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1引言
财务分析报告是指财务人员利用企业的财务相关数据,结合其他相关信息对企业的财务进展情况、日常经营状况以及现金流等相关数据进行综合评价。财务分析报告能够帮助企业管理者迅速全面了解企业运营情况,掌握财务管理方面的优势与劣势,提高企业管理的效率。高质量的财务分析报告对财务管理人员的专业知识掌握能力要求较高,许多财务管理人员难以完成高质量的财务分析报告。基于以上背景,本文希望通过分析我国企业财务分析报告现状以及问题,探讨如何提高企业财务分析报告的质量。
2我国企业财务分析报告的现状及问题
2.1财务分析报告现状
对于绝大多数企业来说,财务分析报告是对财务指标进行数据化的展示以及文字描述。常用的财务分析指标往往以会计报表为基础,通过分析各种数据的相对比率进行刻画,包括企业销售净利率,销售毛利率,资产净收益等,从中可以计算得到流动比率,速动比率等常用的二级指标。我国的企业财务分析对数据的重视程度较高,但是很少对审计报告以及会计报表进行注释分析,因此许多小型企业利用这一漏洞,修改经营不佳的销售业绩,向社会以及消费者提供虚假的财务报告,使得原本财务状况不佳的企业看起来利润十分丰厚,严重影响了经济市场的健康发展。
2.2我国财务分析报告常见问题
(1)时效性有待提高。财务分析报告的阅读者主要是企业高管以及部门相关负责人,通过阅读报告快速掌握企业财务动态。财务报告是对上一阶段财务情况的总结,一般分为周报,半月报,月度报告,季度报告与年度报告,由于数据的延时性以及财务数据处理消耗的时间较长,因此当财务数据整理完成后,仍然需要1-2天的时间完成周报,1-2周的时间完成季度报告。因此财务分析报告的时效性降低,对决策的辅助作用也有所降低。(2)针对性较差。财务分析报告带有较强的针对性,针对某一阶段企业财务存在的问题进行详细的分析,为管理者的后期决策提供有用的信息。由于我国许多财务人员的专业知识能力有限,缺少整体的数据分析以及报告整理思维,难以将财务数据与企业的具体业务进行有机结合,因此财务分析报告的针对性较差,不能将具体的问题分析透彻,无法为管理层决策提供高质量的数据支持。
3提高我国企业财务分析报告质量的对策
(1)提高财务管理人员专业能力。中小型企业现有的财务管理人员在财务知识的专业性以及业务逻辑的理解性上都有所欠缺,因此,企业需要通过培训以及招聘专业人员来解决这个问题。首先,企业应当定期对现有的财务人员进行财务知识培训,邀请行业知名人士前来讲座,将培训计入员工的绩效考核,监督财务人员不断学习新财务知识,提高处理数据能力;此外,也应该积极鼓励财务人员与业务部门进行交接,只有充分理解了业务逻辑,财务人员才能抓住财务分析的重点分析对象,提高财务分析报告撰写效率。其次,企业可以通过优厚的待遇以及人才晋升制度吸引外界人才加入,提高财务管理团队的整体质量。最后,企业也可以积极与高校合作,参与到高校课题中,将学术成果应用到实际工作操作环节,提高财务分析工作效率。(2)加强财务基本工作管理。财务基本工作的效率是财务分析报告质量的保证。首先,企业应当建立财务数据后台,由财务部门进行台账管理,将财务信息按照地域以及时间进行有序的排列,定期整理并进行数据分析,从而简化撰写报告时财务数据的提取以及对比分析环节的工作量,保证财务数据的准确有效性。其次,财务人员应当保持敏感的财务数据性,实时记录相关支出以及重要事项,从时间、计划、预算、实际花费等多个方面进行存档,方便今后工作查询。最后,财务人员需要定期向企业各个部门收集相关报表,及时提出报表格式以及内容问题,建立统一的报表管理方式,为撰写财务分析报告做准备。(3)加强了解企业内部信息。只有深入了解企业内部各个部门的运作情况以及业务逻辑,才能够深入分析企业的财务运转情况。因此,财务负责人应该深入到产品研发。运营,销售,采购等诸多部门,对工作流程,产品特点,销售规律,大客户基本情况等信息进行必要的了解,扩大财务分析的视野与角度,结合企业的基本财务数据进行有效的探索分析,保证财务报告具备较高的针对性与适用性。如对于某小型企业来说,核心产品为该企业带来了超过50%的利润收益,财务管理人员应当参与制定一套特定的监控分析体系,及时了解产品原材料。库存。生产成本,销售利润等数据的变化,密切关注该产品各项财务指标数据变动对于企业整体财务数据变动的影响。此外,财务人员也需要综合考虑企业发展战略变化,市场政策变化,库存处理方式变化等诸多外界因素变化对企业的利润自己成本支出的影响,从而提出建设性意见。
4结语
综合上述,财务分析报告是企业高管迅速了解企业阶段性运营现状的重要方式之一。但是我国许多企业的财务分析报告存在一定问题,如针对性较差,难以对实际的业务起到指导性作用;财务管理人员专业能力较低,不能提供高质量分析报告等。近年来,财务分析报告的重要性不断提高,企业也必须加强对财务人员的培训管理工作,优化日常财务管理流程,鼓励部门合作,为财务工作提供良好的企业环境基础。
作者:蒋铮 单位:上海市普陀区人民医院
参考文献
[1]王小平,雷鸣,王成霞.关于提高企业财务分析报告质量的思考[J].经济师,2013(1).
1、公司全体人员考勤管理、工资核算、工伤和意外险申报;
2、公司全体人员请、销假管理,员工合同的新签、续签;
3、办理员工入职、离职手续,负责劳务纠纷的初步处置;
4、与律师保持良好联系,咨询相关法务信息,以及必要时上法庭解决人事纠纷类问题;
5、积极参加人事类培训,并向全体后勤人员培训和普及相关劳动人事类知识;
6、做好工会员工体检以及工会入会登记工作;
7、做好年度固定资产盘存、登记工作。
二、项目专员
1、对接公司所有甲方,做好相关工作问题的上传下达,每周至少一个甲方打2次电话表示关心;
2、做好各类督办投诉件的办理及回复工作;
3、第三方问题整改、回复;(督导通全部由班长处理)
4、甲方各种突击整治照片的收集和按项目分类,并与运营部对接,做好突击整治的结算;
5、每月**日至**日,对甲方扣分、扣款情况进行统计分析,并拿出文字分析报告;
6、负责甲方大合同对账、送票(原则上邮寄);
7、负责与台账专员核对合同上的工作量与实际工作量,每月月底进行数据分析,并拿出文字分析报告。
三、采购专员
1、公司所有仓库的管理,与仓库库管对接,每月28日进行仓库物资盘存并填写相应的表格;
2、做好各类物资的采购、入库、出库工作,以及与供应商费用的结算与报销;
3、公司各类物资的发放,包括了劳保、工作服、各类文书、宣传册等;
4、办公室区域范围内所有物品的报销,例如水电费等;
5、公车的加油(保证随时有油)、日常保养、定期清洗(一个月**次,自行办卡)
6、与财务部门做好对接,做好公司所有车辆的油账核对等。
四、督查专员
1、与国资集团、国资局做好对接,相关问题的上传下达;
2、公司各类通知、报告、总结等文字性材料的撰写;
3、各类会议的组织以及会议记录、纪要的撰写;
4、党建方面的工作;
5、工会方面辅助工会主席相关工作;
6、对行政人事后勤类工作进行督查检查,确保每个人按时完成工作任务;
7、员工手册的增补和完善,与督查组对接,下达《奖惩通知单》。
“我要求主管定期做经营分析。可是我发现他们平常太忙,根本不能按时提交报告;更头疼的是,即使报告交给我了,各部门的数据却核对不上,不但不能给经营决策提供依据,反而给我造成困扰!”
