什么是財務數據價值鏈

財務數據價值鏈是財務面向業務和管理需求有針對性地提取、組織并利用數據，從而盤活數據資產、開發數據功能、發揮數據價值，通過科學直觀的表現形式清晰傳達和溝通數據分析結論，實現數據向信息、知識、智慧的逐步升華，最終賦能企業經營決策的一系列過程。因此，財務數據價值鏈是從數據中產生價值和有用見解所需要的一系列有序步驟，是從數據生成到數據應用的整個數據生命周期中逐步提取數據價值的可重復過程。

 ▲ 財務數據價值鏈

財務數據價值鏈的三大要素

財務數據價值鏈的“三大要素”包括：數據、業務、技術，支撐著數據價值鏈運行的全路徑。數據是財務數據價值鏈的原材料；業務是財務數據價值鏈的服務對象，數據是從業務中來，最終也需要回到業務中去，財務數據價值鏈唯有回歸業務決策，方能沿著價值導向使能；技術是財務數據價值鏈的承載與實現工具，包括從最初的需求分析到最終的數據價值釋放過程中大量運用的思維模型、統計學原理、計量方法以及數據清洗、機器學習、可視化等各種技術。

 ▲ 財務數據價值鏈“三大要素”

財務數據價值鏈的六大步驟

財務數據價值鏈“六大步驟”包括業務需求分析、數據采集、數據清洗、數據探索、數據算法和數據可視化。財務數據價值鏈的系列步驟如同廚師烹飪菜肴，起點是業務需求分析，如同廚師的首要工作是明確客戶的點單需求，再根據需求進行數據采集、數據清洗，對應買菜、洗菜，然后進入數據探索、數據算法、數據可視化，好比廚師需要切菜、炒菜，最后擺盤上菜，完成烹飪菜肴的一系列動作。

 ▲ 財務數據價值鏈六大步驟

業務需求分析

業務需求分析是財務數據價值鏈的起點。業務需求涉及企業經營管理的不同方面，財務數據價值鏈基于對業務需求的深層剖析與深入理解，明確發揮作用的目標。根據經營管理需要，企業的業務需求通常可分為四類：描述性分析需求（發生了什么）、診斷性分析需求（為什么會發生）、預測性分析需求（未來可能發生什么）、規范性分析需求（需要做什么）。不同類型的需求，決定著不同的價值導向以及后續不同數據采集范圍、分析方法等。

業務需求分析環節首先從理解業務背景開始，確定業務需求所屬的管理范圍以明確業務需求本質。然后進行數據理解，判斷業務需求是否可通過數據分析項目實現。若可以，則根據業務需求類型將其轉化為數據分析項目，再規劃通過數據分析滿足業務需求的路徑并確定所需目標數據。最后進行需求資源評估，界定所需資源。

數據采集

數據采集指從不同的來源獲得各種類型、各種結構的海量數據。DT時代下若要實現企業利用全量數據管理決策的目標，財務需要擴展其數據來源，進行企業內外部數據的全面采集。具體來說，不僅要獲取財務數據，還要獲取業務數據；不僅要獲取結構化數據，還要獲取非結構化數據；不僅要獲取企業內部數據，還要面向外部數據源，圍繞外部利益相關者，獲取客情、競情、行情、國情等數據。內外部數據網絡的建立使企業在分析預測自身業務活動的同時，能夠把握和應對外部環境中的機遇和風險。

數據清洗

數據清洗是處理臟數據（Dirty Data）的過程，重點在于設定數據排查規則，發現異常與錯誤，從而采取相應的清洗措施，否則，再復雜的算法模型、再豐富的可視化設計也將是空中樓閣。在實務中，所采集到的原始數據時常會存在數據格式錯誤、數據邏輯錯誤、數據冗余、數據缺失、數據異常、數據不一致等典型問題，需要根據不同的數據問題采取針對性的清洗策略，以去除或修正數據中的錯誤。

數據清洗首先從產生數據的源頭開始，通過評估數據質量了解數據情況，在待分析的數據集中，明確和識別數據錯誤產生的原因和存在形式；然后，依據數據錯誤識別分析結果定義數據清洗規則和策略，并選擇合適的清洗方法，逐項檢查數據集，對各種數據錯誤依次執行數據清洗規則；接著，遵循數據可信和數據可用的原則評估數據清洗質量；最后，將通過質量評估后的干凈數據替換至原數據集中，在此基礎上開展數據分析工作。

