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財務(wù)總監與大數據財務(wù)管理方向
隨著(zhù)金融、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的高速發(fā)展，拒絕接受大數據的思維已經(jīng)無(wú)法跟上時(shí)代的腳步，大數據的出現是社會(huì )發(fā)展的必然產(chǎn)物。那么下面是由小編為大家分析財務(wù)總監與大數據財務(wù)管理方向，歡迎大家閱讀瀏覽。
實(shí)現大數據下的財務(wù)管理
然而，對于相當多的企業(yè)來(lái)說(shuō) ，合理地應用大數據進(jìn)行分析，依然是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，這不僅在于底層數據結構的不扎實(shí)，還來(lái)自于沒(méi)有合理的分析方 法以及數據模型。
比如，在大多數已經(jīng)正常運行著(zhù)ERP的企業(yè)中，想將ERP數據與非ERP數據相結合，就是一個(gè)難點(diǎn)。財務(wù) 部門(mén)若想對公司業(yè)務(wù)做出準確分析(如收益率等)，所需處理的數據必將遠超ERP數據。以總部位于美國康涅狄格州的 StanleyBlack&Decker為例，該公司的CFO在領(lǐng)導公司業(yè)務(wù)轉型預測分析時(shí)，修改了預測流程，根據銷(xiāo)售的驅動(dòng)因子(而 非財務(wù)趨勢)進(jìn)行預測，一方面采取多維度手段來(lái)進(jìn)行績(jì)效報告的編制，另一方面應用預測分析的力量，創(chuàng )造出了更精 準和透明的流程。這種做法凸顯了CFO在復雜項目中的變革管理技能，要求CFO能夠協(xié)調運作近幾十個(gè)獨立的ERP系統，并 結合多方數據進(jìn)行綜合分析，才能提供可以輔助決策的準確信息。
這種對CFO提出的管理變革的要求就需要CFO必須懂得 提高成本效率。Teradata天睿公司國際數據驅動(dòng)金融業(yè)務(wù)總監Michael Ingemann表示，CFO應該“以少謀多”，以最低的 成本投入輸出最強分析能力。在他看來(lái)，應該減少花費在數據管理、數據搜集和數據驗證上的時(shí)間�，F階段，很多企業(yè) 的財務(wù)部門(mén)在單純的原始數據分析上浪費了大量的時(shí)間，而在最為核心的增值分析上卻用時(shí)極少。造成這種現狀的直接 原因便是前瞻理念以及核心技術(shù)的缺失，從根本上說(shuō)也是CFO對大數據認識上的滯后，所以CFO意識的轉變也是向數據驅 動(dòng)化轉變的十分重要的一步。財務(wù)部門(mén)應該在大數據的要求下改變財務(wù)功能，采用智能分析平臺并脫離電子表格模式， 轉移工作負載從而致力于更有價(jià)值的工作，這樣才能充分利用分析技術(shù)，為企業(yè)創(chuàng )造更大的價(jià)值。
大數據的問(wèn)題不是單 一的解決方案能夠完成的，它需要一整套的解決方案，要融合很多傳統技術(shù)和新技術(shù)，需要以一個(gè)可擴展、靈活、可管 理的企業(yè)大數據中心開(kāi)發(fā)平臺為基礎，這樣才能從大數據中挖掘出有價(jià)值的信息。
對于企業(yè)CFO來(lái)講，大數據時(shí)代的財務(wù) 數據因獨有的特性使得其處理具有更大的挑戰和更高的要求，主要在于包括高素質(zhì)人員配置、設備采購等在內的平臺建 設，其中建立企業(yè)大數據中心開(kāi)發(fā)平臺是數據分析平臺建設的基礎。同時(shí)，數據和信息在制度上、流程上、收集方式上 的統一以及開(kāi)發(fā)語(yǔ)言的進(jìn)一步統一也是非常重要的，不僅能提升企業(yè)財務(wù)報告合并工作的效率與質(zhì)量，還能提升各項財 務(wù)信息和會(huì )計數據的透明度和公開(kāi)度，而且能夠幫助實(shí)現數據交互的無(wú)縫銜接與積極協(xié)調，從而有效縮短財務(wù)報告合并 周期，提升在投資分析、預算編制、經(jīng)營(yíng)管理、監督約束以及企業(yè)決策等各個(gè)方面的數據支持力度。
