大數(shù)據(jù)時(shí)代的精益財(cái)務(wù)分析

1、1大數(shù)據(jù)時(shí)代的精益財(cái)務(wù)分析大數(shù)據(jù)時(shí)代的精益財(cái)務(wù)分析這是一個(gè)信息化的時(shí)代，云平臺(tái)正如火如荼，大數(shù)據(jù)概念又橫空出世。與云類(lèi)似，大數(shù)據(jù)起于信息化，興于物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及社交網(wǎng)絡(luò)等，因此也帶有很濃的互聯(lián)網(wǎng)口味的技術(shù)色彩。驚鴻一瞥，似乎與傳統(tǒng)企業(yè)沒(méi)有半毛錢(qián)關(guān)系，其實(shí)并非如此。究其本質(zhì)，大數(shù)據(jù)與其說(shuō)是一門(mén)技術(shù)，還不如說(shuō)是新環(huán)境之下海量數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮的一種方法。傳統(tǒng)企業(yè)的財(cái)務(wù)分析就可利用這種方法，進(jìn)一步發(fā)揮作用。受益于多年來(lái)的企業(yè)信息化建設(shè)，在ER

2、P系統(tǒng)、配有射頻識(shí)別流水線的倉(cāng)庫(kù)管理、客戶關(guān)系管理等系統(tǒng)的支持下，企業(yè)積累了海量數(shù)據(jù)，其中包括了很多半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在信息的豐富度方面達(dá)到了前所未有的速度、厚度、細(xì)度和準(zhǔn)確度，較之以前，已隱隱有大數(shù)據(jù)之勢(shì)。此時(shí)的財(cái)務(wù)分析，不再有巧婦難為無(wú)米之炊的尷尬，而是如何對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行精益化的處理。從知識(shí)管理的角度，可將傳播的內(nèi)容區(qū)分為數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧4個(gè)層面。其中數(shù)據(jù)代表的是一種客觀事實(shí)，比如說(shuō)庫(kù)存現(xiàn)有希捷3TB硬盤(pán)5000塊；信息則是有意

3、義的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)庫(kù)存的希捷3TB硬盤(pán)的即時(shí)周轉(zhuǎn)率為10天；知識(shí)則是信息的進(jìn)一步判斷，意味著后續(xù)的行動(dòng)，比如說(shuō)庫(kù)存過(guò)高，停止采購(gòu)。由于智慧已上升到哲學(xué)高度，令人高山仰止，在此不談。因此，知識(shí)層面的決策建議，也是財(cái)務(wù)分析的目的，我們借助大數(shù)據(jù)的力量，從數(shù)據(jù)大步邁向知識(shí)，完成財(cái)務(wù)分析向精益財(cái)務(wù)分析的躍進(jìn)。在數(shù)據(jù)層面，最基本的要求是準(zhǔn)和有比沒(méi)有強(qiáng)，進(jìn)一步的要求是細(xì)、多、快，這也是大數(shù)據(jù)的管理特征。比如說(shuō)，在傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)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(kù)數(shù)據(jù)，仍比較粗放，且準(zhǔn)確度也難說(shuō)。但在自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)中，流水線上配備射頻識(shí)別設(shè)施后，就可以精細(xì)到每一件物料的出入庫(kù)細(xì)節(jié)，每一箱庫(kù)存物料的庫(kù)齡，從而使管理到最小庫(kù)存單元成為可能。在信息層面，有了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，精益財(cái)務(wù)分析就有了充分的發(fā)揮空間。比如說(shuō)庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，之前每月10日前做一次分大類(lèi)的上月庫(kù)存周轉(zhuǎn)分析就很不錯(cuò)了，但有經(jīng)驗(yàn)的財(cái)務(wù)人員都知道，這種分析既粗放又滯后，對(duì)管理的改善相當(dāng)有限，這種財(cái)務(wù)分析就失去了意義。仍就

5、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率來(lái)說(shuō)，當(dāng)已有細(xì)至每一天、每一種物料、每一次進(jìn)出庫(kù)、每一個(gè)批次的數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)就可以結(jié)合次日的生產(chǎn)計(jì)劃計(jì)算出即時(shí)的細(xì)到每一個(gè)庫(kù)存量單位的存貨周轉(zhuǎn)率。這種大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的精益財(cái)務(wù)分析賦予了數(shù)據(jù)新的實(shí)在意義，并實(shí)際突破了學(xué)術(shù)上的庫(kù)存周轉(zhuǎn)率的桎梏。大家都知道，以前之所以用月度平均庫(kù)存來(lái)算庫(kù)存周轉(zhuǎn)，那是因?yàn)楫?dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和計(jì)算條件所限，既然大數(shù)據(jù)的時(shí)代到了，那財(cái)務(wù)分析的方式方法也得與時(shí)俱進(jìn)。在知識(shí)層面，精益財(cái)務(wù)分析通過(guò)大數(shù)據(jù)的信息加工達(dá)成

6、管理建議的目的。對(duì)于管理者來(lái)說(shuō)，籠統(tǒng)的管理建議毫無(wú)建設(shè)意義。比如目前庫(kù)存周轉(zhuǎn)率比較低，請(qǐng)予以改善，這等于白說(shuō)，因?yàn)楣芾碚卟恢赖降讖哪睦镩_(kāi)始改善。此時(shí)，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的精益財(cái)務(wù)分析的說(shuō)法則不一樣。它會(huì)說(shuō)庫(kù)存的希捷3TB硬盤(pán)的即時(shí)周轉(zhuǎn)率為10天，庫(kù)存過(guò)高，請(qǐng)停止采購(gòu)，或者是金士頓4GB內(nèi)存條已低于安全庫(kù)存，建議補(bǔ)充2000條等。這就可以馬上演進(jìn)為企業(yè)的管理行動(dòng)。由于很多企業(yè)的物料都成千上萬(wàn)，靠人工來(lái)模糊判斷已不可行，所以，有了大數(shù)據(jù)的環(huán)境

7、，精益財(cái)務(wù)分析才能接地氣?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》的作者舍恩伯格指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是放棄對(duì)因果關(guān)系的2渴求，取而代之以關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道是什么，而不需要知道為什么，顛覆了千百年來(lái)人類(lèi)的思維慣例……為什么這么說(shuō)？這是因?yàn)橛辛舜髷?shù)據(jù)，所有問(wèn)題的答案就在細(xì)節(jié)中！“是什么”細(xì)節(jié)事實(shí)就揭示了問(wèn)題的“為什么”！那如何挖掘藏在細(xì)節(jié)的答案？如何才能貫穿數(shù)據(jù)、信息及知識(shí)的通道？這就是大數(shù)據(jù)和精益財(cái)務(wù)分析強(qiáng)強(qiáng)結(jié)合的意義所在了。作者：鄧國(guó)清來(lái)源：