​在數智化時代背景下，數據正逐步成為企業提升競爭力的核心資產。

如何在冗雜的數據中洞察有價值的信息，構建扎根于業務的數據分析體系、數據標準化、通業務、懂技術的復合型財務人員都是必備動因。

構建數據矩陣體系

隨著“大智云移物鏈”的發展，數據作為企業核心資產正逐漸從幕后走向臺前。

在企業精細化管理的驅動下，業財融合成為企業財務發展的新常態。如何通過對數據進行有效整合和分析，提升對業務的洞察力，助力科學決策？在企業高質量發展需求下，對數據提出了更高的要求。

用友認為，洞察有價值的數據，主要圍繞3大場景數據進行：一是圍繞企業財務管理的目標——企業價值最大化，如企業增長、盈利、效率、風險控制等指標；二是圍繞企業戰略轉型的關鍵指標，如向服務轉型的企業關注服務占收入比等；三是圍繞企業價值鏈的特定經營場景的決策分析，如銷售環節，對于新產品定價決策分析，采購環節，如何選擇最優供應商的決策等。

此時，數據分析體系顯得尤為重要。信息化時代下，企業已經積累了大量數據，數智化時代通過業務數字化積累的數據更多，企業缺乏的是數據分析體系。一套完善的多維數據分析體系將極大發揮數據價值。

數據分析結果的目的是為了給公司戰略決策提供參考，不能僅限于眼前利益，要服務公司戰略、為長遠利益實現提供數據支持。

這就要求在數據獲取的及時性、多維度和精細度方面有一些必要的技術作為支撐。傳統財務核算重財務會計輕管理會計，管理會計數據源都是基于財務口徑的核算信息進行加工處理，核算維度和顆粒度、時效性和準確性都無法滿足管理口徑的要求。在云計算、大數據、人工智能等新技術的加持下，新一代基于事項（Event）的智能核算系統的出現將徹底改變過去的核算狀態，它將直接對接業務系統和各類社會化數據源，只要業務一發生，系統就能實時提供體現業務原汁原味的多維精細核算信息，以滿足管理會計的數據要求。

用友提出，從企業需求度來看，財務數據更多透露著業務屬性，要透過財務看清業務。例如，應收賬款屬于財務業務數據，企業通過對應收賬款余額已經不能滿足分析和監控的要求，它們會將應收賬款按照金額、項目類別、項目狀態等因素進行表示，結合財務數據進行綜合分析延展。

此時，構建多維度的數據矩陣體系能將源數據進行精細化整理，再形成多維度數據集，按照主題進行模塊化處理。數據價值將會被進一步挖掘。

數據標準助其價值最大化

標準化是科學管理的先決條件，對于數據而言亦是如此。

當前，財務共享中心已在集團企業先試先行，通過財務管理模式創新推進業財融合，對業務、財務核算、資金管理、稅務核算和電子檔案等進行一體化融合。

如何構建有效的數據分析體系，實現由財務結果向業務的追根溯源分析，數據標準化將是基礎和前提。用友提出，數據標準化包括企業主數據的標準化和分析指標的標準化。主數據標準化如產品、客戶、供應商、渠道等。分析指標的標準化需要企業統一定義從財務類指標到相關業務類指標，以及指標的分析維度、分析頻率、數據源等。

財務共享是實現業財融合的基礎，共享不僅包含財務數據，對人力資源、補充業務等信息進行數據整合應用，在建立統一數據標準的前提下，將數據進行縱深打通。

標準化的數據更好地實現數據的價值。數字化時代下，數據中臺被越來越多的集團企業所重視，通過數據移動、轉換，數據中臺在數據方面進行統一管理，數據價值得到進一步釋放。

在標準化的前提下，數據將極具穿透性。從技術層面看，數據移動技術能夠從業務端讀取全量經濟信息，相較于財務信息，非財務信息對企業決策支持更勝一籌。當前，聚焦業務數據的‘第四張報表’已成為行業共識。企業搭建第四張報表核心是要研究企業商業模式，體現商業模式核心競爭力的非財務指標，如反應互聯網平臺價值的活躍客戶數可能比企業的三大報表更能體現企業的價值。

提升財務人數據資產管理能力，讓數據“會說話”，

無論是數據矩陣還是數據標準化，都是為實現數據“會說話”的前期準備。

在“會說話”數據的實現路徑上，數據體系和技術不可或缺。

 用友認為，首先企業要建立從集團到各級責任單位的不同層級的數據體系，實現數據自下而上匯聚、自上而下穿透；其次要將財務指標與相關的業務類指標進行整合。在構建完成“自上而下穿透、從財務到業務穿透”的數據體系的基礎上，再通過數字化技術，進行數據整合和可視化展現，讓數據說話，從人找數據轉為數據找人。比如，通過數據中臺技術實現企業異構系統的數據采集和數據質量管理，通過智能分析技術可以實時、可視化、多維度進行數據鉆取分析和靈活自助分析。

一家擁有兩三千億規模的大型央企，能夠將資金預測做的準確、資金計劃做到每筆都自動控制很不容易。但是，在用友YonBIP財務云的助力下，它通過深度的業財數據融合，通過技術手段把合同系統、投資系統、業務系統等數據打通，自動獲取業務數據，從中抽取所需要的多維數據，建立標準化的資金預測邏輯，運用人工智能的算法引擎，計算銷售、采購、投資、報賬等業務過程中未來現金流的變化趨勢以及收付款規則，進行周期滾動，最終形成一套完善精準的資金計劃。在這個資金計劃里，包含了根據業務發生和歷史規律，結合現金存量情況，自動形成資金預測模型，并且能保證90%以上的數據自動化生成。

只有利用新技術把資金預測和計劃做準確，才能實現資金和金融資源的有效配置和合理運用，動態管控業務活動發生和控制資金預算的執行，從年、月、周、日等多個時間維度保障企業經營的持續穩健。

這些數據對企業戰略來說具有前瞻性。通過數據對未來行業走勢進行預測是數據價值的具體體現之一。從整個企業的經營管理角度來看，企業要定戰略方向和中長期目標，制定年度計劃和預算，并通過管理報告進行分析、跟蹤。管理報告不僅限于企業自身經營數據，還必須與宏觀環境、行業發展等關聯數據進行結合，建立統一的分析體系，基于統一的分析平臺，實現高效經營決策。

實現數據價值最大化對財務人的要求也在提升。隨著企業對數據精準度的提升，智能財務已經走在了前面，客觀上對企業財務人員提出了更高的要求。僅掌握財務知識已經無法滿足管理需要，通業務，能與業務人員探討特定業務場景下的分析模型，懂技術，能夠掌握一些簡單的分析模型的構建以及專業廠商分析工具的使用（復雜的分析模型，一般由專業廠商設計并封裝好），已經成為復合型財務人員的標配。

用友YonBIP財務云采用最新的大智物移云的技術，基于事項法會計理論，以業務事項為基礎，實時會計、智能財務、精準稅務、敏捷財 資為核心理念，構建財務會計、管理會計、稅務服務、費控服務、財資服務、企業績效、檔案服務、數據服務、共享服務的 全新一代財務體系。打造具備實時、精細、智能、多維、可視、生態的全球領先企業數智化財務云服務平臺，增強全球化、 智能化、社會化新能力，助力企業數字化轉型!

數智化背景下，企業財務人員要善于利用“大智云移物鏈”等新技術，從事務流程中脫離出來，向高價值管理方向拓展，提升個人綜合素質，洞察數據背后的價值。