更加有效地对各项财务信息进行监控和管理。从而做到全面分析、预测和应对挑战。而提高会计人员自包能力的关键,是选择适用的第四代计算机软件工具和实施策略。

(三)财务智能,实现“自包”会计人全攻略

1　低风险的财务智能策略

财务智能可有效提高财务人员的数据洞察力,是从管理型会计信息系统到决策型会计信息系统的一个重要的发展阶段。在财务智能系统的构建中一般会涉及到六个层次。分别是:数据源、数据仓库、数据探察、数据挖掘、数据可视化技术及制定决策,如图3所示。

需要说明的是,这里所说的低风险策略并不是说完全跳过数据仓库、OLAP、数据统计、数据挖掘等中间过程。而是把这些中间过程简化。通过业务人员最常用的Excel等工具来进行简化的数据仓库、O-LAP、数据统计、数据挖掘等,然后用水晶易表来形象地展现出来。因为散落在公司各处的电子表格中蕴藏着许多知识资产,及时找到并共享“最佳实践”电子表格模型,也只有这些模型的所有者和创建者才能真正了解和信赖它们的结果,而且。与基于代码的模型相比,Excel模型更容易让使用者理解。当使用了XBRL格式产生的数据后,它就可以很容易地转换成Ex-cel格式的数据,从而使得业务人员自身就能够参与到财务智能系统的实实之中。能够根据自身需求做出自己所需要的模型供决策所用。所以,我们提倡使用低风险的财务智能策略,让使用者借助于XBRL格式易于转换成Excel格式数据这一途径,使用Excel和水晶易表(Crystal Xcelsius)来实现数据的收集、分析、管理和辅助决策。

首先,在低风险的财务智能策略中。只将目标所需要的字段从数据库中导入到Excel,不导入不相关的字段,并且在导入时就选择所需要层级的字段。这样就在很大程度上减少了数据量,另外只做一个针对目标的“数据立方体”,这再一次极大的降低了数据量。Microsoft Office Excel2007支持超过104万笔的单张数据工作表,并可以同时存储1.6万列的数据。另外Excel也可以实现整合多个数据源的数据功能。所以Excel完全可以满足低风险的财务智能策略的数据仓库的要求。 再是,Excel的强大的数据透视表功能不仅可以塑造二维的报表,它提供的页字段还可以塑造多维的报表格式。报表中的各字段还可以根据自身的需要进行任意的汇总、合并、隐藏、排序等功能,可以看到Excel也完全可以进行OLAP所能实现的切片、切块、钻取、旋转等分析动作来剖析数据,并帮助用户直观地理解、分析数据。所以,相对需要不少人的精力和智慧投入及长远、持续而相对规范的管理的OLAP,Excel的应用在现阶段肯定更易被接受。

另外。在数据分析和数据挖掘上。我们同样可以使用Excel来实现。在数据分析上Excel提供了强大的函数及图表功能,整理出来的数据基本都可以用函数或图表来得到所想要的结果,若希望在此基础上得到更深入的分析结果,Excel还提供了“数据分析”加载项来进行数据分析,另外为能有效提升Excel 2007用户数据处理和分析能力,微软公司提供了一个免费的数据挖掘模块。通过调用该模块。Excel 2007用户可以方便快速地完成以往只有使用专业数据挖掘软件才能完成的任务。 最后,在数据的可视化上,相信通过水晶易表进行的数据展示也完全能满足企业决策的要求。Crystal Xcelsius是一个交互可视化的报表展示工具,它能够利用简单的界面来输入Excel数据和公式,然后输出交互式的仪表盘报表、生动的表格和图形、财务报表以及业务计算器,管理者可通过动态调节各相关指标,得到最优的投资项目,而且通过Crystal Xcelsius做出的效果比较生动形象,全新而美观的数据呈现方法,试图让数据会说话,提高沟通的有效性。

通过上面的分析,可以看到,运用Ex-cel和水晶易表这两个工具就基本可以实现数据仓库、OLAP、数据分析及数据挖掘的功能,而且对于业务人员来说,这两个软件都不需要编程写代码,业务人员经过自学或者简单培训就能根据自己的业务做出出色的交互可视化模型。Excel几乎是每一个业务人员平常都在用的软件,比较熟悉,并且在Excel中将数据分析、数据挖掘等这些对业务人员来说非常头疼的东西进行简单化。只要懂业务稍加培训就能像专业人员一样进行数据分析、信息挖掘。最重要的是,XBRL使所有的业务数据都可以转换成Excel数据,在这种形式下。完全可以通过实施低风险财务智能策略为管理层的决策提供支持。

