陳松巍
摘要:近年業(yè)界對于財(cái)務(wù)會計(jì)轉(zhuǎn)型為管理會計(jì)呼聲越來強(qiáng)烈,財(cái)政部也發(fā)布的《管理會計(jì)基本指引》,其中明確指出單位應(yīng)用管理會計(jì),應(yīng)遵循融合性原則。管理會計(jì)應(yīng)嵌入單位相關(guān)領(lǐng)域、層次、環(huán)節(jié),以業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ),利用管理會計(jì)工具方法,將財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)等有機(jī)融合。此后業(yè)內(nèi)將“財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)活動的有機(jī)融合”簡稱為“業(yè)財(cái)融合”。“業(yè)財(cái)融合”是管理會計(jì)核心內(nèi)容。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,特別是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)及商業(yè)智能分析軟件的發(fā)展為“業(yè)財(cái)融合”提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。本文將對自助式商業(yè)智能分析軟件做基本介紹,并通過自助式商業(yè)智能分析軟件在“業(yè)財(cái)融合”方面應(yīng)用做一些探索。
關(guān)鍵詞:業(yè)財(cái)融合;商業(yè)智能;軟件分析
一、商業(yè)智能分析軟件介紹
傳統(tǒng)的商業(yè)智能(BI)的概念最早在1996年提出。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。而這些數(shù)據(jù)可能來自企業(yè)的ERP、CRM、OA、HIS等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
2013年前,商業(yè)智能軟件如,SAP BO、 Oracle BIEE、IBM Cognos相繼面向企業(yè)用戶推出。這些軟件可以很好的解決企業(yè)用戶在商業(yè)智能分析方面需求。然而這些軟件的部署成本高,其中包括采購產(chǎn)品以及相關(guān)的硬件、后續(xù)的維護(hù)、咨詢服務(wù)、培訓(xùn)成本都很好。其次這些大型商業(yè)智能軟件項(xiàng)目實(shí)施周期和人員素質(zhì)要求也高。報(bào)表需要專門的信息技術(shù)人員進(jìn)行開發(fā)。但在“業(yè)財(cái)融合”背景下需要的報(bào)表非常的多,而且需要的報(bào)表維度也是多方面。讓信息技術(shù)部門對所有的報(bào)表都進(jìn)行開發(fā)在成本上是不可行的。同時(shí)財(cái)務(wù)人員受制于信息技術(shù)水平及信息系統(tǒng)權(quán)限的問題也沒有自己開發(fā)能力。所以智能分析軟件對“業(yè)財(cái)融合”方面應(yīng)用較少。
2013年后,國內(nèi)外自助式商業(yè)智能分析軟件如Tableau、Qlik、帆軟、永洪、Smartbi、Power BI等軟件的集體上線,商業(yè)智能分析軟件市場經(jīng)歷了一場巨大變革,這些強(qiáng)調(diào)易用性自助式的,在沒有IT背景下的員工都能使用的分析軟件,這些軟件得到大面積的推廣,也正在取代傳統(tǒng)復(fù)雜的商業(yè)智能分析軟件成為市場的熱點(diǎn)和趨勢。自助式商業(yè)智能分析軟件的應(yīng)用,使得財(cái)務(wù)人員在信息技術(shù)背景下可以更好的“業(yè)財(cái)融合”,可以更加專注分析本身,從復(fù)雜的IT技術(shù)解脫出來。
二、Power BI自助式商業(yè)智能分析軟件介紹