――某大型连锁企业总裁感言以上言谈代表了相当一部分中国零售商的现状。
一方面,混乱的运营使他们明白了:定期、持续的全面经营分析和业务管理稽核,是非常必要的,也是非常重要的;但另一方面,零售业固有的繁、杂、累,使得上至老总,下至主管和员工,整天都忙得不可开交,不知不觉中,逐渐忽视了这项工作。
零售商不能永远这么忙下去!只陷在一堆琐事中,对企业的稳健运行十分不利,从中远期看更是致命的!企业必须进行精细化管理,其重要标志就是数据化管理,从报表中找问题。
那么,《企业经营分析报告》都应该有哪些内容呢?它是由哪些数据报表汇总而成的呢?让我们择其主要的作个说明,从中可以看到,优秀零售商使用的有效工具并不复杂。
原始销售数据报表
销售数据是所有经营分析报告的基础,针对商品分类的最小单位“单品”进行报告(见表1)。
该数据一般以月度提交最适合。如果有电脑系统,或门店单品数量不多,提交很简单。
基于单品的销售数据分析是良好运营的根本。如果细致考察门店销售高手的本事,无外乎熟悉各个单品的特性和销售情况,然后把主要精力放在好销的商品上,迅速汰换滞销商品。
同时,销售高手也会定期分析单品销售趋势的性质:这个单品销得好,为什么好?有什么促动原因?哪些原因在下一个销售期还能利用?如果销得不好,又是什么原因?是不是不符合当地顾客需求?……
计划指标数掘
这是评估现有商品销售现状的依据之一,以商品分类中的“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表2)。
这个表一般在年初由领导层制定并确定下来。中小型零售商定到“商品部类”即可,中大型零售商定到“商品品类”,并指定专门的采购或销售人员负责该数据。该表定的品类范围越小,表明这一年中的管理深度越深,但也预示其管理投入将增大。
计划指标数据其实是“目标管理”的有机组成部门。优秀零售商的高层会在该数据基础上做两件事:一是与执行者讨论每年的计划增长额,二是帮助执行者制订月度计划甚至星期计划。之所以这样做,是为了让执行者自己认同这个目标数据,产生完成计划的动力。
另外,要让执行者按月、甚至按星期找出影响完成计划额的难点,便于高层有针对性地研究解决――这就是和目标管理相结合的过程管理。很多零售商有计划,但没人指导一线人员去完成,让他们感觉到是在孤零零作战,工作兴趣缺缺。
去年实际销售数据
这是纵向比较分析目前销售状况的依据。它也是以“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表3)。
有些销售问题,单凭本年度的数据难以发现。比如某个品类或部门的销售额近几个星期也在增长,但增长率却低于去年同期的增长率。这必须与上年数据对比才能发现。毛利率、营业外收入、损耗、库存额等同样如此。
营业外收入、库存等数据的同期对比,还可以帮助高层发现采购人员的腐败问题或其他运营流程问题。
门店实际损益数据
这是由门店店长主持制定,并由企业老总审核通过的计划性数据。它可以用来制定门店的实际运营标准,还是衡量店长经营水平的重要参考指标(见表4)。
门店损益预算数据相当于店长所立的“军令状”。它还能帮助总部发现优秀的门店管理人才。
这是由门店财务部门出具,并由上一级财务审核部门审计并确认的实际数据,是对门店实际运营现状的准确反映,应提供的主要数据信息与损益预算表相同,报表格式也一样。
有了以上基本数据报表,就可以提升和转换处理数据了。比如,可以进行门店销售和毛利走势、门店的销售业绩排名、门店异常数据的筛选和原因分析、门店销售业绩的计划与实际对比、现状与去年同期水平的纵向比较、门店零销售商品的现状分析、重点品类业绩分析等等。
财务分析经理工作职责11、组织年度预算的编制工作,协同各部门完成年度预算的填写并审核;
2、定期追踪各部门预算的执行情况,分析执行差异的具体原因,提出改进措施并督促执行;
3、每月完成财务报表预测和经营业绩的分析,识别业务风险,提出整改和优化方案并持续跟进;
4、按业务需求搭建财务测算模型,开发财务测算工具。
财务分析经理工作职责21.预算管理:根据集团战略方针和公司业务规划及管理要求,组织编制公司全面预算;指导并审核汇总各子公司和各部门预算;
2.执行监督:对重要的日常支出和合同进行事前审核,保证预算的严格控制;监督并评估各单元经营计划执行与目标达成情况,重要事项协调;
3.经营分析:监控预算执行情况,每月/季度根据上期公司预算执行情况,组织编制并出具管理分析报告(经营分析报告);
4.专项分析:专项项目预算的重点跟踪,重点项目独立预算执行监督,不定期不定项对于重点或异常项目进行分析,完成分析报告;
5.滚动预测:每月/季/半年/年度对集团及各子公司编制滚动预测,跟踪预算达成情况,指导预算控制;
6.制度流程:根据管理要求,制定或更新预算相关制度和流程,指导各部门预算工作的优化与完善,实现预算工作的流程化与制度化;
7.负责子公司财务
财务分析经理工作职责31.负责业务单元的财务指标设定及财务预算管理,经营状况统计;
2.深入了解业务部门的业务模式,对接业务与财务衔接工作,参与业务模型构建与复盘;
3.根据公司业务流程特点,协助业务部门构建和完善采购管理、库存管理、资金结算、费用报销等相关业务流程,并制定相应的可操作性较强的制度文件;
4.结合部门业务需求进行财务盈利模型分析及财务指标落实到业务的分解;
5.负责为业务部门提供多种财务解决方案,协助处理业务部门涉及财税相关工作;
6.认真贯彻执行集团公司会计制度,严格落实公司各项财务管理规定。
财务分析经理工作职责41、建立集团的预算及预测管理体系,并推行至各个子公司;
对接各子公司管理层完成收入、成本、费用计划的分解和目标的制定。
2、建立健全与预算相匹配的经营关键指标
KPI及相应管理报表;定期收集、汇总和统计数据,跟踪预算目标完成情况,分析反馈预算执行情况,提供分析报告;
3、建立、健全多维度的财务分析、商业分析体系;
为集团及子公司的运营及经营决策提供财务分析的方法和数据支持;引领集团及子公司达成绩效目标。
4、负责业务的财务策略支持,与业务部门核心团队建立合作伙伴关系,在战略化思考的基础上,共同探讨新业务的策略及商业模式。
5、参与集团重要事项的分析和决策,为集团的业务发展提供财务方面的分析和决策依据。
财务分析经理工作职责51、根据公司整体生意规划对所负责项目进行全年财务预算规划、年度财务预算编制,分析各业务线投入产出,考核各利润中心与成本中心;
2、负责公司财务经营分析工作,根据业务执行情况与各成本费用分摊情况出具月度分析报告并不断完善财务分析体系,深入挖掘盈利价值点;
3、根据公司的业务情况以及财务情况,协助业务部门建立财务数据分析体系和财务分析系统;
4、根据设定的指标体系对整体业务运营情况进行定期评估并拉通横向对比,从行业研究和数据分析产生洞见,提出相应的财务建议;
5、负责各项目收入、利润数据的系统性的分析,出具核算部门项目利润分析、经营结果报告;
6、完成公司或部门安排的其他工作。
财务分析经理工作职责61、主导梳理业务线财务流程,以规范化公司业务的审批流程,提高业务效率;
2、主导财务预算编制,对预算执行情况、费用开支、资金收支计划进行分析,甄别异常情况,提出改进建议;
3、协助业务部门建立可量化的KPI,跟踪结果,并根据执行情况优化KPI,提高财务收益,分析盈亏因素及相应业务表现对损益的影响及KPI;
