时间：2022-04-06 21:28:05
序论：在您撰写采购数据分析报告时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
在大数据概念不断升温、数据分析技术不断成熟的今天，我们已经不再对数据分析、数据报表陌生。而我也不例外，我的数据分析团队每天都会呈现出不同的数据报表和数据分析模型。
销售量的同比环比，成本利润对比；
决议民意调查统计结果分析表；
年度销售情况总结分析报告；
顾客购物行为分析报告；
工作效率统计表，经营管理仪表盘等等。
因为有了智能BI系统作支撑，展现的报表是完美的，华丽的。而在企业中面对这些主题的数据分析，我们也会毫不犹豫地利用各种数据分析工具和方法，对某个特定主题进行ETL，建立分析模型。可是我们往往忘记分析的目的和根本问题，经常性地沉迷于技术分析、报表展示。所以我们想挖掘企业管理和经营问题实质的时候，量化分析就变得尤为重要了。以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述。让数据分析从根本意义上服务于业务管理，这才是分析的终极目标。
“外家功”与“内功心法”
说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。虽然量化分析不能解决任何计算机语言逻辑错误，没有具体计算机语言表达规则，不能建立如关联分析、回归分析等具体清晰的统计分析方法。
但是量化分析通过数据收集，指标确定，信息的整理对结果不仅仅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本问题。我们经常在总结汇报会议上看这样的场景：“在本次活动中，销售比去年同期增长了30%，其中某品牌中A型号和B型号对比，A型号比B型号销量高出50%。”如果这样陈述再配上图表展示，看起来好像就是一个很好的数据分析总结汇报了。可是问题来了，为什么A型号要比B型号销量好，我们是停止B型号的采购，还是加大A型号的引进。从这个分析当中我仍然不知道如何处理，似乎困惑的问题和想要的答案都没有反映出来。那我们为什么要收集这些数据，为什么要设定这些指标，又为什么要分析这些信息？显然这是一个没结尾的故事，即使有华丽的过程，却没有揭示实质的问题。
建立量化分析体系
有了量化分析，目的是建立量化分析体系，而在企业要建立量化体系，首先必须学会找出根本问题，要用类似“五个为什么”的方法揭示根本问题。建立企业量化体系不是单枪匹马就可以完成的，我们需要更多的人给我们提出“为什么”，让企业更多的人参与到规划量化体系蓝图的“艺术创作”中去。让我们的企业问题蓝图更加完整。其次对于建立的问题，要不断地检查和分析，看看我们揭示的问题是否考虑了需要的信息、指标和数据。揭示的问题是否有效、问题是否符合量化逻辑等等。我们要在企业的管理和运营中不断检查自己的量化体系蓝图。最后有了完成有效的量化蓝图，就需要我们进行确定指标，明确信息，采集数据了，这时候再也不会在数据的海洋里迷失了航程。确定指标使得量化体系有了方向，明确信息和采集数据是量化体系的技术手段。量化体系是分析的目标，数据分析是揭示问题的工具和资源。
［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能
1商业智能模型
本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。
1.1源系统
数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。
1.2数据仓库
该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。
1.3OLAP多维分析
OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。
1.4数据挖掘
数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。
1.5客户端
即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。
1.6发现审计线索
