數字時代，企業需要推進數字化轉型才能生存并更好地發展，數字化企業最核心的特征就是要以數據驅動企業戰略發展、生產運營、經營管理等各項行為，這已經成為大家的共識了，但是怎樣才能更好地利用數據，讓枯燥沉默的數據會說話呢，這是當前很多財務人員面臨的難題，下面我們就來分析一下原因，并從數據應用的角度來看看有什么好的方法吧。
一、業財融合的數據分析能幫助企業發現問題、找到動因
隨著企業信息系統建設的不斷深入，企業各類經營活動都被信息系統記錄下來并形成了各類線上數據，財務數據是這些數據中非常重要的一類數據。在進行數據分析的時候，財務人員會以財務數據為主進行分析，反映企業時點的財務狀況、一段時期的經營成果和現金流量情況，并進行數據的同比分析和環比分析。這些分析報告確實能從財務角度反映出企業的現狀和過去經營活動的成果，也能反映出過去經營的好壞，以及當前存在的一些問題，但是這些問題要怎么解決呢，財務人員往往很難給出精準的回答。這是因為財務數據是結果數據，單獨分析財務數據并不能精準地分析出結果產生的原因，而業務數據相對于財務數據來說，是過程數據，結果數據可以反映出問題，而過程數據則可以發現問題背后的原因。所以我們需要對財務數據進行分解、下鉆，再結合業務數據和運營數據進行分析，才能找到數據結果產生的動因，進而設計解決問題的方案，明確企業應該采取的主要措施。
(資料圖片僅供參考)
二、要讓數據分析形成從發現問題到解決問題的閉環
在數據分析中僅僅提出問題、找到問題產生的動因、確定了解決方案和企業可采取的措施是不是就足夠了？不是的。分析團隊要想讓分析有價值，還需要結合問題和動因，分析結果和影響要素之間的關系，結合關系設計出數據模型，這樣就能夠模擬出企業采取不同措施后，要素可能發生的變化、以及要素變化后對于結果的影響，這套what-if分析能夠幫助我們預測企業采取措施后能夠產生的效果，為企業進行方案選擇提供數據支持，這也就是我們前面所說的“數據驅動”。在措施執行之后，企業還需要密切跟蹤業務數據的變化，以及對財務數據產生的影響，這就是有針對性地跟蹤行動過后的結果，通過對實際數據進行分析測算，并與what-if分析中的預測數據進行比較，能夠進一步分析行動效果，評價行動方案的有效性，同時檢驗預測模型的精準度，一方面為行動改進提供了數據支持、另一方面也能夠推動預測模型的優化和迭代。
這樣就形成了一個閉環，通過財務分析發現問題，通過業務數據進行過程復盤，發現問題產生的動因，找到優化的要素，模擬測算要素變化對結果的影響，確定解決問題的行動方案，跟蹤方案執行后帶來的數據變化，評價行動方案的有效性，再通過數據分析找到還需要優化和解決的問題，持續改進，就形成了一個PDCA的閉環。
三、以需求導向為核心、結合場景解決問題
數據分析做到了業財融合、形成閉環是不是就足夠了？不是的。我們財務人員面對著海量的大數據，會發現很多問題，也會產生很多的分析思路，但是并不是所有的分析思路都要在一份分析報告中全部體現出來，因為數據分析報告的閱讀者最想要通過報告高效地解決他們所面臨的問題，這里所說的高效，就是要占用閱讀者較少的時間和精力，讓他們在定位問題時獲得數據支持、找到解決問題的方案，支持他們做出決策。因此數據分析報告并不是越長越好，而是要結合報告閱讀者的需求，有針對性地輸出。作為數據分析人員，我們可以積累大量的數據分析場景和素材，但是形成數據分析報告時，卻需要做到千人千面，有針對性地為閱讀者提供定制化的分析報告，這樣的報告才是更有價值的。
總結一下，怎么才能讓枯燥的數據會說話呢？一是：我們需要將財務數據和各類業務數據有效融合，實現從結果到動因的分析；二是：我們需要在充分分析的基礎上，總結出要素和結果之間的關系，形成數據模型，可以預測、反饋、總結、提升，實現PDCA的閉環；三是：數據分析一定要沉淀大量的場景和素材，但是輸出報告的時候卻要做到千人千面，要能夠有針對性地支持閱讀者高效地發現問題、解決問題。
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作者：蔡昌，中央財經大學財政稅務學院教授，稅收籌劃與法律研究中心主任，博士生導師，博士后合作導師（應用經濟學），北京大數據協會財稅大數據專業委員會會長，福建省閩江學者講座教授，會計學博士，國際注冊高級會計師（ICSPA），北京海淀區知聯會副會長，中國稅收與法律智庫叢書主編。
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