4、负责业务线的月度、季度、年度预算,深入了解业务,根据业务的执行情况,提出合理化建议与意见,分析财务事项,向管理团队提供及时有效的财务状况及经营状况分析,主导的各项分析和管理报表;
5、月度业绩分析回顾和展望,追踪实际与预算差异及发展趋势并及时调整预测及时汇报管理层;
6、根据公司的业务发展的需求,了解新业务并建立财务模型,为公司决策提供有力支持;
7、对业务线的在施项目进行事前,事中,事后跟踪管理,为项目顺利完成提供及时有效财务信息,对各职能部门提供财务支持,及时组织提出财务解决方案。
财务分析经理工作职责71
①根据集团预算管理体系架构及业务变化,按年度完善、修订预算编报、考核管理制度;
②根据集团年度经营计划目标,组织集团下属部门、区域、门店开展预算编制工作;
③培训指导集团及下属部门、区域、门店进行年度预算编制;
④跟踪、控制集团及下属部门、区域、门店年度预算的编制进度;
⑤汇总、核对年度预算编制的准确性。
2
①根据集团运营、财务需求,提供预算达成考核数据;
②完成资产、费用预算的追加及上报审批、系统导入数据;
③完成费用预算达成率的考核数据提供;
④及时监控预算执行情况,并发现问题,提出合理化分析建议。
3
一、大数据时代国库统计分析转变
(一)树立大数据思维
“大数据时代预言家”维克托认为:世界的本质就是数据,大数据将开启一次重大的时代转型,一直以来所延续的传统统计分析思想已变得陈旧且落后。国库统计分析思维应当在大数据背景下加以转变。一是关于大数据抽样调查工作的思想。抽样调查是目前统计分析工作中的重要调查方式,但应该清醒地认识到,传感器、网络和数据处理技术,为获取全局数据提供了可能,抽样调查方式越来越多的被大数据取代成为必然。二是大数据统计思想:允许数据存在不精确性。纵观目前的各类数据,一方面,数据来源不断扩展,另一方面数据处理方法飞速发展,我们应该把重心放在统计分析效率上,而不是一味地追求数据的精确性上。三是大数据相关关系的思想,由验证因果向寻求关联转变。统计分析报告是统计工作的下游产品,对决策的意义常常大于常规报表。大数据的应用,统计分析也将发生转变,在做好因果分析的基础上向寻求关联转变,原因分析更加精准和深刻,对策建议更具参考价值。
(二)被动统计到主动分析,从人工统计到智能统计
在这样一个信息爆炸的大数据时代,无论政府机构还是社会公众都可以通过多种途径获取信息,国库统计分析部门也不例外,更应该变被动为主动,对经济转型期的一些重大问题尤其是关系到可持续发展的重要问题,做好数据统计分析,提高发展质量,实现经济转型。涂子沛指出人类使用数据的巅峰形式,是通过数据赋予机器“智能”。大数据在包括国库统计分析中应用的终极形式就是分析智能化。
(三)从事后统计向事前预测转变
统计分析报告是统计工作的重要产品,完整的进度性常规分析应该包括对未来一定时期数据的预测。但由于小数据和信息量的局限,预测一般很少作为报告的重点,多是在假定发展条件、相关政策不变的情况下对未来情况做出的粗略研判,影响了统计对决策的参考价值。而大数据的核心就是将数学算法与海量的数据有效结合,来预测事情发生的可能性。大数据的广泛应用,将有利于统计报告实现由单一的事后分析,向注重事前预测转变。
二、大数据在国库统计分析全流程应用的探讨
当前,大数据浪潮带来了一场新的革命,面对经济发展的新形势新要求,国库统计分析要学会积极的运用大数据的思想和方法,来应对各种新挑战。国库统计分析要积极主动建立大数据分析应用机制,破解新常态下面对的各种问题,实现工作的创新与发展。本文重点分析国库统计分析全流程下大数据的应用。
(一)数据源:建立国库统计分析数据池
目前国库统计分析所用数据主要通过“3T”系统产生基础数据和监管类数据,通过收集各类型政策文件、影像资料、领导讲话、内网信息等形成综合性数据。但这些数据远未达到支撑大数据统计分析的基础。国库统计分析应当建立“数据池”这一基础工程,通过人行内部数据整合、银行和其它机构数据接入、互联网数据抓取和引入等多渠道扩充基础信息源和数据库,为国库统计分析的大数据应用奠定数据基础。
一是加速整合现有国库数据。我国国库汇集了各级政府财务数据和各级国库管理数据,包括从中央到县乡的各级机构化和非结构化数据,也包括税务、海关、财政、银行等部门处理的各类收支退存等国库资金运行数据,涵盖面极广。但现有数据资源存在着部门隶属、无法共享等问题,大数据要求建立统一、高效、共享的国库业务大数据池,就必须打破现有藩篱,尽早实施“国家金库工程”,完善内部数据源。
二是扩大国库统计分析数据源。最重要的是打通各级政府及其下属各部门之间的数据传输通道,实现政府办公、工商行政、招商引资、外贸出口、仲裁诉讼等政府活动所产生的数据接入共享。其次是实现一行三会、商业银行、行业协会、企业实体等生产运营数据的持续传输和报送。最后是互联网数据,互联网是大数据的重要载体,也是数据收集的快捷途径,通过各类互联网平台,门户以及行业网站,可以收集海量数据来增加国库统计分析领域数据采集的前置性和时效性。
(二)数据采集与存储:软件与硬件结合
大数据的应用中,由于数据来源非常广泛且类型多样化,需要存储和分析挖掘的数据量也是十分庞大的,因此数据展现和处理的高效性以及可用性十分重要。因而,大数据的收集和存储应当通过先进的计算机技术自动实现,并结合线下需求采取人工收集等传统方法,以补足系统无法收集的数据的遗漏。国库统计分析数据的采集应当在国库大数据资源池基础上,通过构建云计算应用平台,统筹整合各直属国库大量分散的数据和软硬件资源,通过应用云计算平台的资源和功能,以提升和优化整体效能,从而实现全国国库统计分析的大集成、大整合以及大应用。对于其他横向联网数据,比如一些保密性较强的科学研究数据和企业生产经营数据,则可以与研究机构和企业建立合作关系,使用特定系统接口等相关方式采集数据。
在数据存储方面,在通过完善的物理存储技术和云计算平台等软硬件设施的基础上,按国库统计层级建立分级仓储式数据中心,以人行总行为总库,各项业务与非业务数据达到汇总存储,各级行通过内部接口或云计算平台实现数据上传下载,同时本级行建立分中心数据存储仓,采集本级区域内纵向和横向数据并存储。同时按照保密和信息安全等要求,实施分级授权和设置防火墙、实时加密存储数据和卷标存储加密等技术。
(三)数据清洗与结构化处理
国库海量的、不规则的数据无法提供有效决策支持,只有通过数据清洗技术将大数据转变为结构化和规则化的数据,才能体现大数据价值。数据清洗包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等,是发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序。经过数据清洗技术处理残缺数据、错误数据和重复数据后将有效数据写入数据库。
在国库大数据统计分析上,通过数学知识(概率、统计、离散化等)建立合理模型,充分利用和挖掘数据内容。综合运用开源类和非开源类数据分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等软件进行数据分析。具体实现统计分析、数据挖掘和模型预测等功能,并以可视化的结果予以呈现。统计分析包含假设检验、差异分析、相关分析、方差分析、回归分析、logistic回归分析、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、bootstrap技术等。数据挖掘包含相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。模型预测包含预测模型、机器学习、建模仿真等。