在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。
1.7形成审计报告
针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。
本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。
2商业智能在审计中的应用
商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。
2.1OLAP在审计中的应用
通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。
OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：
withset［TenBest］as
’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’
set［LastMonth］as
’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’
set［Last6Months］as’
［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：
［LastMonth］．item（0）．item（0）’
select［Last6Months］onCOLUMNS，
［TenBest］onROWS
fromSales
可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。
又如，对应收账款进行分析，可以通过图表，直观显示账龄、金额等情况（如图2所示）。
2.2数据挖掘在审计中的应用
在审计中，运用数据挖掘算法，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量［3］。具体包括决策树算法、聚类分析算法、贝叶斯算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、回归算法等。在审计中，运用商业智能平台TAuditMin，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量。
财务分析经理需要具备严谨的逻辑思维，较强的数据分析能力，善于沟通协调。以下是小编精心收集整理的财务分析经理工作职责，下面小编就和大家分享，来欣赏一下吧。
财务分析经理工作职责11、牵头集团各类客户业务项目的管理与分析，带领分析小组的工作;
2、从事后-事中-事前各个角度参与到业务项目的管理，跟进重点项目的执行，熟悉各类业务的不同阶段财务分析需求并给予在财务管理、资金管理和定价管理方面的合理建议;
3、围绕客户合同，协同项目采购合同进行管理与分析，推动项目更合理的采购活动;
4、每月出具管理报表分析与汇报;
5、领导交办的其他事务;
财务分析经理工作职责21、参与年度、项目预算运营策略规划，根据行业对标提出相关的规划建议;
2、根据集团战略规划协助设计财务分析体系、并能根据集团管理需求及时、准确的完成;
3、定期出具经营分析报告、月度、季度、半年度、年度报告;
4、具备财务模型搭建能力，从财务和业务角度多元化的分析，并提出相关的管理建议;
5、对行业及竞品披露信息进行收集、解读和分析，并提交行业分析报告;
6、根据公司管理需求，进行收集、解读和分析相关的披露信息;
7、深入了解业务，与业务伙伴密切合作，建立合理有效的分析体系，全面支持并挟制推进各解决方案，深度支持业务决策和过程管理;
8、参与业务各项目和产品的整体评估，进行可行性分析、给予业务决策支持、把控财务风险;对各项目产品进行事前、事中、事后追踪管理，及时反馈;
财务分析经理工作职责31.建立并完善公司财务分析报告制度
2.建立并完善公司财务分析体系、标准与方法。
3.协助进行产品盈利能力分析以及关键业务驱动因素的财务分析。
4.对商机、市场活动效果进行追踪监控分析。
5.参与项目筛选、项目投标、报价审核，对项目执行中的制约因素跟进分析、损益分析、资金进出分析等，并定期汇报。
