時間：2022-04-06 21:28:05
序論：在您撰寫采購數據分析報告時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
在大數據概念不斷升溫、數據分析技術不斷成熟的今天，我們已經不再對數據分析、數據報表陌生。而我也不例外，我的數據分析團隊每天都會呈現出不同的數據報表和數據分析模型。
銷售量的同比環比，成本利潤對比；
決議民意調查統計結果分析表；
年度銷售情況總結分析報告；
顧客購物行為分析報告；
工作效率統計表，經營管理儀表盤等等。
因為有了智能BI系統作支撐，展現的報表是完美的，華麗的。而在企業中面對這些主題的數據分析，我們也會毫不猶豫地利用各種數據分析工具和方法，對某個特定主題進行ETL，建立分析模型?？墒俏覀兺浄治龅哪康暮透締栴}，經常性地沉迷于技術分析、報表展示。所以我們想挖掘企業管理和經營問題實質的時候，量化分析就變得尤為重要了。以求對事物存在和發展的規模、程度等做出精確的數字描述。讓數據分析從根本意義上服務于業務管理，這才是分析的終極目標。
“外家功”與“內功心法”
說到量化分析，它是一種方法，如果說數據挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“內功心法”。雖然量化分析不能解決任何計算機語言邏輯錯誤，沒有具體計算機語言表達規則，不能建立如關聯分析、回歸分析等具體清晰的統計分析方法。
但是量化分析通過數據收集，指標確定，信息的整理對結果不僅僅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本問題。我們經常在總結匯報會議上看這樣的場景：“在本次活動中，銷售比去年同期增長了30%，其中某品牌中A型號和B型號對比，A型號比B型號銷量高出50%。”如果這樣陳述再配上圖表展示，看起來好像就是一個很好的數據分析總結匯報了?？墒菃栴}來了，為什么A型號要比B型號銷量好，我們是停止B型號的采購，還是加大A型號的引進。從這個分析當中我仍然不知道如何處理，似乎困惑的問題和想要的答案都沒有反映出來。那我們為什么要收集這些數據，為什么要設定這些指標，又為什么要分析這些信息？顯然這是一個沒結尾的故事，即使有華麗的過程，卻沒有揭示實質的問題。
建立量化分析體系
有了量化分析，目的是建立量化分析體系，而在企業要建立量化體系，首先必須學會找出根本問題，要用類似“五個為什么”的方法揭示根本問題。建立企業量化體系不是單槍匹馬就可以完成的，我們需要更多的人給我們提出“為什么”，讓企業更多的人參與到規劃量化體系藍圖的“藝術創作”中去。讓我們的企業問題藍圖更加完整。其次對于建立的問題，要不斷地檢查和分析，看看我們揭示的問題是否考慮了需要的信息、指標和數據。揭示的問題是否有效、問題是否符合量化邏輯等等。我們要在企業的管理和運營中不斷檢查自己的量化體系藍圖。最后有了完成有效的量化藍圖，就需要我們進行確定指標，明確信息，采集數據了，這時候再也不會在數據的海洋里迷失了航程。確定指標使得量化體系有了方向，明確信息和采集數據是量化體系的技術手段。量化體系是分析的目標，數據分析是揭示問題的工具和資源。
［關鍵詞］OLAP;數據挖掘;審計;商業智能
1商業智能模型
本文利用SQLServer2005構建基于商業智能的審計模型TAuditMin，如圖1所示。審計過程分為：采集審計數據、建立數據倉庫、OLAP多維分析、數據挖掘、前端展示等。
1.1源系統
數據挖掘的基礎是大量的歷史數據。這里的源系統是指與審計業務相關的各種關系型數據庫，如金蝶數據庫、用友數據庫等。這些業務系統中的數據可以應用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通過數據清洗、轉換和加載（ETL）等步驟載入數據倉庫，為多維分析和數據挖掘作準備。
1.2數據倉庫
該部分的功能就是為數據挖掘提供多維數據集（Cube）和數據集（Dataset），用于數據挖掘的Cube也可以根據用戶的要求作相應的更改。商業智能提供了自動創建Cube的功能，用戶只需要設置好相應的維度表和量度組，通過一些簡單的命令就能實現Cube的自動生成和重新生成。因此，數據倉庫設計主要在于設計維度表和量度組，以及兩者之間的關系。
