财务工作如何善用分析法

分析法为财务人员创造了宝贵机会，以动态化方式向企业领导者提供极具相关性的洞见。

分析法在财务工作中的应用

分析型应用软件在财务工作中的作用，已从支持核心财会软件查询和提供数据关联功能的商业智能工具，发展成为能够实时直观展示数据的更高级别工具。

在新一轮迭代发展中，机器学习的加入会提高企业整合非结构化数据和外部数据的能力，并将预测性建模水平提升至更高层级。

然而，这一切都取决于数据质量的优劣。

财务工作为何需要引入分析法？

如今，业务领导者正日益重视如何缩短决策周期。他们不仅更严密地监测绩效和目标，而且需要更迅速地对最新趋势做出响应。与此同时，竞争风险也变得越来越广泛，且越来越具时效性。

有鉴于此，财务团队应当加强自身能力，利用现有数据提供更加深刻的洞见，并通过前瞻和回顾，为决策流程提供支持。随着可用数据量的持续增长，企业对分析工具处理能力的需求也会不断上升。

同时，数据爆炸为整合大数据创造了新的契机。大数据指通过各种设备（如物联网等）生成的数据。此外，大数据还能提供更深入的洞察。

分析法的实施

市场中的分析法工具种类繁多。在根据企业实际情况选择适当工具时，往往有必要听取独立的建议和意见。

分析法的具体应用需要数据质量与决策层级相匹配。而在付诸同等努力的情况下，数据准确性的改善效果往往无法跟上分析能力的提升程度。

许多企业中都存在着数据孤岛问题——这已成为有效分析面临的一大阻碍。因此，数据应向所有希望获取的人开放（真正需要保密的数据除外），数据孤岛化会制约洞见的生成。

利用外部数据和非结构化数据，财务部门能够建立新的洞察维度。他们不仅应当设法取得客户数据，还可通过开放式的应用编程接口（API）建立多种数据来源。

能否针对问题构思解决方案，有时也会成为一项制约因素。财务部门必须借助适当的人才组合来有效管理数据，进而深入了解存在的业务问题。

影响因素与问题

企业需要认真思考以下影响因素和问题：

·  如何管理数据质量？

·  是否建立了适当的数据治理流程？

·  数据是否已开放？

·  是否会依据法律规定充分保护个人数据？（请观看Harry Small、Partner、Baker McKenzie等人对这一    问题的说明视频）

·  是否具备适当的技能和资源？

·  是否依赖经过仔细处理的数据？   

关于克莱夫·韦博（Clive Webb），ACCA首席作者