Power BI 是微軟在近年推出的自助式商業(yè)智能分析軟件,在中國由世紀(jì)互聯(lián)負(fù)責(zé)營運(yùn)。和其他自助式商業(yè)智能分析軟件比,該軟件源于我們?nèi)粘9ぷ髦凶顬槭煜さ能浖?office 2016版本中插件,所以在操作習(xí)慣上與微軟的office一脈相承,接受度非常的高。該軟件的開發(fā)是基于互聯(lián)網(wǎng)思維,廣大用戶可以在軟件社區(qū)投票,投票選出最希望更新的功能,所以軟件的迭代速度也非常的快。幾乎每個(gè)月都有更新。Power BI Desktop版本,面向客戶個(gè)人的桌面應(yīng)用暫時(shí)還沒有收費(fèi)計(jì)劃。Power BI Pro版本可以利用微軟的云發(fā)布報(bào)告,也僅需要65元/月。對財(cái)務(wù)分析來,沒有對外發(fā)布的必要,其免費(fèi)版本即可滿足需要。
Power BI分為三個(gè)模塊,第一個(gè)模塊數(shù)據(jù)查詢Power Query。可與多種數(shù)據(jù)源對接,如Excel表、ERP系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)等幾乎所有常用的數(shù)據(jù)來獲得數(shù)據(jù)。在讀取數(shù)據(jù)后,可以通過數(shù)據(jù)處理模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類、整理、定義類型等加工成所需要的數(shù)據(jù)格式,這個(gè)步驟可以稱為數(shù)據(jù)清洗,當(dāng)建立好數(shù)據(jù)加工模型后,需要重復(fù)清洗時(shí),可以利用已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)處理模型快速對數(shù)據(jù)源進(jìn)行清洗,大大減少的重復(fù)勞動。例如每個(gè)月的財(cái)務(wù)分析,數(shù)據(jù)來源一樣,格式固定就可以用這種方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。第二個(gè)模塊是Power Pivot。這一步是數(shù)據(jù)分析過程中最具有技術(shù)含量的核心部分,把數(shù)據(jù)組合起來實(shí)現(xiàn)不同維度的分析。首先把不同的數(shù)據(jù)表建立關(guān)系模型,這種關(guān)系模型就像Excel的Vlookup一樣,可以將不同的數(shù)據(jù)表建立起關(guān)系來,只不過關(guān)系模型只是建立關(guān)系并不真正的把數(shù)據(jù)引用過來,只是一種關(guān)系。微軟還為Power Pivot開發(fā)了DAX語音,有人說這是微軟在Excel中20年來做的最好的一件事情。DAX語音與VBA比較,學(xué)習(xí)曲線與投入時(shí)間的比非常劃算,大多公式與excel公式通用,在掌握20個(gè)左右常用公式就能處理非常復(fù)雜的問題。運(yùn)營DAX語言,建立計(jì)算模型,計(jì)算模型通過數(shù)據(jù)關(guān)系模型把已經(jīng)清洗過的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行運(yùn)算,得到我們想要的分析指標(biāo)。第三個(gè)模塊Power View。該模塊可以把分析指通過標(biāo)可視化的界面展示出來,Power BI提供了豐富的可視化數(shù)據(jù)對象,從常用的條形圖、餅圖、折線圖到當(dāng)下流行的熱力地圖、著色地圖等,可視化數(shù)據(jù)對象每天都被不同的開發(fā)者開發(fā)出來,傳到軟件社區(qū),用戶可以自行下載需要的可視化對象。當(dāng)制作報(bào)告時(shí),用戶只需把可視化數(shù)據(jù)對象拖拽到面板,設(shè)置指標(biāo)參數(shù),即可得到非常絢麗的視覺報(bào)告。同時(shí)提供了“問與答”功能,提高了報(bào)告的交互性,使報(bào)告使用者不僅僅是被動信息接受者,也能按照自己需要調(diào)整報(bào)告格式。
數(shù)據(jù)源經(jīng)過這三個(gè)模塊即可轉(zhuǎn)變?yōu)槿A麗的視覺報(bào)告,可以重復(fù)的使用,大大的減輕分析的工作量,把可以把更多的精力轉(zhuǎn)移到報(bào)告的應(yīng)用上。
三、自助式商業(yè)智能分析軟件應(yīng)用實(shí)例
