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關鍵詞:大數據時代 財務人員 轉型 策略
近年來,隨著會計電算化的不斷普及與廣泛應用,大部分企業已經徹底擺脫了傳統的、繁瑣的手工記賬方式,逐漸走進了信息化發展的殿堂。ERP系統的全面推廣很好地使財務系統與采購、銷售、人力資源等系統進行了融合與集成,徹底打破了企業內部的信息壁壘,形成了一個共享數據平臺。在大數據時代,財務信息煥發出勃勃生機。對于很多財務信息的收集、處理、分析不再是難題,企業的財務信息系統實現集中統一的財務管理平臺,規范實現企業財務核算一體化管理,在企業的投資決策、全面預算、內部控制、業績評價等方面發揮著巨大的作用。與此同時,云計算、互聯網、大數據、數據挖掘等廣泛的使用對財務工作、財務行業起著極為深刻的影響。很多企業的財務人員在大數據背景下將何去何從,該向什么方向轉型,這將是對其工作職能的新定位、工作思路的新轉變。
一、大數據時代對財務人員工作的影響
隨著大數據時代的到來,企業的財務人員已經逐漸轉型為企業的管理人員。傳統的財務分析數據工作逐漸轉為綜合思維的過程。在傳統的會計工作中,財務人員的大部分工作就是盡可能多的收集終端數據資料,然后將這些數據資料進行匯總,通過匯總后的結果再對數據的變化趨勢進行分析。在大數據時代,財務人員對數據的收集、存儲是最為簡單的一步,而真正掌握分析數據、挖掘數據信息、探尋數據信息中所蘊含的商業價值才是重要工作。在大數據時展的全面推動下,企業對財務人員的要求不斷提升,財務人員不僅僅要掌握相關的財務管理專業知識,還必須在了解企業的戰略發展規劃后幫助企業做好決策工作,從而實現企業利潤的增長。
(一)具備大數據分析的能力
大數據時代的到來對企業的財務人員的數據分析能力提出了較高的要求。它要求企業財務人員應具有戰略視角,去優化、分析大數據帶來的意義。在傳統的手工記賬中,會計人員通過手工記賬的方式完成對結構化數據的分析工作,隨著計算機的普及應用,它在很大程度上解放了財務人員的雙手,代替財務人員完成了數據分析的大部分工作。因此,企業的財務部門已經從簡單地結構化的數據分析轉化為對大量非結構化的數據分析。通過這些有效的數據分析幫助企業在經營決策中、市場競爭中、供應鏈的管理中、風險規避中提供數據依據。
(二)實時分析數據的要求
大數據時代的最大特點就是數據海量。因此,在大數據時代要求企業的財務人員必須具備實時數據分析的能力,能夠使企業在最短的時間內了解行業變化趨勢,能夠在最快的時間內比競爭對手了解市場、占領市場。例如:麥當勞中的員工所關注的并不是那些報表中死板的數據變化趨勢,而是關注每天光顧的顧客有多少,通過這些了解與關注,他們會對麥當勞的發展提出更好的建議。因為這些數據能夠幫助麥當勞及時針對自己的問題做出改進,而不是等到月末才進行。這種實時數據的分析與掌握,不僅僅需要財務人員的分析能力,還需要更高的技術支持,從而幫助企業在最短的時間內盡可能多的搜集到信息,為會計人員進行數據信息處理創造條件,爭取時間。例如:寶潔、沃爾瑪等大型國際企業已經認識到大數據時代的重要性,并開始實施這種實時數據分析。
(三)利用大數據幫助企業進行決策
大數據時代為企業發展帶來的變化就是隨時隨刻的數據都是新的、都是變化的。企業將這些非結構化的信息進行收集,幫助企業做出在傳統會計形勢下無法做出的決策。例如:對于應收賬款計提壞賬準備時,不僅要關注拖欠企業資金的結構化信息,還必須對該企業非結構化信息予以集中收集、總結、分析。大數據背景下,企業不再盲目地確定計提比例,而是通過最真實的數據對該項應收賬款壞賬準備的計提比例進行確定。數據驅動型決策是用海量數據的分析結果來取代高層管理者的直覺判斷,這是現代管理決策的重大變革。
二、大數據時代財務人員的轉型
(一)財務人員應向“成本控制與內部控制人員”轉型
如前所述,隨著大數據時代的到來與不斷發展,企業管理會計逐漸彰顯出其重要性。因此,在大數據時代下,企業的財務人員應積極調整思路,逐漸向管理會計的方向轉型。對于企業的成本控制與內部控制人員,隨著市場經濟的不斷發展與完善,在微利時代成本的高低將成為企業獲利的關鍵性因素,在大數據時代下,專業的成本分析與控制人員,不僅要具備豐富的、扎實的財務專業知識,還必須對企業的各項生產工藝流程、生產環節、企業的內控流程等進行了解與高度關注。并在成本控制系統地幫助下,充分挖掘相關成本數據,并對成本數據進行合理的分配、歸集、構成分析等,從而為企業成本的有效控制奠定基礎,為企業的決策提供幫助。
(二)財務人員應向“全面預算人員”轉型
現代企業進行的管理基本都是事后管理,越來越多的企業采用ERP系統對企業數據進行整合,通過對數據穿透查詢,結合企業的預測目標,將企業事后管理逐步地變成事前控制。用信息化的手段進行事前控制、預測等對企業管理十分重要。在大稻菔貝下,預算作為財務管理的領頭羊、核心,要求企業實現全員參與預算、財務人員需要站在企業戰略規劃的高度,對企業的戰略規劃目標進行層層分解,直至最后的預算分析報告的編制、預算績效考核,以及預算對未來目標與戰略的影響與規劃,使預算真正發揮其職能作用。因此,大數據時代需要企業的財務人員向全面預算人員轉型。
(三)財務人員應向“專業財務分析人員”轉型
在大數據時代,企業的財務人員必須具備專業的分析技能,能夠從海量的數據中挖掘出對企業有價值的信息,同時,還可以在數據分析的過程中更加全面的了解到企業的發展現狀與存在的問題,及時對企業的財務狀況、經營成果進行評價。為改善企業的經營管理效率提供更有價值的分析。因此,大數據時代企業的財務人員應積極向專業的財務分析人員轉型。
(四)財務人員應向“風險管理人員”轉型
風險管理主要是企業從戰略制定到日常經營過程中對待風險的一系列信念與態度,目的是確定可能影響企業的潛在事項,并進行管理,為實現企業的目標提供合理的保證。實踐證明,內部控制的有效實施有賴于風險管理,戰略型財務人員需將企業的風險影響控制在可接受的范圍內,以此來促進企業的可持續發展。因此,在大數據時代,企業的財務人員應向風險管理人員轉型。
(五)財務人員應向“技術型財務人員、戰略型財務人員”轉型
大數據、大財務理念的延伸與拓展要求財務共享的產生,并在未來成為主要的工作環境,并借此形成數據中心,為未來的決策與發展奠定基礎。財務共享服務中心的人員是財務人員在大數據時代轉型的另一個方向。在財務共享服務中心中,有設計好的專業的標準與流程,例如:應收應付款項、費用報銷、明細賬的管理、總賬及各種財務報銷、資金的管理、稅務的合理籌劃等。以上,就是進行財務核算和基礎財務分析的。這一職能對財務人員的要求并不很高,只要具有一定的財務基礎知識、英語基礎知識、計算機基礎知識,并經過一定的培訓后既可以轉型上崗了。這是對于那些處于初級階段的財務人員的一個較好的工作選擇。在經過一段時間的熟悉與熟練以后,可以向更高級的技術型財務人員、戰略型財務人員轉型。
總之,大數據、大財務時代的到來與不斷深入發展,為財務管理工作帶來了新的挑戰和機遇。未來的財務人員不僅要掌握豐富的財務知識、還必須具備信息技術、管理才能、分析能力、大數據的整合能力、利用大數據評估企業風險的能力。因此,我們堅信,在大數據時代財務人員的轉型為我們開啟了另一扇窗戶,未來的財務人員必須是多方面的綜合型人才。為了迎接大數據時代的到來、為了適應大數據時代,財務人員必須提高自身素養,為大數據時代時刻準備著。
參考文獻:
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關鍵詞:大數據;財務共享服務;內部審計
隨著“互聯網+”的不斷推進,以云計算為代表的大數據信息化迅速成熟發展起來,很多企業放棄了傳統的經營管理模式,逐步轉為財務共享服務模式。財務共享服務模式是企業通過“互聯網+”在財務共享平臺下將總公司與子公司的業務進行系統處理。在該模式下,審計對象變成了平臺內所有企業的全部業務,財務數據的采集處理與分析都通過大數據來進行,并通過相同技術進行集中審核,最后得出結論,出具審計報告。由此看來,傳統的審計形式難以適應新興的財務共享服務模式。因此,企業對內部審計提出了更高層次的要求,傳統審計的創新以及與新型財務共享服務模式的融合更凸顯其重要性。
1財務共享服務平臺建立內部審計的優勢
1.1轉變內部審計方式
傳統的內部審計一般在經營活動后采用現場審計的方式組織進行,這大大削弱了審計的及時性,審計的效果也不盡如人意。近年來,財務共享服務模式的引進將內部審計工作穿企業經營活動的全過程,并將現場與非現場審計高效整合共同為集團審計工作提供保障[1]。同時,在大數據時代背景下,企業改變了原來的進點摸索方式,逐漸形成以線索延伸支持審計。因此,利用云平臺進行審計工作可以讓治理層更好地把控并防范重大舞弊問題,更為全面客觀地知悉企業的業務盈利水平、持續經營情況、內部風險控制機制執行情況等。
1.2降低內部審計成本
對于集團化的大型企業來說,子公司分布于各個地域,每個子公司都需要具有專業勝任能力的內部審計人員。這樣既造成了審計工作內容和范圍的大幅度增加,也使人力物力不能得到最優化配置,進而浪費資源。而且使用紙質文檔進行報告的審閱容易導致數據資料的破壞和文件的丟失,無法保證報告的準確性和及時性。在財務共享服務平臺下,集團化公司及其各個子公司可以將同一類別會計核算都放到平臺上合并填寫會計分錄。下屬單位只需要搜集和核對原始數據,再指定專門人員通過互聯網傳輸到財務共享服務平臺進行集中整合。這種做法可以在審計初期就發現部分潛在的可能影響審計效果的行為。同時,財務共享服務模式精簡了由于數據匯總所耗費的人力,這樣可使具有高級專業勝任能力的人員在數據分析與財務審計工作上更為集中,為管理層和治理層提供更為可靠的決策依據與審計意見。
1.3強化內部審計管控職能
在財務共享服務平臺下,數據的核算和操作標準都是統一的,提高了數據的可靠性和準確性。云計算處理數據時可以對業務進行實時監測,及時發現可疑點并進行報告,提高了內部審計人員對重大錯報等一些特別風險的嚴格把控[2]。云平臺下的內部審計工作,可以使傳統財務管理與核算職能進行更優質融合,提高企業的風險防御能力。基于大數據時代的財務共享服務模式,對數據更為敏感和警覺,為規范審計核算職能提供了強有力的信息平臺和便捷高效的溝通模式,能夠高效識別出特別風險,強化了公司治理層的管控職能,從而為大數據環境下內部審計的快速轉型提供了現實層面的可操作性。
2財務共享服務模式下內部審計的實施流程
2.1準備階段
準備階段主要由制訂審計目標、識別評估風險以及制訂審計計劃組成。首先,利用云計算平臺對執行審計工作時可能產生的預見性問題進行重點檢查,并據此確定接下來具體審計工作的重點,制定適用的審計計劃。另外,注冊會計師還應具備計算機基礎知識,能夠處理基本的云平臺數據[3]。由于基于財務共享服務模式的企業都設立了分管不同領域的子公司,因此適用的具體審計計劃不盡相同。制定好審計計劃后,項目組成員通過財務共享服務平臺進行數據的汲取和搜集,利用云平臺現有的核算方式進行數據分析,接著對審計模型運算所得到的數據進行盈利能力或清償能力評價。一般情況下,云平臺所在的系統也存在固有風險,這種固有的系統風險會影響到審計質量的好壞,因此項目組成員需要采取相應的管控程序。例如在結合大數據平臺的基礎上,以大數據挖掘技術為主,利用多維分析法、SQL查詢等互聯網技術為補充的操作方法,對采集的數據資料進行清洗,不能因為采取高效率的智能系統就不再進行清洗。通過這些專業性測評可得到潛在的可能構成內部風險的致險因素。內部審計小組也可以利用第三方程序對云平臺數據中心的系統性風險進行識別和評估。最后實施風險評估程序識別并應對相應風險。
2.2實施階段
