bg电子游戏平台每日荐书 财务数据价值链：数据、算法、分析、可视化

2023/09/15

　　纵观财务的发展历程，财务经历了四次跃迁，这四次跃迁既是工具的变革，更是理念的变革。是从手工转向会计电算化，随着计算机在财务领域的应用，财务从使用算盘、纸、笔转向了使用计算机的键盘、存储，转向了会计电算化。是伴随着互联网的产生，企业产生内联网、BS架构，出现了业务财务一体化的理念，出现了ERP（Enterprise Resources Planning，企业资源计划），财务部门进一步和业务紧密结合，业务发生即财务凭证生成。

　　我们正在进入第四次跃迁时期，在DT（Data Technology，数据技术）时代，大数据、物联网、人工智能、区块链、AR、VR和元宇宙等一系列新技术和新概念产生，其中大数据和人工智能给财务部门带来了革命性变化。这一时期是数据的革命，企业需要面对内外部各种类别数据的汇聚，外部数据包括宏观经济数据、行业市场信息、政府信息、知识产权经营信息、工商信息等，内部数据包含企业员工、供应商、客户、税务、投资、资产、合同、账务以及资金等。海量的数据“扑面而来”，财务部门如何采集、加工、处理这些数据，真正发挥数据的价值，是摆在财务面前非常重要的课题。

　　站在企业经营管理的角度，管理的重点是决策，而决策是非常需要数据的。企业的经营管理就像驾驶车辆，管理者对财务的要求不仅是作为后视镜，还希望财务能够实时反映企业的经营状况和资源安排，充当仪表盘的角色；更希望财务部门能够根据企业战略方向进行相应资源、收入、现金流等方面的预测与安排，发挥导航仪的角色。因此，企业经营管理需要有经营的多维度分析，比如就收益分析而言，需要分析的维度包括收益来源于哪些客户、哪些合同、哪些地区、哪些项目组、哪些业态、哪些产品品类及子品类等等，当然还有多维度采购分析、多维度费用分析、多维度收款分析和多维度透视视角等。而仅仅利用会计科目和核算维度是无法实现多维度分析的，更无法满足企业要求探寻经营过程中关联关系以及对未来进行预警和预测的诉求。

　　面对经营管理的需求和痛点，财务部门面临巨大的数据困境与决策困境。数据困境是指，财务部门存在大量数据孤岛、数据离线、数据口径不统一、数据质量差、数据清洗难、主数据不规范、数据采集范围有限等问题。决策困境是指，面对经营者的需求，财务需要有多维度的分析，这就会面临分析维度复杂、分析需求多变、分析滞后、分析体系僵化、价值含量低、缺乏有效可视化等问题。这些问题对财务部门来说都是非常巨大的挑战。

　　对于财务部门来说，需要从财务信息化迈进财务数字化领域，从利用IT技术转为利用DT技术，实现理念、模式、能力的转变，解决数据困境与决策困境。怎么理解财务信息化与财务数字化呢？

　　财务信息化是通过信息系统建设，联通数据孤岛，把线下信息搬到线上，同时将内部控制点嵌入到整个流程中，让流程更加高效、成本更加可控，并促使企业各个部门之间实现协同协作。流程和信息化应用会带来大量的数据沉淀，当内部数据与外部数据沉淀汇聚到一起时就会产生数字化诉求。财务数字化是财务依靠数据发挥价值，进而驱动决策，需要将数据科学理念和数字化平台工具引入财务领域，通过数据治理提升数据质量，通过数据价值链创造数据价值、沉淀数据资产，最终形成面向业务和管理的数据服务。

　　财务如何依靠数据发挥价值，需要一套完整的数据价值体系来帮助自身用对数据、用好数据。数据价值体系包括数据治理体系、数据价值链、决策场景。

　　《财务数据价值链：数据、算法、分析、可视化》这本书中，提到了两大重点亮点：“将数据科学的理念融入财务”和“将数字平台的技术引入财务”。“将数据科学融入财务”主要包括两件事情：数据治理体系和数据价值链。这两个理念是我们首次引入财务领域。

　　数据治理体系是数据发挥价值的基础，包含主数据、元数据、数据安全、数据标准、数据质量、数据生命周期的管理，也包含数据治理机制、数据治理应用以及数据治理对象，其最终目标是实现所有数据的可见、可懂、可用和可运行。从数据溯源和明确主数据，到明确数据标准、数据质量和数据标签，再到明确数据指标和数据建模，再提升到主数据2.0（主数据治理优化迭代）和实现数据可视化，直至实现数据安全管理和数据资产管理，这就是财务数据治理的“五次升华”的过程。

