企業(yè)業(yè)財融合背景下自助式商業(yè)智能分析軟件應(yīng)用

陳松巍

摘要：近年業(yè)界對于財務(wù)會計轉(zhuǎn)型為管理會計呼聲越來強烈，財政部也發(fā)布的《管理會計基本指引》，其中明確指出單位應(yīng)用管理會計，應(yīng)遵循融合性原則。管理會計應(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)，利用管理會計工具方法，將財務(wù)和業(yè)務(wù)等有機融合。此后業(yè)內(nèi)將“財務(wù)與業(yè)務(wù)活動的有機融合”簡稱為“業(yè)財融合”。“業(yè)財融合”是管理會計核心內(nèi)容。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，特別是云計算、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)財融合”提供了強有力的技術(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)財融合”方面應(yīng)用做一些探索。

關(guān)鍵詞：業(yè)財融合；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。當時將商業(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、咨詢服務(wù)、培訓(xùn)成本都很好。其次這些大型商業(yè)智能軟件項目實施周期和人員素質(zhì)要求也高。報表需要專門的信息技術(shù)人員進行開發(fā)。但在“業(yè)財融合”背景下需要的報表非常的多，而且需要的報表維度也是多方面。讓信息技術(shù)部門對所有的報表都進行開發(fā)在成本上是不可行的。同時財務(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和趨勢。自助式商業(yè)智能分析軟件的應(yīng)用，使得財務(wù)人員在信息技術(shù)背景下可以更好的“業(yè)財融合”，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，在中國由世紀互聯(lián)負責營運。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。幾乎每個月都有更新。Power BI Desktop版本，面向客戶個人的桌面應(yīng)用暫時還沒有收費計劃。Power BI Pro版本可以利用微軟的云發(fā)布報告，也僅需要65元/月。對財務(wù)分析來，沒有對外發(fā)布的必要，其免費版本即可滿足需要。

Power BI分為三個模塊，第一個模塊數(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，這個步驟可以稱為數(shù)據(jù)清洗，當建立好數(shù)據(jù)加工模型后，需要重復(fù)清洗時，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)源進行清洗，大大減少的重復(fù)勞動。例如每個月的財務(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)進行清理。第二個模塊是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)曲線與投入時間的比非常劃算，大多公式與excel公式通用，在掌握20個左右常用公式就能處理非常復(fù)雜的問題。運營DAX語言，建立計算模型，計算模型通過數(shù)據(jù)關(guān)系模型把已經(jīng)清洗過的數(shù)據(jù)再次進行運算，得到我們想要的分析指標。第三個模塊Power View。該模塊可以把分析指通過標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。當制作報告時，用戶只需把可視化數(shù)據(jù)對象拖拽到面板，設(shè)置指標參數(shù)，即可得到非常絢麗的視覺報告。同時提供了“問與答”功能，提高了報告的交互性，使報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)整報告格式。

數(shù)據(jù)源經(jīng)過這三個模塊即可轉(zhuǎn)變?yōu)槿A麗的視覺報告，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)移到報告的應(yīng)用上。

三、自助式商業(yè)智能分析軟件應(yīng)用實例

（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務(wù)人員急需解決的問題，也為業(yè)財融合在實際工作應(yīng)用提供的切入點。通過Power BI解決了油品價格到位率的計算及便利店商品的帕累托分析。

（二）價格到位率計算

成品市場逐步放開，國際油價低位運行，造成國內(nèi)成品市場競爭激烈，各成品企業(yè)普遍采用降價策略進行促銷。那么價格到位率（即油品實際銷售價格與物價局批復(fù)價格的比）成為主要績效考核指標。但現(xiàn)有的系統(tǒng)中沒有計算價格到位率的指標的功能，現(xiàn)有的系統(tǒng)中只有掛牌價格（即實際銷售價格）與銷售數(shù)量，而且每個地市批復(fù)的價格不一致，每個加油站的降價的幅度不定，每個站每月有幾天降價不定，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，每個月有近10萬行銷售數(shù)據(jù)，無論是手工計算還是用Eecxl都非常難計算。通過Power BI建立銷售數(shù)據(jù)、組織機構(gòu)、價格表、產(chǎn)品表、時間表的關(guān)系模型，創(chuàng)建建立多個維度的視圖，如省公司-汽油柴油，省公司-明細品號，地市公司-明細品號等等視圖。同時由于DAX語言提供了時間智能函數(shù)，還可以非常容易計算出指標的環(huán)比、同比情況。當建立好模型后，每次計算只需重新刷新一下，幾分鐘就能得到計算結(jié)果，進而通過大量的計算和分析得出價格與銷量的關(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了50%毛利的商品特點不盡相當，根據(jù)不同位置的站的特點重點商品進行鋪貨，進行精細化營銷，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，通過兩個具體案例介紹了在業(yè)財融合方面的應(yīng)用，結(jié)果表明Power BI可以幫助財務(wù)人員計算復(fù)雜的指標，把財務(wù)人員從繁重的計算脫離出來，更多的精力放在業(yè)務(wù)分析上，使業(yè)財融合真正的能為企業(yè)經(jīng)營決策做出指導(dǎo)。

參考文獻：

[1]馬世全.從Excel到PowerBI：商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析，2018.2 ISBN978-7-121-3324-8.

[2]趙業(yè)峰.企業(yè)數(shù)據(jù)經(jīng)營分析：思路、方法、應(yīng)用與工具，2016.9 ISBN978-7-121-29333-7.