2　基于SaaS商业智能解决方案

SAP推出的SAP Business Objects Explorer。是一种典型的低风险财务智能解决方案,于2009年5月份推出,是一款集导航、搜索和可升级的内存加速功能于一身的独特产品,它以互联网式搜索框为界面,用户通过简单的关键词搜索来浏览和检索商业信息,全部操作都通过文本输入检索和鼠标点击进行。该产品在2010年2月推出了基于SaaS的商业智能解决方案SAP Business Objects Bl On Demand(省略/),该解决方案能以灵活的方式提供出完整的商业智能工具套件。试图推动BI为所有用户服务。网站提供的SAP Business Ob-jects Expiorer软件让管理人员在思考瞬间探索业务。它主要面向企业中所有随时可能用到商业智能的普通人员,其出色的易用性让使用者无需相关经验或培训即可上手,使他们具备清晰度和洞察力。以便快速地行动,并制定更明智且有效的业务决策。当财务人员通过XBRL很容易的获取数据后。如何将数据转变为管理有用信息。如何将信息转变成知识,如何为企业决策提供支持。财务智能的工具就是一种有效的手段,它为信息使用者提供一种直观的方法,可以快速地搜索和探索数据,以获得业务的即时洞察力。用户可以在无需培训或对IT部门需求的情况下,只需输入几个关键词搜索相关信息,然后直观地探索大量数据,并在无需对存在哪些数据或能在哪里我到进行事先了解,即可快速且轻松地解答即时问题。对该软件人们给予了非常高的评价:SAP中国区CTO张侠则把SAP Business Objects Explorer当成

SAP公司一个划时代的产品,SAP北亚区总裁纪秉盟更是将其称为“SAP历史上最激动人心、最具创新性的产品”。

这款借助SAP Business Objects BI On Demand解决方案,最大的优势是使用简单(如图4),通过三步(提供Excel数据源、分析洞察数据、动态仪表盘),让你的数据会说话。没有任何IT经验的人也可以轻松掌握这款产品的使用,来浏览和挖掘公司数据。通过自然语言查询,来搜索不同时期企业在不同地区的销售情况。搜索出来的所有信息都可以点击进行“深入分析”,查看具体时间段内具体地区的销售信息,并进行比对。这些信息还能自动以柱状图等诸多可视化功能来呈现。这款产品可以非常快速地安装实施。整合企业之前的数据库内容,企业中的所有人都可以简便透明地获他们之前无法掌握的相关数据和业务动态,从而有助于决策的明智化。使用者通过利用SAP Business Objects Ex-plorer软件能够对各种来源的数据进行访问和可视化地检索。即便是企业中最普通的使用者,也可以通过简单地点击几下鼠标来组合数据,再根据详细用户指引生成报告、进行分析。此外,这一创新的解决方案将采用基于业务需求的分层定价模式,使企业可以根据自己的当前需求简单明了地进行选择,以确保成本效率最佳。

在实现与XBRL数据的有效接口后。管理者可以立即最大限度地提高投资回报率。直观的界面支持精简程序上载电子表格,使来自多个来源的数据。并探索数据使用搜索和浏览功能(如图5)。

三、财务智能拓展XBRL应用,塑造“智慧”会计人

2009年,美国证券交易委员会了一条规则,要求前500家美国上市公司在递交财务报告时。必须使用XBRL添加标签,2010年6月15日之后,其他的1 200家大型企业也必须按照这个强制性规定定期递交报告。2011年,国有国内外的注册公司都必须遵守这一规定。XBRL的普及指日可待。现在对于XBRL的应用还处于初期阶段,虽然在上证所和深交所网站上可以比较轻松地获取一些数据,但是仅仅这些数据或是简单的对比图示对我们做决策还是远远不够。笔者提出要运用商务智能拓展XBRL的应用。

有一个很好的例子是值得我们借鉴的。那就是股票分析工具。炒股的朋友在做出股票买卖决定时,基本都要参照指标或是分析曲线。换句话说,股票分析工具对于炒股人士来说,是十分必要的,是对决策的制定起着举足轻重的作用。不管使用者想选择什么指标,想看什么线。想看什么数据。都可以在这个页面上获取到。因此未来的财务数据应用方向就是在XBRL格式的数据上使用财务智能,做成类似股票分析的界面,包含用户交互的功能,同时进行可视化的展现,从而更好地帮助使用者做出决策。