1.3OLAP多維分析
OLAP為用戶提供強大的數據分析功能。在數據倉庫建好后，輸入測試數據，測試數據倉庫和模型。如果分析結果顯示創建的模型有問題，則可以通過OLAP提供的功能重新創建模型，并且按照用戶喜好的方式顯示數據分析的結果。模型沒有問題之后，就可以對ETL處理過的真實數據做相應的數據分析。
1.4數據挖掘
數據挖掘模型的建立以MDX語句為基礎，同時也支持手工操作。模型建好以后，需要對選擇數據挖掘的模型進行測試和訓練。用于訓練的數據可以來自于數據倉庫生成的Cube，也可以直接使用其他數據集，如文本文件。模型訓練的結果既可以直接瀏覽也可以生成報表在客戶端展示，數據挖掘功能主要通過微軟的SSAS和AMO實現。
1.5客戶端
即數據挖掘模型、報表和OLAP分析結果的前端展現，是用戶與系統交互界面。目前比較流行的方式是基于Web的B／S結構。
1.6發現審計線索
在數據分析的基礎上，定位重點審計對象，利用先進的計算機技術或其他方式追蹤線索，重點審計該類數據。
1.7形成審計報告
針對審計線索，加以重點審計，提交審計報告，以供分析和決策。
本文提出的解決方案將數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術相結合，可指導審計人員高效地開展審計工作，增強審計人員的審計數據分析能力，提高審計的效率和效果。
2商業智能在審計中的應用
商業智能在審計中的應用主要包括OLAP和數據挖掘兩部分，以下具體介紹這兩部分的應用。
2.1OLAP在審計中的應用
通過數據倉庫，可以利用OLAP技術，采用包含結構、趨勢、同比、因素、TOPN等多種分析方法，自動生成圖文并茂的分析報告，并可以在任意時間，生成任意內容（如財務、銷售、倉庫、采購、應收、應付），同時實現分析報告中的動態鉆取，滿足審計人員的需要。我們可以利用OLAP進行銷售分析、應收款項分析、倉庫庫存分析以及財務決策評價等。
OLAP支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。如MDX查詢語句：
withset［TenBest］as
’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’
set［LastMonth］as
’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’
set［Last6Months］as’
［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：
［LastMonth］．item（0）．item（0）’
select［Last6Months］onCOLUMNS，
［TenBest］onROWS
fromSales
可以方便地查詢某商場最近6個月銷售趨勢最好的前10種商品及銷售量。
又如，對應收賬款進行分析，可以通過圖表，直觀顯示賬齡、金額等情況（如圖2所示）。
2.2數據挖掘在審計中的應用
在審計中，運用數據挖掘算法，不僅能減輕審計人員的負擔，而且能提高審計風險管理的質量［3］。具體包括決策樹算法、聚類分析算法、貝葉斯算法、關聯規則算法、時序算法、神經網絡算法、回歸算法等。在審計中，運用商業智能平臺TAuditMin，不僅能減輕審計人員的負擔，而且能提高審計風險管理的質量。
財務分析經理需要具備嚴謹的邏輯思維，較強的數據分析能力，善于溝通協調。以下是小編精心收集整理的財務分析經理工作職責，下面小編就和大家分享，來欣賞一下吧。
財務分析經理工作職責11、牽頭集團各類客戶業務項目的管理與分析，帶領分析小組的工作;
2、從事后-事中-事前各個角度參與到業務項目的管理，跟進重點項目的執行，熟悉各類業務的不同階段財務分析需求并給予在財務管理、資金管理和定價管理方面的合理建議;
3、圍繞客戶合同，協同項目采購合同進行管理與分析，推動項目更合理的采購活動;
4、每月出具管理報表分析與匯報;
5、領導交辦的其他事務;
財務分析經理工作職責21、參與年度、項目預算運營策略規劃，根據行業對標提出相關的規劃建議;
2、根據集團戰略規劃協助設計財務分析體系、并能根據集團管理需求及時、準確的完成;