在统计分析过程中,国库统计分析应该重点实现云应用的创新与共享。统计人员可以根据业务的新要求,在云平台数据开放接口的基础上,自由构建合理的数学模型和算法,实现业务应用的创新和扩展。与此同时,以算法的方式将统计人员的智力成果和业务知识固化,当经验证为可信任应用时,可自动进入云平台的应用共享库,在得到授权的前提下,自由使用或补充完善,实现知识固化、资源共享。
(四)国库运行智能化统计分析
在云应用平台上,国库统计分析首先要将日、旬、月和年作为数据的时间维度,将国库收入、国库支出以及国库库存等统计指标作为数据的为空间维度,利用云计算的强大能力,并借助数据分析展示工具,预先计算处理数据。或者根据用户事先提交的数据挖掘需求自动完成相关数据预处理。统计分析人员随时可以从两个维度上深度挖掘数据,并使用QLikView等数据分析工具,实现统计大数据的多维度、可视化展示。
二是实现常规统计分析的智能化生产。可以通过完善和丰富大数据应用平台的分析功能,实现机器式的学习,输入必要的参数后,系统将自动计算数据,并关联提取大数据池中的相关数据和信息,进而依据特定的模板输出分析报告,最后由分析人员对输出的分析报告进行质量把关和进一步的补充完善。
三是构建统计分析数据模型,提高预警预测水平。不断进行新的分析预测数学模型的探索和构建,充分利用国库统计大数据平台上的海量数据和动态实时数据,不断提高预测水平。
(五)数据展示与反馈
以智能化统计分析为主的大数据应用技术,为数据结构化和可视化的展示提供了支持。简要国库运行数据、系统化运行指标、国库资金运行报告、国情和舆情监测报告、企业和金融服务报告、国库运行情况预测等为中央银行、各级政府部门制定有关政策提供统计信息和参考依据,充分发挥国库在国家预算执行中的促进、反映和监督作用。同时建立信息反馈机制,对现有统计分析结果予以反馈,还包括对未满足需求提出反馈,丰富和完善大数据应用成果,充分发挥国库统计分析应用大数据的社会价值。
综上所述,从全流程看,大数据应用自数据端建立“”数据池“”到处理端智能分析在到应用端数据展示,大致可以通过下图(图1)形象展示:
三、有效提升大数据应用的政策建议
(一)从制度层面保障大数据统计分析的有效开展
制定专门的大数据应用法律法规,在由总行统一部署、统一实施的基础上,各地区分支机构结合当地实际制定特色大数据应用和发展规章制度。从数据产生、采集、存储、挖掘和应用等大数据处理全流程做出明确安排。一是通过总行层面的发文、通知等鼓励通过大数据方法加强国库统计分析,建设大数据共享和应用平台;二是强化大数据统计所需软硬件采购、数据源互联互通及模块化分割等作出具体安排;三是要求大数据应用所应达到的在信息、统计报告、预测与预警等功能上的目标和绩效予以明确,充分利用大数据平台提供统计分析支持;四是强化信息技术安全,防止信息泄露、网络攻击、系统失灵等问题,明确应急处置方案。做到严格立法,有法可依,有章可循。
(二)加大基础设施建设和人才投入,满足大数据应用的软硬件要求
大数据基础设施可分为硬件和软件两类。硬基础设施主要包括用于收集、存储、分析和应用大数据的信息化系统架构;软件基础设施主要包括各类数据信息、数据挖掘和大数据应用专业软件以及金融企业的人力资源。人民银行应通过专项资金投入等方式构建大数据应用的软硬件设施和和培养专业人才,并通过持续培训使全体员工了解并使用大数据进行国库统计分析。也可邀请专业的大数据解决方案服务商作为咨询顾问,整合国库不同生产系统数据,优化数据应用行为,加快统计系统建设步伐。
(三)提高大数据管理和应用能力
国库统计分析应不断的加强国库运行数据的采集、储存、保护和管理工作,不断提升统计分析水平。加强对国库统计分析中涉及的地方债、营改增、房地产、小微企业经营、财政专户、盘活库存等热点领域可以设计建立相应跟踪监测指标体系。与此同时加强改革数据的统计制度、方法以及程序,研究大数据共享制度,为宏观经济分析提供便捷、坚实的大数据基础。
建立国库大数据分析应用机制是新形势下的当务之急。国库统计分析需不断改革创新,强化大数据的思维,提高大数据的意识和驾驭大数据的能力,积极探索新的大数据应用方法和途径,从而在国家宏观决策、服务经济社会发展、服务国库管理方面,进一步提升国库统计分析服务的能力和水平。
参考文献:
[1]沈昱池.大数据时代我国财政信息共享的思考[J].地方财政研究,2015(11):47-67
目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,随着数据量的急剧增长,大数据时代已经到来。
随着计算机处理技术和云计算的迅速发展,人们处理大规模复杂数据的能力日益增强,从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高。经营管理、工业生产等数据都可以直接从互联网中提取并存储到服务器中,然后进行数据挖掘和分析,对于提高企业经营管理水平,进行生产过程控制,提高生产效率发挥着巨大的作用。
数据是德国工业4.0五大特色之一。数据是信息化时代重要的生产要素,数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预测,未来数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素,是评价企业价值的核心。
一、大数据时代的数据分析
1.大数据
大数据是维克托?迈尔-舍恩伯格在2008年的著作《大数据时代》中提出的概念。维基百科给出的定义是,大数据指所涉及的资料规模巨大,无法通过目前常规软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为有用信息的数据集合。
大数据的主要特征为大量性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)、价值性(Value)。
(1)大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代,个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的使用和高度发达的网络技术的普及,数据资料的来源范围在不断拓展,数据的计量单位从PB到EB到ZB,数据量增长发生了质的飞跃。
(2)多样性。是指数据类型繁多。大数据不仅包括传统的以文本资料为主的结构化数据,还包括信息化时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据,且以半结构化和非结构化数据为主。
(3)高速性。指大数据处理时效性高。大数据产生速度快,有价值信息存在时间短,时效性强,在海量的数据面前,处理数据的效率关乎数据是否有使用价值,因此,能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。
(4)价值性。指大数据价值巨大,但价值密度低。大数据中存在反映人们生产、生活、商业等各方面极具价值的信息,但由于大数据规模巨大,数据时时刻刻都在更新变化,这些有价值的信息可能转瞬即逝。因此,如何通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值“提纯”成为大数据时代亟需解决的难题。
2.大数据时代