6.预算编制和分析：根据集团预算目标和要求，按时完成集团内全面预算的编制工作，每月及时对业务进行滚动预测分析;
7.负责各部门日常费用归集、分解;
对异常费用做专项分析、提出优化整改措施、跟进落实。
8.对业务发展不同阶段出现的异常指标进行分析并提出合理化建议。
9.业绩分析与评价：每月对经营结果进行回顾，对影响经营业绩的PD及KPI指标进行评价分析。
10.完成领导安排的其他工作。
财务分析经理工作职责41、酒店日常风险控制，费用分析以及跟进;定期出具分析报告;跟踪处理各类异常事项;
2、梳理集团各部门的流程/通知等，协调处理涉及到的财务相关流程;
3、定期对财务共享中心/酒店进行财务相关流程和知识的培训、检查;
4、协调各财务共享中心与总部各部门之间的日常沟通事宜。
财务分析经理工作职责51、组织和编制各类型集团财务管理报表、搭建财务模型;
2、对集团各业务运营情况进行各项财务分析，包括但不限于预算分析、预则分析、行业分析、预实差异分析、区城比较分析等;
3、协助香港上市公司财务部，完成中报及年报编制工作，包括数据收集、问题跟踪、外部审计师工作协调等。
确保及时准确完成中报及年报工作;
4、统筹集团预算编制和汇总;
5、协助建立集团财务大数据库运用系统制作数据和财务分析;
6、其他专项财务工作。
财务分析经理工作职责61、根据公司的业务发展的需求，深入了解业务并建立财务分析模型，为业务提供全方位的财务支持;
2、对业务深入分析，通过数据分析，输出指导性策略或管理性建议，并推动业务流程优化;
3、结合集团生意经营状况，输出经营分析报告，重点项目等定期或专项分析，提出相应优化建议;并完成经营会议跟踪项目闭环管理;
4、参与集团年度预算、月度滚动预测，对预算的执行情况、业务运营情况，执行实时监控，及时发出预警并提出改善措施;
5、协助财务总监推动上市和投融资工作。
财务分析经理工作职责71、负责公司玩具、婴童用品、衍生品、自建商城、会员体系等TO
C业务的财务管理和分析;
2、统筹完善TO
C业务相关的财务分析管理体系，健全相关财务系统、流程、制度及相关内控机制;
3、提升电商BP财务团队能力及财务精细化程度;
4、搭建项目投入产出ROI评价模型，预测电商策略有效性;
关键词：财务分析；报告；效率
1引言
财务分析报告是指财务人员利用企业的财务相关数据，结合其他相关信息对企业的财务进展情况、日常经营状况以及现金流等相关数据进行综合评价。财务分析报告能够帮助企业管理者迅速全面了解企业运营情况，掌握财务管理方面的优势与劣势，提高企业管理的效率。高质量的财务分析报告对财务管理人员的专业知识掌握能力要求较高，许多财务管理人员难以完成高质量的财务分析报告。基于以上背景，本文希望通过分析我国企业财务分析报告现状以及问题，探讨如何提高企业财务分析报告的质量。
2我国企业财务分析报告的现状及问题
2.1财务分析报告现状
对于绝大多数企业来说，财务分析报告是对财务指标进行数据化的展示以及文字描述。常用的财务分析指标往往以会计报表为基础，通过分析各种数据的相对比率进行刻画，包括企业销售净利率，销售毛利率，资产净收益等，从中可以计算得到流动比率，速动比率等常用的二级指标。我国的企业财务分析对数据的重视程度较高，但是很少对审计报告以及会计报表进行注释分析，因此许多小型企业利用这一漏洞，修改经营不佳的销售业绩，向社会以及消费者提供虚假的财务报告，使得原本财务状况不佳的企业看起来利润十分丰厚，严重影响了经济市场的健康发展。
2.2我国财务分析报告常见问题
（1）时效性有待提高。财务分析报告的阅读者主要是企业高管以及部门相关负责人，通过阅读报告快速掌握企业财务动态。财务报告是对上一阶段财务情况的总结，一般分为周报，半月报，月度报告，季度报告与年度报告，由于数据的延时性以及财务数据处理消耗的时间较长，因此当财务数据整理完成后，仍然需要1-2天的时间完成周报，1-2周的时间完成季度报告。因此财务分析报告的时效性降低，对决策的辅助作用也有所降低。（2）针对性较差。财务分析报告带有较强的针对性，针对某一阶段企业财务存在的问题进行详细的分析，为管理者的后期决策提供有用的信息。由于我国许多财务人员的专业知识能力有限，缺少整体的数据分析以及报告整理思维，难以将财务数据与企业的具体业务进行有机结合，因此财务分析报告的针对性较差，不能将具体的问题分析透彻，无法为管理层决策提供高质量的数据支持。