實施階段主要由選定執行程序、執行審計程序組成。財務共享服務模式下的內部審計在實施階段主要是利用云平臺大量數據的更新與分析,評估企業持續經營情況,形成審計結論并編制審計工作底稿。其中,對于選定執行程序階段,最重要最核心的是大數據的采集、清洗、存儲等預處理。在數據采集階段,項目組成員利用傳感器、B/S移動輸入等物聯網模式汲取所需要的數據[4]。利用審計接口傳遞有關決策分析的信息和會計知識。一般有3種方式進行數據采集工作。第一種就是云平臺服務系統,主要記載的是與內部審計工作密切相關的直接信息內容。第二種是與云平臺環環相扣、緊密貼合的內部其他業務系統,比如在ERP系統中,記錄了企業業務流程中涉及供銷存等各種產品信息及財務數據。第三種方式是汲取企業所需的、與內部審計相關的外部信息。在數據清洗階段,獲取所有相關數據資源后,進一步形成審計數據資源池,通過MapReduce與Dryad相結合的方式對數據進行抽取、篩選、清洗及融合。在形成審計數據庫的基礎上,運用數據挖掘、多維分析、DSS技術、Apriori算法等進行數據分析。根據相關規則建立法律法規模型、業務邏輯模型、勾稽關系模型、審計經驗模型,進而形成財務共享云服務平臺。在數據存儲階段,內部審計人員對清洗完成后的各種數據進行集中統一整合以及分級分類儲存,并通過這些整理好的數據建立一個審計數據倉庫。對于倉庫中儲存的數據信息,還可以根據細節、維度等的分析,利用ETL等工具進行轉換后,通過Hadoop框架運輸數據到審計數據倉庫[5]。最后,企業還可以根據自身需要,建立審計中間表。中間表是內部審計人員在充分參考各種財務信息后,利用數據統計分析模型,對審計數據倉庫中的標準表進行整合后形成的步驟表。審計人員對發現的數據及相關信息的問題所形成的審計疑點,可以編制一級或多級中間表,進而對之后編寫最終審計報告提供重要的數據及文件參考。一般來說,中間表可以通過“級聯”、“投影”等方式編制。
2.3報告階段
完成上面兩個階段的審計工作后,項目組成員獲取了充分可靠的審計證據,并利用這些證據識別指出并監督管理層修改了部分報表和認定層次的錯誤,進而產生相對中肯的審計意見和結果。其中審計結果的獲得,需要考慮到所審計單位自身的特點以及該企業所處的行業背景和環境。最終在和治理層充分溝通之后,出具反映注冊會計師相應態度的審計報告。另外,在審計工作的末尾,還應注意工作文件的保存與備份。其中不僅包括傳統意義上的審計工作底稿、審計報告、以及各種財務報表資料,還應留意對數據的備份,將審計程序執行前獲取的財務數據與運行審計模型所計算出的經濟數據分別在財務共享服務平臺內進行備份與保存。最后,內部審計人員還要對后續的事項持續關注,及時更新審計信息。
3財務共享服務模式下內部審計有效運行的途徑
3.1完善內部審計的業務流程
從現實層面來看,在大多數財務共享服務平臺中并沒有設置內部審計崗位,尤其是對于使用互聯網操作的非現場審計,目前沒有較為成熟的業務流程體系供集團化企業借鑒。在財務共享服務模式下,總公司及其各子公司的業務按照性質分門別類進行統一管理,將相同的業務統一運用相同的處理方法和流程,最后再進行整合輸出。根本重心是服務,提高工作效率使其更好地為管理層、治理層乃至財務報表使用者服務,使得數據信息的處理更加完整化,內部審計工作的操作與執行更加全面化[6]。
3.2拓寬內部審計的范圍
傳統的審計業務范圍通常局限于財務領域,隨著業財融合和財務共享模式的不斷發展,內部審計逐漸發展成以審計為基礎的一種咨詢服務,為集團化企業的持續經營提供合理保證。然而,在財務共享服務平臺下的這種改變并不是把內部審計延伸到企業管理的范圍,而是在于充分利用云會計平臺的大數據,現場實地審計與線上操作相結合。但是,新平臺和新數據庫的出現,也帶來了互聯網平臺本身不可避免的系統風險。對于這種固有風險,可以采用獨立于該系統的第三方程序進行檢測,定位疑似產生風險的部分。然后,運用新興工作模式識別企業可能隱含的影響企業內部控制、管理機制、行業合規及法律環境的風險,及時與管理層溝通并進行適當修改,并制定事后事項及后續審計程序的時間安排,以應對風險。
3.3重視大數據趨勢下的內部審計
在財務共享服務平臺下,數據挖掘技術日益表現出其不可替代的地位。使用這項技術進行的審計工作,可以將線上線下高效地結合在一起,為互聯網數據庫的構建提供了可操作性,方便數據資料及財務信息更精準地獲取,進而更有效地開展審計工作[7]。簡單來說,數據挖掘就是將數據庫中的所有數據信息放到挖掘庫中進行清理工作,剔除冗雜重復的數據,重新整合雜亂無章的數據。經過清理后的資料信息更加方便取得且按照會計科目同一性分門別類進行整理,為數據信息的使用者提供更直觀的審覽,方便會計信息的使用者深入地識別與評估潛在風險。這樣企業在進行數據分析時,輸出的都是統一存放在財務共享平臺內的集中管理的數據,為數據的采集提供了更為便捷的途徑?;谪攧展蚕矸漳J降膬炔繉徲嬋藛T在執行審計職責時,應采取平臺線上與現場審計相結合的方式。在應用數據挖掘技術時,還應關注數據清理工作的實際操作與執行,數據清理是大數據時代下必不可少的一個工作環節。最后,內部審計人員根據數據清理后的現有數據庫資料進行數據的采集,把選取好的數據繼續放回平臺數據庫中進行歸類與計算,靈活運用數理模型,完成對于數據的分析,并且根據實時數據的變化,及時更新數據庫。
4結論
綜上所述,筆者認為未來財務共享服務模式勢必會越來越普及,這種創新也將成為內部審計領域的一次具有重大意義的革新與挑戰。為適應新模式和新平臺的產生,內部審計應從業務流程、工作范圍、數據分析等方面進行改革與創新實踐。
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摘要:探討如何構建醫院經濟管理大數據平臺,并更好地應用于醫院精細化管理,服務于各項分析報告,高效發揮數據信息集成化、專業化、智能化的作用。最后,提出了大數據平臺建設的建議。
關鍵詞:醫院經濟管理;大數據平臺;數據分析;公立醫院構建
公立醫院經濟管理大數據平臺,對經濟管理大數據進行充分挖掘、分析與應用,解決醫院各系統數據信息孤島、決策滯后等問題,實現公立醫院經濟管理信息資源共享與利用,對政府監管以及醫院運行管理都極具現實意義。
一、構建經濟管理大數據平臺的步驟
1.全面梳理醫院業務流程
全面梳理醫院運營管理、業務活動,根據財經管理數據產生、傳輸、效驗等過程及真實性、準確性、完整性、及時性要求,制定標準化技術規范及數據編碼,統一系統架構、數據庫類型、數據結構,制定業務及財經相關數據系列編碼規范,實現各業務系統內部之間、財務管理系統與各業務系統之間的銜接,為大數據平臺數據采集及后續分析奠定技術基礎。
2.建立經濟管理政策機制
梳理匯總主管部門頒布的財經法規、規章制度,形成外部政策管理規范;而醫院內部則規范科室設置、經費支出管理辦法、財務權限等,形成內部控制政策規范,形成經濟管理大數據平臺政策管控機制。
3.整合現有經濟管理系統,建立大數據平臺數據倉
對醫院現有經濟管理系統進行整合,打破系統數據孤島,構建規范的數據集成模式。依靠事件(業務)采集器對各類管理系統的數據進行采集、實時傳遞、校驗,將符合規范的數據導入數據倉,形成規范、融合的大數據平臺數據倉。
4.構建關鍵指標分析體系,設計多樣化平臺展示方式
遴選用于分析的主要指標,構建指標體系,形成分析模型,為展示和分析奠定基礎。利用信息手段,把大數據平臺的成果通過表格、圖形、支持web和手機APP等形式,多維度、多樣化地進行展示和訪問。
二、公立醫院經濟管理大數據分析與應用
1.應用于醫院內部精細化管理
經濟管理大數據能直觀、簡明地展現醫院經濟運行總體情況,為醫院精細化管理提供決策支撐。
(1)強化醫院經營風險管控。通過對經濟管理平臺涉及醫院運營情況大數據的匯總分析,實現對現有和潛在醫院經營風險的識別、分析、評價,采取必要的干預措施,將風險控制在安全區間,保護醫院資產的安全與完整。
(2)加強醫院成本精細化管理。通過經濟管理大數據平臺,對科室成本、項目成本等進行歸集、分配與測算,反映醫院成本控制效果,使醫院管理者了解醫療成本狀況,提高醫院管理水平。
(3)系統考核評價績效。利用經濟管理大數據平臺產出的績效結果,對醫院進行系統績效考核,達到短期和長期目標之間、財務和非財務的度量之間、外界和內部績效之間的平衡,全方位反映醫院的整體績效。
(4)落實全面預算要求。公立醫院作為財政預算單位,所有收支應全部納入部門預算統一管理,經濟管理大數據平臺的預算管理系統是大數據分析研究應用的戰略起點與質控關口。公立醫院作為預算編制、執行、決算編制的責任主體,需要將建立健全預算編制、審批、執行、監控、調整、決算、分析和考核等制度,有機地融入經濟管理大數據平臺的預算管理系統中,使預算戰略管理貫穿大數據分析研究應用的始終。
(5)全面推進醫院物價管理。通過對經濟管理平臺大數據與物價數據的關聯分析,進行不同病種收費情況縱向比較、不同疾病用藥診斷橫向比較,從多角度評價物價收費合理性、合規性。同時,通過整合價格信息、成本信息、收入支出信息等,實現對醫療服務項目價格改革的實時監控。
(6)實時監測患者費用變化。利用經濟合理大數據平臺實現對醫療明細收費數據的采集、分析等,形成患者費用監測體系,實時監控患者醫療費用。如果發現醫療機構患者費用異常增長,提示行業主管部門對醫院進行必要的提示和適當干預。
2.服務于經濟管理數據分析報告
醫院端積累的大量數據,實時傳送到相關主管部門,衛生、財政、統計等上級主管部門可以按相應的管理權限,形成管理分析報告,監督醫院運營,支撐政府改革決策。
(1)經濟管理數據分析的模式。主要包括:全面分析,也叫綜合分析,對醫院預算、成本、績效、醫療價格等專項問題進行綜合、全面、系統的分析,一般適用于對季度、年度報表的分析;局部分析,對主要問題或主要指標進行扼要剖析,一般適用于單個科室或醫院的分析;專題分析,對某些重大的管理措施進行分析,分析范圍單一,研究透徹深入。
(2)經濟管理數據分析的主要方法。主要有比較分析法、趨勢分析法、比率分析法、因素分析法、本量利分析等。
(3)分析報告制度的基本框架。主要包括:分析報告總則,編制依據和基本原則,主要指標體系,分析應用報告的具體報表及其主要內容,定期分析的時間要求及上報的形式要求、報告結果的利用及考核。
三、經濟管理大數據平臺建設的建議
1.以政府主導模式構建醫院經濟管理大數據平臺
調研顯示,當前59.86%的醫院尚未構建經濟管理大數據平臺;即使已建立的也是處于初步階段,應用水平不高。因此,構建經濟管理大數據平臺迫在眉睫。在目前經濟發展及醫改形勢下,醫院信息化建設應采取政府主導、統一建設的模式,或采取政府主導與單位自建相結合的模式,政府統一程序設計、統一實施推廣、統一管理方法。同時,迫切需要打破醫院壁壘,促進互聯互通、信息共享和業務協同,以數據流引領技術流、物資流、資金流、人才流,打造跨部門、跨區域、跨層級、跨系統的數據交換與共享大數據平臺。
2.堅持頂層設計優先
經濟管理大數據平臺的構建具有涉及范圍廣、數據規模大、工作難度高等特點,建設任務十分艱巨。為此,應充分認識在構建經濟管理大數據平臺過程中頂層設計的作用,緊緊圍繞核心理念和頂層目標,形成數據之間的關聯、匹配和有機銜接。同時,也要注重頂層設計的實際可操作性,表述要簡潔明確,具備可實施、可操作性。
3.規范數據管理
醫院經濟管理大數據平臺收集并積累了形式多樣的數據,可以應用于醫院戰略管理、職能管理、科室運營管理等方面,因此,統一、規范的數據標準,是后期數據分析和信息整合的關鍵。政府主管部門在平臺構建之初,就要根據技術特點及數據構架,綜合考慮平臺后續發展的趨勢,提出數據管理的技術性規范要求。同時,根據醫藥衛生體制改革的需要以及財經管理的要求,對數據進行分類管理,如財務核算類、成本管理類、績效評價類、醫療價格類、收入明細類等;面向不同類型數據形成有針對性的分析方法及管理模式,例如會計核算以管理核算科目為主,成本核算以規范核算口徑和數據接口為主,醫療價格管理以政府定價標準管理為主,突出不同類型數據管控的要點。
4.強化基礎環境
構建經濟管理大數據平臺需要一定的基礎保障,包括機房設備、連接鏈路等硬件環境,以及軟件系統的技術構架、數據庫類型、開發工具等。
5.同步推進配套管理制度建設
經濟管理大數據平臺建設對大部分醫院來說是一項新課題,在建設過程中要解決不同系統之間的數據整合、數據標準化、分析指標體系、評價模型建立、報告分析應用等諸多問題。因此,要盡快實現醫院經濟管理職能的轉變,從“賬房先生”轉變為“運營戰略家”;并同步推進各項配套管理制度,明確有關責任,使大數據平臺的構建及管理在制度框架的保障下有序、健康發展。
6.發揚首創精神,鼓勵先行先試
公立醫院經濟管理大數據平臺建設是一項探索性、前瞻性的工作,應鼓勵不同醫院發揮首創精神,以政府為主導進行試點探索,行業主管部門給予政策、資金、組織方面的保障,不斷積累試點經驗,為在全國范圍內建立統一、規范的經濟管理大數據平臺奠定基礎。
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[10]趙婧.基于云計算的企業會計信息化分層數據安全問題與防范[J].中國注冊會計師,2013,(4):119-123.
