雪豹之特战出击金融界网站讯 2012年5月29日，由北京CFO发展中心主办的“中国TOPCFO京都论道”六月份活动举行，话题围绕“财务数字与财务智慧如何应对中国经济的下行”。金融界网站对论道精彩内容进行聚焦。

　　各位领导、各位朋友，大家下午好。今天非常荣幸能站在这儿跟大家分享一下我们对商务智能如何为财务数据分析服务方面的一些体会。前面听了两位老师的精彩演讲，从宏观的角度，和具体的企业财务角度进行的一些分享。而我一直都是做软件的，虽然和财务领域结合得非常紧密，但是相对在座的各位来说还是外行，把以我将更多地从信息化的工具角度来讲解商务职能如何为企业财务管理和CFO的决策支持服务。

　　商务智能，事实上还是跟数字打交道，跟数据分析打交道。接下来我从实践的角度跟大家分享两方面的内容。第一就是BI如何服务于我们在座的各位CFO；第二是我们公司曾经为国家开发投资公司做过五年的服务，所以我想谈一下我们的感想。

　　谈到对商务智能的理解，很多人都有这样的体会——有人认为它是报表，有人想到的是仪表盘，也有人认为它是数据挖掘。事实上这些理解都是对的，但是不是很准确。报表确实非常重要，但它只是展现形式的一种。而我们通过商业智能精心设计的报表不但很容易看得懂，而且有丰富的内容。而说到仪表盘，漂亮的展现形式确实也非常重要，但是如果只有外表，却没有内涵，并不能算是商务智能。数据挖掘确实是数据分析的一个比较高级的层次，但是从我的体会，绝大部分国内企业，还不到这个时机，没有这个需求，个别有，但利用难度很大。

　　我们再看看财务相关的系统都有哪些主要的内容。我们财务人员一直在走在中国信息化的前沿，从财务的电算化开始，已经建设了各种财务的相关系统，其中包括ERP系统、BPM系统、FCM资金系统、EAM资产系统、SCM系统、CRM客户系统等等。这些系统最核心的目的是做核算、管流程，制定各种各样的统计报表。

　　我们最早做SDIC项目的时候，就在项目的建议书里提出，应该设立数据分析师的职位，而不应该是只有核算的职位。比如说我们制定战略时，不能只是看销售收入、市场占有率这些外延的指标，同时也应该去看一些结构性的指标，比如我们的发展潜力怎么样、增长的质量怎么样。我们在做这个系统的时候有一个这样的体会，财务人员对数据是敏感的，但是需要信息化的工具帮助。

　　对于商务智能的理解，我总结了十二个字，第一个是看得清，第二个是搞得懂，第三个是有办法，第四个是能落实。“看的清”就是透过系统，随时可以了解企业内部各环节、各层次、各业务、各部门的实际情况，随时掌握正在发生什么。“搞的懂”就是在看见和看清的基础上，加入了分析、比较和总结，然后采用恰当的展现方式，让人一看就懂（看得懂数据的含义），搞的懂数据代表的是好、是坏，以及为什么。“有办法”可以从管事和管人两个角度想办法，具体的说，就是提供直接或间接的有价值的建议和处理问题的方法，起到辅助决策、绩效考核的作用。 “能落实”就是解决在恰当的时间责令（或通知）谁来按照正确的方式执行决策；而且系统自动跟踪执行情况，让我们看得清执行的过程和结果。

　　怎么能看的清整个集团上上下下都在发生什么呢？这首先需要全面的信息采集和查看，也就是通过技术手段把下面这些方面的数据（ERP、BPM、FCM、SCM、CRM等等）整合在一起。“统一标准，集成数据，有序存贮，随机查询，固定报表，核算准确，查看方便”，这些是保证看的清的关键点。“查看、查找、查询、统计、过滤、报表”这些是保证看的清必须实现的功能。

　　在处理数据和设计功能时，需要考虑的维度至少涉及到“组织、时间、会计科目、指标、产品、客户”等维度。需要考虑覆盖的内容包括“实际发生、预算计划、内部外部、过去将来、时间时段”等内容。只有把这些问题都解决了，我们才解决了真正看得清的问题。

　　举一个例子，国家开发投资公司提出来“打造经营链，提升价值链”的战略目标。为此需要通过核算和预算把电力、煤炭、交通、物流、化肥、高科等各业务板块连接起来，形成一个经营链条。在这个链条上需要实现各种统计口径下的任意统计。更进一步，由于煤电联产的原因，煤矿可能投资电厂，电厂也可能买煤矿。从专业化管理的角度来说，所有电厂归电力子公司管理，所有煤矿归煤炭子公司管理；但从股权结构上又是相互交叉的。所以在真正面对一个复杂的多业务板块的集团公司的时候，要把下面的业务看清楚，真的不是一件容易的事情。真正解决它的问题就要依赖于数据指标的梳理、统计的定义和内部关系的维护。

　　再举一个例子，我们后来做中国中材集团的项目。它的业务也很多，包括玻璃、陶瓷、水泥、工程、地勘等等，涉及到下属300多家子公司。这些下属企业的住处基础有些很不完善，不能简单的通过系统对接获取全部数据。所以在梳理指标和业务的同时，还要解决多种渠道采集数据的问题。实践中我们采用于数据库对接（ETL）、EXCEL导入和网上填报等多种手段保证了数据的及时、方便和准确的获取。

