云商業智能與企業財務分析探討
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摘要：企業財務工作始于數據、止于數據，但財務卻并非只是數據的搬運工，而是數據的整合加工者，財務作為核心模塊能夠直接反映企業的經營狀態，在許多大型企業中，利用商業智能，通過模型化、多視角、大數據分析等對財務數據和業務進行分析，并結合企業內外商業信息，為企業的決策和戰略發展提供服務，幫助企業管理者高效地做出正確的決策。傳統商業智能分析軟件，如SAP、IBM等價格動輒幾十萬，較長的建設周期以及對企業自身人員的專業化要求，許多中小型企業無法承擔這樣的建設成本。伴隨著互聯網以及云計算技術的蓬勃發展，各個專業廠家為了搶占中小企業這個市場，也紛紛將云商業智能技術引入到云平臺之中，通過低成本的云商業智能來進行企業財務分析，對中小企業越來越具有吸引力。
關鍵詞：商業智能；財務管理；智能平臺
一、中小企業財務管理現狀
財務分析是一門經濟應用學，其以企業財務指標及其他相關資料為主要研究對象，通過分析與對比，完成企業財務狀況的剖析和評價，真實反映企業在運營過程中的利弊得失、財務狀況及發展趨勢，通過詳盡的分析報告為企業的管理工作和經營決策提供重要的參考信息。通過財務分析，企業的管理者能夠掌握企業的營運能力、盈利能力和現金流量狀況，合理評價管理團隊的經營業績，以獎優罰劣，促進管理水平的提高。財務分析的核心目的是促進企業經營，不斷挖掘潛力，從各方面揭露矛盾，找出差距，充分認識未被利用的人力、物力資源，實現企業價值的最大化[1]。中小企業的財務和會計部門管理主要是履行報稅義務、財務會計利潤調整后的管理會計利潤的計量和考核工作。財務管理主要針對企業的基本會計流程，小型企業普遍使用手工記賬的方式，或著利用單機版的財務軟件實現賬務的電子化[2]。大多數中小企業的會計信息系統多為會計核算服務，財務管理所用的工具和方法僅是對財務管理數據淺層次的描述，而企業財務數據本身蘊含著豐富的信息量，只有通過對積累在原有企業會計信息系統中的數據進行深入挖掘與分析，才能發掘出隱藏在這些數據背后的深層次問題，為企業管理提供可行性建議。在傳統的企業財務商業智能系統的實施路線上，需要更加專業化的分析工具和相關知識儲備，這對中小企業來說有很大的挑戰和實施難度。
二、利用云商業智能技術進行企業財務分析
（一）云商業智能
云商業智能分析是構建于云端的一站式大數據分析平臺，提取企業各個運作系統的數據，通過大數據分析平臺提供的工具進行數據的清理、抽取、轉換和裝載工作，處理后的數據會統一存儲在數據倉庫中，之后可以利用數據挖掘工具對數據倉庫里的數據進行有效的分析，最后將結果呈現給管理者。其旨在幫助企業快速處理海量的原始財務相關數據，提取出重要的財務信息，從而幫助企業分析數據背后的問題，做出最優決策，助力企業的運營發展。
云商業智能是基于公有云的新一代敏捷型BI服務，財務人員可通過互聯網將相關財務數據上傳到企業購買的云商業智能服務中，在幾分鐘內就可上線一套數據可視化分析報表，并通過拖拽式自服務操作進行交互式分析，快速獲得分析結果。在財務數據分析組建中，在無需專業計算機知識的情況下，通過拖拽操作完成即席查詢、數據報告生成等工作。借助數據展示組建中的現有模版和元素，根據業務需要，制作交互式圖表，直觀生動地展示數據結果。通過現有的云商業智能進行財務分析時，可為企業提供以下幾個方面的服務。1.財務分析。只需將企業的財務數據接入云商業智能平臺，使用云商業智能所提供的ETL、數據倉庫、數據挖掘等工具，系統將自動對數據進行加工、整理，針對投資活動、經營活動等企業進行行為進行詳細的分析對比，從中提取出有用的信息供企業經營管理人員使用。2.財務預測。運用云商業智能中相關技術，根據已有的財務數據預測企業未來經營狀況，主要包括銷售預測、利潤預測、成本預測、財務指標等方面，從而判斷企業未來發生財務危機的可能性。3.決策支持。利用云商業智能提供的分析工具可以將有用的財務數據從海量的原始數據源中提取出來，通過數據的進一步挖掘，最終將提供詳細的分析報告。企業管理人員可針對相關指標與競爭對手的公開數據進行對標分析，尋找差距與不足，從未為后期的籌資、投資、存貨等經營活動中的決策提供有效的支持。
（三）專業化云商業智能財務分析展望
國內提供云智能商業的公司如騰訊、阿里巴巴等，其上線的云商業智能分析費用較低（如阿里云提供的云商業智能，高級版年費約38000元），但提供的應用功能聚焦于通用型模板，企業需要深度財務分析時還需要專業人員進行功能上的開發，對于中小企業的財務管理人員有一定的應用難度。由于云商業智能的快速發展和在企業財務分析市場的巨大應用前景，傳統的財務軟件提供商如金蝶、用友等也都在積極跟進，后期會有更多針對財務分析的云智能商業專業工具大量涌現，其將聚焦于以下幾個方面。1.企業財報分析。將財務分析模型固化成分析工具，通過統一的數據接口將企業的財務數據按照標準格式輸入系統中，并在云商業智能平臺中調用相應的分析模型，系統將自動按照模型對企業財務數據進行分析處理，并可出具詳細的財務分析報告。2.企業多維數據分析。通過從外部導入企業明細報表數據或以數據倉庫內部存儲的明細報表數據為分析對象，結合結構分析、對標分析、趨勢分析等方法，從企業、年月、實際數、預算數或目標值等多個維度對企業進行財務分析，并迅速出具各種形式的企業經營分析報告。3.企業戰略分析。結合情景分析、概率和統計分析等風險分析工具。利用自由現金流量折現模型、EVA折現模型、股利折現模型在內的貨幣時間價值分析模型，并結合可比法估值模型，為企業提供深層次的分析報告，對于企業后期投資、融資等重大經營戰略有著不可估量的價值。
參考文獻：
[1]羅曉玲，吳曉紅，宋越，等.地質調查預算與財務管理體系的研究與建設[J].中國礦業，2018，(12)：21-23.
[2]曲煥波.茶企業財務管理制度創新發展研究[J].福建茶葉，2018，(12)：64-65.
作者：齊瑩瑩 單位：陜西地礦物化探隊有限公司