為解決此問題,學校參考國內走在數字化校園建設前列的高校,同時考察多家數字校園建設解決方案非常出眾的公司,最終選擇了教育信息化的技術領航者、已經為全國上百所大學提供了穩定高效服務的成都康賽信息技術有限公司,為學校量身打造了一套“智慧校園”的建設方案。
在本次建設中,由成都康賽公司提供的統一信息門戶、數據清洗與整合平臺、手機門戶等平臺的上線,以及原有人事系統、OA系統、教務系統、科研系統、圖書管理系統、財務系統、一卡通、網絡計費、站群、郵件等系統的整合,結合手機移動門戶的建設,解決了我校信息化建設目前存在的問題,提高了學校信息化應用水平。
在確定整體建設方案后,學校與康賽公司緊密配合,經過短短5個月的建設,云南中醫學院信息化建設給學校帶來了一系列嶄新的變化。
本次新建的統一信息門戶平臺是一個基于互聯網,面向學校全體師生、學生家長、社會人士的應用承載平臺,是一個開放、高效、可定制、可擴展、安全可靠、提供信息和資源共享的信息門戶及管理平臺。由身份認證、數據分析、個性化服務等多個功能模塊構成,建立用戶的個性化需求與內部系統間溝通的橋梁,可以提供擴展的端到端的個性化服務,一方面消除了信息孤島,另一方面實現了個性化需求。
移動門戶嶄露頭角
目前,移動互聯網的大力發展,更多的師生愿意采用移動的方式來訪問信息,并且可以利用碎片化的時間進行辦公及教學。因此,移動智能終端化應用產品的建設成為數字化校園尤為重要的標志。
手機門戶平臺是云南中醫學院在手機上的“官網”,任何人均可下載該手機APP,在該平臺上可以隨時查看學校新聞、校園概況、校園景色、校園通訊等對外公開信息,充分感受學校辦學文化。同時,手機門戶平臺也是常用桌面應用業務的移動化,用戶可在移動客戶端隨時獲取校內各類網絡信息服務,辦理常見業務,方便交流溝通,為師生日常學習、工作和生活提供便利。
數據平臺消除孤島
學校之前已建設的多個業務管理系統基本上來自不同的廠商,擁有各自的數據庫,系統之間“各自為政”,業務系統分散,形成信息孤島。各系統數據存在冗余甚至錯誤,導致工作效率和數據質量低下,同時應用銜接性不高,導致數據收集困難,無法及時、全面、完備地掌握相關信息。
而康賽公司提供的數據清洗與整合平臺實現共享數據中心的數據采集與分發,各業務系統通過清洗與整合系統與共享數據中心平臺進行數據交換與共享。此服務同時包括信息資源訪問權限控制功能,可完成不同業務系統間的信息資源交換與共享,為學校教學、科研、管理和服務提供有效、實時和完善的共享數據。并且通過綜合數據分析,為業務流程再造提供數據支持,推動學校創新管理制度,實現科學化決策和規范化管理,逐步達成教育信息化和智能化。
隨著各大平臺與系統的上線運行,學校建立了高標準的共享數據中心、統一身份認證、授權中心、統一門戶平臺以及集成應用軟件平臺。學校師生在使用了新產品后反響強烈、贊不絕口,均表示門戶簡便實用、數據完整有效,此次數字化校園建設的實現很大程度上方便、豐富了師生校園工作與生活。實現了整合并豐富數字化教學資源的目標,創造了主動式、協同式、探究式的數字化學習環境,建立了師生互動的新型教育教學模式。
在建立數字化校園之初,我?;凇昂粚嵒A、統籌數據業務整合、教學管理服務并行”核心思路,以教師的校園教學工作為建設主線,通過建立共享數據中心、統一身份認證、綜合信息服務、數據清洗與整合平臺等完善校園信息管理系統建設,深度整合資源,解決信息孤島。同時通過頂層設計及規劃建設實現學校統一、權威的數據標準,貫穿學校所有業務系統,將學校數據全局整合,實現所有業務系統和管理系統的數據實時同步共享,提升學校辦事效率、提高學校服務質量。在本期數字校園建設初見成果的情況下,根據實際校情,我校提出了數字校園后期建設規劃。
在第二階段的建設中,我們將秉承“應用為先”的理念,力求為師生提供更多的便捷服務。接下來將基于“提供優質應用、推進學生管理應用、深化信息化服務內容”的核心思路,在完善電子校務建設基礎上,創新教學、學生管理以及校園生活的服務模式,利用IT技術向師生提供更優質的服務體驗。主要體現在兩個方面:
其一,建立校園迎新離校一站式協作平臺、宿舍管理系統等功能系統,以學生的教學管理生活為建設主線,從學生的招生迎新、在校的教學生活到最后的離校就業,為學生提供全面的信息化智慧服務;
其二,建立大數據挖掘與分析系統,通過成績管理、日常安全預警、招生就業分析、歷年教育數據統計等大數據挖掘與分析服務,為學校提供全面、準確的數據分析功能和決策支持?;诜e累的業務數據展開分析,為領導決策提供依據。
在完成了前兩期建設內容的基礎上,我校數字校園第三階段的建設將利用信息技術實現現代化教育管理。將基于“擴展服務手段、推進學校資產資源管理、提升服務內涵”的核心思路,重點提升“財務、資產、資源”的管理與服務能力,從而全面實現學校教、學、研、管理的現代化建設。主要體現在以下六個方面:
實際上,今天的很多企業管理層都已經認識到,大數據是一種重要的生產資源。而財務、運營、市場等部門的業務人員在大數據浪潮中也大都聽說過大數據,他們甚至會主動詢問IT人員,我們是否可以做這件事?
伴隨企業上下對大數據的認識逐步加深,大數據正離企業越來越近。
在這次采訪中,我們發現,針對數據的應用,大部分傳統企業面臨的第一道檻,是怎么把分散在企業內部各個系統的數據匯聚起來。
接下去,他們會先通過報表等應用,將內部數據使用起來。在這個過程中,業務人員開始與數據互動,將自己本來很敏感的業務數據觸覺充分打開。再之后,越來越多的外部數據會被陸續引入,這時,才可稱數據分析為大數據。
很多傳統企業目前處于數據匯集、報表等階段。
最后,就像北森CEO紀偉國說的那樣,大數據有它的魔力,一旦你用數據做成了一件事,你總會想法去找到其他數據,做另一件事,停都停不下來。
而傳統企業利用大數據的方向,除了降低運營成本和提高效率外,還有一個重要的方向是把自己從B2B運營模式轉向B2C,與消費者建立直接聯系,以滿足更個性化、多元化的消費潮流。
與傳統企業不同,互聯網應用類型的企業沒有那么多的業務系統,他們應用大數據可能會跨過報表步驟,直接進入流量變現的層面。
一個有趣的現象是,大數據是一個“術業有專攻”的行當,即使是提供大數據產品的IT企業,也會在外部采購適合自身特定需求、采取某些先進技術的大數據工具。伴隨企業對大數據的應用,市場對更高性能、能夠實現自助服務、更靈活、甚至是具備更高“顏值”的大數據工具的需求也越來越多。
茅臺:干杯!智能釀造
趙艷秋
茅臺計劃用3~5年時間來建設大數據平臺,把互聯網思維和大數據融入到企業戰略及生產經營中。
三五年內,當你手上拿起一瓶茅臺酒,掃一掃二維碼,有關這瓶酒的一串串數據將立刻展現在你的面前――它的釀造經歷、流通歷程甚至材料之源,將為你勾勒出這瓶酒的“釀造故事”。
早在漢代,茅臺酒就曾被漢武帝贊為“甘美之”。今天,茅臺也是中國最具知名度的白酒制造商。就是這樣一家國酒老字號,在今年貴陽數博會期間,宣布將加入全球大數據浪潮,利用3到5年時間,建設大數據平臺,把互聯網思維和大數據融入到企業戰略及生產經營中。
茅臺集團董事長袁仁國表示:“互聯網的未來在于定制和共享,我們要依托互聯網、大數據、云技術以及線下渠道資源,打造云商+互聯網平臺,增加茅臺、商家與消費者之間的互動,實現銷售渠道扁平化,建好線上線下的和諧新商業生態。”
茅臺集團黨委書記、總經理李保芳也在調研電商公司時強調:“要以更包容的心態,更開放的胸懷融入大數據時代,探索和創新符合時代潮流的發展模式,把電商公司打造成為順應時展潮流的、開放的、與茅臺品牌相適應的新平臺?!?/p>
全產業鏈大數據平臺
茅臺的大數據戰略歷經幾度變化和演進。最終,在去年茅臺明確提出“全產業鏈大數據平臺建設規劃”。茅臺電商公司董事長聶永介紹說,該規劃正分生產、市場兩部分同時推進。
其中,生產環節大數據平臺已立項,將針對釀酒過程的生產數據進行采集、統計和分析反饋。
茅臺酒的制作工藝堪稱中國制造業的活化石之一。一瓶茅臺酒要經過30道工序、165個工藝環節的錘煉。原來,這些復雜的工藝完全靠人的經驗來把握。未來,紅高粱的淀粉和水分含量,制酒發酵的溫濕度、微生物群等關鍵數據將被量化采集,通過建模分析,挖掘出影響產品質量和產量的關鍵因素。
這樣,生產環節將變得可調控,不僅能更好地確保產品品質,還能提高生產效率、節能降耗。
“這部分平臺并不是從零起步的。”聶永補充道,“它將把茅臺過去多年打造的多個信息系統融會貫通,讓數據流動起來,在公司的統一規劃下,實現更好的分享利用?!?/p>
實際上,大多數傳統企業在規劃大數據戰略之初,都不得不先解決數據孤島及沒有統籌規劃的問題。
與此同時,市場環節的大數據平臺已先行一步。今年6月底,茅臺云商平臺正式投入運營。簡單來說,云商平臺采用O2O模式,一方面,整合茅臺多年培育的線下渠道商,特別是全國幾千家經銷商專賣店,為他們牽線搭橋,促成與消費者之間的交易;
另一方面,聚集數據,為未來的用戶畫像、精準營銷打下基礎。云商最終的目標是幫助茅臺的經銷商轉型,與茅臺一起快速響應和服務消費者。
在云商平臺上,下半年,二維碼將投入使用。它將作為消費者與茅臺互動的入口,讓一直是B2B模式的茅臺,與消費者建立起直接聯系。聶永強調,這并不是茅臺要跨過經銷商進行銷售,而是直面消費者,了解他們的需求,進行創新的基礎。
從目前趨勢來看,一些國際傳統大企業也紛紛把大數據作為從B2B轉型“B2C”的手段。
后續,茅臺將出臺政策,鼓勵消費者掃碼互動。未來,當前端市場與后端生產環節對接后,消費者將能通過這個全產業鏈數據,了解每瓶茅臺酒的前世今生,更明明白白地消費。
“我認為這是全產業鏈大數據平臺所實現的最大價值――帶給消費者食品安全的承諾,讓消費者了解,茅臺是一家負責任的企業?!甭櫽勒f,“這是其他很多東西所換不來的?!?/p>
如何獲得全力配合
現在,茅臺云商上已有上百家經銷商上線,每天交易額達幾百萬元。如果全國幾千家經銷商逐步上線,潛力之大可以想見。
云商投入運營以來,聶永每天推動的是“宣道和培訓”。云商平臺只有獲得每個環節參與者,如子公司營銷人員、經銷商、專賣店店長甚至保管員的認可和支持,才能做起來。假若有一個環節配合不到位,數據鏈將是斷裂的。
不過,傳統模式、傳統思維的改變不是一朝一夕所能完成的。在這家傳統企業及它的合作鏈條上,如何獲得全員的支持至關重要。
聶永與經銷商溝通的重點是如何優先實現消費者的利益,也正因為如此,他才對平臺的發展更有信心。
“云商并不一個模式的創新,而是一個互聯網工具。借助這個工具,我們讓消費者更便捷、放心地購買。”聶永說。
與此同時,對于一個龐大的全產業鏈大數據平臺,聶永感到,數據采集一定要有所取舍。在這個過程中,要聽取生產一線專家、工人、制酒師等的意見。
聶永認為,“茅臺制作工藝很復雜,工人的勞動強度已經很大了,數據采集要盡可能不給他們新增勞動強度,才能得到工人更好的配合”。
在茅臺上千年的歷史中,充滿了打破和創新。“我們雖然是一家很傳統的企業,但也希望能在大數據、互聯網上做一些探索和發展?!甭櫽缽娬{說,“我們借助這些工具,不一定非要進行模式上的變革,只要實現對消費者更好的服務,也就成功了一半。”
北森:續約!用數據挽留客戶
趙艷秋