大数据时代是指在大量数据信息基础上所形成的新型信息时代,是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示,促进数据发挥价值的信息时代。大数据时代,数据分析过程中数据的管理和应用效率得到提高,人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。大数据时代的发展会促进众多领域和行业进行变革,会对人们未来生活产生深刻的影响。
3.数据分析
数据分析是指用合适的统计方法及与分析对象有关的知识,定量与定性相结合,对收集到的大量数据进行分析的过程,是为了提取有用信息和形成结论而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息挖掘和提炼出来,进而总结出研究对象的内在规律。
数据分析在企业经营管理中具有重要意义。企业通过统计调查、整理获得的统计资料能够对客观对象的数据特征取得一定的认识,但只是停留在表面的初步认识。通过数据分析,挖掘数据背后隐藏的信息,总结隐藏在其中的内在规律,掌握事物的本质及内在的发展规律,将其应用到实际的经营管理中,可以帮助管理者进行合理的决策管理,并且及时调整企业的运营发展策略,使企业的各项管理工作不断改善和提高。
目前常用的数据分析方法有:
老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
4.大数据时代的数据分析
从大数据中挖掘隐藏的有价值信息的关键在于对数据进行正确的数据分析,数据分析是大数据处理流程的核心。大数据的价值产生于分析过程,从规模巨大的数据中挖掘有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。
大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。数据量的急剧增长及大数据的特征,决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加,对数据处理技术的要求迅速提高。大数据分析建立在海量原始数据基础上,不需要预先设定研究目的和方法,而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型,寻找导致现实情况的根源因素,甚至形成理论和新的认知,在此基础上对未来进行预测和优化,以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。
传统的数据分析是“向后分析”,分析的是已经发生的情况。而在大数据时代,数据分析是“向前分析”,具有预测性。传统的数据分析主要针对结构化数据,具备一整套行之有效且?V泛使用的分析体系:利用数据库存储结构化数据构建数据仓库构建数据立方体进行分析。对于从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生,并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。同时大数据的到来使得在线数据分析成为可能,如Web页挖掘、OLAP等。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识,用于指导以后的行动。
二、大数据分析在企业经营管理中的意义
在企业的经营管理过程中,数据是关键且核心的因素,在关键环节进行科学的数据分析,对于提升企业的经营管理能力具有十分重要的意义与作用。
首先,对企业情况进行完整客观的反映。在收集企业全面数据报表、调查资料的基础上,利用数据分析工具进行严谨的分析,形成科学规范的数据分析报告,能发现数据背后的信息,便于理解、阅读和利用,为企业发展决策提供参考。
其次,对企业运营情况进行有效监督。监督是数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的功能。对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用。在对企业数据、资料进行收集整理的过程中,能够相对较为全面、如实地知晓行业动态及本企业运行发展状况,能够对企业的相关活动产生的效果进行了解,比如企业方针政策实行与否、经营计划落实情况、经济指标完成情况等,从而进行行业对比和横向、纵向对比分析,以帮助企业良性发展。
第三,参与科学化决策。对收集整理到的数据资料有针对性的进行深层次地研究、分析,挖掘出数据资料潜在的实质涵义,促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业发展现状及发展方向,从而能够更有针对性地进行企业决策,计划制定,起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策的作用。数据驱动型决策是大数据时代决策的特点:尽可能全面、完整综合地收集数据,在此基础上使用恰当的统计方法进行建模和分析,挖掘出数据背后的关系,预测事件发生的概率。企业利用大数据和数据分析进行决策时,首先要提高对数据的重视程度,转变思维模式,在遇到重大决策时,先进行数据收集、分析,再进行决策。其次,要重视普通员工日常积累的数据。员工在完成日常工作的同时,积累了大量最基础数据资料,企业将所有日常的数据加以整合分析,可以在决策时起到关键重要的作用。再次是建立数据辅助决策的流程和模板,建立基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励机制。
三、大数据分析在工业生产过程中的应用探讨
随着信息化的推进,数据已经成为一种重要的资源。未来大数据和数据分析将在工业生产全过程中进行应用,将大力提升企业内部运营管理效率,提升企业竞争力,同?r提升制造过程中的智能化。
信息技术随着信息化与工业化的深度融合,已经渗透到了工业企业产业链的各个环节,ERP、MES等技术在工业企业中得到广泛应用。工业企业中生产线高速运转,工业设备产生大量数据,工业领域所拥有的数据日益丰富。基于大数据分析平台,对这些数据进行分析,总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策,充分释放和利用海量数据资源中蕴藏的巨大价值,优化公司运营结构,精准决策,降低成本,提高效率。
大数据和数据分析的应用将给工业企业带来创新和变革的新时代。信息化和工业化的深入融合,给工业领域带来深刻的变革,通过互联网、物联网等带来的低成本感知、高速移动链接、分布式计算和高级分析,给工业发展带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大数据分析在工业领域的应用主要包括产品创新、生产流程优化、产品质量管理、生产计划制定、产品定价、产品生命周期管理、库存管理、供应商管理等各个方面。
1.产品创新。客户与工业企业之间的交易产生大量的行为动态数据,同时对产品的使用情况跟踪记录,产生产品使用动态数据,对这些数据进行挖掘和分析,将分析结果使用到产品改进设计、创新等活动中,相当于让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,对产品创新具有不可估量的贡献。