3、定期出具經營分析報告、月度、季度、半年度、年度報告;
4、具備財務模型搭建能力，從財務和業務角度多元化的分析，并提出相關的管理建議;
5、對行業及競品披露信息進行收集、解讀和分析，并提交行業分析報告;
6、根據公司管理需求，進行收集、解讀和分析相關的披露信息;
7、深入了解業務，與業務伙伴密切合作，建立合理有效的分析體系，全面支持并挾制推進各解決方案，深度支持業務決策和過程管理;
8、參與業務各項目和產品的整體評估，進行可行性分析、給予業務決策支持、把控財務風險;對各項目產品進行事前、事中、事后追蹤管理，及時反饋;
財務分析經理工作職責31.建立并完善公司財務分析報告制度
2.建立并完善公司財務分析體系、標準與方法。
3.協助進行產品盈利能力分析以及關鍵業務驅動因素的財務分析。
4.對商機、市場活動效果進行追蹤監控分析。
5.參與項目篩選、項目投標、報價審核，對項目執行中的制約因素跟進分析、損益分析、資金進出分析等，并定期匯報。
6.預算編制和分析：根據集團預算目標和要求，按時完成集團內全面預算的編制工作，每月及時對業務進行滾動預測分析;
7.負責各部門日常費用歸集、分解;
對異常費用做專項分析、提出優化整改措施、跟進落實。
8.對業務發展不同階段出現的異常指標進行分析并提出合理化建議。
9.業績分析與評價：每月對經營結果進行回顧，對影響經營業績的PD及KPI指標進行評價分析。
10.完成領導安排的其他工作。
財務分析經理工作職責41、酒店日常風險控制，費用分析以及跟進;定期出具分析報告;跟蹤處理各類異常事項;
2、梳理集團各部門的流程/通知等，協調處理涉及到的財務相關流程;
3、定期對財務共享中心/酒店進行財務相關流程和知識的培訓、檢查;
4、協調各財務共享中心與總部各部門之間的日常溝通事宜。
財務分析經理工作職責51、組織和編制各類型集團財務管理報表、搭建財務模型;
2、對集團各業務運營情況進行各項財務分析，包括但不限于預算分析、預則分析、行業分析、預實差異分析、區城比較分析等;
3、協助香港上市公司財務部，完成中報及年報編制工作，包括數據收集、問題跟蹤、外部審計師工作協調等。
確保及時準確完成中報及年報工作;
4、統籌集團預算編制和匯總;
5、協助建立集團財務大數據庫運用系統制作數據和財務分析;
6、其他專項財務工作。
財務分析經理工作職責61、根據公司的業務發展的需求，深入了解業務并建立財務分析模型，為業務提供全方位的財務支持;
2、對業務深入分析，通過數據分析，輸出指導性策略或管理性建議，并推動業務流程優化;
3、結合集團生意經營狀況，輸出經營分析報告，重點項目等定期或專項分析，提出相應優化建議;并完成經營會議跟蹤項目閉環管理;
4、參與集團年度預算、月度滾動預測，對預算的執行情況、業務運營情況，執行實時監控，及時發出預警并提出改善措施;
5、協助財務總監推動上市和投融資工作。
財務分析經理工作職責71、負責公司玩具、嬰童用品、衍生品、自建商城、會員體系等TO
C業務的財務管理和分析;
2、統籌完善TO
C業務相關的財務分析管理體系，健全相關財務系統、流程、制度及相關內控機制;
3、提升電商BP財務團隊能力及財務精細化程度;
4、搭建項目投入產出ROI評價模型，預測電商策略有效性;
關鍵詞：財務分析；報告；效率
1引言
財務分析報告是指財務人員利用企業的財務相關數據，結合其他相關信息對企業的財務進展情況、日常經營狀況以及現金流等相關數據進行綜合評價。財務分析報告能夠幫助企業管理者迅速全面了解企業運營情況，掌握財務管理方面的優勢與劣勢，提高企業管理的效率。高質量的財務分析報告對財務管理人員的專業知識掌握能力要求較高，許多財務管理人員難以完成高質量的財務分析報告?；谝陨媳尘?，本文希望通過分析我國企業財務分析報告現狀以及問題，探討如何提高企業財務分析報告的質量。
2我國企業財務分析報告的現狀及問題
2.1財務分析報告現狀
對于絕大多數企業來說，財務分析報告是對財務指標進行數據化的展示以及文字描述。常用的財務分析指標往往以會計報表為基礎，通過分析各種數據的相對比率進行刻畫，包括企業銷售凈利率，銷售毛利率，資產凈收益等，從中可以計算得到流動比率，速動比率等常用的二級指標。我國的企業財務分析對數據的重視程度較高，但是很少對審計報告以及會計報表進行注釋分析，因此許多小型企業利用這一漏洞，修改經營不佳的銷售業績，向社會以及消費者提供虛假的財務報告，使得原本財務狀況不佳的企業看起來利潤十分豐厚，嚴重影響了經濟市場的健康發展。
