一、引言
随着全球经济一体化趋势的日益明显，企业间竞争日趋激烈，企业的竞争力越来越多的体现在现代化手段的运用上，财务信息化在企业财务管理工作中的应用正是为了应对企业面临着的日益严峻的挑战和考验。
二、财务信息化概述
(一)财务信息化初始阶段——会计电算化
财务信息化在会计电算化阶段使广大财务人员从繁复的计算、登记、编表、核对、统计等简单却耗时的工作中解脱出来，财务工作效率大幅提高，工作质量也有了更加切实可靠的保障。
(二)财务信息化第二阶段——会计信息化
随着现代科技手段的不断发展和信息化管理的思想被广为接受，财务软件的设计和应用呈现出集成化和网络化的趋势，愈来愈多的公司开始在财务信息化建设方面投入更多的资源。企业通过重新梳理业务流程、财务规章制度并成功应用ERP系统，将信息化管理的思想渗透到了企业生产经营和内部管理的过程中，使得会计工作逐步从事后核算向事前和事中的管理和控制发展，一定程度上实现了业务、商务和财务的协同效应，从而成为企业发展的强大助力。
(三)财务信息化的瓶颈—— 实现财务管理信息化的困难
随着网络和信息技术的不断发展以及企业运营的日益复杂化，企业每天都会产生并存储大量的数据，其中包含了客户及供应商数据、采购与销售数据、商务及财务数据等等。企业的各个信息系统收集了以指数级趋势持续增长的海量数据，但这些零散分布于不同数据库中的数据能否满足企业高速发展、快速决策的需要呢？答案是否定的。
面对如此纷繁复杂的海量数据，财务人员无法对其进行精确、细化的数据分析，无法获得企业最为急需的有价值信息，无法较好的实现业务、商务和财务等信息的有效衔接，当然更无法为企业经营者提供有效的决策依据。
1．数据太多，有价值的信息获取难度增大。
密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底这些数据代表了什么含义？蕴含了什么趋势？形成的原因是什么？有价值的信息难以从报表中直接获得，但往往是级别越高的领导，越需要简明扼要的信息。
2．难以实现多维信息的交互分析
例如，因为缺乏统一的数据模型，我们可能虽然已经在一张报表中列示出不同区域、不同业务分部的二季度营业收入，在另外一张报表中列示出不同区域来源于不同客户的二季度营业收入，却难以获得类似于“上海区域来源于中国石化(客户名称)的二季度工程物流(业务分部名称)营业收入”这样的期望信息，基于此维度下的分析便无从谈起。
3．难以为企业决策提供有力支持
当面临大量的数据时，财务人员面临的困惑是仅仅依靠财务软件所提供的报表为决策者提供信息是非常乏力的，财务人员还必须密切关注财务数据之外的相关信息，将财务数据与已获得的外部数据和信息综合起来分析，才能发现数据背后隐藏的含义；有时还可能因为获得的财务数据时效性不强甚至已经滞后，通过财务数据反映出的结果已经与企业的现实情况不相符合。这些情况都会导致财务数据与财务信息的决策相关性处于较低水平。
4．“信息孤岛” 降低了数据集成的可行性
对于多种业态并存的大中型企业，尤其是业务庞杂、级次纷繁的企业集团来讲，有的业务、商务、财务系统种类多样，各具特色，有些即便已经使用了ERP、CRM 等系统，但是由于历史或现实的原因，数据往往被存放于不同地理位置，由不同职能部门负责管理，数据信息缺乏集成，资源不能共享，尽管积累了大量的数据，但数据彼此间仍表现为“信息孤岛”，长期历史分析和宏观分析难以顺利进行。
5．难以挖掘数据的潜在规则
很多报表列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢？大部分用户对现有数据除了做一些简单的、局部的和浅层次的查询外，普遍缺少对这些数据的深入全面分析。有些企业已经通过ERP系统在一定程度上实现了业务、商务和财务一体化，但即使是信息化程度较高的ERP系统也无法满足越来越多的深层次数据剖析、数据预测及敏感性分析的需求。往往越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，也越难被挖掘出来。企业迫切地需要高效、精确、科学地进行数据分析，挖掘其中潜在的大量商机，以找出其背后隐含的寓意，进而基于对企业经营状况和外部环境的分析，做出科学的判断，在激烈的市场竞争中占据有利位置。
对于网络化企业，尤其是基于互联网环境下的网络化企业，由于其具备更强的数据收集能力，具有更严格的信息时效性需求，因此更需要利用先进的数据库技术和数据挖掘技术，加强数据分析，以实现更加复杂的智能决策支持系统。财务信息化日益向着由会计信息化向财务管理信息化的转变，商务智能应运而生。
三、商务智能概述
(一)商务智能定义
商务智能，英文Business Intelligence，简称BI，是将数据转换成知识，并将知识应用到商业行为上的过程。商务智能的概念于1898年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出的，加特纳集团将商务智能定义为：“商务智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商务智能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据等，并将这些数据转换为有用的信息，然后分发到企业的各处”。
