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2020年領(lǐng)導(dǎo)最滿意的可視化工具!分分鐘做好數(shù)據(jù)報表,吊打python

2020年剛剛接手公司管理工作的時候,我就有個想法:把財務(wù)部門變成公司的數(shù)據(jù)中心。

我發(fā)現(xiàn),財務(wù)部門匯集了幾乎公司內(nèi)外所有的數(shù)據(jù):每項業(yè)務(wù)活動只要涉及到money的進出,都會在財務(wù)賬上留下記錄。如果把這些數(shù)據(jù)匯總起來,就會比較清楚的知道公司整體的運營情況,

因此就有了建立財務(wù)數(shù)據(jù)中心的想法,請注意,這個財務(wù)數(shù)據(jù)中心遠遠不同于以往的Excel和ERP等數(shù)據(jù)庫和普通報表,具體是什么?我們往下看。

可能很多初學(xué)者會有這樣的經(jīng)歷:在看完一份財務(wù)數(shù)據(jù)分析的報表之后,腦中除了一行行的數(shù)字,別的什么都記不得。此時,我們需通過構(gòu)建一個分析框架,將復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)拆分并重新羅列和歸集到一個特定框架中,從而幫助我們分析企業(yè)。

這種財務(wù)報表能看出什么?

我總結(jié)了一下,就是如下的4個步驟:

其實搭建這個業(yè)務(wù)模型和炒菜的過程是一樣的:

  • 業(yè)務(wù)明細數(shù)據(jù):來自世界各地的食材,全部堆在一起供選擇
  • 數(shù)據(jù)倉庫:將食材進行分類和保存
  • 數(shù)據(jù)可視化:不同口味的菜,不同方式的擺盤
  • 數(shù)據(jù)建模預(yù)警:通過以往經(jīng)驗看一看食材夠不夠,是不是過期了,質(zhì)量如何

1、明確財務(wù)數(shù)據(jù)

很多小公司的財務(wù)數(shù)據(jù)量不大,所以基本上Excel就能解決,但是這是非常不合理的做法,因為財務(wù)報表的來源復(fù)雜,沒有專門的數(shù)據(jù)庫管理,都靠手動的話遲早會讓人崩潰。

所以企業(yè)一定要有屬于自己的財務(wù)數(shù)據(jù)軟件,自己開發(fā)也好,商用的也罷,這是一個企業(yè)想要做大最基礎(chǔ)的東西。

2、數(shù)據(jù)倉庫的建立

很多人會問,有了數(shù)據(jù)庫了,為什么還要數(shù)據(jù)倉庫呢?其實這是兩個完全不同的概念。

企業(yè)需要數(shù)據(jù)中心的最終意義是什么?肯定是要進行分析,不然存在那里每年就為了付數(shù)據(jù)庫的錢?

數(shù)據(jù)庫就是一個裝數(shù)據(jù)的柜子,你在需要數(shù)據(jù)的時候可以從里面查找到,企業(yè)的所有數(shù)據(jù)都在里面,所以你現(xiàn)在知道為什么刪庫跑路這么嚴重了吧?

而數(shù)據(jù)倉庫的核心意義在于數(shù)據(jù)分析:所需數(shù)據(jù)維度太多時,從數(shù)據(jù)庫調(diào)用非常麻煩,于是必須得建立一個不同的數(shù)據(jù)處理中心,以滿足實時化和自動化決策需求。

按照過程,一般的數(shù)據(jù)是由交易型數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)移至分析型數(shù)據(jù)庫,清洗整理后在數(shù)據(jù)倉庫加載,最后轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)集市供用戶使用。

3、數(shù)據(jù)可視化

“舉頭望明月,低頭做報表” 的時候,想必企業(yè)中的很多部門都因為報表而忙得不可開交吧。相較于傳統(tǒng)密密麻麻的表格匯報形式,圖表卻能夠?qū)?shù)據(jù)真正直接可視化,更加直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)狀況。

我們所見過許多眼花繚亂的可視化,大部分是用華麗的視效堆疊起來博人眼球,然而經(jīng)不起業(yè)務(wù)價值的推敲,而且還會浪費分析人的很多時間,有時候不得不加班加點。

除了這個原因之外,還有一個重要原因是不懂得利用工具。

很多人做可視化就先考慮Excel,確實,Excel能做可視化,但是做出如下的效果,需要寫各種函數(shù),熟悉的人都要用到一小時以上,95%的人Excel要做成這樣基本上不太可能。

何況Excel遇到大數(shù)據(jù),還會經(jīng)常出現(xiàn)這種情況...