(一)背景介紹
本人所在企業(yè)為成品油零售企業(yè),旗下管理著超過一千座加油站,經(jīng)營著六種成品油,千余種便利店商品。公司經(jīng)過10余年的信息化建設(shè),已經(jīng)完成了從加油站一直到總部的各種信息化系統(tǒng)的建設(shè)已經(jīng)日趨完善。這些信息系統(tǒng)每天產(chǎn)生大量的經(jīng)營數(shù)據(jù),怎樣使這些數(shù)據(jù)為企業(yè)經(jīng)營決策提供支撐成了財(cái)務(wù)人員急需解決的問題,也為業(yè)財(cái)融合在實(shí)際工作應(yīng)用提供的切入點(diǎn)。通過Power BI解決了油品價(jià)格到位率的計(jì)算及便利店商品的帕累托分析。
(二)價(jià)格到位率計(jì)算
成品市場逐步放開,國際油價(jià)低位運(yùn)行,造成國內(nèi)成品市場競爭激烈,各成品企業(yè)普遍采用降價(jià)策略進(jìn)行促銷。那么價(jià)格到位率(即油品實(shí)際銷售價(jià)格與物價(jià)局批復(fù)價(jià)格的比)成為主要績效考核指標(biāo)。但現(xiàn)有的系統(tǒng)中沒有計(jì)算價(jià)格到位率的指標(biāo)的功能,現(xiàn)有的系統(tǒng)中只有掛牌價(jià)格(即實(shí)際銷售價(jià)格)與銷售數(shù)量,而且每個(gè)地市批復(fù)的價(jià)格不一致,每個(gè)加油站的降價(jià)的幅度不定,每個(gè)站每月有幾天降價(jià)不定,只能分油品品號按片區(qū)、地市、省公司逐級每天逐級匯總。原始數(shù)據(jù)非常龐大,每個(gè)月有近10萬行銷售數(shù)據(jù),無論是手工計(jì)算還是用Eecxl都非常難計(jì)算。通過Power BI建立銷售數(shù)據(jù)、組織機(jī)構(gòu)、價(jià)格表、產(chǎn)品表、時(shí)間表的關(guān)系模型,創(chuàng)建建立多個(gè)維度的視圖,如省公司-汽油柴油,省公司-明細(xì)品號,地市公司-明細(xì)品號等等視圖。同時(shí)由于DAX語言提供了時(shí)間智能函數(shù),還可以非常容易計(jì)算出指標(biāo)的環(huán)比、同比情況。當(dāng)建立好模型后,每次計(jì)算只需重新刷新一下,幾分鐘就能得到計(jì)算結(jié)果,進(jìn)而通過大量的計(jì)算和分析得出價(jià)格與銷量的關(guān)系,根據(jù)市場情況不斷的修正營銷策略,取得效益最大化。
(三)帕累托分析
成品油企業(yè)在營業(yè)室普遍經(jīng)營便利店商品,便利店商品種類多,加油站布局分布在高速公路、城鄉(xiāng)結(jié)合部、市區(qū)、農(nóng)村,面對的市場情況不盡相同,怎么取得較好的效益給業(yè)務(wù)人員和財(cái)務(wù)帶來新的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對不同的市場,將帕累托分析(即ABC分析法)延伸應(yīng)用,按照商品毛利進(jìn)行分析,確定50%、30%、20%的毛利是由哪些商品構(gòu)成的。通過Power BI制作所有商品毛利的帕累托圖后,建立加油站的位置關(guān)系模型,分析出不同地理位置加油站毛利帕累托圖。經(jīng)分析不同位置加油站貢獻(xiàn)了50%毛利的商品特點(diǎn)不盡相當(dāng),根據(jù)不同位置的站的特點(diǎn)重點(diǎn)商品進(jìn)行鋪貨,進(jìn)行精細(xì)化營銷,以獲得更好的效益。
四、結(jié)論
綜上所述,對Power BI 自助式商業(yè)智能分析軟件介紹,通過兩個(gè)具體案例介紹了在業(yè)財(cái)融合方面的應(yīng)用,結(jié)果表明Power BI可以幫助財(cái)務(wù)人員計(jì)算復(fù)雜的指標(biāo),把財(cái)務(wù)人員從繁重的計(jì)算脫離出來,更多的精力放在業(yè)務(wù)分析上,使業(yè)財(cái)融合真正的能為企業(yè)經(jīng)營決策做出指導(dǎo)。
參考文獻(xiàn):
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