做大數據的難點不在技術,最難的是找到既懂大數據、又懂業務的數據人才,把這件事做出來。
北森CEO紀偉國形容北森在中國企業級SaaS領域中算是“一家古老的大型公司,做人才管理軟件云服務”。與一般SaaS服務以中小企業為主不同,北森SaaS軟件針對大中型企業。
“正因為這個原因,我們業績增長的關鍵不是如何獲得一個大客戶,而是如何保留住一個客戶?!奔o偉國說。
但保留客戶的挑戰很大,因為你根本無法預知客戶會不會重購――過去,銷售會上預測某某客戶有風險,某某客戶沒問題。但可到月底一看,有風險的客戶續購了,沒問題的卻斷約了,為什么呢?整個事情就像一堆糨糊。
最終,大家達成共識,要用數據來說話。數據能反應客戶的活躍度,預測出重購的準確率。
一般的大數據分析產品,要獲得用戶在某個功能點的行為數據,需要工程師在那個地方加一段代碼,記錄用戶行為。企業級軟件功能點成千上萬,埋點一做就要幾個月,而軟件還在不斷迭代,這意味著,還要不斷重新埋點。這種方式顯然不太合適。
不僅如此,一些平臺識別用戶活躍度的算法雖然復雜,但算來算去卻算不出來。
正好這時,數據分析平臺企業GrowingIO找到北森。GrowingIO的創始人張溪夢曾親手建立Linkedln商業數據分析和數據科學團隊,支撐了Linkedln所有與營收相關業務的高速增長。
這家企業的技術不需要傳統埋點方式,只要在北森軟件頁面中嵌入一個SDK,就會自動生成所有功能點的用戶交互數據,并存入云端,效率很高。紀偉國他們立刻決定使用。
數據收集上來了,下一個難點就是分析。怎么就叫用戶用得好?選擇哪些數據?數據是多少算好?北森與GrowingIO一起,不斷將某個功能抽出來,運行一段時間加以分析。雙方不斷調整數字策略,改善模型。慢慢的,他們找到了預測評估用戶活躍度的方式。
“最大的價值就在這,不是在大數據分析軟件本身?!奔o偉國說。
令紀偉國印象深刻的是一家教育類用戶。應用數據分析,北森發現他們使用簡歷導入、面試發放功能的頻次很低,說明客戶活躍度不高。紀偉國立刻找到用戶負責HR的副總裁,告訴他你用的比競爭對手差。這是用戶斷然不能接受的。
高管當即找未使用軟件的下屬。之后,北森與客戶一起分析發現,原來客戶不愿意改變以前的使用習慣。雙方商討了對策后,用戶使用數據立刻變好了,剩下的事也就簡單了。
現在,北森“不在乎”客戶是否重購這個結果。“你要看客戶用得不好,立刻去干預他,剩下的就順其自然了”。
做完了客戶分析,北森又開始利用數據分析,驅動產品功能的改進。一個例子是他們發現軟件中一個發Offer的功能使用率很低,于是,就對用戶進行調查。原來Offer中有薪酬數據,客戶擔心泄露,所以不愿意用。北森就用自動化加密、權限等技術解決了這個問題。改進后,這個功能就被用起來了。
紀偉國希望利用數據驅動更多功能改進。
過去一年,紀偉國對大數據這件事有了新認識?!按蠹叶荚谡劥髷祿雀愣髷祿巧丁W钤纾覀冋J為大數據就是報表。”他說。
而做大數據的難點不在技術,無論Hadoop技術還是什么,你找人就能搞定;建模也并不復雜,一個大學生就能干。最難的是找到既懂大數據、又懂業務的數據人才,把這件事做出來。
紀偉國曾看到一位房地產老板要做大數據,“招了很多人,花了好幾千萬,弄了一堆服務器,但什么都沒有搞明白”。
在他看來,今天,流量紅利時代已結束,精細化運營為企業家所重視。人們注意到歐美國家運營多年的一套理論――數據化運營。通過數據,每個節點包括拉新、轉換、存留、變現,都能用數據衡量分析,企業可以基于此進行系統性整改――改善流量轉化率、留存率、提高運營效率。
“大數據的思路一旦被打開,人們就會整天想著怎么去找到數據,鼓搗出一個個產品。”紀偉國最后說出了數據的魅力。
呷哺:推開大數據之門
趙艷秋
“現在,數據分析這個門只是剛剛打開?!碧七M說,“門店越多,管理成本應該越少,這要求呷哺的系統要跟上。”
在北京,人們對呷哺呷哺“快火鍋”尤為熟悉。在過去18年間,呷哺從最初5年生意不景氣,到單店成功,再到去年“9天開一個店”的飛速擴張?,F在,呷哺在全國50多座城市有550多家餐廳。
在餐飲業多年的呷哺呷哺(中國)有限公司首席技術官唐進有個總結:餐飲業做信息化有個“一連串”――先做收銀系統,把錢賺到手;再做ERP,把物和財管起來;再之后就是數據分析,特別是在企業有了上百家門店,區域分布又很廣的情況下,一定會做數據分析。
呷哺的信息化歷程也不例外。在2014年穩定運行ERP后,呷哺也開始考察數據分析系統,包括IBM、SAP、Oracle。最后,呷哺選擇了Qlik系統,去年底開始分步實施。
唐進說,餐飲業變化很快。以區域管理為例,北京市場現在管著河北、山東、山西……但可能過一段時間就會調整,系統也要跟著變。因此,數據分析系統要靈活,容易維護和修改。像一些老牌系統,非常適合治理得好、流程不經常變動的公司,但不太適合經常變化中的企業。
呷哺對數據分析工具的第一需求是報表。以前,數據散落在ERP、CRM等系統里,要靠財務把它們抓出來,人工做成報表,效率較低。月初要開的經營分析會,報表經常不能及時地做出來。
現在,數據分析系統可以跨平臺把所有數據整合在一起,做出綜合性分析報表,這下就方便了。
“老板每天七點多就到公司了,系統每天七點四十會把自動生成的報表發到他的手機和電腦上。”唐進說,“呷哺的VP、營運、市場、物流等團隊也同時收到這些報表。其中最常用的是每日銷售報表,各家店、各區域、全國、同年同月預算等等,一目了然,老板看了就能馬上做一些決定?!?/p>
令唐進印象深刻的是,通常在春節期間,一些大城市變成了“空城”。今年春節期間,老板特別點名要看某幾家店的運營情況。IT部門立刻就在分析平臺上專門做了一個報表,每天自動生成給老板看。
還有,去年呷哺試水外賣,管理層非常想知道這個業務的進展情況。IT部門幾乎是在第二天就把整合了美團、餓了么、百度等外部平臺數據和呷哺自己門店銷售數據的報表提供了出來。管理層因此能及時根據這些報表,決策外賣門店的下一步部署?,F在,呷哺已經有100多家店上了外賣。
呷哺還通過數據分析,對各地域的套餐做了改進。
“現在,數據分析這個門只是剛剛打開?!碧七M說。報表之后,呷哺正在通過數據分析平臺做財務測算。呷哺以前所有數據和分析都由財務來做,每次開新店、做活動、調價的時候,財務分析經理都要做測算。如果系統來做,會更快更準,為財務節省出人力資源。
呷哺也正在開展一些數據分析主題的探索。最近,IT部與財務部開會討論下一步的數據分析工作。財務部的想法很多,例如,他們提出“怎么找到合適的數據來預知,點這個菜的顧客還愿意點另外一個菜”,這樣就能做出經典套餐。IT也與營運部門討論,運營人員在運營實踐中的一些分析判斷方法非常值得梳理。
“我們現在要通過BI系統,去實踐一些分析方式,包括對管理思想的梳理。通過我們,把財務、市場、營運的東西結合在一起?!碧七M說。真正推動數據分析的是業務部門。
唐進觀察到,業務部門對數據的敏感度很高,只是沒有表現出來。通過報表,業務人員先接觸到數據,跟數據互動,接下來再打開他的想法,這是一個過程?!坝绕溥@幾年,我發現一定要有一種節奏,再往下走就很方便了。”
呷哺也在做會員系統。現在,它每年客流量大概在4500萬左右。以后,會員系統與大數據、BI系統結合起來,就能實現更多事情?!袄?,你上次吃了什么我都知道,服務員會主動問是吃上次的還是換一個其他的嘗嘗,服務就提升了”。
唐進說,企業的大數據之旅對實施商也有要求?!拔覀円郧俺赃^虧,2009年上了一個ERP系統,別人用得很好,但在呷哺就沒有成功。最后我們分析,不是產品不行,而是實施的公司沒有能力,呷哺的很多需求沒有實現?!彼f,“這些東西需要有人陪著往下走,這方面我們要求是非常高的。”
現在,呷哺管理層對數據分析系統給予了更多期望。因為門店越來越多,不能靠堆人來管理?!伴T店越多,管理成本應該越少,這要求系統要跟上?!碧七M說。
聯想:變革!數據分析自服務
趙艷秋
通過“數據分析自服務的變革”,不僅能把資源中心轉移到業務上更能快速發揮業務的前沿視角,這對聯想是一舉兩得的事。
年營業額460億美元的聯想,組織架構龐大復雜。它在全球分五大區域,同時又有電腦、服務器等業務單元,橫跨區域進行管理。復雜的企業架構導致數據分析維度多、需求十分零散的局面,這是聯想的痛點。
不僅是管理架構,作為一家高科技制造企業,聯想有著長而復雜的產業鏈,一個數據分析,可能會涉及十幾個系統的幾十張源表。
與此同時,行業競爭異常激烈,業務部門對數據分析提出越來越多、顆粒度越來越細的需求,IT部門的資源十分有限。于是,最近兩年,聯想開展了“數據分析自服務的變革”。
自服務不僅能把資源中心轉移到業務上,更能快速發揮業務的前沿視角,是一舉兩得的事。
新舊系統理念不同
自服務需要合適的平臺。聯想之前一直使用傳統BI。傳統BI的思路是比誰家工具更強大,無論多么復雜的需求,我都能搞定。但傳統BI的缺點是太過復雜,可能通過幾個工具才能做出一張報表;需求響應也慢,一個需求,IT部門往往要幾周才能搞定,這影響到用戶的時效性需求。
相對傳統BI,新型BI“都在做減法”,易于各層員工應用,甚至新興BI企業提出“人人都是數據分析師”的理念,來引導市場。幾年前,聯想也開始尋找、評估新BI工具。
聯想集團數據分析總監張曉燕介紹說,對于新BI,聯想的要求是,速度要快;靈活性要高,能滿足內部用戶隨時的變化;要易用,符合自服務需求;功能要強,要滿足制造企業復雜的分析需求;售后支持要好,這點對于實現數據分析至關重要。經過半年分析比較,聯想選擇了Qlik。
現在,聯想數據分析用得最多的一個是銷售市場,一個是供應鏈。業務部門只要在相應的數據分析頁面上點幾下鼠標,幾秒鐘內就可以看到分析報表。例如,庫存是供應鏈的一個重要指標。分析報表能看到哪款產品在哪些區域、哪些國家賣得特別不好。他可以“Drill Down(下鉆分析)”,分析銷售不好的原因是定價策略、產品質量還是前后端協同問題。這樣,他可以馬上行動。這種及時的數據分析,能明顯提升公司運營效率。
不過,聯想全球有6萬名員工,要讓員工都行動起來,需要漸進的過程。在推動新BI平臺時,業務團隊也經歷著各種不適應和改變習慣的挑戰。
張曉燕介紹,對于“Skill很強的內部用戶”,數據分析團隊就把數據提示和建模做好,通過培訓,用戶自己就可以快速上手。
對于另一些業務出身、對IT工具使用偏少的用戶,數據分析團隊在給他定制時,會“做到最后5公里”,讓他只需簡單操作,就可以用上。
用戶的需求也不盡相同。總裁、高級副總裁這類高管一般注重主要的KPI:而業務運營總監這一層會對關聯分析和下鉆分析看得非常仔細,因為他要找出問題的癥結。
傳統企業能照搬互聯網模式嗎
數據分析做的最好的無疑是互聯網企業,傳統企業能照搬嗎?聯想集團業務流程變革管理業務智能經理劉峰的答復是否定的。他認為,互聯網公司管理架構、業務結構都較為扁平化,沒有傳統企業那么復雜的管理流程,那么多系統和報表?!斑@是傳統行業都面臨的問題。”
劉峰認為,傳統企業做大數據要“削層”,能做一步的就不做兩步,一定要精簡。同時,無論系統架構是分散,還是大集中,最終目的是讓用戶靈活使用,滿足企業轉型需求。
