前言

数据分析对良好的决策起着至关重要的作用。商业环境瞬息万变，信息的及时性、准确性对企业管理者越来越重要。随着技术的发展，数据管理领域的技术驱动趋势也越来越明显，这些技术创新对财务分析、企业管理将产生革命性的影响。

财务领域的信息技术投资也变得越来越重要。顺应趋势对财务部门职能、对数据管理和数据分析技术进行更新，才能使企业在未来的竞争中更有弹性和竞争优势。财务部门通过使用分析技术来实现职能转变需要做到以下五个方面。

1数据管理和数据治理

对首席财务官和财务团队来说，针对治理问题应采取的建议做法如下：

（1）根据企业的需求进行数据收集，避免收集没有用户需要的数据。

（2）通过避免在分析中使用个人身份信息（PII——个人的敏感信息），将安全风险最小化。

（3）确保在数据清洗和数据筹备的过程中，不会删除任何可能用来识别离群值和异常值的信息。

（4）与其他职能部门和团队一起，牵头制定正确使用数据的手册。

2大数据现实

对首席财务官和财务团队来说，大数据的使用已经成为一个现实可能。这不仅意味着他们将获得海量的数据，也意味着处理大量各种类型数据的能力对财务团队来说变得至关重要。将财务数据和业务数据相结合，能帮助团队得出从前被忽视的洞见，也能有机会提升决策和程序的质量。

获得大量的数据为财务职能部门带来了明显的优势，因为他们可以整理出更多各种类型的非财务数据报告，涵盖环境、社会、治理和可持续性等问题。包括微软的PowerBI和Tableau在内的各类BI工具能读取和导入来自各类信息源的结构性和非结构性数据，加之功能强大的连接器、数据提取器和自然语言处理技术，使得企业可以获得包括音频和视频在内的更多类型数据。

导入从前无法量化的信息和非结构性数据，能帮助企业做出优质的决策。从审计角度来看，大数据也是关键的转折点。越来越多各式各样的数据得以为企业使用，包括社交媒体中的非结构性数据、Excel工作表、甚至是对pdf文件进行数据清理的过程中提取出的图片信息。

首席财务官和财务团队面对大数据的建议做法总结如下：

（1）编制一份认证外部数据源目录来补充内部数据，定期更新目录以确保新数据源均收录在内。财务团队应该拥有这份目录和其更新程序，因为使用外部数据将对财务决策和更深远的方面产生直接影响。

（2）确保企业具有处理非结构性数据的能力。

3人才培养

培养拥有分析技术的员工和团队成员。除了寻找出色的分析人才，也要通过预测性和指示性分析提升现有员工的技能。此外，首席财务官和财务团队可以采取以下措施进行人才集合：

（1）进行分析技术和分析工具培训，提升员工的数据分析能力。

（2）定期组织普及活动、开发大赛和图书俱乐部，轮流邀请外部客座主讲人和组织内部不同团队的主讲人代表参与。

（3）突破传统界限，组织跨领域培训，如进行财务、分析和网络安全的综合培训。

3.4决策赋能

指示性分析是一项关键的分析技术，可用来提出可能的决策建议。如何在财务和更多组织领域的决策中更好地使用分析呢，建议做法如下：

（1）使用实际数据开发决策模型，在整个组织范围内支持更好、更快的决策。

（2）根据组织层级进行决策分类：战略类（公司层级）、管理类（职能部门）、业务类（业务程序）、开发类（新产品或新服务）、和区别化类（外部客户）。

（3）持续关注分析工具领域的创新，帮助企业实现更快、更好的决策。

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