2.2我國財務分析報告常見問題
（1）時效性有待提高。財務分析報告的閱讀者主要是企業高管以及部門相關負責人，通過閱讀報告快速掌握企業財務動態。財務報告是對上一階段財務情況的總結，一般分為周報，半月報，月度報告，季度報告與年度報告，由于數據的延時性以及財務數據處理消耗的時間較長，因此當財務數據整理完成后，仍然需要1-2天的時間完成周報，1-2周的時間完成季度報告。因此財務分析報告的時效性降低，對決策的輔助作用也有所降低。（2）針對性較差。財務分析報告帶有較強的針對性，針對某一階段企業財務存在的問題進行詳細的分析，為管理者的后期決策提供有用的信息。由于我國許多財務人員的專業知識能力有限，缺少整體的數據分析以及報告整理思維，難以將財務數據與企業的具體業務進行有機結合，因此財務分析報告的針對性較差，不能將具體的問題分析透徹，無法為管理層決策提供高質量的數據支持。
3提高我國企業財務分析報告質量的對策
（1）提高財務管理人員專業能力。中小型企業現有的財務管理人員在財務知識的專業性以及業務邏輯的理解性上都有所欠缺，因此，企業需要通過培訓以及招聘專業人員來解決這個問題。首先，企業應當定期對現有的財務人員進行財務知識培訓，邀請行業知名人士前來講座，將培訓計入員工的績效考核，監督財務人員不斷學習新財務知識，提高處理數據能力；此外，也應該積極鼓勵財務人員與業務部門進行交接，只有充分理解了業務邏輯，財務人員才能抓住財務分析的重點分析對象，提高財務分析報告撰寫效率。其次，企業可以通過優厚的待遇以及人才晉升制度吸引外界人才加入，提高財務管理團隊的整體質量。最后，企業也可以積極與高校合作，參與到高校課題中，將學術成果應用到實際工作操作環節，提高財務分析工作效率。(2)加強財務基本工作管理。財務基本工作的效率是財務分析報告質量的保證。首先，企業應當建立財務數據后臺，由財務部門進行臺賬管理，將財務信息按照地域以及時間進行有序的排列，定期整理并進行數據分析，從而簡化撰寫報告時財務數據的提取以及對比分析環節的工作量，保證財務數據的準確有效性。其次，財務人員應當保持敏感的財務數據性，實時記錄相關支出以及重要事項，從時間、計劃、預算、實際花費等多個方面進行存檔，方便今后工作查詢。最后，財務人員需要定期向企業各個部門收集相關報表，及時提出報表格式以及內容問題，建立統一的報表管理方式，為撰寫財務分析報告做準備。(3)加強了解企業內部信息。只有深入了解企業內部各個部門的運作情況以及業務邏輯，才能夠深入分析企業的財務運轉情況。因此，財務負責人應該深入到產品研發。運營，銷售，采購等諸多部門，對工作流程，產品特點，銷售規律，大客戶基本情況等信息進行必要的了解，擴大財務分析的視野與角度，結合企業的基本財務數據進行有效的探索分析，保證財務報告具備較高的針對性與適用性。如對于某小型企業來說，核心產品為該企業帶來了超過50%的利潤收益，財務管理人員應當參與制定一套特定的監控分析體系，及時了解產品原材料。庫存。生產成本，銷售利潤等數據的變化，密切關注該產品各項財務指標數據變動對于企業整體財務數據變動的影響。此外，財務人員也需要綜合考慮企業發展戰略變化，市場政策變化，庫存處理方式變化等諸多外界因素變化對企業的利潤自己成本支出的影響，從而提出建設性意見。
4結語
綜合上述，財務分析報告是企業高管迅速了解企業階段性運營現狀的重要方式之一。但是我國許多企業的財務分析報告存在一定問題，如針對性較差，難以對實際的業務起到指導性作用；財務管理人員專業能力較低，不能提供高質量分析報告等。近年來，財務分析報告的重要性不斷提高，企業也必須加強對財務人員的培訓管理工作，優化日常財務管理流程，鼓勵部門合作，為財務工作提供良好的企業環境基礎。
作者:蔣錚 單位:上海市普陀區人民醫院
參考文獻
[1]王小平,雷鳴,王成霞.關于提高企業財務分析報告質量的思考[J].經濟師,2013(1).
[2]張美紅.淺析如何提高集團企業的財務分析報告質量[J].大眾投資指南,2017(2).