聯想目前IT下屬的數據分析團隊有幾十人。由于數據分析是基于業務的,這要求做數據分析團隊一定要投入業務,扎到某個行業久一些,了解流程。“只會工具是沒有意義的。”劉峰說。
關鍵詞:數據分析 決策支持 數據倉庫
中圖分類號:F27 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2013)02(b)-0014-01
隨著醫藥制造業在我國整個制造業中的地位逐步提高,如何有效提升企業管理決策水平是我國醫藥制造業企業正面臨的關鍵問題。目前,眾多信息融合、數據分析和決策分析方法正為企業現代化發展做出重要貢獻。文提出一種醫藥制造企業的數據分析和決策支持設計方案,實現多維數據倉庫基礎上的高效分析,繼而進行分級決策支持。數據分析和決策支持系統主要是對存儲于數據倉庫中的各級粒度數據進行處理,并返回用戶所需的分析和決策信息。系統主要任務是定制固定和自由統計報表、多維數據分析以及決策支持。
1.醫藥制造企業數據分析方法
系統多維數據分析的主要關鍵技術包括如下。
(1)多維數據分析的核心是將一條或多條多維查詢指令輸入進平臺接口中;接口調用查詢解析器對多維查詢指令進行解析和分解;接著查詢優化器接收經過解析后的多維查詢指令,并對指令進行一系列的優化;最后查詢處理器執行優化后的多維查詢指令,獲取數據、加工數據以及返回查詢結果,為了能夠提高多維數據分析的效率,文需要對以下內容進行考慮。
①對于新出現的一些多維數據分析應用,系統將這些多維數據分析作為一個特殊的關系操作符(稱為多維操作符),考慮它與傳統關系操作符間執行順序變換的等價規則。從而,基于這些等價變換規則和附加條件,通過改變多維操作符與傳統關系操作符之間的執行順序來有效提高數據分析的效率。同時,給出充分的理論證明以及代價模型來論證所給等價變換規則的正確性和有效性。
②當用戶提出的多維數據分析應用在查詢優化器中沒有對應的操作函數表示時,系統采用如下方案:確定多維數據分析的精確代價模型;基于代價的方式擴展傳統的查詢優化樹(主要是擴展注釋連接樹);將這些多維數據分析作為一個特殊的關系操作符(稱為多維操作符),考慮它與基本關系操作,聚集操作以及rank操作之間組合的等價關系的約束條件和正確性判定;在擴展的查詢優化樹上使用等價規則,通過操作的上移,下移,增加操作符,變換操作符等機制生成代價最小的查詢操作執行序列;多維操作符的物理層面上的實施;將多維操作符集成進傳統的查詢優化器之后將如何影響執行計劃的搜索空間;擴展傳統查詢優化器的搜索執行計劃的算法,權衡執行計劃的有效性和生成執行計劃的時間開銷。
③當存在多個數據分析應用時,采用的技術是:從祖先數據立方體獲取子孫數據立方體的代價模型;根據多維數據分析的自身特點,有效選擇近似最優數據立方體的方法;根據代價模型,考察邏輯上如何將所有給出的多個多維數據分析分組,每個組由一個相同的祖先數據立方體來回答;根據多維數據分析的底層實現機制,將每個組中的多個多維數據分析通過物理上的共享機制進行有效的同步進行,節省不必要的物理上的時間開銷。
2.決策支持方案
醫藥制造企業決策支持模塊應用的考慮主要包含三個部分,即決策模型庫的構造、決策分析的實施以及多環節協作決策的實施,為了能夠有效且正確地讓各級管理者和用戶進行決策,需要對以下內容進行考慮。
(1)醫藥制造業決策模型庫建立。決策模型庫主要用于存放進行企業用戶決策分析的模型。針對醫藥生產過程中的材料采購、庫存管理、產品生產、市場營銷、財務管理與人力資源管理等方面的數據,構建進行決策的模型。決策模型可以通過一定程度的授權,獲得訪問數據的權限。在此前提下,根據數據倉庫中獲取的數據,進行由用戶指定目標的決策支持。系統對現有模型組成元素及其組成結構的知識進行描述,并且獲取模型構造過程中的各類推理算法。對于由人機交互接口實現機器理解的決策問題,平臺通過模型概念詞及其屬性等相關知識,獲取適合新決策問題的匹配模型結構等信息。然后再根據模型構建推理算法自動用新問題的屬性值填充匹配模型的框架,最終構造出決策問題模型。
(2)醫藥制造業決策分析實施。決策分析的實施就是決策模型進行求解的過程。模型的求解主要是通過對決策問題的理解,獲取用戶所需要決策的目標,意圖等方面信息,進而通過合適的決策模型將可獲得的數據進行分析,利用一定的規則和模型的求解算法得出有效的決策意見,并提交給用戶。本系統通過對每個模型所包含求解算法進行規范的描述,對于具有通用求解算法的模型,通過調用模型中所包含的求解算法很容易對問題進行求解。而對于求解算法不存在或者不確定應采用哪種算法實施求解時,平臺將從以往成功的決策案例中,選擇與需要求解的問題相似的范例,通過范例求解的方法對問題進行求解。對于取得較好決策效果的案例,平臺會進行相關的記錄,同時存放在數據層的公用數據庫中,方便在決策分析時調用相似范例進行求解。
(3)多環節協作決策支持。對于企業而言,一次決策往往不可能通過單一的決策模型得到有效求解。本項目擬通過多模型的協作決策提供解決方案。系統從兩個方面實施協作決策。一方面,通過人機智能交互接口實施有效的智能理解,進行復雜問題分解,得到結構有序的子問題、與決策問題相關聯的事實、數據等以及確定求解方案;另一方面,平臺可以調用需要參與決策的模型,針對分解的子問題來選擇與決策相關的需要的模型,采取協調的合作機制來確保多個模型為特定的決策目標而工作。
校企合作是提高高等職業教育質量的核心和發展趨勢,西方國家高度重視職業教育的發展,逐漸推行并完善現代學徒制人才培養模式,無論是德國的“雙元制”、美國的“合作型”、澳大利亞的“技術與繼續教育”,還是日本的“企業教育”,均為校企深度合作的人才培養案例。做好校企“雙元”現代學徒制人才培養,對于現代高職會計信息管理專業具有重要意義。西方國家現代學徒制人才培養體系較為成熟,多元主體參與其中[1]。我國在探索現代學徒制時以政府、企業、學校一方牽頭多方協同及校企“雙元”培養模式為主。財會類專業難以找到特定的服務行業,各企業財會類人員崗位占比較少、人員需求量不高,導致專業就業相對分散[2]。在實施現代學徒制時,應積極探索以學校為主導,面向行業和企業的校企“雙元”育人模式。
二、構建科學有效的校企“雙元”育人機制
校企“雙元”育人現代學徒制模式實施中的一大困境是尚未形成互利共贏的合作機制,校企雙方應積極探索科學有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作機制。1.校企共合作。學校成立領導小組,建立指標體系對企業進行研判,與合作企業簽訂現代學徒制專項項目。為有效促進深度產教融合,實現企業服務學校人才培養、產出成果促進企業發展,校企雙方應整合資源、挖掘共贏點、搭建平臺,形成長效合作機制[3]。一是整合資源建設“校中廠”“廠中?!?,學校購入所需平臺、設備等,建設現代化企業辦公區域;企業師資和“師傅”入駐,進行工作制度和企業文化建設,實現員工在學校辦公學習、學生在工作中實踐學習。二是搭建平臺建設產業學院,充分發揮企業重要教育主體作用,將企業需求融入高職財會類人才培養全過程,將人才培養延伸至科學研究、技術創新、產品升級、企業服務、學生創業、員工培訓等方面。2.校企共育人。校企“雙元”育人應體現教育性和職業性。構建“工學貫通”“課證融通”的課程體系,讓學生具備基本的職業能力和素養,有效獲取相關職業資格證書;同時,通過高等職業教育,為想要提升學歷的學生進行教育保障。結合現代學徒制培養模式,通過實踐提升學生的應用型技術技能、崗位適應性和綜合能力。聚焦新技術新要求,校企共建雙師教師實踐基地,培育高水平結構化教師教學創新團隊,強化師資技能培訓、社會培訓、技術應用創新與成果轉化,支撐新興技術技能人才培養。3.校企共管理。在校企“雙元”現代學徒制育人模式實踐中,通過簽訂專項協議、三方協議、師徒協議、成立專項工作小組等,在工學結合的教學組織中,以學校為主導單位,企業全力配合各項管理工作。這種管理方式有利于劃分校企雙方的責權利,彼此分工明確,提升管理效率。學校作為主導的管理方式,在以企業的生產實際引領教學的“雙元”育人模式中,有利于保障人才培養的連貫性、統一性和有效性,激發校企雙方的積極性,有效促進人才培養質量的提升[4]。
三、以行業企業發展為導向進行專業建設
(一)會計信息管理專業人才培養與行業企業的對應性
數字經濟下,會計職能由核算會計向管理會計轉型、技術由傳統財務向智能財務轉型[5],導致高職院校教學內容與企業需求脫節,不利于現代學徒制的有效運行。學校應以行業企業需求為導向,分析學生就業方向,專業建設對接行業企業需求、課程體系對接職業崗位、教學過程對接業務流程、教學內容對接工作任務,形成“行業企業—崗位—業務—教育”四鏈閉環銜接,通過教學組織、課程建設與開發、教學管理、教學研究、思政育人、職業資格證書培訓等內容,打造會計信息管理專業特色現代學徒制人才培養模式。當下,財會行業企業全面升級轉型,企業財務呈現自動化、實時化、數字化和智能化。財務自動化體現為利用設備和機器,預先編制好流程及程序,在人工干預較少的情況下,自動地完成部分或全部財務操作。財務實時化主要體現在企業共享所有信息資源的基礎上,財務數據及時、動態、對稱同步。財務數字化是財務信息化的進階,業務轉化為數字,利用智能化工具進行數據處理和管理。財務智能化是人工智能在財務領域的延伸應用,包括可視化、機器學習、語言處理等技術。會計信息管理源于會計,專業人才具有很多的崗位選擇,專業人才培養規格要呈現“首崗適應,多崗遷移,可持續發展”。專業人才就業首崗面向傳統會計核算和大數據業務財務技術人員,向會計信息系統運用、維護、銷售崗位遷移。未來向企業高級管理人員發展,其中目標崗位包含會計信息主管、會計主管和ERP工程師,發展崗位包含首席財務官、信息技術總監和財務經理。數字經濟下,企業財務業務大致分為數據采集、數據處理、數據分析和數據應用四個環節。第一,基于企業內外部會計業務和經濟業務信息,以及其他數據源通道,通過業務分析、會計核算等進行信息采集。第二,通過數據清洗確保數據的有效性,通過數據挖掘等方式發現存在的問題,根據業務發展與數據情況建立業務數據算法和模型。第三,利用大數據技術和智能化工具進行問題分析,并呈現可視化數據分析結果。第四,撰寫如企業投資分析報告、財務報告等相關數據分析報告,為企業的風險管控、預算編制、納稅規劃等經營決策提供支持。
(二)會計信息管理專業人才培養定位
新形勢下,會計信息管理專業需要培養懂業務、擅分析、能設計、助管理的人才。首先,要熟悉經濟業務和會計業務的流程與發展過程,并能厘清業務與數據的關系,搭建數據分析框架。其次,要掌握數據分析技術,根據實際問題運用有效的數據分析方法對數據展開分析,針對分析結論提出指導性意見。然后,要具有信息系統設計和數據可視化設計的思維,使信息的傳達明確、有效。最終,要服務管理決策,能夠依據相應的數據分析結果,為企業經營決策提供支持。
(三)會計信息管理專業課程設置
