大數據時代的精益財務分析

1、1大數據時代的精益財務分析大數據時代的精益財務分析這是一個信息化的時代，云平臺正如火如荼，大數據概念又橫空出世。與云類似，大數據起于信息化，興于物聯網、移動互聯網以及社交網絡等，因此也帶有很濃的互聯網口味的技術色彩。驚鴻一瞥，似乎與傳統(tǒng)企業(yè)沒有半毛錢關系，其實并非如此。究其本質，大數據與其說是一門技術，還不如說是新環(huán)境之下海量數據價值發(fā)揮的一種方法。傳統(tǒng)企業(yè)的財務分析就可利用這種方法，進一步發(fā)揮作用。受益于多年來的企業(yè)信息化建設，在ER

2、P系統(tǒng)、配有射頻識別流水線的倉庫管理、客戶關系管理等系統(tǒng)的支持下，企業(yè)積累了海量數據，其中包括了很多半結構化數據，在信息的豐富度方面達到了前所未有的速度、厚度、細度和準確度，較之以前，已隱隱有大數據之勢。此時的財務分析，不再有巧婦難為無米之炊的尷尬，而是如何對已有的數據進行精益化的處理。從知識管理的角度，可將傳播的內容區(qū)分為數據、信息、知識和智慧4個層面。其中數據代表的是一種客觀事實，比如說庫存現有希捷3TB硬盤5000塊；信息則是有意

3、義的數據，比如說庫存的希捷3TB硬盤的即時周轉率為10天；知識則是信息的進一步判斷，意味著后續(xù)的行動，比如說庫存過高，停止采購。由于智慧已上升到哲學高度，令人高山仰止，在此不談。因此，知識層面的決策建議，也是財務分析的目的，我們借助大數據的力量，從數據大步邁向知識，完成財務分析向精益財務分析的躍進。在數據層面，最基本的要求是準和有比沒有強，進一步的要求是細、多、快，這也是大數據的管理特征。比如說，在傳統(tǒng)倉庫管理中，即使有信息系統(tǒng)的幫忙，

4、也只能做到手工批量錄入出入庫數據，仍比較粗放，且準確度也難說。但在自動化倉庫中，流水線上配備射頻識別設施后，就可以精細到每一件物料的出入庫細節(jié)，每一箱庫存物料的庫齡，從而使管理到最小庫存單元成為可能。在信息層面，有了大數據的基礎，精益財務分析就有了充分的發(fā)揮空間。比如說庫存周轉率，之前每月10日前做一次分大類的上月庫存周轉分析就很不錯了，但有經驗的財務人員都知道，這種分析既粗放又滯后，對管理的改善相當有限，這種財務分析就失去了意義。仍就

5、庫存周轉率來說，當已有細至每一天、每一種物料、每一次進出庫、每一個批次的數據時，系統(tǒng)就可以結合次日的生產計劃計算出即時的細到每一個庫存量單位的存貨周轉率。這種大數據基礎之上的精益財務分析賦予了數據新的實在意義，并實際突破了學術上的庫存周轉率的桎梏。大家都知道，以前之所以用月度平均庫存來算庫存周轉，那是因為當時的數據基礎和計算條件所限，既然大數據的時代到了，那財務分析的方式方法也得與時俱進。在知識層面，精益財務分析通過大數據的信息加工達成

6、管理建議的目的。對于管理者來說，籠統(tǒng)的管理建議毫無建設意義。比如目前庫存周轉率比較低，請予以改善，這等于白說，因為管理者不知道到底從哪里開始改善。此時，大數據基礎之上的精益財務分析的說法則不一樣。它會說庫存的希捷3TB硬盤的即時周轉率為10天，庫存過高，請停止采購，或者是金士頓4GB內存條已低于安全庫存，建議補充2000條等。這就可以馬上演進為企業(yè)的管理行動。由于很多企業(yè)的物料都成千上萬，靠人工來模糊判斷已不可行，所以，有了大數據的環(huán)境

7、，精益財務分析才能接地氣?！洞髷祿r代》的作者舍恩伯格指出，大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的2渴求，取而代之以關注相關關系。也就是說只要知道是什么，而不需要知道為什么，顛覆了千百年來人類的思維慣例……為什么這么說？這是因為有了大數據，所有問題的答案就在細節(jié)中！“是什么”細節(jié)事實就揭示了問題的“為什么”！那如何挖掘藏在細節(jié)的答案？如何才能貫穿數據、信息及知識的通道？這就是大數據和精益財務分析強強結合的意義所在了。作者：鄧國清來源：