本文将从以下要点为你分享数仓在财务应用场景下的落地经验:
一、引言
财务部门作为企业的“数据中枢”,汇集了企业从业务前端到财务管理后端的大量数据。
然而数据质量参差不齐、数据标准不统一、数据之间 “血缘关系”不明确,以及“数据孤岛“等问题极大限制了财务数据管理过程中数据要素价值的释放。
本文旨在分享数据仓库如何优化财务数据管理。
二、企业财务部门面临的数据困境分析
1. 数据集成困境
● 由于大部分企业尚未实现数据的全面无感采集,因而仍需手动将某些数据由“线下”搬至“线上”。手动录入使数据集成存在效率低和易出错的特点。例如,受限于手动采集发票信息,企业无法实时监控进项税、销项税等财务数据。
● 财务部门的工作需要从不同的系统(如会计软件、销售系统、采购系统等)收集相关数据,而这些系统往往是缺乏协同和连通的“烟囱式”系统。“烟囱式”系统间“数据孤岛”会导致数据检索、溯源、共享困难。
2. 数据标准困境
● 不同系统之间指标数据的含义和计算口径的不统一。例如业务系统会将“销售额”视为实际销售总额,而财务系统会将其定义为在会计准则下允许确认的收入,这将导致收入和实际销售总额之间存在差异。
● 数据的格式、单位、精度的不统一。例如不同来源数据的日期格式、货币单位、数字保留精度都会对财务核算造成影响。
3. 数据质量困境
● 准确性:会计信息需要真实公允地反映企业财务状况,如果数据存在错误或失实,将会产生严重的后果。
● 完整性:财务涉及的数据通常源自多个系统。当其中任何一个系统出现故障,将会导致数据不完整的情况。
● 一致性:会计上的一致性原则是指企业各个会计期间所用的会计方法和程序应当相同,不得随意变更。违反一致性原则将导致各类指标缺乏可比性,降低会计信息的使用价值。
● 时效性:财务数据的及时性是公司决策的基础。如果财务数据不能及时反映业务变化,管理层将难以了解公司真实的经营状况。如预算制定、投资决策、财务计划等都需要准确和及时的财务数据支持。同时公司管理层也需要通过财务数据监控业务变化,例如新增客户、订单变更、产品促销等。
三、 财务场景下的数仓实施方案
1. 构建数据仓库——实现财务数据的统一、共享、复用
数据仓库允许将来自各种源(会计系统、CRM、ERP、市场数据等)的数据集中存储,打破了不同系统之间数据的隔阂,实现财务数据的流动共享。通过集成,可以确保数据的一致性和确定性,从而提高数据质量。这使财务人员可以更低成本地获取所需的数据,进而使数据在互通和共享的基础上实现重复使用。
通过梳理底层数据,搭建面向报表分析的数据仓库,对营收、回款等核心财务指标做口径统一和数据整合,为实现数据分析和统计报表的规范化、标准化和统一化奠定基础。
2.搭建数据报表——实现财务数据的实时响应与监控
通过将数仓对接报表软件进行报表处理、展现、数据分析,数仓数据被转化为直观的报表,将复杂的财务数据通过图表、趋势线、热图等形式展现,使非专业人员也能快速理解数据的含义。
提供了实时的财务数据监控,使得管理者可以即时监控财务状况和业务表现,快速响应市场变化。
可视化报表自动从数据源获取最新数据并更新,减少报告编制的时间和错误。
四、案例经验分享
在这个案例中,这家高新材料企业面临的主要挑战是财务收入核算和梳理非常困难,为业务服务不够,数据价值得不到充分的发挥,他们的财务报表制作周期长,且难以快速响应市场变化,这直接影响了企业的竞争力。
1.数据仓库搭建:
通过FineDataLink构建的数据仓库,将基础数据(出库单、销售订单、收款单、费用科目清单、理论运费等)进行整合,以主题的形式将数据进行汇总分类,例如管理损益分析主题、票据分析主题、费用分析主题。数据仓库的搭建为后续基于各种核心主题进行可视化报表分析提供了数据底层支持。
2.搭建统一的报表分析平台:
通过FineReport实现统一的报表处理和数据分析,这不仅保证了数据的可追溯性和共享性,还提高了报表制作的效率和质量。统一的报表分析平台可以帮助企业管理者更快地获取关键财务指标,从而做出更加明智的决策。在报表搭建工程中,我们最终实现了“24+3+15”的报表格局。
其中包含了24个数据填报表,3个逻辑维护表,15个展示报表。
覆盖了费用分析、收入分析、损益分析、票据分析、权限管理五大模块。
3.案例价值:
最终建立出一个智能化的财务数据分析平台。
业务数据、财务数据通过FineReport录入,经过Finedatalink的处理后搭建为数仓,并作为报表平台的底层去支持各个主题的分析并可视化呈现。
通过实施本项目,该企业实现了财务数据梳理效率和报告准确性的大幅提升。财务团队不再需要耗费大量时间进行数据整理和核对,可以将更多精力投入到战略规划和分析上。同时,管理层通过即时的财务数据报表,可以快速做出基于数据的决策,增强了企业的市场响应速度和竞争力。
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