一、人事專員
1、公司全體人員考勤管理、工資核算、工傷和意外險申報；
2、公司全體人員請、銷假管理，員工合同的新簽、續簽；
3、辦理員工入職、離職手續，負責勞務糾紛的初步處置；
4、與律師保持良好聯系，咨詢相關法務信息，以及必要時上法庭解決人事糾紛類問題；
5、積極參加人事類培訓，并向全體后勤人員培訓和普及相關勞動人事類知識；
6、做好工會員工體檢以及工會入會登記工作；
7、做好年度固定資產盤存、登記工作。
二、項目專員
1、對接公司所有甲方，做好相關工作問題的上傳下達，每周至少一個甲方打2次電話表示關心；
2、做好各類督辦投訴件的辦理及回復工作；
3、第三方問題整改、回復；（督導通全部由班長處理）
4、甲方各種突擊整治照片的收集和按項目分類，并與運營部對接，做好突擊整治的結算；
5、每月**日至**日，對甲方扣分、扣款情況進行統計分析，并拿出文字分析報告；
6、負責甲方大合同對賬、送票（原則上郵寄）；
7、負責與臺賬專員核對合同上的工作量與實際工作量，每月月底進行數據分析，并拿出文字分析報告。
三、采購專員
1、公司所有倉庫的管理，與倉庫庫管對接，每月28日進行倉庫物資盤存并填寫相應的表格；
2、做好各類物資的采購、入庫、出庫工作，以及與供應商費用的結算與報銷；
3、公司各類物資的發放，包括了勞保、工作服、各類文書、宣傳冊等；
4、辦公室區域范圍內所有物品的報銷，例如水電費等；
5、公車的加油（保證隨時有油）、日常保養、定期清洗（一個月**次，自行辦卡）
6、與財務部門做好對接，做好公司所有車輛的油賬核對等。
四、督查專員
1、與國資集團、國資局做好對接，相關問題的上傳下達；
2、公司各類通知、報告、總結等文字性材料的撰寫；
3、各類會議的組織以及會議記錄、紀要的撰寫；
4、黨建方面的工作；
5、工會方面輔助工會主席相關工作；
6、對行政人事后勤類工作進行督查檢查，確保每個人按時完成工作任務；
7、員工手冊的增補和完善，與督查組對接，下達《獎懲通知單》。
五、臺賬專員
作為信息化財務管理的“兵器”，商業智能（Business Intelligence，以下簡稱BI）有著和弓箭一樣的優點――精確瞄準，擊敵之遠。精準的BI不僅能為企業高管戰略提供精準預測，而且還能為企業業務體系運營和財務資本運作提供決策依據。
先數據整合分析
古代戰爭中，弓箭手必須裝備牢固的弓和尖端綁著堅硬火石的箭。大多數的弓都配有瞄準設備，只有先精準定位，才能在放箭的瞬間將弓弦所有保持的能量釋放，以得到最佳速度，百發百中。
數據分析正是企業科學預測決策的“瞄準器”。充分利用大數據不僅能讓企業持續發展，同時還能幫助他們科學預測決策，獲取競爭優勢，創造一個更好、更有效的工作環境?；诰珳史治龅腂I是實現這一目標的關鍵。
《孫子兵法》中指出，為了贏取戰爭，主帥須全面了解并掌握自己與對手的優勢與弱勢，“知己知彼、百戰不殆”，現代BI的核心理念也是如此。BI是管理手段和信息技術的融合，數據的收集、整合與分析是建立商務智能系統的基礎。商務智能是業務、數據、數據價值應用的過程，是從大量的數據中纂取信息與知識的過程。這些數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。BI是用來幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術集合，它能夠使企業創造累計商務知識和見解，改善商務決策水平，采取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力，是企業在海量大數據時代搜集、分析、挖掘數據的“高參”。
BI對數據信息的要求屬于多維度記錄，這也在元年諾亞舟長達十余年的項目實施中得到了體現。把握“商”和“務”的本質：與商業相關，商務智能必須把商業眭的目標、存在的價值體現出來；務，即業務和時務，商務智能的核心是為管理決策和企業運營服務。
比如，某火力發電廠在采購流程中有“10萬噸煤”這一數據，對總部的數據分析來說，其包含的信息量遠遠不夠，需要被賦予更多的管理屬性：這10萬噸煤的供應商是誰，出自哪個煤礦，該煤礦屬于哪種性質的煤礦煤質又如何，簽署的合同類型是什么，等等，這些信息都被要求記錄。