自20世纪末起。信息技术的浪潮就已席卷全球。在会计理论上,一贯主张“会计管理活动论”的杨纪琬教授深深感到现代信息技术为各类管理活动提供了一个统一的信息采集、存储、处理、传递的环境,从而使各类信息的实时性、共享性、安全性和完整一致性等得到了充分的保障。在信息时代中,我们面临的选择非常简单(杨雄胜,2009):要么承认随着计算机及其网络普及。会计作为专门化的理论知识以及工作不复存在,这等于宣告会计理论的死亡,也就使会计研究失去了必要的价值;要么奋起研究,创造出新的范式,以跟上社会经济发展的步伐,实现会计学的革命性转型。在业务的角度说,会计人员的职能在变化,有着更大的影响,更多的参与企业决策,从科技的角度说,先进的生产力正为企业运营和发展提供更好的指导能力和管控能力。因此,我们应顺应当前社会的发展趋势,在反映核算的基础上进行动态反映和信息资源整合,进一步突显会计人的管理职能,真正成为企业的业务伙伴。

总之,新一代信息技术的发展为智慧会计人的实现创造了可能。运用财务智能拓展XBRL的应用后。会计人员可以更好地分析数据,从数据中升华智慧,以实现更透彻的感知和度量,更全面的互联互通。更深入的智能化。从而让我们找到了一条会计人员成为智慧会计人的清晰轨迹:数据――信息――知识――集体的智慧――辅助决策,从而可以实现智慧会计人的远景目标――转变会计个人、企业管理层、其他信息使用者及决策支持系统交互的方式,使其更加智慧(也就是更加清晰、效率更高、响应更灵活更及时),真正实现会计人让数据转变为管理有用的管理信息,做好由信息“生产者”向信息“生产消费者”角色的转换:将信息变为知识,进而将知识传播出去,以形成集体的智慧,有效辅助信息使用者做出正确决策,最终实现企业的价值增值。我们深信,随着世界不断改善,将变得越来越小、越来越平坦、越来越智慧;而我们的会计工作者。也必将成为社会智者,必将成为智慧的会计人。

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[5]左东离,让财务智能做企业高参[J],中国食品,2006(13)

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[7]刘静,浅淡XBRL与财务信包墩据挖掘[J]湖南财经高等专科学校学报,2004(12)

[8]张天西,网络财务报告:XBRL标准的理论基础研究[J],会计研究2006(09)

[9]王舰,基于会计信息化的计算机会计“自包”人才培养研究[J],中国会计研究与教育,2009(1)

第9篇：财务共享数据分析范文

信息化在探索中前进

作为一家具有50多年历史的老牌制药企业，洞庭药业位于素有“桃花源里的城市”之称的湖南常德市。在上个世纪90年代末，洞庭药业进行了股份制改造，公司也由此走上了快速的发展轨道，其所生产的止血药和抗精神病药更是在国内外市场很受欢迎。业务的发展使得企业的销售网络迅速扩大。

和许许多多中国企业一样，洞庭药业的信息化之路在不断探索中前进。作为洞庭药业“计算机使用第一人”，洞庭药业的财务总监龙玲是洞庭药业信息化发展的见证人、推动者和规划师。洞庭药业最初只是使用单一的财务软件来做简单的报表和凭证，在业务系统方面则尝试自主开发。随着企业的发展，单一的财务软件和分散的业务系统越来越跟不上企业的管理需求，龙玲开始考虑将主要的信息系统纳入到统一的管理平台。

2002年，洞庭药业选择了U8系统，其最先上线完善了财务模块。2006年，洞庭药业财务与业务平台的统一成为迫在眉睫的问题，这一年，洞庭药业的客户已经达到两千多个，其在全国各省市均委派了区域经理，但财务与业务平台的不统一造成了应收账款管理困难。“当时，我们的财务用的是U8，业务用的是自己编写的系统，因为是两个不同的系统，所以会出现应收账款数据不一致的情况。比如，两个客户可能只有一字之差，如果经办人不注意，就会混淆了客户，等到账目核对时，分不清是财务的数据对还是业务的数据对”。因此，龙玲决定上线早已购买的U8供应链管理，至此，洞庭药业主要的业务系统与财务系统实现了平台统一。2008年，洞庭药业增加了管理外贸出口销售的费用管理系统，同时升级了U8系统，其整个企业的ERP管理基本完善。