3提高我国企业财务分析报告质量的对策
（1）提高财务管理人员专业能力。中小型企业现有的财务管理人员在财务知识的专业性以及业务逻辑的理解性上都有所欠缺，因此，企业需要通过培训以及招聘专业人员来解决这个问题。首先，企业应当定期对现有的财务人员进行财务知识培训，邀请行业知名人士前来讲座，将培训计入员工的绩效考核，监督财务人员不断学习新财务知识，提高处理数据能力；此外，也应该积极鼓励财务人员与业务部门进行交接，只有充分理解了业务逻辑，财务人员才能抓住财务分析的重点分析对象，提高财务分析报告撰写效率。其次，企业可以通过优厚的待遇以及人才晋升制度吸引外界人才加入，提高财务管理团队的整体质量。最后，企业也可以积极与高校合作，参与到高校课题中，将学术成果应用到实际工作操作环节，提高财务分析工作效率。(2)加强财务基本工作管理。财务基本工作的效率是财务分析报告质量的保证。首先，企业应当建立财务数据后台，由财务部门进行台账管理，将财务信息按照地域以及时间进行有序的排列，定期整理并进行数据分析，从而简化撰写报告时财务数据的提取以及对比分析环节的工作量，保证财务数据的准确有效性。其次，财务人员应当保持敏感的财务数据性，实时记录相关支出以及重要事项，从时间、计划、预算、实际花费等多个方面进行存档，方便今后工作查询。最后，财务人员需要定期向企业各个部门收集相关报表，及时提出报表格式以及内容问题，建立统一的报表管理方式，为撰写财务分析报告做准备。(3)加强了解企业内部信息。只有深入了解企业内部各个部门的运作情况以及业务逻辑，才能够深入分析企业的财务运转情况。因此，财务负责人应该深入到产品研发。运营，销售，采购等诸多部门，对工作流程，产品特点，销售规律，大客户基本情况等信息进行必要的了解，扩大财务分析的视野与角度，结合企业的基本财务数据进行有效的探索分析，保证财务报告具备较高的针对性与适用性。如对于某小型企业来说，核心产品为该企业带来了超过50%的利润收益，财务管理人员应当参与制定一套特定的监控分析体系，及时了解产品原材料。库存。生产成本，销售利润等数据的变化，密切关注该产品各项财务指标数据变动对于企业整体财务数据变动的影响。此外，财务人员也需要综合考虑企业发展战略变化，市场政策变化，库存处理方式变化等诸多外界因素变化对企业的利润自己成本支出的影响，从而提出建设性意见。
4结语
综合上述，财务分析报告是企业高管迅速了解企业阶段性运营现状的重要方式之一。但是我国许多企业的财务分析报告存在一定问题，如针对性较差，难以对实际的业务起到指导性作用；财务管理人员专业能力较低，不能提供高质量分析报告等。近年来，财务分析报告的重要性不断提高，企业也必须加强对财务人员的培训管理工作，优化日常财务管理流程，鼓励部门合作，为财务工作提供良好的企业环境基础。
作者:蒋铮 单位:上海市普陀区人民医院
参考文献
[1]王小平,雷鸣,王成霞.关于提高企业财务分析报告质量的思考[J].经济师,2013(1).
[2]张美红.浅析如何提高集团企业的财务分析报告质量[J].大众投资指南,2017(2).
一、人事专员
1、公司全体人员考勤管理、工资核算、工伤和意外险申报；
2、公司全体人员请、销假管理，员工合同的新签、续签；
3、办理员工入职、离职手续，负责劳务纠纷的初步处置；
4、与律师保持良好联系，咨询相关法务信息，以及必要时上法庭解决人事纠纷类问题；
5、积极参加人事类培训，并向全体后勤人员培训和普及相关劳动人事类知识；
6、做好工会员工体检以及工会入会登记工作；
7、做好年度固定资产盘存、登记工作。
二、项目专员
1、对接公司所有甲方，做好相关工作问题的上传下达，每周至少一个甲方打2次电话表示关心；
2、做好各类督办投诉件的办理及回复工作；
3、第三方问题整改、回复；（督导通全部由班长处理）
4、甲方各种突击整治照片的收集和按项目分类，并与运营部对接，做好突击整治的结算；
5、每月**日至**日，对甲方扣分、扣款情况进行统计分析，并拿出文字分析报告；
6、负责甲方大合同对账、送票（原则上邮寄）；
7、负责与台账专员核对合同上的工作量与实际工作量，每月月底进行数据分析，并拿出文字分析报告。