2.生产流程优化。现代化的工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,在生产的全过程中可以探测温度、压力、振动和噪声等。整个生产流程将产生大量数据,对这些数据从不同角度进行挖掘分析、比如设备诊断、能耗分析、工艺分析等。在此基础上,对生产过程建立虚拟模型,仿真并优化改进生产流程,提高设备使用率、降低能耗、减少质量事故发生几率,优化工艺等,从而提高生产效率。
3.进行质量分析,提高质量管理水平。高度自动化的设备在加工产品的同时记录了庞大的检测结果。利用检测结果进行质量分析,可以提高质量管理水平。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务等的各个过程中适当运用数据分析过程,可以提高质量管理的有效性。例如QC工具在工业企业的应用。QC指质量控制。针对工业生产全过程特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论,并将结果可视化显示在大家容易看到的地方,提醒大家,防止再次发生同样的问题,同时谁有新的建议可以随时提出,大家一起讨论修订。
六西格玛也是目前企业质量管理中运用比较广泛的工具,它是一种用于改善企业质量流程管理的技术,它以“零缺陷”的完美追求,带动质量成本的大幅度降低。质量分析工具在广泛使用,可以提高产品质量,从而最终实现财务成本的降低,同时实现企业竞争力的突破。
4.产品故障诊断与预测。无处不在的传感器、互联网技术的利用,使得产品故障诊断实时进行,提高了产品故障诊断的及时性。利用数据挖掘与分析技术,对记录的数据进行建模与仿真,可以对产品故障实行动态预测。
5.生产计划的科学制定。生产环节的大数据具有很大的利用价值,对其进行挖掘与分析,对计划制定具有指导意义。通过对计划与完成的对比分析,发现计划与实际完成的偏差,在考虑产能约束、人员技能、物料供应、工装模具等生产资源的基础上,通过智能的优化算法,建立计划制定模型,从而制定更加科学合理的生产计划。
6.进行科学合理的产品定价。产品定价的合理性需要有详细的基础数据和试验数据作为支撑。一方面能够获取更加详细的微观数据信息,使产品成品的分析更加科学精确。另一方面可以研究客户对产品定价的敏感度。通过这些数据分析,为产品定价提供决策参考。
7.实现产品生命周期管理。随着物联网的发展,条形码、二维码、RFID等能够唯一标示产品,传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析,这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品,收集产品使用信息,从而实现产品生命周期的管理。这些数据还可以用于售后服务,提高售后服务质量,从而提高产品竞争力。
8.库存管理。信息化高度发达,可以获取工业企业各方面的信息。库存信息将完全展现在管理者面前,通过数据分析和挖掘,可以准确知道产品原材料和产成品库存量。根据原材料库存量和生产计划确定原材料需求量,在此基础上进行采购,可以保证产品生产需求,有最大限度地减少了资源浪费。
摘 要:随着精益生产在企业的推广、越来越多的企业开始深入挖掘生产中的不必要浪费并思考降低生产成本措施、本文从降低生产成本的角度阐述了对做好精益生产的一些看法。
关键词 :精益生产;降低采购;减低损耗;减低单耗;设备维护
中图分类号:F270
文献标志码:A
文章编号:1000-8772(2014)16-0244-01
精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革,使生产系统能很快适应用户需求不断变化,并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简,最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好结果的一种生产管理方式。其核心是消除生产过程中一切不必要的浪费。那么,在实际的生产过程中,应如何做才能有效降低生产成本呢?笔者认为应从以下几个方面入手:
一、降低直接材料成本
(一)降低采购成本
采购工作的好坏不仅是企业降低成本的重要来源,而且直接关系到生产的稳定性和产品的质量。因此,企业必须及时调整和制定正确、行之有效的采购策略,降低采购价格。
降低采购价格并不等于寻求最低的采购价格。在实际工作中,应该追求的是“采购最优成本”。如何做到“最优成本”,归纳有如下几种方法:
一是做好做好成本分析
成本分析是对每一种材料或每一项作业的成本进行分析,从而了解某种产品或项目的成本构成情况和变动规律,为降低成本找到方向。
二是优化成本核算
企业在衡量采购成本时,不应仅仅看到物品的当前购买价格,而是要用战略的眼光评估综合采购成本。同时,企业可以要求供应商提供有关数据,以估算供应商成本,降低自身企业的采购成本创造条件。
三是建立电子化采购
电子化采购是指利用互联网和电子商务技术进行采购的行为,它不仅能够提高采购效率,同时还能够降低采购成本。
四是实行联合采购
联合采购是多个企业之间的采购联盟行为,通过联合多家企业有选择性的向供应商统一定货,用以扩大采购批量,达到降低采购价格和采购成本的目的。
五是成立采购委员会
公司应成立采购委员会,特别是大宗物料,十分有必要这样来操作,这样可以避免一人决策,也防止采购中的纰漏。
(二)减少直接材料的消耗量
一是是减少净用量:
净用量由设计直接决定,产品设计是成本的源头,直接决定了产品的材料使用量、资源消耗和标准成本。从产品策划和产品设计抓起,通过优化产品设计、利用技术性措施从源头削减成本,是降低成本活动的重中之重。
二是减少额外消耗:
工艺损耗
是指由于加工工艺的局限性而在生产过程中必然产生的材料损耗,工序作业的标准化,不但能够提高效率、确保质量,还能提高效益。
②质量损耗
是指生产过程中由于加工条件不合适、原材料不良、员工操作失误等原因造成质量不良而带来的材料损耗。现场质量改进,提高质量保证能力,使质量成本最小化,可以大幅度降低质量消耗。
③物流损耗
物流损耗是指在物流储存、搬运、使用和工序流动过程中由于管理不当造成的帐实差异、变质、破损或自然消耗。因此,应杜绝因人为因素造成盘点后的账实差异;因混料、错料发生质量事故,造成损失;因管理不善造成成品损毁;因断料噪声生产线停工待料,浪费工时等。
二、降低生产单耗,提高生产效率
(一)分享优秀成果
利用车间工作经验长、操作技能熟练的老员工总生产实践中总结的降耗提效率经验,在岗位上推广;以活动简报、专题看板、周会、月度会、经验交流会、现场交流会、专题培训、外部参观等方式对好的降耗提效方法经行学习交流等。
(二)加强班组核算
建立以成本为核心,质量、效率、安全并举的综合绩效考核,充分利用生产记录和分析报告,与个人收入挂钩,通过数据分析、统计,准确定量地反映出每个员工的劳动成果,这样就会产生整体的效益。
三、做好设备维护,提升效率
企业内部多数员工是围绕设备工作的。要提高员工的工作效率,除了员工本身的经验和技能外,关键是要提高设备生产效率、减少设备故障、提高设备利用率。因此,培养一支技能过硬的维修队伍是实现准时交货的基本条件。
(一)提高修理技能
首先要加强对工艺原理和设备原理的掌握,掌握设备的结构、程序、操作及控制要点、运行状态与质量精度之间的关系、常见故障及应对方法、常见质量问题及预防措施等,这样才能最大限度地缩短故障修理时间,降低修理成本。
(二)加强故障分析
