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,房屋租金评估业务领导者正日益重视如何厂房评估缩短决策周期。他们不仅机械设备评估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。企业价值评估与此同时,房屋估价竞争风险也变得越来越广泛,且越来越具时效性。有鉴于此,车辆评估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。个人房产评估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? |