三、采购专员
1、公司所有仓库的管理，与仓库库管对接，每月28日进行仓库物资盘存并填写相应的表格；
2、做好各类物资的采购、入库、出库工作，以及与供应商费用的结算与报销；
3、公司各类物资的发放，包括了劳保、工作服、各类文书、宣传册等；
4、办公室区域范围内所有物品的报销，例如水电费等；
5、公车的加油（保证随时有油）、日常保养、定期清洗（一个月**次，自行办卡）
6、与财务部门做好对接，做好公司所有车辆的油账核对等。
四、督查专员
1、与国资集团、国资局做好对接，相关问题的上传下达；
2、公司各类通知、报告、总结等文字性材料的撰写；
3、各类会议的组织以及会议记录、纪要的撰写；
4、党建方面的工作；
5、工会方面辅助工会主席相关工作；
6、对行政人事后勤类工作进行督查检查，确保每个人按时完成工作任务；
7、员工手册的增补和完善，与督查组对接，下达《奖惩通知单》。
五、台账专员
作为信息化财务管理的“兵器”，商业智能（Business Intelligence，以下简称BI）有着和弓箭一样的优点――精确瞄准，击敌之远。精准的BI不仅能为企业高管战略提供精准预测，而且还能为企业业务体系运营和财务资本运作提供决策依据。
先数据整合分析
古代战争中，弓箭手必须装备牢固的弓和尖端绑着坚硬火石的箭。大多数的弓都配有瞄准设备，只有先精准定位，才能在放箭的瞬间将弓弦所有保持的能量释放，以得到最佳速度，百发百中。
数据分析正是企业科学预测决策的“瞄准器”。充分利用大数据不仅能让企业持续发展，同时还能帮助他们科学预测决策，获取竞争优势，创造一个更好、更有效的工作环境。基于精准分析的BI是实现这一目标的关键。
《孙子兵法》中指出，为了赢取战争，主帅须全面了解并掌握自己与对手的优势与弱势，“知己知彼、百战不殆”，现代BI的核心理念也是如此。BI是管理手段和信息技术的融合，数据的收集、整合与分析是建立商务智能系统的基础。商务智能是业务、数据、数据价值应用的过程，是从大量的数据中纂取信息与知识的过程。这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。BI是用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，它能够使企业创造累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力，是企业在海量大数据时代搜集、分析、挖掘数据的“高参”。
BI对数据信息的要求属于多维度记录，这也在元年诺亚舟长达十余年的项目实施中得到了体现。把握“商”和“务”的本质：与商业相关，商务智能必须把商业眭的目标、存在的价值体现出来；务，即业务和时务，商务智能的核心是为管理决策和企业运营服务。
比如，某火力发电厂在采购流程中有“10万吨煤”这一数据，对总部的数据分析来说，其包含的信息量远远不够，需要被赋予更多的管理属性：这10万吨煤的供应商是谁，出自哪个煤矿，该煤矿属于哪种性质的煤矿煤质又如何，签署的合同类型是什么，等等，这些信息都被要求记录。
数据被收集整理之后，元年诺亚舟的BI项目通过建立的数据仓库，计算机系统可以在数据管理功能（从多个数据源为特定应用领域的信息系统的进行联机事务处理）、数据分析功能（具备联机分析处理和Legacy等多种数据分析功能、终端信息查询和报表生成能力、数据可视化能力）、知识发现功能（从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识的能力）、企业优化功能（企业决策者可以依据从BI系统中得到的决策支持信息，增强企业的竞争能力）等方面为企业提供管理帮助。
再精准预测决策
精准定位之后的发射是弓箭运用的关键。商务智能分析之后能为企业管理的预测决策带来实效，才是王道。
那么，怎么发力才能让射出的弓箭既有力度又有精度？那就得看是否将弓箭这一武器用于合适的战争――远程战争，也就是企业经营管理过程中的预测与决策。科学而准确的预测需要建立在精准的历史数据分析和对未来趋势准确判断上。具体到商务智能而言，关键在于让各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。
