淺議中小企業會計信息化進程中的數據分析

翟艷玲

伴隨著中小企業會計信息化的進程，對數據分析的需求越來越多。而信息化過程中產生的數據體量巨大，分析難度遞增。本文通過對信息化進程中產生的數據特征進行分析，從數據科學的角度，提出應對措施。根據信息化發展的趨勢，數據分析已從簡單的描述性分析、解釋性分析，發展到探索性分析，對數據分析的要求不僅是單一的文字描述、圖表配合，更要求進行可視化即時分析，從數據分析中發現規律，對管理層決策進行可行性建議。

一、引言

從上個世紀八十年代開始的會計信息化到現在，無論計算機硬件產品或者軟件服務環境都發生了較大變化，操作系統多平臺、數據存儲多樣化、操作網絡化、數據庫知識專業化，對應的財務操作日益復雜，對財務人員提出較高要求。因而財務人員須提升認知，增加處理數據的能力，以適應企業以數據驅動帶動業務發展的轉變。

二、會計信息化的進程與數據處理的分析

（一）中小企業會計信息化發展的進程及數據處理分析

1.信息化初期-會計電算化 DOS磁盤操作系統，定點開發會計軟件

在這個階段，對于文檔與表格處理基本上就是把紙質文檔變成電子數據，由手工賬向電算化賬的轉變。操作系統為單機版DOS系統、網絡版Unix系統，后臺數據庫為DB2、DBF等小型數據庫。這個階段末期開始出現了企業定制開發的會計電算化軟件。

定制開發DOS版電算化軟件需專業人員維護，財務人員通過紙質憑證錄入，轉化數據。數據處理簡單，效率低，算盤和計算器仍是處理數據的必備工具。

2.信息化發展期-會計信息化 視窗平臺，Access數據庫，商業化財務軟件

視窗桌面操作系統，界面友好，EXCEL表格處理。這一階段誕生很多商業化財務軟件，如金蝶、用友等，后臺數據庫多用ACCESS。財務人員處理數據，開始用函數、篩選、匯總等，利用Select語句等SQL技術工具。

利用EXCEL等處理數據速度、準確性有所提高。而商業化財務軟件從單機版到網絡版，受制于網絡連接技術、硬件的發展，基本上小型局域網。

3. 信息化成熟期-會計智能化 多平臺，企業級數據庫，ERP等管理平臺

業務財務一體化軟件在中小企業應用，如SAP軟件1995年進入中國， 出現ERP軟件、OA辦公系統集成SAP、SCM供應鏈管理系統等管理平臺，網絡財務、在線數據庫、小型機、網絡服務器、在線訪問終端等概念的出現，通過角色授權、賬戶賦權等安全性措施，管理水平不斷提升，而信息技術的發展也帶來海量數據。

隨著海量數據的出現，計算機硬件與軟件技術快速發展，VetiPaq數據庫、xVlocity內存分析引擎、云計算等的出現并快速應用，針對大數據處理的技術手段多元化、智能化，基層財務人員擁有多種選擇， Excel的商業智能插件，專業分析工具R語言、Python、Tableau等。

（二）數據分析中財務人員的應對措施 知識體系更新、數據規范化處理

1.財務人員知識體系、專業能力方面的應對

（1）針對會計信息化進程中的各種數據特征，財務人員進行數據分析的路徑，由解釋性分析、驗證性分析逐步向探索性分析推進，處理數據的方向依托管理系統平臺，完成數據規范性，非系統數據要求標準化，確保數據統計過程中的一致性，減少驗證性分析的數據量。

（2）在專業能力方面，能應用一種軟件熟練進行數據分析，學習一些數理統計常識，熟悉管理軟件系統的數據結構，利用統計知識進行相關計算、分析。

（3）動態學習能力，在大數據背景下，不斷學習新技術運用新思維，更新知識體系，以應對數據處理方面的數據量激增。例如可以通過微軟公司的網站進行引導式學習處理大數據。

2.數據規范化處理

利用大數據背景下的新技術，規范數據，對數據的正解性、完整性等數據質量提出明確要求，并關注數據的時效性、精確性等。及時維護分析數據的事實表、維度表，規范數據間的關系，為建立數據模型（表和關系構成數據模型）做準備。如利用Excel軟件中的PowerQuery進行數據采集、合并、清洗，用PowerPivot建模，用PowerView進行可視化數據分析。實務工作中，簡單模型更便于理解，從簡單處著手，有利于構建數據模型。大多數情況下，大數據處理先進行碎片化處理，分別建模，結果以圖表形式展現。

3.充分利用ERP軟件與工具軟件，實現數據處理標準化

挖掘ERP軟件基本功能，根據需求適時進行二次開發，減小數據處理的難度，提高處理的速度與準確性，確保數據的一致性。針對系統外處理的數據，通過工具軟件整理，使其標準化，并逐步推進將系統外數據納入系統管理，減少信息孤島。

4.通過數據探索性分析進行數據預測，利用歷史數據做探索性嘗試，進行分類分析、趨勢分析，從而發現數據的相關性并嘗試建立因果關系，探索規律，提供數據見解。比如通過企業近幾年的銷售價格與銷量的關系制作散點圖，找出線性關系，呈現數據分析結論，供管理層使用。

三、面對數據分析的難題，解決問題的方法

從制度化層面建立數據中心、構建分析體系、實戰培訓制度，健全數據輸入輸出的規范，將數據標準化，將人員培訓制度化、團隊協同規范化。

（一）建設數據中心、構建分析體系

以制度形式明確分析體系建設的原則、數據標準化要求、參與人員的技能要求，以財務為主導，協同業務部門進行數據中心的建設，并適時共享數據，同時對數據訪問權限進行授權、做好數據安全性的防護。模擬通用場景，建立實戰數據庫，制作常用數據分析的模式、模型、模板，并不斷更新、完善。編寫人員培訓與實戰手冊，明確數據整理的規則、要求，數據分析的邏輯性說明，以及常用工具的使用指南。如在數據中心中建立產品定價模板、成本費用分析模板、成本多維度分析模板、料工費變動模板、采購成本分析模板、業務人員考核模板等。

（二）培訓制度及團隊協同

建立培訓制度，培訓數據分析的常規技能，編寫培訓教程，進行普適化培訓，技能提升，建立技能提升考核機制，并將其納入績效考核。在適當時候，應當將數據分析培訓外延，包括那些提供數據的其他業務部門。通過對數據要求的標準化，將數據規范要求前移，從數據提供的源頭上解決規范化問題。通過數據驅動、團隊協同，完成數據標準化，完善數據分析體系。

四、結語

如果說財務數據的處理是術的層面，那么企業信息化就是道的高度。從術到道，就是財務人員從核算到管理的轉變。通過對中小企業信息進程中的數據特征的分析，完善制度建設，進行相關技能培訓，針對信息化帶來的大數據，提升自身技能，利用新技術下的思維模式，進行非傳統技術的財務數據分析，建立數據中心，分享各種數據模板，完成數據分析從解釋性、驗證性到探索性的轉變，生成可視化數據分析，為企業管理層提供決策依據。（作者單位：廣東匯海農牧科技集團有限公司）