數據探索

數據探索是財務數據價值鏈中對數據的初步分析環節，以基礎的開放性分析方法獲得對于數據的初步認識。數據探索以基礎的統計學知識與工具將龐雜的數據進行整理歸納，通過作圖制表、計算統計量等方式對數據的主要特征、規律進行概括，探索數據內在結構和總體規律。

數據探索主要包括統計特征分析、數據分布推斷、相關性分析。描述性統計分析利用算術平均數、標準差、峰度等統計指標，從集中趨勢、離散趨勢、分布形態三個方面刻畫數據特征，了解數據整體情況。數據分布推斷通過觀察并分析樣本數據具體服從的分布，基于樣本數據分布推斷得出總體概率分布，為算法模型的選擇提供輸入依據。相關性分析即分析兩種及以上數據變量間的關系。

數據算法

數據算法作為財務數據價值鏈的核心，與數據探索共同發揮著數據分析的關鍵作用。數據算法是一系列有助于解決問題和實現目標的規則，代表著系統性的解題方法和策略，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。從企業經營管理的角度出發，數據算法也可以理解為基于管理思維將數據提煉，從而形成的符合企業價值訴求的思路和方法。常見的數據算法模型包括回歸、分類、聚類、關聯規則、時間序列五類。

隨著企業管理的快速發展，財務的算法需要擴展，在資金管理、稅務管理、預算管理、成本管理、績效管理等職能背后，無論是授信額度如何確定、稅務風險如何預警，還是產品收入如何預測等，這些過程中都蘊含著許多算法。未來，財務通過經營過程中采集到的內外部數據，幫助企業制定經營的算法，支持經營管理的“自動駕駛”。

數據可視化

數據可視化是財務數據價值鏈的最終展示環節。數據分析中得到的信息、提煉出的知識需要傳遞給企業管理者，被充分洞悉理解才能凝結為智慧，支撐經營決策。傳統財務按照固定靜態頻次出具財務報表及報告，進行財務指標的事后分析并以基本統計圖表為載體。但面對DT時代下企業龐大的數據流，傳統財務的數據分析工具及呈現方式尚無法滿足經營管理對企業數據多維動態分析與實時展現的需求；使用者也難以高效直觀地從傳統財務信息呈現載體中獲取所需的信息，導致企業海量數據背后的規律無法被正確解讀。

財務部門應用數據可視化將徹底改變上述困境。數據可視化就是運用計算機圖形學、圖像處理、人機交互等技術，通過數據庫、文件、流數據和API等方式獲取處理分析后的數據，將數據內涵及數據分析結果轉化為可識別的圖表、視頻、動畫等展示形式，以生動形象、清晰易懂的方式將海量數據中的價值信息和數據分析結果分類、匯總、展現給管理者。

財務數據價值鏈作為財務數字化轉型的核心要素之一，是從繁雜無序的數據中提煉出價值信息和知識的途徑及方法，是數據價值生產、加工的過程。財務數據價值鏈的構建及穩定高效運行極大地提升了財務的數據分析效率和信息提煉能力，使得財務部門能夠高質高效地履行經營管理過程中不同場景需求下的價值分析、規律洞察和預警預測職能。財務部門通過數據價值鏈的應用，面向決策場景形成企業各業務部門和管理層需要的數據產品，服務于企業內部管理決策和價值提升。

財務數據價值鏈的應用將推動著財務部門的結構轉變為“財務+IT+DT”，即“財務部門的職能+IT部門的工具+數據管理的科學”。在從價值守護者向價值創造者轉型突破的過程中，也產生了“懂會計規則+懂管理方法+懂技術工具+懂數據科學+懂商業戰略”的綜合型財務人才需求。

 ▲ 綜合型財務人才需求

財務人員不僅要掌握會計規則，也要在實踐中學習管理的知識，加深對業務的認知。同時，在“IT+DT”雙輪驅動企業數字化轉型的趨勢下，財務人員還要培養自己的數據思維，養成用數據思考的習慣，培養使用數據技術工具的意識和能力；學習數據科學，不斷提升數據分析和數據可視化應用等能力，將數據轉化為關鍵的業務預測信息并傳遞給管理者，學會并真正做到用數據“說話”。

來源：綜合互聯網

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

由中國商業會計學會頒發，通過全國統一考試的學員將同時獲得商業數據分析證書，該證書是由人社監制，省級職業技能鑒定指導中心簽章頒發《人力資源和社會保障部專項職業能力證書》。

通過CFDA課程的學習，企事業單位的財務人員和管理人員能夠通過科學的指標體系和分析方法，結合企業財務數據，構建數據模型，對公司整體經營狀況進行評估，向管理層和業務部門提供財務建議和決策支持，從而優化資源配置和提升企業核心競爭力。