“啤酒与尿布”的故事堪称BI应用的经典案例。美国第一大零售商沃尔玛公司通过对顾客购买资料的分析发现，一般年轻的父亲在出来给孩子买尿布的时候，总是喜欢捎带着买上两瓶啤酒。于是，超市就把啤酒与尿布这两个看似风马牛不相及的商品摆放在一起，这样不仅方便了顾客，同时也促进了啤酒的销量。
再比如，某企业购买了一套BI软件，为企业追踪营销活动成果，并监督每家分店的汉堡销售情况，结果发现，采购成本最高的白色酱料根本无人问津，于是管理者决定不再从外部购买。
BI已成为当前帮助企业实现管理提升的有效良方。企业商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。如何将这些部分结合起来形成帮助企业决策的整体？以元年诺亚舟的BI项目为例，展示BI如何为战略、为管理所用。
1、BI项目定位精准，面向服务省公司领导、各级管理人员和财务部专业分析人员。具体的内容包括构建整体的财务指标库、财务数据的服务云、建立财务运营的整体服务体系等，并设置不同展现场景。
服务内容需要兼收并蓄，包括平台整体框架，形式是基于大数据量的管理决策支持平台。BI项目相关主题框架包括个人视窗、每日快报、财务监控的指标体系等等，对业绩、重要资源、风险都能进行监控；对从整体的收益到每一个客户的收益、再到不同的产品的收益进行不同的管理；最终形成一一对应的报表输出。
2、B1分析功能独树一帜。整个项目被分成十大专题分析体系，对每一项主题都有具体的指标。比如说在市场竞争里面要有存量用户份额、新增用户份额、净用户份额等等，还包括很重要的一点，中高低端用户的结构。BI所有主题的分析报告都有明细结构。
此外项目实施时还有专题化的分析、实时业绩的控制以及利润监控的分析，通过完整的下钻机制，形成卓越有效的管理平台。BI项目还实现了资金和核算的监控――在财务信息长期积累过程中，每年的凭证处理非常多，有的企业会按照EVA做按月财务衡量。但传统分析报告经常会有一个问题――只说历史同期的比较，却忽略了以往的问题其实是内容管理智慧的结晶。为了“拾遗”，整合这些散落在不同地方的管理智慧，元年诺亚舟的BI实施构建了文档搜集的信息管理平台：能够实现地市重点分析，专题分析，按时间序列和变化趋势的排名，与MS、Office集成，最终使财务人员把时间精力花在透过数据发现问题、推动内部环境改善方面。企业财务管理应用BI的理想状态，是经营分析可以甩开PPT，直接使用BI整合的数据。
【关键词】 供给侧改革； 会计信息； 集成应用
【中图分类号】 F23 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）15-0019-03
2016年是我国加强供给侧结构性改革之年，要完成“三去一降一补”五大任务，在供给与需求两端要将改善供给结构作为主攻方向，推进结构改革，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，克服产能过剩结构性矛盾、企业盈利下降、工业品价格持续下降、财政收入下降和经济风险上升等问题，提高供给结构对需求变化的适应性与灵活性，促进经济社会持续健康发展[ 1 ]。五大任务的实施，必须提供可靠的会计信息，及时掌握成本、库存、资金等动态信息，为决策者掌握与使用。尤其是在“互联网+”、“大众创业、万众创新”的今天，利用大数据、云平台特有功能集成更多经济要素信息，生成多样化、个性化会计报告，为产业结构的调整提供准确可靠的信息，实现传统会计信息向决策化、价值化转变，对降低企业成本、增强企业创新能力、提高供给侧质量与效率、实现“三去一降一补”具有重要意义。
一、供给侧改革中会计信息应用存在的问题
当前企业会计业务处理通过会计信息管理系统，根据“原始凭证录入―结转凭证生成―编制财务报表―撰写财务分析报告―作出经营管理决策”的流程，形成会计期间完整的财务报告信息，管理层根据财务分析报告作事后总结，安排未来的生产经营计划。从信息流程中可以看出，传统财务会计的不足主要表现如下[ 2-3 ]：
（一）以会计数据为出发点，数据源受限
按照传统会计数据采集模式，仅有与会计核算直接关联的经济业务数据进入核算系统，而相当一部分反映经济活动有重要价值、影响经济活动决策的数据信息未能采集到会计核算系统，使决策者未能及时掌握经济活动全貌，从而无法系统了解企业经营状况等。同时，面对会计信息需求的个性化、碎片化，传统会计对数据加工处理形成的数据报表不能满足个性化需求。