基于人才培養目標,專業課程的設置需要如下三個層面的支持[6]。1.會計學課程。會計信息管理不能脫離財務會計,要熟悉企業經濟業務和會計業務的流程及處理,能夠完成賬務處理、財務報表生成和企業納稅申報等業務工作。此類課程的基礎課程主要有財務會計基礎、財經法規與會計職業道德、經濟法基礎等,核心課程主要有企業財務會計、智慧化稅費申報與管理等,專業拓展課程主要有智能出納業務操作、云財務會計崗位技能訓練等。2.數據管理技術課程。對數據的管理體現在兩個層次,一是能夠使用工具對數據進行采集、處理、分析和應用,二是掌握信息系統的操作、維護與信息安全管理。此類課程的基礎課程主要有統計基礎、數據庫基礎、財務大數據基礎等,核心課程主要有財務大數據分析與可視化、業財一體化設計、會計信息系統應用、大數據技術在財務中的應用等,專業拓展課程主要有財務機器人應用與開發、EXCEL在財務中的應用、信息安全與管理等。3.決策管理能力課程。面對核算會計向管理會計的升級轉型,會計信息管理人員更多的要向企業的經營決策提供服務,提出建設性意見和建議,要求具備一定的決策能力。此類課程的基礎課程主要有管理會計基礎等,核心課程主要有管理會計實務、企業內部控制等,專業拓展課程主要有智能化成本核算與管理、ERP管理會計崗位技能訓練、企業經營模擬沙盤實訓等。
(四)會計信息管理專業教學資源建設
校企“雙元”現代學徒制育人模式下,校企雙方深化產教融合,共建共享專業教學資源。校企共同開發工學結合的課程及教材,企業挖掘工作崗位任務與技能,有機融入課程體系,教師編寫課程講義、開發相關配套教學資源,滿足教學需求。同時,發揮學校和企業在信息、人才、技術與物質資源等方面的優勢,建立數智化實踐教學基地,打造“校中廠”“廠中?!焙彤a業學院,增強實踐教育應用。
(五)會計信息管理專業師資隊伍打造
校企共同進行師資團隊建設,利用各自優勢,增強師資建設的產教契合度,強化“雙師型”教師隊伍建設。通過協商校企共同制定雙師師資管理辦法,完善雙導師制,明確職責和培養任務,規范選拔、培養、考核、激勵辦法。有計劃引聘校外行業名師、企業兼職教師,優化“雙師型”教學團隊結構。依托雙師教師實踐基地等平臺,校企教師雙向交流培養,綜合提升師資隊伍的專業知識和教育教學能力。
四、開展“工學結合”的教學模式
校企“雙元”現代學徒制育人模式的特點為學校、企業共同對學生進行雙重教育和管理,校企共同組建學工團隊,建設“工學結合”的課程體系,分階段實施教學[7],實現教學現場化和“教、學、做”一體化。第一階段為第一學年,企業與學校聯合招生,簽訂學生、企業、學校的三方人才培養和招工招生協議,明確學徒的“企業員工”和“學校學生”的“雙重身份”。學生主要學習基礎理論和技能課程,包括財務會計基礎、管理會計基礎等職業基本能力課程,高職英語、計算機應用基礎等綜合素養能力和技能課程,思想道德與法制等思想政治素養課程和職業生涯規劃等創新創業能力課程。企業師傅入駐學校,進行學生管理和企業文化建設,通過企業參觀、個人發展規劃等途徑,幫助學生體驗核算處理、財務分析等崗位工作要求,推進校園文化與企業文化的融合,幫助學生適應下一階段的學習。第二階段為第三學期到第五學期,依托“校中廠”“廠中?!焙彤a業學院,進行工學結合的人才培養?;诘湫凸ぷ鲀热莺凸ぷ魅蝿?,把企業生產、管理、經營、服務的實際工作活動作為課程核心,將工作任務與知識學習相結合,校企共同開發、教授工作技能指導課程。以企業師傅入?;驅W生入企業的形式,積極探索校企輪換彈性學習模式,由學校教師主要承擔企業財務會計、財務大數據分析與可視化等專業核心課程教學,由企業師傅主要承擔智能出納業務實操、云財務會計崗位技能訓練等技能實訓課程教學,學生半工半讀,學練結合,為過渡到工作崗位做準備。第三階段為第六學期,學生進入學徒期,到企業進行頂崗實習,通過輪崗培養掌握崗位所需的技能,由企業考核,雙向選擇就業。校企共同落實好實訓工資、津貼、學費、社保、安保等工作,打通用工、就業渠道,實現“招生即招工、畢業即就業”的良性機制。學徒期結束時,學生應修滿畢業規定的最低總學分,并取得如會計專業技術資格證(初級)、大數據財務分析職業技能等級證書等職業資格證書。結語現代學徒制育人模式受到高度關注與認同,校企“雙元”育人模式對會計信息管理等財會類專業有著重要意義,學校應探索建立校企產學研合作、協同育人的長效機制,校企雙方優勢互補、共同發展。“工學結合”的人才培養模式下,學生具備“學生”和“學徒”雙重身份,校企雙方還應共同制定雙元考核與評價方案;制定適用于現代學徒制的學分制管理機制,職業資格證書互通認證,科學合理設置學校修讀、校企交替與企業輪崗等課程的學分;利用現代信息化技術,提高學徒管理和教學質量監控水平,全面保障人才培養質量的高水平提升。
參考文獻
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[關鍵詞]XBRL;財務智能; 自包;智慧
財政部會計司司長劉玉廷提醒企業,現代企業制度要求企業必須實現會計信息化,要做到數出一門、資源共享。便于不同信息使用者獲取、分析和利用信息,以進行投資和相關決策?!霸俨粚崿F全面信息化,企業在競爭中就落伍了!”全面信息化是指從數據的收集到數據的分析到利用數據輔助企業決策整個過程使用信息技術。XBRL的出現使數據的收集變得更加容易;財務智能在XBRL格式數據基礎上對其進行分析進而輔助企業做出決策。XBRL的深入研究和廣泛應用將推動財務智能的發展,財務智能將成為會計人員必備的數據分析工具,運用財務智能后會計人員將成為智慧的會計人。
一、XBRL實現數據“按需定制”,促使會計人員角色轉變
(一)XBRL――會計信息化新數據標準接口 我國從20世紀70年代末就開始將計算機技術應用到會計領域,最開始只是從單個的功能實現角度來設計,最近幾年才從整個會計信息系統的角度出發來設計一個有機的會計信息系統整體。但是在這30多年的發展中,所有的設計開發只是為了滿足用戶市場需求或是自行開發。而XBRL作為一個數據格式標準。為數據在不同軟件之間的轉換提供了數據標準接口。在沒有XBRL以前,借助于信息技術。財務報告的呈報內容一般采取HTML和PDF格式,僅是將紙質的財務報告進行電子化,由于不同的財務軟件編制的財務報表格式不同及不同格式固有的劣勢。使用者在進行數據處理和分析時困難重重。數據的使用效率極低。國內商品化的會計軟件由于在數據庫、數據庫結構、開發工具以及數據文件的存儲格式等方面不盡相同,在數據交換的接口方面不公平、不統一,嚴重阻礙了高層次的會計信息系統的開發和應用,增加了不同數據源之間的交流困難,幾乎任意兩個不同軟件之間要實現數據傳遞都會存在專門的數據轉換問題。所以,無論是對審計部門、稅務部門還是企業自身而言。在對數據進行審核分析時,需要在重新輸入或是重新設計不同系統問的轉換接口上花費很多的精力和時間,不僅造成工作效率低下,還帶來了嚴重的社會資源浪費。XBRL是一個開放式的不局限于特定操作平臺的國際標準,在這個標準下,每個財務項目被定義上標簽,會計信息被“統一化”,通過它可以解決企業內部系統整合的難題,使各種商業信息在不同軟件、平臺、技術問實現數據的可靠提取和順暢交換,并且依據底層的元數據的重新組合能夠使財務報表適應變化的會計制度和表格式要求,給財務報表數據的存儲、傳遞、再利用都提供了有效的工具,避免了不同的財務軟件以及相同財務軟件的不同版本都要提供數據接口的問題出現。由于數據文件是按XML格式組織,因此利用一些工具軟件可以很容易地將數據文件中的各種數據提取出來進行深入分析。這解決了PDF格式的文件只能看不能讀取其中內容的難題,對實現上市公司信息在證券業內、業間流轉、處理和共享有著深遠的意義,從而提高了數據的可比性。企業無論處于何種系統環境中。只要采用了XBRL,都可以提供統一性的財務報告數據。實現不同數據的無損轉換。 XBRL在經濟領域中有著廣泛的應用空間,主要有以下幾大領域:企業管理領域、審計領域、企業信用等級評估領域、證券市場領域、貿易與納稅領域、金融行政領域。可以看到,作為新一代的標記語言,XBRL將對會計信息供應鏈上的各方產生巨大的影響。對于會計信息的提供者。XBRL標準方法大大降低了披露成本,同時降低了披露時產生錯誤的風險;對于會計信息的使用者而言,XBRL標準將促進信息的處理和轉換效率。
(二)輕松實現XBRL 應用XBRL的效果正如Investopedia Research,Inc的Tom Hendrickson所言:“利用XBRL數據,公司數據收集的時間從2-3小時過程縮短到僅需幾分鐘,同時,由于是標準化的數據,可以將數據發送到Excel中,公司的數據審查工作也可以在很短的時間內完成?!睘榱藢崿FXBRL應用,軟件公司做了許多的工作,他們提供的產品可以幫助企業以XBRL格式進行財務報告的報送工作,并大大簡化企業采集、比較、跟蹤以及分析組織內部所有財務數據的工作流程。同時軟件公司已經將XBRL技術納入他們所提供的產品之中,通過提供軟件包或定制模式來滿足企業的需求。主要包括以下三種方式:
1 專用XBRL軟件方式
例如,Rivet Software軟件公司的Dragon View是一款XBRL的視圖軟件。該軟件可以幫助企業把XBRL格式的報表在其公司網站上,可以通過導航方式。讓并不擅長技術的財會專家們完成XBRL文件的報送、審查工作,進而還可推進管理和風險合規(GRC)工作的實施。 2 Excel工具包方式 Mark Logic公司推出的Excel連接器,利用微軟開發的Office XML格式Of-rice Open XML(OOXML)賦予財務人員在Excel上構建應用軟件獲取數據以及與其他系統程序化地共享數據的能力。可以在多個Excel電子數據表之間搜索數據,實現XBRL報告編制的自動化。使用Ex-cel工具包后,XBRL報告中的相關部分將被自動提取、整合,最后以Excel文件形式保存,整個過程簡化、高效。 3 財務軟件集成方式 而我國用友的NC產品中,已經包含了XBRL的功能模塊。在用友ERP-NC5.5用戶手冊中可以看到:IUFO是用友開發的基于指標體系和WEB的網絡統計應用系統。在對外傳輸接口中已經提供了把報表數據導出成通用報告語言XBRL格式文件的功能。操作流程為:安裝XBRL組件產品->在1―UFO中[列外傳輸接口]的[XBRL設置]功能節點。先選擇方案(如圖1),然后設置指標對照關系->在IUFO中[報表數據],選中報表數據,點擊[生成XBRL示例]菜單,則生成XBRL文件,并可本地下載。
(三)XBRL實現數據“按需定制”
應用XBRL后,過去披露的PDF格式文件轉變為XBRL格式文件。投資者不僅能夠在線查詢上市公司的基本情況、主要財務數據、資產負債表、利潤分配表和現金流量表等明細數據,而且可以在線分析不同公司的相同會計科目。而相關公司的
數據文件也在線供投資者下載。在上證所和深交所的網站中??梢钥吹絏BRL實例文檔,可以隨時查看上市公司的數據及季報與年報,繪制圖形、表格,甚至可以將公司財務的現金流量表收入和資產負債表的結果相互比較,并且可以進行多種格式的下載。而且XBRL應用下。財務數據可以實現跨年份、跨行業、跨公司、跨國家收集。這樣,用戶就可以根據自己的需求選擇數據,實現數據的“按需定制”。
(四)XBRL促使會計人員角色轉變:信息生產者到信息生產消費者
