在数智化时代背景下，数据正逐步成为企业提升竞争力的核心资产。
如何在冗杂的数据中洞察有价值的信息，构建扎根于业务的数据分析体系、数据标准化、通业务、懂技术的复合型财务人员都是必备动因。
构建数据矩阵体系
随着“大智云移物链”的发展，数据作为企业核心资产正逐渐从幕后走向台前。
在企业精细化管理的驱动下，业财融合成为企业财务发展的新常态。如何通过对数据进行有效整合和分析，提升对业务的洞察力，助力科学决策？在企业高质量发展需求下，对数据提出了更高的要求。
用友认为，洞察有价值的数据，主要围绕3大场景数据进行：一是围绕企业财务管理的目标——企业价值最大化，如企业增长、盈利、效率、风险控制等指标；二是围绕企业战略转型的关键指标，如向服务转型的企业关注服务占收入比等；三是围绕企业价值链的特定经营场景的决策分析，如销售环节，对于新产品定价决策分析，采购环节，如何选择最优供应商的决策等。
此时，数据分析体系显得尤为重要。信息化时代下，企业已经积累了大量数据，数智化时代通过业务数字化积累的数据更多，企业缺乏的是数据分析体系。一套完善的多维数据分析体系将极大发挥数据价值。
数据分析结果的目的是为了给公司战略决策提供参考，不能仅限于眼前利益，要服务公司战略、为长远利益实现提供数据支持。
这就要求在数据获取的及时性、多维度和精细度方面有一些必要的技术作为支撑。传统财务核算重财务会计轻管理会计，管理会计数据源都是基于财务口径的核算信息进行加工处理，核算维度和颗粒度、时效性和准确性都无法满足管理口径的要求。在云计算、大数据、人工智能等新技术的加持下，新一代基于事项（Event）的智能核算系统的出现将彻底改变过去的核算状态，它将直接对接业务系统和各类社会化数据源，只要业务一发生，系统就能实时提供体现业务原汁原味的多维精细核算信息，以满足管理会计的数据要求。
用友提出，从企业需求度来看，财务数据更多透露着业务属性，要透过财务看清业务。例如，应收账款属于财务业务数据，企业通过对应收账款余额已经不能满足分析和监控的要求，它们会将应收账款按照金额、项目类别、项目状态等因素进行表示，结合财务数据进行综合分析延展。
此时，构建多维度的数据矩阵体系能将源数据进行精细化整理，再形成多维度数据集，按照主题进行模块化处理。数据价值将会被进一步挖掘。
数据标准助其价值最大化
标准化是科学管理的先决条件，对于数据而言亦是如此。
当前，财务共享中心已在集团企业先试先行，通过财务管理模式创新推进业财融合，对业务、财务核算、资金管理、税务核算和电子档案等进行一体化融合。
如何构建有效的数据分析体系，实现由财务结果向业务的追根溯源分析，数据标准化将是基础和前提。用友提出，数据标准化包括企业主数据的标准化和分析指标的标准化。主数据标准化如产品、客户、供应商、渠道等。分析指标的标准化需要企业统一定义从财务类指标到相关业务类指标，以及指标的分析维度、分析频率、数据源等。
财务共享是实现业财融合的基�。蚕聿唤霭莆袷�，对人力资源、补充业务等信息进行数据整合应用，在建立统一数据标准的前提下，将数据进行纵深打通。
标准化的数据更好地实现数据的价值。数字化时代下，数据中台被越来越多的集团企业所重视，通过数据移动、转换，数据中台在数据方面进行统一管理，数据价值得到进一步释放。
在标准化的前提下，数据将极具穿透性。从技术层面看，数据移动技术能够从业务端读取全量经济信息，相较于财务信息，非财务信息对企业决策支持更胜一筹。当前，聚焦业务数据的‘第四张报表’已成为行业共识。企业搭建第四张报表核心是要研究企业商业模式，体现商业模式核心竞争力的非财务指标，如反应互联网平台价值的活跃客户数可能比企业的三大报表更能体现企业的价值。
提升财务人数据资产管理能力，让数据“会说话”，
无论是数据矩阵还是数据标准化，都是为实现数据“会说话”的前期准备。
在“会说话”数据的实现路径上，数据体系和技术不可或缺。
用友认为，首先企业要建立从集团到各级责任单位的不同层级的数据体系，实现数据自下而上汇聚、自上而下穿透；其次要将财务指标与相关的业务类指标进行整合。在构建完成“自上而下穿透、从财务到业务穿透”的数据体系的基础上，再通过数字化技术，进行数据整合和可视化展现，让数据说话，从人找数据转为数据找人。比如，通过数据中台技术实现企业异构系统的数据采集和数据质量管理，通过智能分析技术可以实时、可视化、多维度进行数据钻取分析和灵活自助分析。
一家拥有两三千亿规模的大型央企，能够将资金预测做的准确、资金计划做到每笔都自动控制很不容易。但是，在用友YonBIP财务云的助力下，它通过深度的业财数据融合，通过技术手段把合同系统、投资系统、业务系统等数据打通，自动获取业务数据，从中抽取所需要的多维数据，建立标准化的资金预测逻辑，运用人工智能的算法引擎，计算销售、采购、投资、报账等业务过程中未来现金流的变化趋势以及收付款规则，进行周期滚动，最终形成一套完善精准的资金计划。在这个资金计划里，包含了根据业务发生和历史规律，结合现金存量情况，自动形成资金预测模型，并且能保证90%以上的数据自动化生成。
只有利用新技术把资金预测和计划做准确，才能实现资金和金融资源的有效配置和合理运用，动态管控业务活动发生和控制资金预算的执行，从年、月、周、日等多个时间维度保障企业经营的持续稳健。
这些数据对企业战略来说具有前瞻性。通过数据对未来行业走势进行预测是数据价值的具体体现之一。从整个企业的经营管理角度来看，企业要定战略方向和中长期目标，制定年度计划和预算，并通过管理报告进行分析、跟踪。管理报告不仅限于企业自身经营数据，还必须与宏观环境、行业发展等关联数据进行结合，建立统一的分析体系，基于统一的分析平台，实现高效经营决策。
实现数据价值最大化对财务人的要求也在提升。随着企业对数据精准度的提升，智能财务已经走在了前面，客观上对企业财务人员提出了更高的要求。仅掌握财务知识已经无法满足管理需要，通业务，能与业务人员探讨特定业务场景下的分析模型，懂技术，能够掌握一些简单的分析模型的构建以及专业厂商分析工具的使用（复杂的分析模型，一般由专业厂商设计并封装好），已经成为复合型财务人员的标配。
用友YonBIP财务云采用最新的大智物移云的技术，基于事项法会计理论，以业务事项为基�。凳被峒�、智能财务、精准税务、敏捷财 资为核心理念，构建财务会计、管理会计、税务服务、费控服务、财资服务、企业绩效、档案服务、数据服务、共享服务的 全新一代财务体系。打造具备实时、精细、智能、多维、可视、生态的全球领先企业数智化财务云服务平台，增强全球化、 智能化、社会化新能力，助力企业数字化转型!
数智化背景下，企业财务人员要善于利用“大智云移物链”等新技术，从事务流程中脱离出来，向高价值管理方向拓展，提升个人综合素质，洞察数据背后的价值。
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