（二）会计信息时效差，影响决策时效
传统会计信息业务处理的流程大部分集中在事后，财务报表只能在所有凭证录入完毕后才能生成，管理者不能及时从宏观角度分析企业经济运行状况，它是一个有纠正的反馈系统，但这个反馈系统是企业经营出现问题后的滞后纠偏系统。面对稍纵即逝的市场，客户的需求时刻在变，企业经营活动的决策要求“准”且“快”，但依靠传统会计信息处理流程无法满足这一要求。
（三）非结构数据被忽略，数据信息不完整
进入会计信息的除了原始凭证录入结构化数据以外，还忽略了与企业经济活动密切相关、富含经济价值的非结构化数据。面对数据存储分散、数据总量大、增长速度快、蕴含信息多的非结构化数据，缺乏有效的智能化处理，因而没有纳入会计信息系统，导致绝大部分有丰富价值的非结构化数据不能够体现于会计信息控制流程中，不能有效挖掘它所蕴含的巨大价值。
（四）传统会计重核算，轻管理
随着市场环境快速变化，非财务信息也要融入会计信息中，如企业外部投资及上下游产业信息，通过与“互联网+”和“云计算”紧密结合，集成各类会计信息，不仅提供现有的财务处理数据，还要提供企业经营决策所需要的内外部行为信息和趋势信息，强调供给侧会计管理，以提高公司企业管理者的前瞻性和预测性，将以往的记账、报账等会计工作向企业战略规划、经营决策、过程控制和业绩评价优化的方向转变，以适应供给侧改革要求。
以上看出，现有会计信息不完整，时效性差，会计信息质量不高，尤其在新形势下极其不适应供给侧改革信息的膨胀与多变。要以会计信息价值增值为目标，采集“三去一降一补”市场信息，对非结构化数据采用智能数据处理方法，与结构化数据融合，挖掘会计信息因果关系，寻找分析控制隐藏的信息，保证会计报告完整、客观、不失真，满足会计信息不确定性和个性化的需求。所以，在大数据时代下，必须对传统会计完善、改革，改革与时代不相适应的部分，使其做到完整地反映经济事项，为供给侧改革提供有价值的会计信息。
二、供给侧改革会计信息集成应用
（一）供给侧会计信息集成原则
1.财务会计与管理会计融合使用。要将财务会计算账、报账的核算会计功能进行扩展，向决策优化、提高全要素生产率转变；要将企业的财务、经济业务和管理等方面整合起来，打造一个新的管理模式，利用管理会计信息功能，不断挖掘企业的潜在信息价值，节约成本，提高核心竞争力。
2.反馈机制与前馈机制相结合。要增强供给结构对需求变化的适应性、灵活性和主动性，就要采用管理会计信息，利用前馈机制预测需求信息变化，在企业形成实际产能前进行有效控制，要对供给侧结构的实施效果优劣进行反馈纠正，实现反馈机制与前馈机制结合运用。
3.常规报表输出与个性化报表输出相结合。常规会计报表主要是资产负债表、利润表和现金流量表及股东权益变动表，是标准化财务报告形式，它方便审计等标准化、格式化业务使用。随着供给侧市场经济的发展，会计信息呈现广泛性、差异性和易变性等特征，企业对信息的结构要求存在着差异性，只有报表输出个性化才能满足不同需求。
4.会计信息多元化。会计信息既要集成常规核算会计信息，又要有非财务业务信息，如研发、生产、采购、销售等信息，还要有企业外部信息，如行业市场环境信息、政府供给侧结构性改革政策的信息，以丰富信息来源。
（二）供给侧会计信息集成应用方案
根据会计信息集成应用原则，在大数据时代，与企业经营、效益密切相关的数据日益发生变化，如生产、库存、销售等既有各种结构化会计数据，也有半结构化数据和非结构化会计数据。企业在会计信息流程上必须利用云平台，将海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据均纳入会计信息流程中，将企业决策层、人事部门、采购部门、仓管部门、销售部门等内部利益相关者和股东、债权人、政府等外部利益相关者逐渐添加到财务流程。构建财务与经济业务一体、多种形式数据整合的协同机制，进行数据分析与挖掘，除了形成常规会计报告以外，还要根据需要形成个性化报表和决策性报表。因此运用大数据信息集成和事件驱动技术优化会计业务信息流程，具体流程如图1所示。
