分析师干货——企业财务数据常见的几种分析方法

在大数据时代下，数据革命迸发出前所未有的创新力量，企业都在实现从多个业务维度实现数字化转型。而财务作为企业经营的重要业务组成，财务数据往往承担了企业经营情况的重要依据，因此财务数字化是企业迈向转型的重要一步。

今天永洪技术专家将围绕企业财务数字化的前提，从财务分析角度探讨如何构建财务数据分析架构和模型以及财务数据分析常用的分析方法。

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财务数据架构

基于财务数据架构整体而言，从数据来源到数据的整体管理和最终于客户端的交互呈现的流程下来我们可知整个财务数据架构如下图所示：

从上图可知从数据源的数据采集-数据整合-数据集市进行计算、汇总-数据呈现-客户端呈现的整体业务流。

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财务数据模型设计要点

结合财务数据架构向下，在做财务数据模型设计时，需要考虑如下7大要点：

1、数据的清洗和整合：财务数据通常来自不同的系统和部门，需要通过ETL（Extract-Transform-Load）工具将数据提取出来，清洗、整合和加载到数据仓库中。在这个过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免数据重复和丢失。

2、数据建模：在数据仓库中，需要设计合适的数据模型，用于存储和管理财务数据。可以采用星型模型或雪花模型，将数据按照维度和事实进行组织，并建立各种指标。

3、维度设计：维度是用于分析和过滤数据的基础，需要根据业务需求设计合适的维度。常见的维度包括时间、地区、产品、客户、供应商等。

4、指标设计：指标是用于度量业务绩效的基础，需要根据业务需求设计合适的指标。常见的指标包括收入、成本、利润、毛利率、净利率等。

5、分析场景设计：根据业务需求设计合适的分析场景，可以采用OLAP（Online Analytical Processing）技术进行多维分析，也可以采用数据挖掘和机器学习技术进行预测和分类。

6、报表设计：根据业务需求设计合适的报表，可以采用BI（Business Intelligence）工具进行可视化展示，也可以采用Excel等工具进行数据导出和报表制作。

7、安全和权限控制：财务数据是敏感数据，需要采取严格的安全和权限控制措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。 综上所述，财务数据分析模型设计需要充分考虑业务需求和数据特点，采用合适的技术和工具进行设计和实现。

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财务数据分析方法

基于财务数据架构以及模型设计后，我们需要通过一些常见的分析方法对我们日常的财务数据进行深入分析，来获取经营决策重要数据呈现，下面将一一列举常见的几种分析方法。

A、结构分析：分析财务报表中各项目所占比重或百分比

B、对比分析：通过对比方式分析财务各项指标比较情况，分析问题

C、趋势分析：通过时间维度分析各项指标的历史表现

D、达成分析：分析各个主要指标实际值相较于目标值的达成完成情况

E、因素分析：可以分析哪些因素驱动了关键财务指标（收入/利润/成本/费用）的变化

F、变化分析：分析关键指标的逐步变化过程

G、比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系，比率分析是最基本最常用的财务分析方法

H、杜邦分析：利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业额财务状况，具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平。

I、预测分析：通过统计的算法预测未来的业绩走势，还可以通过what-if分析对业务进行模拟

【结尾】

本文主要是围绕企业经营过程中财务业务所产生的数据，提供几种数据分析的方式及角度，并且解答：企业数字化转型过程中，我们如何结合财务数据痛点，从管理体系以及数据分析场景等维度该如何构建合适的数据展现形式？

通过合适的业务体系以及多种分析场景下数据看板所展示的主体内容能够助力企业在大数据浪潮下，加速企业数字化转型。

审核编辑 黄宇