　　数据价值链是数据科学和数字化技术的综合应用，包含了业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法、数据可视化六大步骤，是数据的加工过程，也是从杂乱无章、零散的数据中生成有价值的知识和智慧的过程。将这一过程应用到财务领域，就是财务数据价值链。

　　会计工作是围绕“会计循环”和“会计恒等式”开展的，工作中的所有活动都是以这两个为基础衍生迭代。会计恒等式衍生出会计科目bg电子游戏平台，衍生出“有借必有贷，借贷必相等”及其他具体会计实践。同时，会计建立了一套分类体系，围绕会计科目，通过增加核算维度来反映经济业务过程。

　　A·C·利特尔顿在《会计理论结构》中曾提到：会计的方法在本质上属于统计学，因为它的核心机能是由账户组成，而账户是用于浓缩和简化大量企业交易的分类目录，首要职能是对数据进行分类、浓缩、简化。歌德说会计是伟大的艺术，因为会计在没有计算能力的情况，用一种极简的方法实现了企业经济业务的统计、分类以及展示。因此会计自身就是一门数据的科学，与数学、统计学密不可分。

　　而会计循环本身即是一条极简的数据价值链，从日常经济业务采集，到记账凭证的生成，以及登记入账、形成报表，就是财务数据的采集、清洗、加工、处理以及输出的过程。但过去这条数据价值链只关注原始凭证和会计科目bg电子游戏平台，如果财务部门依然只是通过手工或极简价值链的方式处理数据，那么处理的数据仅占企业所拥有数据量的10%，其余90%的数据就处于“沉睡”之中。因此财务需要转变观念，关注企业整个经营管理过程，构建全面丰富的数据价值链，在数据技术支撑下，广泛采集数据，将数据沉淀为资产，形成数据服务和数据产品并输送给各个业务部门和管理层，服务于企业内部管理决策和价值创造。

　　如果将数据释放价值的过程比喻为打造黄金制品的过程，数据治理好比选择高含金量的“金矿”，数据治理做得越好，意味着数据越干净、含金量越高，数据价值链好比进行黄金开采和提纯冶炼，而决策场景就是数据经过加工处理后最终打造成为的数据产品和服务，好比将黄金打磨成为戒指、项链等一系列的消费品或奢侈品。

　　未来财务的决策场景可以概括为“四横四纵”。四横是四类工作方式，包括操作纪录类、规则计算类、统计分析类、模型算法类。操作纪录类工作，也就是常说的“票账表钱税”，可以通过财务共享服务+自动化智能化手段来实现。规则计算类工作中，有一部分可以通过数字化计算引擎完成（纳税计算、预算申报等），有一部分规则灵活多变的复杂计算，可以通过管理会计平成。统计分析类工作，可以通过多维分析的财经云图实现。而更重要的是模型算法类工作，需要通过大数据聚合平台，实现内外部数据集合，并利用模型算法能力进行自动定义、内外关联、挖掘分析的模糊计算。

　　四纵是四类财务职能，未来财务不仅仅是完成财务会计和管理会计的工作，还需要延伸到业务发展支持和经营管理支撑上，应基于财务所拥有的数据来帮助企业建立经营的算法和模型，进行经营和管理的分析，并最终以可视化的形式呈现在管理者面前。财务部门需要深入业务价值链，贯穿市场-客户-供应链-产品各个环节，利用“场景+数据+算法+模型”的能力来支持业务进行相应的管理决策和行为选择。同样，财务可以帮助企业搭建多维经营分析体系，从企业战略目标出发，解构企业需要设定哪些子目标，这些子目标又应该由哪些数据指标构成？这个多维经营分析体系包含情景、分析维度、期间、组织架构、关联方以及分析方法。它的最终目标是支持企业决策，以及驱动企业创新。

　　财务未来的发展将有两大趋势：一是从数据走向决策，数据在财务部门不仅是数据、报表，还能为企业决策服务，为企业利益相关者、经营管理者服务。二是从财务走向财经，财务部门不仅具有核算、资金、税务的财务会计职能，也不仅具有预算、成本、绩效、经营分析、管理报表等管理会计职能，更重要的是帮助企业业务决策和企业管理更加科学化，将管理由经验主导转向为由数据和算法主导。

　　在这样的趋势下，财务人员不仅要学习财务知识，更要学习如何将财务知识、业务知识和数据科学知识融合。希望《财务数据价值链：数据、算法、分析、可视化》这本书可以帮助财务学习新概念、新知识，认识数据科学以及将其应用于财务领域的重要性，进而把握新方向、新机遇，为财务的发展打开一片新的天地。

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