　　只有把以上这些问题一一解决掉，才可以保证我们想看什么随时都看得到，想怎么看就可以怎么看。也就是说，只有做到这些，我们才真正实现了随时可以看的清整个企业的情况。

　　看的清了，是不是就一定看懂了呢？答案是否定的。太多的数据堆积在一起，问题的本质往往被隐藏在底层。

　　怎么能看懂？关键就是分析。通过分析让大家了解数据的真相。刚才陈德彪先生也列举了很多的数据分析方法，比较、排名、趋势、因素、追溯、28分析等等都是常用的分析方法，但最常用的还是比较法。比较可以包括占比、同比、环比、对标等。通过比较可以让我们明白很多问题。但如果要把比较做的再深入些，还有许多问题需要考虑。比如说，一般财务核算按照自然年、自然月来核算，但是刚才陈总也讲到了，食品业务跟季节有关，跟中国的传统节日有关。如果只是按照自然月做同比，不能反映真实情况。此时就需要考虑节日的具体日期，实现跨月的同比分析。有了这些对数据的分析之后，再结合各种图表、仪表、表格等展现形式，分析的结果选用恰当的形式展现出来，让我们明白数据底层到底有什么含义了。

　　我这里有一些总结，是我们在实践中经常会遇到的，指导我们真正去解决如何看得懂数据的一些东西。比如，我们用“个人门户”解决有核心的信息及时推送给具体的个人，实现“用一个页面管理企业”的目标。再比如，在页面设计时，把思维路径和操作路径统一起来，就可以实现不用培训就可以使用系统的目的。

　　这张图是总裁门户的一部分。这上面给出了总裁重关心财务的指标，收入、支出、利润都清楚的标在上面。指针是实际值，绿色的箭头是预算值，预算和实际差多少很清晰，为什么有差距，点击表盘就会有得到具体的解释和数据支持。

　　有什么样的办法，这要从管人和管事两个角度去想。管人以绩效考核为主，管事就是辅助决策。具体的方法包括下面这几种。第一个就是主题分析，可以做绩效的主题、成本构成的主题、EVA主题、ROA、NI主题等等。此外还有专题报告，我们可以有季度的财务报告、生产月报告等等。还有风险评估，比如在这张图上，风险高、低、大、小，都是不一样的，影响大、机率高的排在最上面，面积也最大，最需要我们关注。最后就是沙盘推演，针对特定的问题建立模型，观察结果，最后选定方案。

　　我们来看几个实际的例子，一个就是构成分析。之前我们做了一个烟草物流的案例，烟草物流原来并不是独立的，物流职能是分散在各个处室的，没有单独的物流处。从前年开始，大家都开始重视烟草物流了，因为WTO要求中国未来开放烟草市场，开放后我们最可能控制的就是物流链。烟草物流的最前端是烟农种植烟叶，最末商是每一个卖烟的零售店。真正分析好这个链条是很难的，我们也下了很大的功夫，一段一段的分解，一个指标一个指标的拆分，最后构建出这张图上的物流费用分解图。通过这张图，整个链条上的费用就一目了然了。

　　再说一下专题分析报告，如图所示，它可以批量地，一下子从几个侧面生成一个季度的、一个月度的生产经营分析，这可以让我们更全面地分析情况。

　　还有就是我刚才说的沙盘推演。沙盘推演一般会涉及到一些分析模型。我们先看一个我们在中石油海外的例子，中石油在海外有80几个投资项目，大部分在南美和非洲，在解决了通过不稳定的互联网传输数据之后，就涉及到对各项目的投资回报预测问题。我们是2009年做的这个项目，所以从2009年开始向后推算15年或者20年的收入情况。预测涉及到的参数有300多个，所以还要分析这300多个参数哪几个是最敏感的。右下角这张图是一个动态的沙盘推演的过程，通过它可以分析出“油价、产量、投资、操作费”哪个对此项目更敏感。具体操作时可以先选择IRR（内部收益率）或NPV（净现值），然后转到右侧这个转轮，观察各比率的变化情况就行了。

　　最后说一下落实的效果如何跟踪。严格地说这不是一个BI的问题，但是它和BI系统紧密相关。很多管理问题都出现在执行过程中。在完善管理规范和固化管理流程后，通过系统可以记录事务的处理过程和处理结果。再通过对过程和结果两类数据的实时跟踪可以及时发现问题，对超期未处理的进行提醒，对违反规范的进行提示，对结果异常的进行警示。此外，还可以针对过程和结果数据开展事后评价，通过排名确定先进和落后，通过效率分析优化办事流程，通过趋势分析及时调整工作重点等。 这些都是保证管理落实的抓手。

　　做一个小结，我前面讲到的看得清、搞得懂、有办法、能落实，这是我们的目标。看得清就是核算问题，全面的采集数据指标，建立数据参数，实现各种数据的互联互通，提供多角度、多路径的数据分析。搞得懂，就是分析数据；有办法就是决策的问题，设定分析场景和主题分析报告，或者沙盘推演提供支持决策；最后能落实就是执行，及时地评价落实成效，通过及时提示等方式跟踪执行过程。

　　我这里做一个总结。我们对BI的理解是这样的，BI可以做很多事情，但是绝对不是代替我们的决策。BI就是让我们看清、搞懂数据的同时，再提供一些辅助工具，帮助我们进行决策和监督。

　　我们肯定不想天天“数豆子”，该让电脑做的事要让电脑去做，我们的精力要花在数据的分析和利用上面。我们相信，数据不是枯燥的，而是一幅美丽的图画，生动的数据让人百看不厌；数据不是乏味的，它蕴含着丰富的内容，深藏的价值值得深入挖掘；数据不是复杂的，而是人人共享的知识，通过数据我们可以洞悉一切。

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