1.数据采集。基于“互联网+”将会计流程、业务流程的内外部数据流程有机整合[ 4 ]，实现企业内部部门交易信息输入会计信息系统中，利用物联网、移动网络技术将非结构化数据（如原料、产品标签）实时输入会计信息中，使企业经济业务活动的原貌得以全面地进入会计信息流程。为了强化业务交易的真实性，将与企业发生业务关系的第三方纳入到会计信息流程之中，提供印证经济业务的相关信息，从而丰富数据来源。除了收集采购管理、生产管理、销售管理等数据，还要增加高质量产品有效供给信息，提高企业产品的档次和质量，重点增加产品和技术的创新能力信息，包括科技研发的资金、产品、研发力量等信息。
在此基础上，进一步收集企业所处的经济环境信息，包括国家在供给侧改革中释放的市场信息、行业信息、国家金融信息等数据，以扩大财务数据的来源，提供前馈预测信息，提高企业对市场反应的及时性。同时，实现有效的会计大数据分析，为下一步数据挖掘、分析、决策提供可靠保证，实现企业有效纠偏。
2.信息数据处理。将收集的各业务系统数据，包括结构化数据和非结构化数据，引入智能数据处理软件[ 5 ]，如OCR技术，将采集的数据规范化，自动提取非结构化数据的内容，并存储到各业务子系统数据库中。业务子系统数据库中的数据按相应事件驱动处理规则触发报账业务流程，生成相应的会计信息存储到会计大数据系统中。
3.形成会计信息大数据库。采用ETC数据信息管理工具，将存储在不同系统、不同物理设备中的历史会计数据进行抽取、集中，实现研发、设计、采购、生产、仓储、质量管理、销售、财务等流程信息紧密衔接，将会计信息系统、不同部门的系统和外部数据中的财务会计数据和非财务会计数据存储在会计信息大数据库系统，实现会计数据共享和会计信息互通，从而提高会计信息质量。
4.会计信息数据分析、决策。供给侧结构性改革宗旨为减少无效供给，扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。要加强生产端分析，重视产品研发成本分析和客户个性需求变化分析，有效利用会计数据，采用先进分析技术、数据挖掘技术、云计算将会计大数据库、方法库、知识库、模型库结合，实现大数据综合分析功能，对企业的生产成本、研发成本、销售成本、盈利水平等进行智能分析，并以报表和查询分析的方式将数据展示出来，反映企业的全面财务情况，帮助管理者对企业经营情况进行事中监控、事后分析，及时发现财务风险，为筹资、成本决策、股权分配等企业经济活动作出正确决策，为企业“三去一降一补”提供强大的会计决策支持。
5.输出多样性信息报表。在大数据分析、决策基础上，输出报表针对当前供给侧结构性改革除了常规性报表信息输出外，还要满足不同需求者的信息报表。
（1）非财务个性化报表。企业会计报表除了披露以货币计量的财务信息外，通过非结构化信息引入，还应披露其他非财务信息。例如，产品占市场份额、新产品新技术开发和服务、企业面临的风险与管控、用户满意程度、主要竞争对手及与人力资源、知识产权有关的无形资产价值等。非财务信息的披露，有利于投资者对企业综合分析的评价及前景的判断。
（2）预测性报表。新常态下，企业决策者在过去和现在的基础上更关注未来。企业除了按照国家规定上市公司在募股说明书和公告中公布盈利预测信息、资产负债、利润、现金流量等信息外，还应通过智能算法建立库存、产能、新产品、金融预测性报表，如提高企业有效供给能力、扩大有效和中高端供给的预测性报表，政府降低制度易成本对企业效益影响报表等，为投资者决策提供依据。
三、结论
会计领域要适应供给侧结构改革需要，需要将以往会计算账、报账的传统思维向决策优化、提高全要素生产率方向转变。通过在会计信息系统中嵌入非财务数据业务处理规则，集成经济业务信息、财务信息和市场环境信息，经过结构化与非结构化数据处理，实现财务信息和非财务信息的实时采集、处理、存储、共享，加快企业经济信息的汇总与集成化应用，使企业会计工作由核算型转向管理、决策支持型，为企业供给侧改革提供优质信息保证。
【参考文献】
[1] 刘霞辉.供给侧的宏观经济管理：中国视角[J].经济学动态，2013（10）：9-19.
[2] 汤四新，阳杰.IT环境下会计流程持续优化研究[J].财务与会计，2014（10）：77-80.
[3] 张丽娟.XY公司会计业务流程再造研究[D].华南理工大学，2015：8-18.