平台统一之后，数据如何能够得到更好的分析利用？此时，洞庭药业对BI的需求浮出水面。龙玲有意选择一家BI系统――BQ，原因之一是这款软件灵活易用能够满足洞庭药业的需求；其二是按照他的规划，洞庭药业的信息化系统最终将统一在平台之上。但由于考虑到当时洞庭药业在基础数据的完整性上仍有欠缺，龙玲认为当时并不是上线BI系统的最好时机。

财务业务一体化

系统的上线虽然被搁置，但准备工作一直在进行，经过近四年的努力，洞庭药业完善了企业的基础数据，迎来了上线BI系统的最佳时机。2012年3月，洞庭药业正式开始实施BQ商业分析平台，目前，BI系统一期项目已经完成，并已正式运行。

龙玲介绍，洞庭药业BI系统一期项目主要实现了财务主题分析和人力资源主题分析。整个BI项目的建设原则是“准确、高效、实用”。

在准确性上，一方面要保证数据、公式的准确，报表要体现各方面准确的数据，另一方面还要做到各系统的录入、审核都要准确无误。洞庭药业把产品结构分为原料、针剂、片剂，新开发的产品单独做监控。在产品发货时就设定好规则，设立了开票人和审核人，通过制定规范，提高原始数据的准确性，便于以后提取数据。

在高效方面，则要求任意终端电脑访问报表时数据刷新要具有高效性。洞庭药业对销售数据的分析有自己特殊的要求。其销售数据涉及到三个维度，包括区域、人员、产品，三个维度要互相叠加，比一般的行业分析起来复杂。在滞留资金的管理方面，洞庭药业也有特别的规则，比如给一个客户开了5万元的发票，它只回款了3万元的话，龙玲会不允许销售部门做核销，但是不做核销，在应收账款里欠款还是5万元，实际上回款已经有3万元，这种情况下的不允许核销为数据分析提供了复杂性。龙玲说，BI系统很好地解决了这一问题，对于不同维度的销售数据分析以及分年度的滞留资金分析通过BI系统都能够轻松实现，实现了报表的随时刷新，具有非常强的即时性，能够快速拿到销售分析资料。

在实用性上，从数据查询到报表展现再到BI分析以及图形界面都要做到实用，满足不同层面浏览用户能够清晰明确的看到所需报表和分析图表。作为财务部门的主管，龙玲最先体会到了BI系统带来的便利，比如每月的财务分析报告，在系统实施的时候就已经定义好，设定好财务指标，系统能够快速地呈现出来，缩短报表和分析报告周期，提高分析效率。在销售分析方面，销售人员通过实时跟踪销售数据分析结果，掌握了市场动态，并能够进一步地去分析销售上升和下降的原因，此外，通过BI进行人力资源主题分析，规范了人力资源管理，实现了资源共享。

龙玲认为，BI系统帮助洞庭药业初步实现了财务业务平台一体化之后数据的能量释放。

其实，对于BI在洞庭药业的应用目标，作为企业信息化应用奠基者的龙玲，心中已经有了一个十分清晰的目标：让BI不仅仅是一个销售支持工具，而是真正成为企业管理和决策的“智囊”。“可能要实现这一目标还需要几年的时间，但我相信这是值得的，而且也是十分必要的。”龙玲坚定地说道。

用数据改进企业管理

谈到对BI应用的下一步计划，龙玲直言对目前BI带来的变化并不满足，“我要通过这些数据进一步改进企业管理”。

实际上，信息化注定要在洞庭药业大展拳脚。凭借产品上的高品质优势，洞庭药业生产的止血药占据了全球60%的市场，其产品质量控制标准远高于国家标准，产品利润率达到了20%以上。龙玲透露，洞庭药业不久将启用规模更大的新厂区，并准备未来三到五年上市运作。而信息化也将迎来又一轮建设高峰，逐步上线生产制造系统和成本管理系统，实现自动化办公。

信息系统的进一步完善将更加有利于发挥BI的优势。龙玲希望BI应用能够进一步深入到管理层，通过把ERP系统中的数据重新整合起来，使管理层通过BI的数据查询分析系统查询到各个业务模块的信息，同时对这些信息做进一步的综合分析处理，以仪表盘，图表等直观的形式展示出来，逐步把公司内部的信息系统数据都整合到BI系统中，为企业的发展提供坚实的数据支撑。