商务智能是对海量数据和信息进行提炼、整合的一个过程，可将存储于各个信息系统中的浩瀚数据转换为具有实际价值的信息。为企业的生产经营提供有效信息，为企业决策层对企业的战略定位和经营决策提供有力支持，减少其日常管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患，充分提高企业市场决速反应能力与核心竞争力。
(二)商务智能重要性
1．商务智能是企业深化财务信息化、为企业战略的制定提供有效决策分析和规避风险的相关预案的重要工具。
2．商务智能利用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术，对企业的信息进行快速有效的处理，不仅大大提高了分析效率，还节约了大量成本，实现了经济效益。
3．商务智能具有严格的时效性，可确保数据得到及时处理，使数据分析更加有效、准确，可对转瞬即逝的机会快速作出反应，在最短的时间内为决策者提供决策依据。
4．商务智能使企业能够管理更多的信息，以提高其自身管理水平，同时对各种有效信息资源进行整合并且充分的利用，有效地保证了企业信息化建设的顺利进行。
5．商务智能使企业内部实现信息共享，既包含企业生产的大政方针等宏观信息，也包括了日常业务、财务等微观数据，有助于帮助企业改善其内部各职能部门之间的合作关系，并提高整体和工作效率。
(三)商务智能目标
商务智能目标是要充分利用企业既有的数据和信息资源，通过对数据和信息的深度挖掘，对企业的各类生产、经营、管理等指标进行多角度的综合分析，对相关方信息进行整合，使原本分散在企业不同环节和位置的信息得到有效集成，并通过建立适当的数据模型和计算规则生成企业发展所需的各类型信息，使企业在激烈的市场竞争中更加具有竞争力。
商务智能目标根据不同需求又可分为技术目标和业务目标。
1．技术目标
(1)要求系统能够对数据和信息进行快速分析，并以使用者需要的形式展现出分析结果，对于新兴业务也要快速作出反应。
(2)要求系统能够对海量数据进行及时处理并多角度分析，满足企业决策分析的需要。一般的应用程序完成这种角度转换必须进行复杂的编程，并且如果需求改变，程序的维护和修改是非常繁重的工作，而商业智能可使用户在极短时间内从不同的角度来审视企业业务的经营情况，适应多种不同的要求。
(3)要求数据获取层具备高效的数据抽取功能，可整合不同数据源数据和信息；要求数据存储层具备完备的数据存储功能，并可以灵活的进行数据组织、扩充和重构；要求数据访问具备多样的数据访问功能，以满足公司各层级及客户等不同人群的需求。
2．业务目标
(1)业务功能目标
要求系统可及时、科学、准确的进行管理决策分析，并专注于客户与供应商、产品采购与销售、货物运输等重点环节，并辅以报表填列与展示的功能。
(2)应用需求目标
决策管理者：在现代企业中，尤其是信息化程度较高的企业，每天均会产生大量的数据，但是其中仅有一部分是与决策相关的关键性数据。商务智能可以通过对上述决策相关的关键性数据进行整理和分析，将数据转化为信息，信息转化为知识，然后按照既定路线及时将分析结果分发到企业各处，使决策和管理者可以透彻掌握企业的运行状况，对企业做出准确的决策活动；同时，通过商务智能丰富的数据及分析结果的展现，企业可以及时发现并跟踪其在生产经营过程中存在的问题，分析产生问题的各层面原因，并制定相应决策。
数据分析人员：分析人员可以利用系统的信息和结论进行更加灵活的阶段性的分析，以作为决策的支持，如采用什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出服务等等，也可以实现高效的财务分析、销售分析、风险管理、分销和后勤管理等等。这一切都是为了降低成本、提高利润率和扩大市场份额。
四、商务智能实施规划
(一)整体规划
1．建立数据仓库
企业的信息通常会分布在内部不同的职能部门及其分支机构，企业决策和管理者必须能够迅速的找到可以反映真实情况的数据和信息，这些数据和信息可能是近阶段的，也可能是时间较长的历史数据。因此，企业非常有必要把零散分布于各个系统中的数据收集起来，通过整理与分析，将真实的、决策相关的数据和信息保留下来随时供人调用。因此，数据仓库的功能不仅仅是数据存储，更为重要的是，它提供了整理、过滤和转换数据与信息的功能和方法，以使数据仓库中的数据和信息井然有序、便于使用。
2．建立多维数据分析模型
企业的决策和管理者往往需要从不同层面、不同角度去审视数值和信息，比如从时间、地理区域、来源于不同客户的同一类营业收入的总额。我们将每一个分析的角度就称作一个维度，将多角度的分析方式称为多维度分析。在多维度分析的情况下，维度是指主题分析的角度。对每个主题而言都存在多个分析的角度，不同的分析角度存在不同的层次关系。另外多维数据库中包含多个分析和绩效管理指标，这些指标可以是直接从文件或关系型数据库载入的原始指标，也可是在多维数据库中生成的衍生指标。
