【关键词】大数据 财务数据 集中管控 数据分析 集团管理
一、 “大数据”的内涵
尽管“大数据”已经成为一个广泛被人引用的词语,但是人们对于“大数据”的理解,还有些偏颇。很多人只注重“大数据”所包含的大量数据和数据库形成以及高速度等特点,却忽略了这个词所包含的对于大量和快速更新的数据的分析能力要求。其实,数据的收集能力,只是“大数据”所需的第一步。对于企业集团来说,首先需要收集大量的财务数据。然而,数据本身,只能代表一种客观的情况。过于繁杂的财务数据,反而会使企业对数据的管控造成难度。尽管数据总能说明某些方面或某一方面的问题,但在缺乏有效的数据整理手段和数据处理技术的情况下,企业很难区分哪些数据是有助于当前决策的数据,哪些是冗余数据。因此对于企业集团而言,在“大数据时代”,比大量数据更重要的,是通过对大量数据的区别、分析、整理和处理,为企业带来更好的发展决策和更多的价值增值。因此,集团财务数据管控,应该是一种能够让“超量”数据最大发挥价值增值和促进有效决策的技术。“大数据”下的大分析,才是集团财务价值重要的展现平台。
所以,数据,特别是大量财务数据,已经成为集团发展的重要动力。大量财务数据不仅仅提供了大量的数据信息,而且提供了大量的商业机会。
二、“大数据时代”下集团财务数据集中管控的意义
集团财务数据管控与综合分析
与其他各种类型的数据相比,财务数据的含量更大,内容更集中,其中包含的信息更加丰富。通过对大数据含义的解读,我们发现,“大数据时代”下集团财务数据集中管控对整个集团的发展具有重要的意义。财务数据的集中管控,不但保证了对集团财务状况的准确分析和预测,而且提供了更多的企业运营情况资料,有助于股东、领导者通过数据对集团状况进行了解。
对集团财务资料的分析,是建立在严谨逻辑基础上的分析。集团很多基础信息都可以通过信息化技术转换成财务报表。企业账簿等财务数据,这些基础的材料,必须通过集团各个下属和分支机构收集并转换成为数据资料。集团财务数据的集中管控程序,如FAMIS、BI等技术,能够有效地将各个子系统收集到的数据,整合到一个账套之内,并在统一的账套之内进行细分等技术处理。通过对这些基础数据集中到一起,进行数据共享和数据的综合分析,满足集团的各种不同数据需要。
总之,“大数据”现在已经成为企业集团的重要资本,越来越多的公司,将数据回报率作为一个重要的评价指标,与投资回报率等同对待。为了更好地利用大数据,对财务数据的管控与综合分析是集团发展必备的资源整合手段。
集团财务数据管控满足不同需求
集团财务数据集中管控,对多方面的需求都有帮助。综合来说,对三方面的工作,起到了重要作用：
1.集团财务人员的工作。财务数据的总结,可以帮助集团财务人员更全面地了解自身的财务状况,对某一阶段的集团收支情况进行检查,作出合理的财务分析,更加有效地评价集团的财务状况和各个分支机构的财务运营情况。这些数据还能够揭示集团及其下属公司在之前的运营过程中出现的各种问题,从而为财务预算分析提供参考依据。
2.集团财务数据的集中管控和综合利用,可以直接服务于管理者。因为集团的财务管控,以及集团内部的大多数问题都可以通过数据表达,笼统的管理建议几乎变得毫无意义。通过财务人员总结加工的数据分析,甚至直接通过财务数据本身,管理者可以找到作出决策的最好的依据。为了服务于管理者的决策,“大数据时代”下财务人员的财务分析,也应该由简单财务向精细财务分析迈进。
3.集团财务数据的集中管控和综合利用,还有利于与企业有关联的人员应用集团财务数据。这些有关联的人员既包括了集团的董事会成员、股东、其他投资者,也包括了集团外部的审计人员等。
三、 “大数据时代”集团财务数据的利用和保护
在“大数据时代”,利用集团财务数据的方法有多种,全面预算管理、数据的精益化处理、资源共享等都是利用集团财务数据的有效方法。在利用中,既要有效利用这些数据,又要做好安全保护工作。
全面预算管理,是根据历年的调整信息及财务数据来预测之后的发展信息,并把预测得出的数据和实际的业务数据相比较。在比较的基础上,为企业将来的业务、人力资源等的发展设计出一套最佳的整合方案。全面预算管理的解决方案,是通过充分利用集团财务数据管控,对集团内部和外部大量财务数据进行分析、处理与整合,并与分析工具配合,实现企业资源的最佳配置,设计出企业最佳的发展战略。
以精细分析在集团库存周转率方面的利用为例：由于库存内容较多,传统的周转率运算,基本上是对各大类的库存作一次月度甚至是季度周转分析。在“大数据”基础上的集团财务数据管控,可以细致到每一分类货物的每一次库存数据。通过这些数据,集团结合第二天的生产计划,预算出库存量的具体单位,这样,不但可以按照每天甚至每次进出计算库存周转,而且可以通过这些数据预测第二天的生产,为节约集团企业能源、合理安排生产提供了依据。
在资源共享方面,需要注意的是,将集团数据集中管控之后,必须处理好数据集中风险问题。数据的集中,为数据的保护带来了较高难度。因此,在数据系统管理方面,应该建立有效的应用流程,严格制定数据操作、管理与授权,对不同情况的风险,采取相应的应急和故障恢复机制。
参考文献
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