通过查阅整理故障记录,整理设备的功能结构及使用方法;根据故障分析整理检查项目,再按照项目调查实际状态,对不正常的部位进行及时修复,并重点研究防止故障复发的对策,最后整理出故障分析报告,编写成管理标准作为今后设备管理的指导性文件。
(三)做好设备维修记录
在每次维修设备之后一定要填写维修记录和小结,由本人签名后交由设备主管确认,并长期总结正反两方面的经验,才能在今后维修中少犯或者不犯错误,提高维修速度和成功率。
结束语:只有系统、广泛、持久而深入地推进降低生产成本活动并不断沉淀、总结和提升,才能更好推动企业精益生产工作的顺利开展。
会计岗位职责11、协助预算主管出具各项费用统计对比分析及财务数据分析;
2、预算系统审核各部门月度资金预算使用情况;
3、审核报销及付款审批流程的正确性、合理性;
会计岗位职责21、根据公司发展战略及管理要求,构建和完善公司全面预算管理体系、分析体系;
2、组织开展股份公司年度全面预算、评估、分析与预算考核管理工作;
3、组织召开月度经营分析会,协助财务总监开展总部、下属公司研、产、供、销经营状况分析,提报优化、改善措施、解决方案,提升公司盈利能力和竞争优势。
4、建立和完善公司预算管理制度、经营分析及成本管理等业务相关的管理制度、规范及标准,审核并监督落实执行。
会计岗位职责3协助上级编制年度预算,并定期滚动更新,进行偏差分析;
出具内部管理报表,并依据管理需要,不定时出具专项分析报告;
完成内部产品结算,与外部产品采购的流程发起与审批;
完成月度纳税申报及税务基础工作,与集团财务协同进行税务风险分析与防控,税负管理与税收筹划;
协助上级完成其他日常管理工作及流程审批。
会计岗位职责41.负责月度目标制定;通过月度零售目标从财务角度制定经销商发货目标,签署目标确认相关文件;
2.负责目标进度跟踪与反馈;跟踪与反馈每日来单、发货、出库、零售进度,制定输出相关财务数据报表,反馈每日经营情况;
3.负责汇报财务经营情况,分析相关财务指标实际与计划的偏差,对现有偏差提出专业意见并推动完善;
会计岗位职责51.协助指导全国各区域预算编制;
2.制定预算审查标准;
3.监测各区域预算执行情况,提醒各区域异常,制定风险提示等级;
4.制定预算监测表格格式(与管理报表口径对接);
5.完成领导安排的其他工作。
会计岗位职责61、建立预算管理机制,完善预算管理体系,协助制定相关管理制度与流程;
2、推动年度预算工作展开,组织业务部门进行预算分解工作,按月完成月度预算差异分析报告;
3、深入业务,了解业务痛点,为业务部门提供改善报告;
4、跟踪、落实预算执行情况,及时纠偏,确保预算目标的达成;
5、完成财务信息化工作;
6、完成领导交办的其他临时工作。
会计岗位职责71、参与集团年度全面预算管理工作,负责费用预算的编制、审核、问题解决,完善审核标准,确保费用预算的合理性;
2、负责集团各考核单位预算目标测算、建议、审核;
3、负责集团月度经营业绩分析、滚动损益预测、预算执行差异分析;
大数据是重中之重
芮祥麟坦言,大数据是文思海辉选定的最重要的技术创新领域。他指出,大数据应用包含传统的数据分析,但其内涵发生了很大的变化,“传统的数据分析更大的作用是回顾历史,对已经发生的事情进行归纳和总结,而现代数据分析要求能够展望未来,对业务进行前瞻性分析,在时效性、数据规模、准确度等方面比以往要求更高。”
大数据应用领域非常广阔,因为,数据正在被更多行业视为重要的生产原材料。芮祥麟以金融行业为例,“过去,金融行业认为其原材料只是金钱,现在金融行业已普遍将数据当成第二个重要的原材料,比如信用卡业务。”制造业同样如此,“以前,通用汽车是实行IT外包的领头羊,其IT外包比例最高时达到90%,而现在,其IT外包只剩下10%,因为其希望掌握最丰富的购车客户信息,以便制定高效的营销战略。”
芮祥麟指出,越来越多的行业客户希望把消费者的数字足迹记录下来,通过运用大数据分析技术,指导经营决策,因此大数据应用是必然的发展趋势,“我在美国、德国已看到了很丰富的大数据应用案例,中国市场要慢一些,我认为在一些特定行业,如金融、旅游、制造等几个特定行业,今年会产生几个灯塔项目,大规模应用应该会发生在2014年。”
文思海辉技术有限公司高级副总裁、金融商业智能事业部总经理王闯舟的介绍从一个侧面证实了芮祥麟的判断,“金融行业近两年新启动的大型数据仓库项目几乎都是文思海辉的团队在主导承担,比如国家开发银行、民生银行、深圳发展银行、广发银行、北京银行等。”王闯舟指出,银行客户对大数据应用需求走旺源于业务发展需求,“尤其在非结构化数据的分析上,比如客户网银行为、Call Center各种交互信息、客户调查和客户投诉记录、内部分析报告、来自社交媒体的数据等,银行客户希望达成真正的360度视图,实现更好的用户体验与关系管理,以及更全面的风险管理。”
芮祥麟认为在大数据领域进行技术创新,企业必须具有一定的技术储备,如大数据整体技术框架、数据仓库技术、Hadoop应用技术、MapReduce并行处理技术等,文思海辉在这些技术领域都有一定的技术积累,有机会实现技术突破。
企业移动应用普及迅速
谈到企业移动应用,芮祥麟认为PC市场江河日下已成为不争的事实,虽然这并非意味着PC应用会被完全取代,但移动应用的发展确实非常迅速。
在企业移动市场,数据应用正在不断前移,以前绝大多数数据分析结果只提供给CEO、CFO、CTO等高管参考使用,现在不仅营运层面的中层管理者需要看到数据,依此进行业务决策,甚至一线操作人员也对数据应用服务提出了迫切的需求。“比如说,做新能源的风电企业,一线服务工程师往往进行野外作业,遇到设备故障进行维修时,其需要及时得到来自总部的信息服务支持,移动应用就可以解决类似的应用场景问题。”
可以说,移动计算技术的发展使得移动应用的人群层次更加丰富,应用的频繁度、颗粒度跟以往相比非常不一样,移动应用的设计场景和设计思路都在发生非常大的改变,这些变化带来了技术创新的机遇。
云计算更加务实
进入2013年,关于云计算的讨论似乎有所冷却,但芮祥麟指出,实际上云计算的应用项目在不断增长,“要认识清楚,云计算不是单纯的产品采购和应用问题,云计算是一个系统工程。”
芮祥麟认为,实现云计算,需要企业的IT部门做出结构性的改变,做到产品目录化、标准化,提供工业化服务,各种服务升级要自动化,还要解决系统安全问题,“这有些象麦当劳的服务模式,更适合中小企业的应用需求。”
云计算的应用场景具有非常大的想象空间,芮祥麟以航空业为例进行说明,“飞机驾驶员在起飞前,要进行各种检查,以保证起飞安全,以往这种检查很耗时间,如果将其自动化,放到云端实现应会很快;再比如,机场地面工程师在进行机械维护遇到问题时,通过云平台,可以迅速得到总部最好的建议和诊断。”
成本会计是公装企业的财务部门管理内容中重要的一环。对于公装企业而言,其成本和收人在会计核算上都十分明显,因此在企业管理中除了开源扩大业务量之外,最重要的就是成本上的控制和比较。因此,对于公装企业而言,成本会计在企业的应用和发展对于企业的利润和未来发展有着十分关键的地位。
二、 成本会计在公装企业运用的问题
1. 缺乏成本会计意识
