在大數據時代下，數據革命迸發出前所未有的創新力量，企業都在實現從多個業務維度實現數字化轉型。而財務作為企業經營的重要業務組成，財務數據往往承擔了企業經營情況的重要依據，因此財務數字化是企業邁向轉型的重要一步。

今天永洪技術專家將圍繞企業財務數字化的前提，從財務分析角度探討如何構建財務數據分析架構和模型以及財務數據分析常用的分析方法。

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財務數據架構

基于財務數據架構整體而言，從數據來源到數據的整體管理和最終于客戶端的交互呈現的流程下來我們可知整個財務數據架構如下圖所示：

從上圖可知從數據源的數據采集-數據整合-數據集市進行計算、匯總-數據呈現-客戶端呈現的整體業務流。

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財務數據模型設計要點

結合財務數據架構向下，在做財務數據模型設計時，需要考慮如下7大要點：

1、數據的清洗和整合：財務數據通常來自不同的系統和部門，需要通過ETL（Extract-Transform-Load）工具將數據提取出來，清洗、整合和加載到數據倉庫中。在這個過程中，需要確保數據的準確性和完整性，避免數據重復和丟失。

2、數據建模：在數據倉庫中，需要設計合適的數據模型，用于存儲和管理財務數據?？梢圆捎眯切湍Ｐ突蜓┗Ｐ?，將數據按照維度和事實進行組織，并建立各種指標。

3、維度設計：維度是用于分析和過濾數據的基礎，需要根據業務需求設計合適的維度。常見的維度包括時間、地區、產品、客戶、供應商等。

4、指標設計：指標是用于度量業務績效的基礎，需要根據業務需求設計合適的指標。常見的指標包括收入、成本、利潤、毛利率、凈利率等。

5、分析場景設計：根據業務需求設計合適的分析場景，可以采用OLAP（Online Analytical Processing）技術進行多維分析，也可以采用數據挖掘和機器學習技術進行預測和分類。

6、報表設計：根據業務需求設計合適的報表，可以采用BI（Business Intelligence）工具進行可視化展示，也可以采用Excel等工具進行數據導出和報表制作。

7、安全和權限控制：財務數據是敏感數據，需要采取嚴格的安全和權限控制措施，確保數據的機密性、完整性和可用性。 綜上所述，財務數據分析模型設計需要充分考慮業務需求和數據特點，采用合適的技術和工具進行設計和實現。

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財務數據分析方法

基于財務數據架構以及模型設計后，我們需要通過一些常見的分析方法對我們日常的財務數據進行深入分析，來獲取經營決策重要數據呈現，下面將一一列舉常見的幾種分析方法。

A、結構分析：分析財務報表中各項目所占比重或百分比

B、對比分析：通過對比方式分析財務各項指標比較情況，分析問題

C、趨勢分析：通過時間維度分析各項指標的歷史表現

D、達成分析：分析各個主要指標實際值相較于目標值的達成完成情況

E、因素分析：可以分析哪些因素驅動了關鍵財務指標（收入/利潤/成本/費用）的變化

F、變化分析：分析關鍵指標的逐步變化過程

G、比率分析：將兩個財務報表數據相除得出的相對比率，分析兩個項目之間的關聯關系，比率分析是最基本最常用的財務分析方法

H、杜邦分析：利用幾種主要的財務比率之間的關系來綜合地分析企業額財務狀況，具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平。

I、預測分析：通過統計的算法預測未來的業績走勢，還可以通過what-if分析對業務進行模擬

【結尾】

本文主要是圍繞企業經營過程中財務業務所產生的數據，提供幾種數據分析的方式及角度，并且解答：企業數字化轉型過程中，我們如何結合財務數據痛點，從管理體系以及數據分析場景等維度該如何構建合適的數據展現形式？

通過合適的業務體系以及多種分析場景下數據看板所展示的主體內容能夠助力企業在大數據浪潮下，加速企業數字化轉型。

審核編輯 黃宇