數據被收集整理之后，元年諾亞舟的BI項目通過建立的數據倉庫，計算機系統可以在數據管理功能（從多個數據源為特定應用領域的信息系統的進行聯機事務處理）、數據分析功能（具備聯機分析處理和Legacy等多種數據分析功能、終端信息查詢和報表生成能力、數據可視化能力）、知識發現功能（從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識的能力）、企業優化功能（企業決策者可以依據從BI系統中得到的決策支持信息，增強企業的競爭能力）等方面為企業提供管理幫助。
再精準預測決策
精準定位之后的發射是弓箭運用的關鍵。商務智能分析之后能為企業管理的預測決策帶來實效，才是王道。
那么，怎么發力才能讓射出的弓箭既有力度又有精度？那就得看是否將弓箭這一武器用于合適的戰爭――遠程戰爭，也就是企業經營管理過程中的預測與決策?？茖W而準確的預測需要建立在精準的歷史數據分析和對未來趨勢準確判斷上。具體到商務智能而言，關鍵在于讓各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們做出對企業更有利的決策。
“啤酒與尿布”的故事堪稱BI應用的經典案例。美國第一大零售商沃爾瑪公司通過對顧客購買資料的分析發現，一般年輕的父親在出來給孩子買尿布的時候，總是喜歡捎帶著買上兩瓶啤酒。于是，超市就把啤酒與尿布這兩個看似風馬牛不相及的商品擺放在一起，這樣不僅方便了顧客，同時也促進了啤酒的銷量。
再比如，某企業購買了一套BI軟件，為企業追蹤營銷活動成果，并監督每家分店的漢堡銷售情況，結果發現，采購成本最高的白色醬料根本無人問津，于是管理者決定不再從外部購買。
BI已成為當前幫助企業實現管理提升的有效良方。企業商業智能的實現涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。如何將這些部分結合起來形成幫助企業決策的整體？以元年諾亞舟的BI項目為例，展示BI如何為戰略、為管理所用。
1、BI項目定位精準，面向服務省公司領導、各級管理人員和財務部專業分析人員。具體的內容包括構建整體的財務指標庫、財務數據的服務云、建立財務運營的整體服務體系等，并設置不同展現場景。
服務內容需要兼收并蓄，包括平臺整體框架，形式是基于大數據量的管理決策支持平臺。BI項目相關主題框架包括個人視窗、每日快報、財務監控的指標體系等等，對業績、重要資源、風險都能進行監控；對從整體的收益到每一個客戶的收益、再到不同的產品的收益進行不同的管理；最終形成一一對應的報表輸出。
2、B1分析功能獨樹一幟。整個項目被分成十大專題分析體系，對每一項主題都有具體的指標。比如說在市場競爭里面要有存量用戶份額、新增用戶份額、凈用戶份額等等，還包括很重要的一點，中高低端用戶的結構。BI所有主題的分析報告都有明細結構。
此外項目實施時還有專題化的分析、實時業績的控制以及利潤監控的分析，通過完整的下鉆機制，形成卓越有效的管理平臺。BI項目還實現了資金和核算的監控――在財務信息長期積累過程中，每年的憑證處理非常多，有的企業會按照EVA做按月財務衡量。但傳統分析報告經常會有一個問題――只說歷史同期的比較，卻忽略了以往的問題其實是內容管理智慧的結晶。為了“拾遺”，整合這些散落在不同地方的管理智慧，元年諾亞舟的BI實施構建了文檔搜集的信息管理平臺：能夠實現地市重點分析，專題分析，按時間序列和變化趨勢的排名，與MS、Office集成，最終使財務人員把時間精力花在透過數據發現問題、推動內部環境改善方面。企業財務管理應用BI的理想狀態，是經營分析可以甩開PPT，直接使用BI整合的數據。
【關鍵詞】 供給側改革； 會計信息； 集成應用
【中圖分類號】 F23 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）15-0019-03
2016年是我國加強供給側結構性改革之年，要完成“三去一降一補”五大任務，在供給與需求兩端要將改善供給結構作為主攻方向，推進結構改革，矯正要素配置扭曲，擴大有效供給，克服產能過剩結構性矛盾、企業盈利下降、工業品價格持續下降、財政收入下降和經濟風險上升等問題，提高供給結構對需求變化的適應性與靈活性，促進經濟社會持續健康發展[ 1 ]。五大任務的實施，必須提供可靠的會計信息，及時掌握成本、庫存、資金等動態信息，為決策者掌握與使用。尤其是在“互聯網+”、“大眾創業、萬眾創新”的今天，利用大數據、云平臺特有功能集成更多經濟要素信息，生成多樣化、個性化會計報告，為產業結構的調整提供準確可靠的信息，實現傳統會計信息向決策化、價值化轉變，對降低企業成本、增強企業創新能力、提高供給側質量與效率、實現“三去一降一補”具有重要意義。
一、供給側改革中會計信息應用存在的問題