會計角色在經濟工作中也不斷發生變化,激烈的市場競爭要求會計能夠隨需應變,為新時代的需求做出調整。會計人員的角色經歷了“記賬、算賬、報賬”的賬房先生、“憑證錄入、審核”的賬簿記錄員,現在會計信息化時代,會計人員需要做的是進行風險控制、資產管理、為管理者提供決策支持。而這些的準確實現是建立在對實時的。全面的數據的正確分析基礎之上的。XBRL為會計人員提供了大量的財務數據和非財務數據,并能夠做到實時、在線披露財務信息。
未來的會計人員是面對大量XBRL數據輔助企業做出決策的“企業業務伙伴”。未來的會計信息系統將進入事件驅動會計階段,這一階段的主要特征是摒棄借貸記賬方式,以業務事件驅動數據的記錄與處理過程,即由信息需求觸及信息的報告(同時加工處理)過程,此時會計的職能是實時采集與業務事件有關的全部數據,為投資、經營、管理和決策提供全方位的信息服務。“數據等于資產”。會計人員不能做“數據監獄”里的囚徒,而應該管理好數據這筆資產,讓它轉化成價值。未來的會計需要進行事前的反映和監督,實現所提供信息的“適時性”和“預見性”,保證及時發現企業的問題并實施相應的對策。未來的會計角色是業務伙伴。要求財務人員從全局出發,做戰略規劃,發揮財務戰略與研發戰略、采購戰略、生產戰略、營銷戰略、人力資源戰略的協同作用,提高管理會計的能力,實現企業價值鏈各環節的一體化和提高企業的整體競爭力,將企業推向潛在投資者,確保企業在新的環境下仍朝戰略目標前進。這時候,知識管理顯得尤其重要。在今天的后工業社會和信息時代,企業的核心競爭力則主要依賴于企業知識資本的大小,誰擁有知識誰就擁有未來。不同企業的知識是具有不可復制性的,會計人員需要充分利用顯性知識,挖掘隱形知識,形成較強的知識管理能力。把知識的作用發揮出來以促進企業的發展。所以我們提出會計人員應該完成從信息的生產者到信息生產消費者角色的轉變。即會計人員需要對大量XBRL數據進行分析,使數據轉化成智慧。輔助企業決策。
在龐大的數據量和傳統數據管理方法的缺陷下,會計人員需要及時選擇順應時展的分析工具,以此增強個人和企業的競爭力,實現雙贏。在目前的企業管理中最為前沿的實踐應用就是財務智能。財務智能可以幫助數據使用者清洗數據,分析數據,并用交互可視化的形式輔助決策。因此,財務智能是會計人員必備的數據分析工具。
二、XBRL助推財務智能發展。實現“自包”會計人
(一)XBRL助推財務智能發展
“工欲善其事。必先利其器”,根據Gartner對1 300個企業ClO的調查結果顯示,絕大多數的CIO認為BI的運用將顯著提高企業的數據分析能力,進而提升企業決策能力,是邁向國際化的捷徑。2006-2009年連續四年,商務智能應用評為CIO最受關注的技術。一個完整的商務智能(魯百年)是從數據到信息,從信息到知識,從知識到決策。由決策到行動,從而形成一個閉環。其中最重要的是要有數據基礎,而XBRL恰恰能提供大量的實時、全面、格式一致的數據。財務智能是商務智能在財務方面的應用,財務人員很有必要關注財務智能工具在財務領域中的應用。
財務智能就是將財務管理理論模型化,通過智能匹配方式,將數據導入數據倉庫或以數據倉庫現有數據為分析對象,根據財務管理模型,利用計算機高速準確的計算能力,對數據倉庫中的數據進行處理。迅速得到企業經營診斷報告。形成經營決策建議。財務智能從世界范圍看,理論和實踐才剛剛起步,但對改變企業管理,特別是財務管理卻起著革命性的提升工作效率、輔助經營決策的作用。在財務智能軟件中,主要包括智能財務分析系統、智能財務監控系統、智能經管決策系統以及智能財務預警系統等等。 企業獲取和使用信息的速度越快、效率越高,降低成本和提供利潤的速度就越快。因此,當數據的獲取變得輕而易得時,財務人員就應該考慮選擇一個合適的工具讓數據說話。相比下,財務智能就是一個很好的工具,它可以為企業數據分析提供基于指標的多維分析技術,并進行數據挖掘。財務智能過程中所涉及的信息技術主要有:從不同的數據源(交易系統或其他內容儲存系統)收集的數據中提取有用的數據,對數據進行清理以保證數據的質量,將數據經轉換、重構后存入數據倉庫或數據集市,然后尋找合適的查詢、報告和分析工具和數據挖掘工具對信息進行處理(這時信息變為輔助決策的知識)。最后將知識呈現于用戶面前,轉變為決策。我們需要利用財務智能從獲取的海量信息中提取有用的信息,并能進行有效的數據挖掘,深層分析數據背后所港藏的問題及機遇。 但是。數據挖掘還不能很好地理解數據中存在的知識。XML技術的出現,不僅為互聯網上的電子數據交換提供了一個標準。而且從數據的角度提供了一個更好的表示數據內容以及數據所代表意義的手段。XBRL作為XML在網絡財務報告語言上的應用,則為我們理解大量的財務數據,為企業戰略的建立提供有效的支持。這樣,財務智能在XBRL標準的基礎上,可以更準確地為企業管理者提供決策所用的信息。XBRL帶給用戶的最大便利,是可以利用工具進行財務信息的分析和計算。如果財務報告不能提供更多的有用數據,工具本身也就失去了意義。再是,XBRL能夠提供更多的原數據,這樣就減少信息的“流失”,利用XBRL。每個具體的財務信息都帶有豐富的內涵。信息的豐富程度和可獲取性同時大大增加。
(二)財務智能,需要會計人員具備“自包”能力
自包能力是指由企業信息系統的使用人員(最終用戶),在完全獨立或在信息技術人員的幫助下,根據自己工作的需要,使用第四代計算機軟件工具為企業開發各種應用型的信息系統的能力。在復雜的經濟環境面前,企業經營面臨的不確定因素越來越多,風險也越來越大,迫切要求會計人員利用掌握的信息及時、全面、科學地分析研究,創造性地思維,設計或選擇經營投資的最優方案,真正參與到管理中去,有效輔助決策。這種需求除了要求會計人員具有較高的綜合素質,還應具備創新欲和持續不斷的創新能力。即會計人員除了具備操作軟件的技能以外,還應具有數據分析的
能力,并能將分析的過程程序化、模型化。財務智能可以從企業管理層的角度出發,集成國際先進的財務管理理念和完善的財務管理體系。通過對財務數據多維度的深入分析提高財務數據及時性、準確性和完整性。通過靈活的報表生成等手段。為企業提供更及時、準確和全面的財務管理信息,從而為企業管理層提供更強大的決策支持能力,幫助管理層更加有效地對各項財務信息進行監控和管理。從而做到全面分析、預測和應對挑戰。而提高會計人員自包能力的關鍵,是選擇適用的第四代計算機軟件工具和實施策略。
(三)財務智能,實現“自包”會計人全攻略
1 低風險的財務智能策略
財務智能可有效提高財務人員的數據洞察力,是從管理型會計信息系統到決策型會計信息系統的一個重要的發展階段。在財務智能系統的構建中一般會涉及到六個層次。分別是:數據源、數據倉庫、數據探察、數據挖掘、數據可視化技術及制定決策,如圖3所示。
需要說明的是,這里所說的低風險策略并不是說完全跳過數據倉庫、OLAP、數據統計、數據挖掘等中間過程。而是把這些中間過程簡化。通過業務人員最常用的Excel等工具來進行簡化的數據倉庫、O-LAP、數據統計、數據挖掘等,然后用水晶易表來形象地展現出來。因為散落在公司各處的電子表格中蘊藏著許多知識資產,及時找到并共享“最佳實踐”電子表格模型,也只有這些模型的所有者和創建者才能真正了解和信賴它們的結果,而且。與基于代碼的模型相比,Excel模型更容易讓使用者理解。當使用了XBRL格式產生的數據后,它就可以很容易地轉換成Ex-cel格式的數據,從而使得業務人員自身就能夠參與到財務智能系統的實實之中。能夠根據自身需求做出自己所需要的模型供決策所用。所以,我們提倡使用低風險的財務智能策略,讓使用者借助于XBRL格式易于轉換成Excel格式數據這一途徑,使用Excel和水晶易表(Crystal Xcelsius)來實現數據的收集、分析、管理和輔助決策。
首先,在低風險的財務智能策略中。只將目標所需要的字段從數據庫中導入到Excel,不導入不相關的字段,并且在導入時就選擇所需要層級的字段。這樣就在很大程度上減少了數據量,另外只做一個針對目標的“數據立方體”,這再一次極大的降低了數據量。Microsoft Office Excel2007支持超過104萬筆的單張數據工作表,并可以同時存儲1.6萬列的數據。另外Excel也可以實現整合多個數據源的數據功能。所以Excel完全可以滿足低風險的財務智能策略的數據倉庫的要求。 再是,Excel的強大的數據透視表功能不僅可以塑造二維的報表,它提供的頁字段還可以塑造多維的報表格式。報表中的各字段還可以根據自身的需要進行任意的匯總、合并、隱藏、排序等功能,可以看到Excel也完全可以進行OLAP所能實現的切片、切塊、鉆取、旋轉等分析動作來剖析數據,并幫助用戶直觀地理解、分析數據。所以,相對需要不少人的精力和智慧投入及長遠、持續而相對規范的管理的OLAP,Excel的應用在現階段肯定更易被接受。
另外。在數據分析和數據挖掘上。我們同樣可以使用Excel來實現。在數據分析上Excel提供了強大的函數及圖表功能,整理出來的數據基本都可以用函數或圖表來得到所想要的結果,若希望在此基礎上得到更深入的分析結果,Excel還提供了“數據分析”加載項來進行數據分析,另外為能有效提升Excel 2007用戶數據處理和分析能力,微軟公司提供了一個免費的數據挖掘模塊。通過調用該模塊。Excel 2007用戶可以方便快速地完成以往只有使用專業數據挖掘軟件才能完成的任務。 最后,在數據的可視化上,相信通過水晶易表進行的數據展示也完全能滿足企業決策的要求。Crystal Xcelsius是一個交互可視化的報表展示工具,它能夠利用簡單的界面來輸入Excel數據和公式,然后輸出交互式的儀表盤報表、生動的表格和圖形、財務報表以及業務計算器,管理者可通過動態調節各相關指標,得到最優的投資項目,而且通過Crystal Xcelsius做出的效果比較生動形象,全新而美觀的數據呈現方法,試圖讓數據會說話,提高溝通的有效性。
通過上面的分析,可以看到,運用Ex-cel和水晶易表這兩個工具就基本可以實現數據倉庫、OLAP、數據分析及數據挖掘的功能,而且對于業務人員來說,這兩個軟件都不需要編程寫代碼,業務人員經過自學或者簡單培訓就能根據自己的業務做出出色的交互可視化模型。Excel幾乎是每一個業務人員平常都在用的軟件,比較熟悉,并且在Excel中將數據分析、數據挖掘等這些對業務人員來說非常頭疼的東西進行簡單化。只要懂業務稍加培訓就能像專業人員一樣進行數據分析、信息挖掘。最重要的是,XBRL使所有的業務數據都可以轉換成Excel數據,在這種形式下。完全可以通過實施低風險財務智能策略為管理層的決策提供支持。
2 基于SaaS商業智能解決方案