公装企业作为注重成本与产出的企业,在成本控制上具有一定的要求,但在实际的公装工作报价中,企业较少与财务部门进行真正的沟通,仅仅从单方面和细节上注重成本的报价和谈判,忽视了从数据上进行分析,从整体上看待成本的计算和投人与产出比。由于过往的企业中对于财务部门的理解,公装企业将财务部门仅仅定位在对外报告和录入凭证记录企业流水的地位上,忽视了财务部门在成本计量和核算上的数据汇集优势和分析优势。财务部门在自身定位局限之下,没能对企业的过往投人与产出效果及后续的返工比以及材料的使用重复率等进行计算。在缺乏财务部门的成本会计核算与分析的参与之下,尽管企业可能对成本的情况和投人产出情况有一定的估算和了解,但基于经验和事实下的判断分析尽管体现了其专业水平,但缺乏数据支持和精确度的预估很可能造成判断上的失误或者由于判断差异导致的发展方向上的估算错误。财务部门自身忽视成本会计在核算后的数据分析与挖掘,也是导致公装企业成本会计意识淡薄的重要原因之一。财务部门具有得天独厚的财务数据挖掘优势,但未能将数据挖掘并作出分析报告呈现给企业管理层,提起其成本会计的精确管理和分析意识,是财务部门在成本会计观念上的一大缺失,需要后续的努力和补足,为公装企业创造成本会计分析上的成本优势。
2. 公装企业的成本会计专业水平不够
公装企业相对家装企业通常规模较大,涉及的投人资金和材料等前期成本往往较大,发展时间和周期长,在行业内往往具有一定的资历。但在我国当下的发展下,伴随着长时间发展和较老的资历的公装企业往往并没有采用现代管理方式,而是以过往经验和管理模式支撑着公装企业在当前国情和对地域范围的熟悉下的不断前进和发展。与之相应的是财务部门的管理者和负责人往往伴随着公装企业一起发展,拥有丰富的财务经验但对于成本会计分析等偏向管理决议的领域缺乏专门的知识和认识,而财务负责人对于成本会计的忽视也导致了财务部门对于成本会计下的数据挖掘和分析领域缺乏学习和深人了解。在公装企业的财务部门,缺乏对于成本会计中成本数据的挖掘方法上的认识和新成本理念下的专业素养水平,导致了财务部门的成本会计数据挖掘和后续的分析报告无从谈起。尤其是数据挖掘上,尽管财务部门资深人员和负责人可能具有一定的成本分析能力,但数据挖掘除了依靠对于成本数据的敏感额分析能力之外,更需要一定的数据挖掘工具使用能力和一定的计算机应用水平,对于部分资历较老的财务人员来说具有一定的难度,且财务部门人员在数据挖掘方面多缺乏专业的培训和实战能力,造成了公装企业的成本会计分析有心无力,难以成行。
3. 成本会计信息缺乏外界信息支持
在信息化社会公装企业的激烈竞争下,成本会计常常只关注于当下的工作和企业内部的成本水平,固步自封,忽视了外部成本管理信息内容。对于成本会计而言,尽管成本核算在一定程度上能帮助企业在质量保证下尽可能的压缩成本。但对于财务部门的成本核算而言,其核算内容局限在企业提供的备选合作伙伴与合作方式之中,具有一定的局限性。成本会计在缺乏与外界信息的沟通之下,很可能失去寻找更好的帮助公装企业降低成本的市场信息和有效的成本管理方法上的分析方法与信息。
三、成本会计在公装企业运用中的对策
1.树立成本会计意识
公装企业的成本会计意识的树立应当从企业层面和财务部门两个层面引起重视。在企业层面,管理层应当从宏观层面考虑成本会计对于总体成本的计算和比较。以总体上的成本数据挖掘和分析作用来考虑企业整体的成本管理,对于优势部分在成本采购中讨论成本压缩空间,对于重复材料部分考虑扩大采购规模,以规模上的优势换取议价优势。以某公装企业为例,由于本企业的规模和装修风格与用材上的优势,结合企业能接收到的客户内容和范围,企业开展了双业务模式,即公装和家装同时进行的方法,对于重合部分与对口材料企业议价,大量采购,降低了企业的采购成本。在财务部门上,要积极提髙本部门的成本会计意识,将自身定位于既注重对外财务报告与分析,又能为企业提供成本和管理上的参考分析的部门。在成本会计的具体核算和分析上,财务部门要能对企业的过往投人与产出效果及后续的返工比以及材料的使用重复率等进行基本的计算和数据上的筛选和基础分析。
除此之外,根据不同的公装合作伙伴类型的过往投人产出与利润水平比例上的大量财务数据上的比较,财务部门可以与市场部门合作,提供财务上的数据分析,帮助企业开拓和精确比较各个市场细分下的利润水平和对企业的盈利影响,帮助企业确立未来的发展方向和水平。财务部门在基础的成本管理内容之外,应当对于成本管理的各个方面提起警觉,树立优秀的成本管理意识,从多方面考虑对于公装企业成本有利的财务内容。
2..提高公装企业成本会计部分的专业水平
公装企业的成本会计并不是一个单一的岗位设置或者职能设置,而是需要各岗位之间的配合与分析,在总体上提升企业成本会计数据挖掘和分析中的能力。对于公装企业成本会计数据挖掘能力和分析较弱的,可以将部分岗位人员进行继续教育培训,在培训中学习成本会计的数据挖掘能力和最先进.的分析方法。在客观上,配套措施方面应当确保会计电算化的实施和推行,在能力下拥有数据挖掘和分析的硬件和软件上的支持。在软件使用中,有条件的还应当在企业内部推行企业资源管理等软件,在企业内部建立资源和信息数据共享平台,帮助财务部门多方面多维度获取成本管理所需要的辅助信息和数据挖掘后分析中的非数据部分的补充信息支持。通过财务部门的成本管理挖掘能力和数据分析能力的提高,带动财务部门整体的成本管理能力上的提高和成本知识的运用,加强岗位之间和合作,发挥资深会计在公装企业多年的经验判断能力,帮助部门更多的转型成为管理层辅助决策部门,提升部门在企业中的地位,帮助企业在成本管理中获得在市场和利润上的更大优势。
3.加强外部沟通
财务部门在提升对成本会计数据挖掘分析能力和对于成本管理的意识之后,应当积极关注同行业对于成本管理上的方法和成本管理水平,积极向公装企业中具有先进成本管理水平的企业学习,开展行业内部和相近行业之间的交流和探讨,了解企业的成本水平和成本管理方法,提髙自身业务能力,增进对外部市场的了解,获取与本企业的比较信息。对于新的成本管理方法和对于成本控制有利的新型合作方式等,积极关注并考虑从财务方面做出分析,对于确实有利的,将财务上的专业分析提交管理层进行参考,探索更加多元化的成本控制和管理方法,降低企业经营成本。
一、浅析传统会计和管理会计
传统会计的重点在于核算、汇总和监督。大家的理解都是:会计人员整天都呆在办公室里进行数据核算、整理,对过去数据、单子进行整理汇总,出凭证记账、做报表写账本等等。及便是对数据的分析,也多为财务数据的分析整理,通过相关数据分析进行预测预计等。财务监督更多立足于财务数据监督、财务成本监督、财务指标监督等。这些数据的分析、预测和监督都只是站在财务岗位、财务角色中去处理,还没有站在领导角色去管理,这就不能很好地实现全面性、全局性、更高层次的分析监督。
而管理会计则体现了会计岗位纳入到管理范围中去,增加了管理的内容,体现了管理的职能。通过把财务数据、财务分析、财务预测融入到业务管理、风险管理、绩效管理中去,真正实现以财务数据去影响和指引相关业务的发展和决策。会计岗位真正实现管理职能,站在管理者领导者角度进行管理,在管理中发挥重要作用,成为名副其实的管理岗位。让财务人员更好地在管理岗上发挥才干,甚至在领导岗位上发挥管理作用。
二、高级会计实务的内容
高级会计实务所涉及的内容有:公司战略、财务战略、投资筹资资金管理、全面预算管理、业绩评价、内部控制、成本管理、股份价值和企业价值、套期保值和股权激励、事业单位采购内控投资资产管理等。
三、高级会计实务和管理会计的结合
高级会计实务的内容反映了财务管理、分析、预测、监督的实质。它从更高层次对企事业单位进行全面、深入地管理、评价、预测等,真正把财务工作融入到管理中去,真正站在领导高度去筹划企业未来、把握风险控制、对决策起重要作用。管理会计工作内容表明,一定程度上仅仅依靠财务负责人是难以完成的,甚至需要总会计师去协调完成管理会计工作。