當前企業會計業務處理通過會計信息管理系統，根據“原始憑證錄入―結轉憑證生成―編制財務報表―撰寫財務分析報告―作出經營管理決策”的流程，形成會計期間完整的財務報告信息，管理層根據財務分析報告作事后總結，安排未來的生產經營計劃。從信息流程中可以看出，傳統財務會計的不足主要表現如下[ 2-3 ]：
（一）以會計數據為出發點，數據源受限
按照傳統會計數據采集模式，僅有與會計核算直接關聯的經濟業務數據進入核算系統，而相當一部分反映經濟活動有重要價值、影響經濟活動決策的數據信息未能采集到會計核算系統，使決策者未能及時掌握經濟活動全貌，從而無法系統了解企業經營狀況等。同時，面對會計信息需求的個性化、碎片化，傳統會計對數據加工處理形成的數據報表不能滿足個性化需求。
（二）會計信息時效差，影響決策時效
傳統會計信息業務處理的流程大部分集中在事后，財務報表只能在所有憑證錄入完畢后才能生成，管理者不能及時從宏觀角度分析企業經濟運行狀況，它是一個有糾正的反饋系統，但這個反饋系統是企業經營出現問題后的滯后糾偏系統。面對稍縱即逝的市場，客戶的需求時刻在變，企業經營活動的決策要求“準”且“快”，但依靠傳統會計信息處理流程無法滿足這一要求。
（三）非結構數據被忽略，數據信息不完整
進入會計信息的除了原始憑證錄入結構化數據以外，還忽略了與企業經濟活動密切相關、富含經濟價值的非結構化數據。面對數據存儲分散、數據總量大、增長速度快、蘊含信息多的非結構化數據，缺乏有效的智能化處理，因而沒有納入會計信息系統，導致絕大部分有豐富價值的非結構化數據不能夠體現于會計信息控制流程中，不能有效挖掘它所蘊含的巨大價值。
（四）傳統會計重核算，輕管理
隨著市場環境快速變化，非財務信息也要融入會計信息中，如企業外部投資及上下游產業信息，通過與“互聯網+”和“云計算”緊密結合，集成各類會計信息，不僅提供現有的財務處理數據，還要提供企業經營決策所需要的內外部行為信息和趨勢信息，強調供給側會計管理，以提高公司企業管理者的前瞻性和預測性，將以往的記賬、報賬等會計工作向企業戰略規劃、經營決策、過程控制和業績評價優化的方向轉變，以適應供給側改革要求。
以上看出，現有會計信息不完整，時效性差，會計信息質量不高，尤其在新形勢下極其不適應供給側改革信息的膨脹與多變。要以會計信息價值增值為目標，采集“三去一降一補”市場信息，對非結構化數據采用智能數據處理方法，與結構化數據融合，挖掘會計信息因果關系，尋找分析控制隱藏的信息，保證會計報告完整、客觀、不失真，滿足會計信息不確定性和個性化的需求。所以，在大數據時代下，必須對傳統會計完善、改革，改革與時代不相適應的部分，使其做到完整地反映經濟事項，為供給側改革提供有價值的會計信息。
二、供給側改革會計信息集成應用
（一）供給側會計信息集成原則
1.財務會計與管理會計融合使用。要將財務會計算賬、報賬的核算會計功能進行擴展，向決策優化、提高全要素生產率轉變；要將企業的財務、經濟業務和管理等方面整合起來，打造一個新的管理模式，利用管理會計信息功能，不斷挖掘企業的潛在信息價值，節約成本，提高核心競爭力。
2.反饋機制與前饋機制相結合。要增強供給結構對需求變化的適應性、靈活性和主動性，就要采用管理會計信息，利用前饋機制預測需求信息變化，在企業形成實際產能前進行有效控制，要對供給側結構的實施效果優劣進行反饋糾正，實現反饋機制與前饋機制結合運用。
3.常規報表輸出與個性化報表輸出相結合。常規會計報表主要是資產負債表、利潤表和現金流量表及股東權益變動表，是標準化財務報告形式，它方便審計等標準化、格式化業務使用。隨著供給側市場經濟的發展，會計信息呈現廣泛性、差異性和易變性等特征，企業對信息的結構要求存在著差異性，只有報表輸出個性化才能滿足不同需求。
4.會計信息多元化。會計信息既要集成常規核算會計信息，又要有非財務業務信息，如研發、生產、采購、銷售等信息，還要有企業外部信息，如行業市場環境信息、政府供給側結構性改革政策的信息，以豐富信息來源。
（二）供給側會計信息集成應用方案
根據會計信息集成應用原則，在大數據時代，與企業經營、效益密切相關的數據日益發生變化，如生產、庫存、銷售等既有各種結構化會計數據，也有半結構化數據和非結構化會計數據。企業在會計信息流程上必須利用云平臺，將海量結構化數據、半結構化數據和非結構化數據均納入會計信息流程中，將企業決策層、人事部門、采購部門、倉管部門、銷售部門等內部利益相關者和股東、債權人、政府等外部利益相關者逐漸添加到財務流程。構建財務與經濟業務一體、多種形式數據整合的協同機制，進行數據分析與挖掘，除了形成常規會計報告以外，還要根據需要形成個性化報表和決策性報表。因此運用大數據信息集成和事件驅動技術優化會計業務信息流程，具體流程如圖1所示。