3．建立简单易用的分析工具
为企业的决策和管理者提供简单、易用的图形化界面，由其自由组合产生所要分析的角度，并直观的展现分析结果。
(二)实施策略
1．统一数据管理是商务智能实施的前提
对于大中型企业，尤其是业务复杂且多层级的集团公司来讲，统一进行数据管理是实施商务智能的前提。不计其数的公司经营、财务、分析等方方面面数据，只有按照统一的口径才可能成为有效的信息，静态的数据是必须靠先进、合理的动态业务及管理流程加以规范和约束的。在商务智能的实施过程中，要始终秉承和坚持“高度集中、统一管理” 的规划原则，即坚持“统一信息化平台、统一会计核算方法，统一财务管理制度，统一业务操作流程”的总体原则；坚持“管理需求驱动” 的原则，力求通过财务系统的推进，促进业务操作流程的整合和优化，促进公司内部控制制度不断强化和规范。统一数据管理主要包含以下几方面工作：
(1)推进统一的财务核算系统
通过对现有公司各业务、商务及财务系统及主流财务系统的遴选，综合考虑成本、效率、人员及网络要求等多方面因素，确定统一的财务系统，周密的部署，分阶段在系统内逐步推广。
(2)推行统一的会计科目体系及核算规则
统一财务核算是实现规范财务运作的基础和核心，而统一稳定的会计科目体系及核算规则是统一财务核算的前提和保障。企业可分别从全局会计科目体系涵盖所属公司各类业务核算的需求、在系统内推行会计科目统一维护和管理以及统一会计核算规则等方面进行。
(3)坚持统一的业务流程
从企业管理学的角度看，无论企业引入并建立了多少管理理念和体系，其业务流程都只应有一套，这样才能确保企业整体流程的顺利运转。而这套业务流程本身应已涵盖了相关管理理念和体系的要求。
(4)坚持统一的信息披露
在实现上述财务核算系统、会计科目体系及核算规则以及业务流程统一的基础上，还必须通过定义取数规则等适当方式对财务信息披露的口径进行统一和规范，使财务人员在编制报表或进行分析时可以有章可循，在出现信息披露错误时也可以据此进行快速修正。
2．统一的数据存储和整合是商务智能实施的基础
在多业态、多业务种类和多公司层次的情况下，为满足公司从粗放经营向精细管理转变对财务、业务等多方面信息提出的更多更高的要求，在逐步实现统一数据规范和业务及管理流程的基础上，建立统一的数据存储平台，将业务、经营、财务等多方面数据进行统一存储，并在已统一财务核算系统、会计科目及核算规则、信息披露口径的基础上，通过开发数据接口等技术化手段，打通由账务系统自动将所需财务数据导入数据存储平台的通道，快捷的完成财务信息披露工作，并通过系统有效的数据整合，逐步把不规范、不合理、不正确的核算、统计及数据归集的做法过滤掉，有效提高信息分析水平，进一步推动公司的精细化管理。
3．准确的预测是商务智能实施的关键
利用商务智能，我们可以方便、快捷的获取所需的历史数据，并通过系统对其进行正确分析，做到有效的事后分析和控制，但仅仅是这样的基于历史数据的分析方法远远满足不了企业日新月异的业务发展需要求，商务智能实施的关键所在便是在对历史透彻分析的基础上，对企业未来做出精准和具有良好前瞻性的预测，建立起“以战略为指导、业务为主线、预算为工具、价值为基础”全面预算管理体系，突出企业的发展战略和经营目标的导向作用，并逐步建立和完善动态的信息跟踪机制。商务智能不只是对历史的分析与挖掘，更重要的作用是用于预测未来。
4．绩效评价是BI实施成果的最佳体现之一
为使商务智能的实施成果能够达到最佳效果，必须将商务智能的管理理念贯彻到企业生产经营的每一个毛细血管中，使每一个企业人员自觉地接受商务智能所倡导的管理规则和评价方式，并接受商务智能的评价结果。鉴于此，应在数据存储平台和财务预算管理建设的基础上，以平衡记分卡作为企业绩效考评和管理的框架，建立信息系统，并将其作为企业评价、考核的来源和依据，而非仅仅是参考数据。用于支持公司将发展战略和方向，细化分解成全面、平衡、可计量的关键绩效指标，将业务、商务、财务和考核全面整合在一起，不但支持对企业绩效的监控和同业比较，而且支持预警和绩效补救措施制定，能向管理层和操作层提供管理仪表盘，支持决策制定。
五、结束语
企业财务信息化建设是十分重要且必要的，可以帮助企业提高财务工作效率，逐步走出财务管理的误区和困境，而财务信息化又离不开商务智能，可以实现企业内部财务管理信息的共享和有效利用。企业应在推行业务、商务、财务一体化，实现会计信息化的基础上，利用商务智能实现从数据到信息、到知识的深层次挖掘并辅助决策，以使企业的决策变得越来越理智客观，有效增强企业核心竞争力，在激烈的市场竞争中长久立于不败之地。
转载请注明出处：拓步ERP资讯网http://www.toberp.com/
本文标题：商务智能BI与财务信息化ERP系统建设
相关文章
