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數據分析:企業財務人員的決策利器
2018-11-28       瀏覽次數:
        2018年10月15日,Gartner公布2019年十大戰略科技發展趨勢《Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019》。其中列居第二位的戰略科技發展趨勢就是增強分析-Augmented analytics。
        該報告中提到,“增強分析可以辨識出數據中隱藏的模式,并剔除人為偏見。盡管企業還是可能無意中將偏見加入到算法中,增強分析和自動洞察生成功能,最終仍然會嵌入到企業應用軟件中。”
        北京智達方通科技有限公司總經理蔡志宏先生認為,新的技術發展趨勢意味著企業軟件的功能將從“過程管控”越來越偏向于數據分析。以往的企業軟件設計,投入了過多的精力復現企業的線下業務過程,如各種業務單據、表樣、流程等。軟件功能界面盡量模擬企業的線下動作,以跟線下單據、表樣相似度高為榮。但隨著技術的發展,這些低創造性的工作逐漸被機器人取代以后,那這些紙質的單據、表樣還有什么用?
        數據分析包括驗證性數據分析-CDA: Confirmatory Data Analysis 和探索性數據分析 - EDA: Exploratory Data Analysis 兩種。驗證性數據分析CDA廣泛應用于財務分析,管理會計信息化等領域。典型技術為通過多維數據倉庫,建立企業管理模型及業務數據間因果關系。通過業務規則實現管理數據和指標的實時分析計算。對于業務數據量大、數據質量高、數據結構性強的企業,還可以采用探索性數據分析EDA對數據做進一步的挖掘,探查其中未知的相關性。其典型技術包括統計模型、人工智能、機器學習等。
        增強分析通過各種數據分析手段,使企業應用軟件更為智能、高效地建模并輸出分析結果。財務人員可以擺脫耗時費力的數據錄入、排查錯誤、調整、文件整合等工作,將精力放在管理模型設計、場景測算等更有創造性的工作中。因此,增強分析對企業管理應用來說,相當于機器人技術中外骨骼對人類的助力,是對人類能力的增強而不是取代。
        智達方通堅持認為,企業信息化建設思想,是從如何借助信息化工具提升企業績效入手。通過明確企業的績效目標,設計EPM-Enterprise Performance Management業務模型,并根據更改模型的數據要求,規劃ERP等業務系統的建設要求,更順暢地向EPM分析系統提供業務數據,用于決策支持及對比分析。隨著計算機技術的不斷發展,決策支持系統EPM與事務型業務系統ERP的邊界將越來越模糊。新一代的企業軟件將提供更強大的業務分析能力,并更廣泛地覆蓋企業的各業務領域。
        新形勢下,企業財務人員及管理者應積極的接受不斷涌現的新技術、新工具。基于新的以數據分析為導向的企業信息化建設思路,規劃建設業務信息化和決策支持信息化系統。財務和管理人員尤其要從繁瑣的單據填報、文件處理、數據核查等低效率工作中解脫出來,將精力投入到真正直接影響企業績效的管理模型建立和優化中,用強大的數據分析工具提升崗位的價值,而不是擔心工作崗位被工具所取代。
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