而如果能夠掌握一些專業(yè)的可視化工具,起碼能夠減少一半的工作時間和重復(fù)量,比如FineBI、python、tableau等,這些都屬于數(shù)據(jù)分析工具中比較適合新手的可視化幫手。

比如,F(xiàn)ineBI對于數(shù)據(jù)的圖表設(shè)置相對來說比較簡單,進行數(shù)據(jù)字段的拽拖即可,同時還有一些數(shù)據(jù)的查詢操作等,也是只需要拖拽空間即可。

這樣的可視化大屏也完全不在話下:

4、建立數(shù)據(jù)分析模型

這一塊如果要細講,可以有很多點可以講,這里我就簡單說一下吧。

任何重復(fù)性的工作、手工操作的工作,我都希望自動化、智能化,財務(wù)部門不能再像以前那樣簡單處理個數(shù)據(jù)就OK了,好多工作都能自動化,不需要那么多人力。

不同模塊用到的數(shù)據(jù)源是不同的,為了方便,我把幾個模塊常用的數(shù)據(jù)模型化,放在一張表里面,我做分析的時候,調(diào)整一下幾個模塊的數(shù)據(jù)就OK了。

再來說說各位在建立財務(wù)分析框架時可能遇到的最為棘手的問題吧:

  • 基層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量:這極大地影響了財務(wù)分析數(shù)據(jù)庫和模型的搭建??雌饋硭坪跞菀祝且患壹瘓F公司的財務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)都會有N個小的數(shù)據(jù)軟件,種類真的很多
  • 數(shù)據(jù)清洗(核心):如果數(shù)據(jù)洗不干凈或者沒法打散,后邊的一切分析工作都免談。如何將缺失行列信息或遺漏信息的數(shù)據(jù)清洗成標準格式是重中之重
  • 權(quán)限問題:正如真正負責集團業(yè)務(wù)財務(wù)數(shù)據(jù)建模和整合的都是在集團層面,每個可視化報告的數(shù)據(jù)源權(quán)限,報告權(quán)限都是誰可以擁有,解決這個問題需要的時間比想象更長

對這些問題,F(xiàn)ineBI都是這么解決的。

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量不一,來源不同應(yīng)該是老大難問題了,F(xiàn)ineBI支持豐富的數(shù)據(jù)源鏈接,多種數(shù)據(jù)整合毫無壓力。

FineBI的表間關(guān)聯(lián)支持靈活應(yīng)用,一次建立即可多次使用

2、數(shù)據(jù)清洗問題

用FineBI導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后,可以創(chuàng)建自助數(shù)據(jù)集,即自己可以根據(jù)需要整合數(shù)據(jù),這一步也是去除臟數(shù)據(jù),留下有用數(shù)據(jù)的過程。

下圖展示了FineBI強大的數(shù)據(jù)處理能力。

3、權(quán)限問題

FineBI數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)中的權(quán)限受體不僅包括部門、角色,還為特殊權(quán)限分配的需求提供了基于單個用戶的權(quán)限設(shè)置功能。

你想給他看的時候,他才能看見,一鍵操作即可完成:

來看看FineBI的實際操作吧:

1、趨勢分析

一般可使用折線圖進行分析統(tǒng)計,用橫軸表示時間(年、月、日),縱軸表示如營業(yè)收入、成本支出、利潤率等指標再合適不過了。如下圖所示,左值軸統(tǒng)計出每年營業(yè)收入和成本支出的走勢,右值軸統(tǒng)計出每年的利潤率走勢情況。

2、對比分析

我相信每個企業(yè)都需要這個,多維度對比,將不同種類的數(shù)據(jù)都聯(lián)系起來,這是很重要的環(huán)節(jié)。

我們在做對比分析時,比較數(shù)據(jù)的大小,通常推薦使用柱狀圖、條形圖,當進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較時通常推薦使用累積柱形圖、累積條形圖進行數(shù)據(jù)對比分析。

總結(jié)

不管任何財務(wù)分析,如果沒有把握透過數(shù)據(jù)看企業(yè)業(yè)務(wù)實質(zhì)這個基本精神,而只是從形式,方式,框架方面花心思,都是不切實際的。

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