SAP推出的SAP Business Objects Explorer。是一種典型的低風險財務智能解決方案,于2009年5月份推出,是一款集導航、搜索和可升級的內存加速功能于一身的獨特產品,它以互聯網式搜索框為界面,用戶通過簡單的關鍵詞搜索來瀏覽和檢索商業信息,全部操作都通過文本輸入檢索和鼠標點擊進行。該產品在2010年2月推出了基于SaaS的商業智能解決方案SAP Business Objects Bl On Demand(省略/),該解決方案能以靈活的方式提供出完整的商業智能工具套件。試圖推動BI為所有用戶服務。網站提供的SAP Business Ob-jects Expiorer軟件讓管理人員在思考瞬間探索業務。它主要面向企業中所有隨時可能用到商業智能的普通人員,其出色的易用性讓使用者無需相關經驗或培訓即可上手,使他們具備清晰度和洞察力。以便快速地行動,并制定更明智且有效的業務決策。當財務人員通過XBRL很容易的獲取數據后。如何將數據轉變為管理有用信息。如何將信息轉變成知識,如何為企業決策提供支持。財務智能的工具就是一種有效的手段,它為信息使用者提供一種直觀的方法,可以快速地搜索和探索數據,以獲得業務的即時洞察力。用戶可以在無需培訓或對IT部門需求的情況下,只需輸入幾個關鍵詞搜索相關信息,然后直觀地探索大量數據,并在無需對存在哪些數據或能在哪里我到進行事先了解,即可快速且輕松地解答即時問題。對該軟件人們給予了非常高的評價:SAP中國區CTO張俠則把SAP Business Objects Explorer當成
SAP公司一個劃時代的產品,SAP北亞區總裁紀秉盟更是將其稱為“SAP歷史上最激動人心、最具創新性的產品”。
這款借助SAP Business Objects BI On Demand解決方案,最大的優勢是使用簡單(如圖4),通過三步(提供Excel數據源、分析洞察數據、動態儀表盤),讓你的數據會說話。沒有任何IT經驗的人也可以輕松掌握這款產品的使用,來瀏覽和挖掘公司數據。通過自然語言查詢,來搜索不同時期企業在不同地區的銷售情況。搜索出來的所有信息都可以點擊進行“深入分析”,查看具體時間段內具體地區的銷售信息,并進行比對。這些信息還能自動以柱狀圖等諸多可視化功能來呈現。這款產品可以非??焖俚匕惭b實施。整合企業之前的數據庫內容,企業中的所有人都可以簡便透明地獲他們之前無法掌握的相關數據和業務動態,從而有助于決策的明智化。使用者通過利用SAP Business Objects Ex-plorer軟件能夠對各種來源的數據進行訪問和可視化地檢索。即便是企業中最普通的使用者,也可以通過簡單地點擊幾下鼠標來組合數據,再根據詳細用戶指引生成報告、進行分析。此外,這一創新的解決方案將采用基于業務需求的分層定價模式,使企業可以根據自己的當前需求簡單明了地進行選擇,以確保成本效率最佳。
在實現與XBRL數據的有效接口后。管理者可以立即最大限度地提高投資回報率。直觀的界面支持精簡程序上載電子表格,使來自多個來源的數據。并探索數據使用搜索和瀏覽功能(如圖5)。
三、財務智能拓展XBRL應用,塑造“智慧”會計人
2009年,美國證券交易委員會了一條規則,要求前500家美國上市公司在遞交財務報告時。必須使用XBRL添加標簽,2010年6月15日之后,其他的1 200家大型企業也必須按照這個強制性規定定期遞交報告。2011年,國有國內外的注冊公司都必須遵守這一規定。XBRL的普及指日可待?,F在對于XBRL的應用還處于初期階段,雖然在上證所和深交所網站上可以比較輕松地獲取一些數據,但是僅僅這些數據或是簡單的對比圖示對我們做決策還是遠遠不夠。筆者提出要運用商務智能拓展XBRL的應用。
有一個很好的例子是值得我們借鑒的。那就是股票分析工具。炒股的朋友在做出股票買賣決定時,基本都要參照指標或是分析曲線。換句話說,股票分析工具對于炒股人士來說,是十分必要的,是對決策的制定起著舉足輕重的作用。不管使用者想選擇什么指標,想看什么線。想看什么數據。都可以在這個頁面上獲取到。因此未來的財務數據應用方向就是在XBRL格式的數據上使用財務智能,做成類似股票分析的界面,包含用戶交互的功能,同時進行可視化的展現,從而更好地幫助使用者做出決策。
自20世紀末起。信息技術的浪潮就已席卷全球。在會計理論上,一貫主張“會計管理活動論”的楊紀琬教授深深感到現代信息技術為各類管理活動提供了一個統一的信息采集、存儲、處理、傳遞的環境,從而使各類信息的實時性、共享性、安全性和完整一致性等得到了充分的保障。在信息時代中,我們面臨的選擇非常簡單(楊雄勝,2009):要么承認隨著計算機及其網絡普及。會計作為專門化的理論知識以及工作不復存在,這等于宣告會計理論的死亡,也就使會計研究失去了必要的價值;要么奮起研究,創造出新的范式,以跟上社會經濟發展的步伐,實現會計學的革命性轉型。在業務的角度說,會計人員的職能在變化,有著更大的影響,更多的參與企業決策,從科技的角度說,先進的生產力正為企業運營和發展提供更好的指導能力和管控能力。因此,我們應順應當前社會的發展趨勢,在反映核算的基礎上進行動態反映和信息資源整合,進一步突顯會計人的管理職能,真正成為企業的業務伙伴。
總之,新一代信息技術的發展為智慧會計人的實現創造了可能。運用財務智能拓展XBRL的應用后。會計人員可以更好地分析數據,從數據中升華智慧,以實現更透徹的感知和度量,更全面的互聯互通。更深入的智能化。從而讓我們找到了一條會計人員成為智慧會計人的清晰軌跡:數據――信息――知識――集體的智慧――輔助決策,從而可以實現智慧會計人的遠景目標――轉變會計個人、企業管理層、其他信息使用者及決策支持系統交互的方式,使其更加智慧(也就是更加清晰、效率更高、響應更靈活更及時),真正實現會計人讓數據轉變為管理有用的管理信息,做好由信息“生產者”向信息“生產消費者”角色的轉換:將信息變為知識,進而將知識傳播出去,以形成集體的智慧,有效輔助信息使用者做出正確決策,最終實現企業的價值增值。我們深信,隨著世界不斷改善,將變得越來越小、越來越平坦、越來越智慧;而我們的會計工作者。也必將成為社會智者,必將成為智慧的會計人。
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信息化在探索中前進
作為一家具有50多年歷史的老牌制藥企業,洞庭藥業位于素有“桃花源里的城市”之稱的湖南常德市。在上個世紀90年代末,洞庭藥業進行了股份制改造,公司也由此走上了快速的發展軌道,其所生產的止血藥和抗精神病藥更是在國內外市場很受歡迎。業務的發展使得企業的銷售網絡迅速擴大。
和許許多多中國企業一樣,洞庭藥業的信息化之路在不斷探索中前進。作為洞庭藥業“計算機使用第一人”,洞庭藥業的財務總監龍玲是洞庭藥業信息化發展的見證人、推動者和規劃師。洞庭藥業最初只是使用單一的財務軟件來做簡單的報表和憑證,在業務系統方面則嘗試自主開發。隨著企業的發展,單一的財務軟件和分散的業務系統越來越跟不上企業的管理需求,龍玲開始考慮將主要的信息系統納入到統一的管理平臺。
2002年,洞庭藥業選擇了U8系統,其最先上線完善了財務模塊。2006年,洞庭藥業財務與業務平臺的統一成為迫在眉睫的問題,這一年,洞庭藥業的客戶已經達到兩千多個,其在全國各省市均委派了區域經理,但財務與業務平臺的不統一造成了應收賬款管理困難?!爱敃r,我們的財務用的是U8,業務用的是自己編寫的系統,因為是兩個不同的系統,所以會出現應收賬款數據不一致的情況。比如,兩個客戶可能只有一字之差,如果經辦人不注意,就會混淆了客戶,等到賬目核對時,分不清是財務的數據對還是業務的數據對”。因此,龍玲決定上線早已購買的U8供應鏈管理,至此,洞庭藥業主要的業務系統與財務系統實現了平臺統一。2008年,洞庭藥業增加了管理外貿出口銷售的費用管理系統,同時升級了U8系統,其整個企業的ERP管理基本完善。
平臺統一之后,數據如何能夠得到更好的分析利用?此時,洞庭藥業對BI的需求浮出水面。龍玲有意選擇一家BI系統――BQ,原因之一是這款軟件靈活易用能夠滿足洞庭藥業的需求;其二是按照他的規劃,洞庭藥業的信息化系統最終將統一在平臺之上。但由于考慮到當時洞庭藥業在基礎數據的完整性上仍有欠缺,龍玲認為當時并不是上線BI系統的最好時機。
財務業務一體化
系統的上線雖然被擱置,但準備工作一直在進行,經過近四年的努力,洞庭藥業完善了企業的基礎數據,迎來了上線BI系統的最佳時機。2012年3月,洞庭藥業正式開始實施BQ商業分析平臺,目前,BI系統一期項目已經完成,并已正式運行。
龍玲介紹,洞庭藥業BI系統一期項目主要實現了財務主題分析和人力資源主題分析。整個BI項目的建設原則是“準確、高效、實用”。
在準確性上,一方面要保證數據、公式的準確,報表要體現各方面準確的數據,另一方面還要做到各系統的錄入、審核都要準確無誤。洞庭藥業把產品結構分為原料、針劑、片劑,新開發的產品單獨做監控。在產品發貨時就設定好規則,設立了開票人和審核人,通過制定規范,提高原始數據的準確性,便于以后提取數據。
在高效方面,則要求任意終端電腦訪問報表時數據刷新要具有高效性。洞庭藥業對銷售數據的分析有自己特殊的要求。其銷售數據涉及到三個維度,包括區域、人員、產品,三個維度要互相疊加,比一般的行業分析起來復雜。在滯留資金的管理方面,洞庭藥業也有特別的規則,比如給一個客戶開了5萬元的發票,它只回款了3萬元的話,龍玲會不允許銷售部門做核銷,但是不做核銷,在應收賬款里欠款還是5萬元,實際上回款已經有3萬元,這種情況下的不允許核銷為數據分析提供了復雜性。龍玲說,BI系統很好地解決了這一問題,對于不同維度的銷售數據分析以及分年度的滯留資金分析通過BI系統都能夠輕松實現,實現了報表的隨時刷新,具有非常強的即時性,能夠快速拿到銷售分析資料。
在實用性上,從數據查詢到報表展現再到BI分析以及圖形界面都要做到實用,滿足不同層面瀏覽用戶能夠清晰明確的看到所需報表和分析圖表。作為財務部門的主管,龍玲最先體會到了BI系統帶來的便利,比如每月的財務分析報告,在系統實施的時候就已經定義好,設定好財務指標,系統能夠快速地呈現出來,縮短報表和分析報告周期,提高分析效率。在銷售分析方面,銷售人員通過實時跟蹤銷售數據分析結果,掌握了市場動態,并能夠進一步地去分析銷售上升和下降的原因,此外,通過BI進行人力資源主題分析,規范了人力資源管理,實現了資源共享。
龍玲認為,BI系統幫助洞庭藥業初步實現了財務業務平臺一體化之后數據的能量釋放。
其實,對于BI在洞庭藥業的應用目標,作為企業信息化應用奠基者的龍玲,心中已經有了一個十分清晰的目標:讓BI不僅僅是一個銷售支持工具,而是真正成為企業管理和決策的“智囊”?!翱赡芤獙崿F這一目標還需要幾年的時間,但我相信這是值得的,而且也是十分必要的?!饼埩釄远ǖ卣f道。
用數據改進企業管理
談到對BI應用的下一步計劃,龍玲直言對目前BI帶來的變化并不滿足,“我要通過這些數據進一步改進企業管理”。
實際上,信息化注定要在洞庭藥業大展拳腳。憑借產品上的高品質優勢,洞庭藥業生產的止血藥占據了全球60%的市場,其產品質量控制標準遠高于國家標準,產品利潤率達到了20%以上。龍玲透露,洞庭藥業不久將啟用規模更大的新廠區,并準備未來三到五年上市運作。而信息化也將迎來又一輪建設高峰,逐步上線生產制造系統和成本管理系統,實現自動化辦公。
信息系統的進一步完善將更加有利于發揮BI的優勢。龍玲希望BI應用能夠進一步深入到管理層,通過把ERP系統中的數據重新整合起來,使管理層通過BI的數據查詢分析系統查詢到各個業務模塊的信息,同時對這些信息做進一步的綜合分析處理,以儀表盤,圖表等直觀的形式展示出來,逐步把公司內部的信息系統數據都整合到BI系統中,為企業的發展提供堅實的數據支撐。