1.數據采集?；凇盎ヂ摼W+”將會計流程、業務流程的內外部數據流程有機整合[ 4 ]，實現企業內部部門交易信息輸入會計信息系統中，利用物聯網、移動網絡技術將非結構化數據（如原料、產品標簽）實時輸入會計信息中，使企業經濟業務活動的原貌得以全面地進入會計信息流程。為了強化業務交易的真實性，將與企業發生業務關系的第三方納入到會計信息流程之中，提供印證經濟業務的相關信息，從而豐富數據來源。除了收集采購管理、生產管理、銷售管理等數據，還要增加高質量產品有效供給信息，提高企業產品的檔次和質量，重點增加產品和技術的創新能力信息，包括科技研發的資金、產品、研發力量等信息。
在此基礎上，進一步收集企業所處的經濟環境信息，包括國家在供給側改革中釋放的市場信息、行業信息、國家金融信息等數據，以擴大財務數據的來源，提供前饋預測信息，提高企業對市場反應的及時性。同時，實現有效的會計大數據分析，為下一步數據挖掘、分析、決策提供可靠保證，實現企業有效糾偏。
2.信息數據處理。將收集的各業務系統數據，包括結構化數據和非結構化數據，引入智能數據處理軟件[ 5 ]，如OCR技術，將采集的數據規范化，自動提取非結構化數據的內容，并存儲到各業務子系統數據庫中。業務子系統數據庫中的數據按相應事件驅動處理規則觸發報賬業務流程，生成相應的會計信息存儲到會計大數據系統中。
3.形成會計信息大數據庫。采用ETC數據信息管理工具，將存儲在不同系統、不同物理設備中的歷史會計數據進行抽取、集中，實現研發、設計、采購、生產、倉儲、質量管理、銷售、財務等流程信息緊密銜接，將會計信息系統、不同部門的系統和外部數據中的財務會計數據和非財務會計數據存儲在會計信息大數據庫系統，實現會計數據共享和會計信息互通，從而提高會計信息質量。
4.會計信息數據分析、決策。供給側結構性改革宗旨為減少無效供給，擴大有效供給，提高供給結構對需求結構的適應性。要加強生產端分析，重視產品研發成本分析和客戶個性需求變化分析，有效利用會計數據，采用先進分析技術、數據挖掘技術、云計算將會計大數據庫、方法庫、知識庫、模型庫結合，實現大數據綜合分析功能，對企業的生產成本、研發成本、銷售成本、盈利水平等進行智能分析，并以報表和查詢分析的方式將數據展示出來，反映企業的全面財務情況，幫助管理者對企業經營情況進行事中監控、事后分析，及時發現財務風險，為籌資、成本決策、股權分配等企業經濟活動作出正確決策，為企業“三去一降一補”提供強大的會計決策支持。
5.輸出多樣性信息報表。在大數據分析、決策基礎上，輸出報表針對當前供給側結構性改革除了常規性報表信息輸出外，還要滿足不同需求者的信息報表。
（1）非財務個性化報表。企業會計報表除了披露以貨幣計量的財務信息外，通過非結構化信息引入，還應披露其他非財務信息。例如，產品占市場份額、新產品新技術開發和服務、企業面臨的風險與管控、用戶滿意程度、主要競爭對手及與人力資源、知識產權有關的無形資產價值等。非財務信息的披露，有利于投資者對企業綜合分析的評價及前景的判斷。
（2）預測性報表。新常態下，企業決策者在過去和現在的基礎上更關注未來。企業除了按照國家規定上市公司在募股說明書和公告中公布盈利預測信息、資產負債、利潤、現金流量等信息外，還應通過智能算法建立庫存、產能、新產品、金融預測性報表，如提高企業有效供給能力、擴大有效和中高端供給的預測性報表，政府降低制度易成本對企業效益影響報表等，為投資者決策提供依據。
三、結論
會計領域要適應供給側結構改革需要，需要將以往會計算賬、報賬的傳統思維向決策優化、提高全要素生產率方向轉變。通過在會計信息系統中嵌入非財務數據業務處理規則，集成經濟業務信息、財務信息和市場環境信息，經過結構化與非結構化數據處理，實現財務信息和非財務信息的實時采集、處理、存儲、共享，加快企業經濟信息的匯總與集成化應用，使企業會計工作由核算型轉向管理、決策支持型，為企業供給側改革提供優質信息保證。
【參考文獻】
[1] 劉霞輝.供給側的宏觀經濟管理：中國視角[J].經濟學動態，2013（10）：9-19.
[2] 湯四新，陽杰.IT環境下會計流程持續優化研究[J].財務與會計，2014（10）：77-80.
[3] 張麗娟.XY公司會計業務流程再造研究[D].華南理工大學，2015：8-18.
