- 相關推薦
財務總監(jiān)與大數據財務管理方向
隨著金融、移動互聯網等行業(yè)的高速發(fā)展，拒絕接受大數據的思維已經無法跟上時代的腳步，大數據的出現是社會發(fā)展的必然產物。那么下面是由小編為大家分析財務總監(jiān)與大數據財務管理方向，歡迎大家閱讀瀏覽。
實現大數據下的財務管理
然而，對于相當多的企業(yè)來說 ，合理地應用大數據進行分析，依然是一個技術難點，這不僅在于底層數據結構的不扎實，還來自于沒有合理的分析方 法以及數據模型。
比如，在大多數已經正常運行著ERP的企業(yè)中，想將ERP數據與非ERP數據相結合，就是一個難點。財務 部門若想對公司業(yè)務做出準確分析(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在領導公司業(yè)務轉型預測分析時，修改了預測流程，根據銷售的驅動因子(而 非財務趨勢)進行預測，一方面采取多維度手段來進行績效報告的編制，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能夠協調運作近幾十個獨立的ERP系統，并 結合多方數據進行綜合分析，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金融業(yè)務總監(jiān)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，應該減少花費在數據管理、數據搜集和數據驗證上的時間�，F階段，很多企業(yè) 的財務部門在單純的原始數據分析上浪費了大量的時間，而在最為核心的增值分析上卻用時極少。造成這種現狀的直接 原因便是前瞻理念以及核心技術的缺失，從根本上說也是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 動化轉變的十分重要的一步。財務部門應該在大數據的要求下改變財務功能，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值的工作，這樣才能充分利用分析技術，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。
大數據的問題不是單 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和新技術，需要以一個可擴展、靈活、可管 理的企業(yè)大數據中心開發(fā)平臺為基礎，這樣才能從大數據中挖掘出有價值的信息。
對于企業(yè)CFO來講，大數據時代的財務 數據因獨有的特性使得其處理具有更大的挑戰(zhàn)和更高的要求，主要在于包括高素質人員配置、設備采購等在內的平臺建 設，其中建立企業(yè)大數據中心開發(fā)平臺是數據分析平臺建設的基礎。同時，數據和信息在制度上、流程上、收集方式上 的統一以及開發(fā)語言的進一步統一也是非常重要的，不僅能提升企業(yè)財務報告合并工作的效率與質量，還能提升各項財 務信息和會計數據的透明度和公開度，而且能夠幫助實現數據交互的無縫銜接與積極協調，從而有效縮短財務報告合并 周期，提升在投資分析、預算編制、經營管理、監(jiān)督約束以及企業(yè)決策等各個方面的數據支持力度。
縱然，建立企業(yè)大 數據中心開發(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 以更好地進行成本控制，還能促進業(yè)務響應機制;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、種類繁多的數據信息中有效提取財務管理工作所需的數據，就必須加 強現有財務管理軟件的功能模塊升級。現代的數據類型十分多元化，不僅包括數字、字母，同時還包括了我們熟知的網 絡日志、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，財務數據信息關鍵詞的搜索引擎開發(fā)也是非常重要的。同時還要進一步規(guī)范各種數據信息 的錄入端口管理，從信息錄入的源頭開始加強對數據信息的統一化、標準化與規(guī)范化管理，大力提升數據信息的利用效 率及質量。
構建新型財務框架
顯然，大數據要求財務人員必須視野開闊，不但需要看懂財務報表，而且還要能夠多渠道 收集信息，這就意味著為傳統財務人員增加了新的職能。一個具有大數據思維的合格財務人員，不僅能夠出色完成傳統 財務人員的工作，還應同時扮演數據、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、銷售、 管理等各個環(huán)節(jié)都有充分的了解，能夠透徹理解企業(yè)的戰(zhàn)略目標，并能夠清晰解讀大數據背后對企業(yè)有價值的信息。
2014年IBM業(yè)務價值協會(IBV)對576個CFO進行調查，其中有82%的CFO表示看到了整合企業(yè)數據的價值，僅有24%的人認 為他們的部門已經做好了應對準備。這說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，同時也意味著完 成“數據驅動型CFO”的成功轉型還有很長的路要走。
Michael Ingemann認為大數據處理平臺建設是一項戰(zhàn)略行動，需要 董事會、高級管理層以及其他利益相關體在大數據的定義、運算等方面取得共識才能順利推進，所以必須在協調各方思 想方面付出更多時間和更大精力，才能最終實現“數據驅動型CFO”和“數據驅動型財務部門”。
突破信息孤島
將大數據 應用于財務管理時，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 無法充分確保高質量和可靠性，難以從非財務數據中準確提煉出管理意見，智能可視化報告無法實現等問題已經成了技 術和財務分析能力上的壁壘，嚴重阻礙了大數據向財務領域滲透的腳步。
同樣，IT平臺的滯后也拖慢了大數據化財務管 理的步伐。財務管理要求財務信息與業(yè)務信息高度集成，并依托先進的信息處理平臺進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足決策支持的需要，很多財務管理方案都因滯后的信息化平臺而無法完全實施。因此，搭建 基礎數據平臺成為當務之急。
大數據已成為中國巨大的藍海市場，這對各行各業(yè)都是機會與挑戰(zhàn)并存。數據時代剛剛來 臨，同時，數據的內涵也變得更加多元化。這些改變使得過去的數據處理方法已經無法適應今天的數據處理，如果不能 及時改進處理技術將無法切實提升數據處理的質量和效率。雖然大數據背景下的數據呈現出體量巨大、類型繁多、價值 密度較低等方面的特點，但是在不斷地努力與嘗試下對大數據的處理已經可以做到更快、更準、更精確。
【財務總監(jiān)與大數據財務管理方向】相關文章：
財務總監(jiān)做好企業(yè)財務管理五要素11-09
個人職業(yè)發(fā)展方向03-22
個人目標及發(fā)展方向04-26
個人目標及發(fā)展方向01-22
個人職業(yè)發(fā)展方向范文05-05
建筑工程必知的數據09-05
Oracle數據庫SQLPLUS介紹07-16
提高數據質量的步驟和措施03-15
普通硬盤數據如何恢復07-16