縱然，建立企業(yè)大 數據中心開(kāi)發(fā)平臺有眾多利好因素，但企業(yè)仍需量體裁衣建立數據團隊。大型企業(yè)可以選擇自建數據挖掘團隊，不僅可 以更好地進(jìn)行成本控制，還能促進(jìn)業(yè)務(wù)響應機制;而中小型企業(yè)則應該首先將大數據思維融入到企業(yè)的日常運營(yíng)之中而 不是急于自建團隊。
另外，企業(yè)若想從基礎龐大、種類(lèi)繁多的數據信息中有效提取財務(wù)管理工作所需的數據，就必須加 強現有財務(wù)管理軟件的功能模塊升級�，F代的數據類(lèi)型十分多元化，不僅包括數字、字母，同時(shí)還包括了我們熟知的網(wǎng) 絡(luò )日志、視頻資料、音頻資料、圖片資料以及地理位置等，這就要求企業(yè)必須提升對各種異構數據的處理提取能力。為 了提升有效信息的篩選效率，財務(wù)數據信息關(guān)鍵詞的搜索引擎開(kāi)發(fā)也是非常重要的。同時(shí)還要進(jìn)一步規范各種數據信息 的錄入端口管理，從信息錄入的源頭開(kāi)始加強對數據信息的統一化、標準化與規范化管理，大力提升數據信息的利用效 率及質(zhì)量。
構建新型財務(wù)框架
顯然，大數據要求財務(wù)人員必須視野開(kāi)闊，不但需要看懂財務(wù)報表，而且還要能夠多渠道 收集信息，這就意味著(zhù)為傳統財務(wù)人員增加了新的職能。一個(gè)具有大數據思維的合格財務(wù)人員，不僅能夠出色完成傳統 財務(wù)人員的工作，還應同時(shí)扮演數據、信息的收集和處理角色，應該具有系統性和管理性思維，對企業(yè)的生產(chǎn)、銷(xiāo)售、 管理等各個(gè)環(huán)節都有充分的了解，能夠透徹理解企業(yè)的戰略目標，并能夠清晰解讀大數據背后對企業(yè)有價(jià)值的信息。
2014年IBM業(yè)務(wù)價(jià)值協(xié)會(huì )(IBV)對576個(gè)CFO進(jìn)行調查，其中有82%的CFO表示看到了整合企業(yè)數據的價(jià)值，僅有24%的人認 為他們的部門(mén)已經(jīng)做好了應對準備。這說(shuō)明在數據重要性和可利用率的認識方面，CFO們存在巨大差距，同時(shí)也意味著(zhù)完 成“數據驅動(dòng)型CFO”的成功轉型還有很長(cháng)的路要走。
Michael Ingemann認為大數據處理平臺建設是一項戰略行動(dòng)，需要 董事會(huì )、高級管理層以及其他利益相關(guān)體在大數據的定義、運算等方面取得共識才能順利推進(jìn)，所以必須在協(xié)調各方思 想方面付出更多時(shí)間和更大精力，才能最終實(shí)現“數據驅動(dòng)型CFO”和“數據驅動(dòng)型財務(wù)部門(mén)”。
突破信息孤島
將大數據 應用于財務(wù)管理時(shí)，在信息抓取上，往往遇到很大的困難，從數據庫和數據孤島中抓取數據非常困難，而且抓取的數據 無(wú)法充分確保高質(zhì)量和可靠性，難以從非財務(wù)數據中準確提煉出管理意見(jiàn)，智能可視化報告無(wú)法實(shí)現等問(wèn)題已經(jīng)成了技 術(shù)和財務(wù)分析能力上的壁壘，嚴重阻礙了大數據向財務(wù)領(lǐng)域滲透的腳步。
同樣，IT平臺的滯后也拖慢了大數據化財務(wù)管 理的步伐。財務(wù)管理要求財務(wù)信息與業(yè)務(wù)信息高度集成，并依托先進(jìn)的信息處理平臺進(jìn)行分析用以支持決策�，F在很多 企業(yè)的信息系統只能部分滿(mǎn)足決策支持的需要，很多財務(wù)管理方案都因滯后的信息化平臺而無(wú)法完全實(shí)施。因此，搭建 基礎數據平臺成為當務(wù)之急。
大數據已成為中國巨大的藍海市場(chǎng)，這對各行各業(yè)都是機會(huì )與挑戰并存。數據時(shí)代剛剛來(lái) 臨，同時(shí)，數據的內涵也變得更加多元化。這些改變使得過(guò)去的數據處理方法已經(jīng)無(wú)法適應今天的數據處理，如果不能 及時(shí)改進(jìn)處理技術(shù)將無(wú)法切實(shí)提升數據處理的質(zhì)量和效率。雖然大數據背景下的數據呈現出體量巨大、類(lèi)型繁多、價(jià)值 密度較低等方面的特點(diǎn)，但是在不斷地努力與嘗試下對大數據的處理已經(jīng)可以做到更快、更準、更精確。
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