业财数据指标体系建设与应用

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课程背景

数字化转型已经进入深水区，一般上规模的企业的数字化转型也已经经历了多个年头，从过去数字化聚焦在业务领域、生产制造领域、供应链领域，企业开始将数字化转型的方向向职能领域转移，财务成为更重要或者更需要，也是更容易数字化的领域。

财务的数字化转型的一个基本要求就是业财一体化建设，也叫做业财融合，让财务更懂业务，让财务更好地为业务服务、赋能，甚至成为业务关键决策的参谋，发挥财务决策的价值，真正为企业“务财”。

要想让财务更懂业务，需要借助企业数字化转型所积累和沉淀的数据来表征业务、分析业务、洞察业务和决策业务，而这项基于数据和数据分析的工作，需要构建量化的业财数据体系和业财数据指标体系。

一方面，企业财务数据基础较差，财务数据无法满足业务细节分析需要，也不能满足业务洞察的需要，所以我们需要构建业财一体化的数据基础，进行更完善和科学的底层数据治理；另外一方面，我们有了数据基础之后，我们需要将这些数据用起来，最基本的方法就是“指标化”，从而让数据能够表征业务，我们才能更好地洞察业务、决策业务或者赋能业务决策。

本课程从财务数字化转型实践出发，提炼出业财数据指标体系建设和应用的方法，为财务管理人员、财务BP等提供专业性的指导，以更好地完成业务分析和业务洞察的工作，从而逐步提升财务在业务决策中的作用和价值。

课程目标

理解财务数字化转型的基础要求：数据基础建设和数据指标体系建设，以及数据指标应用方法

学习业财数据治理、业财数据指标体系搭建和业财数据指标应用的专业方法，在专业的方法指导下，能够在财务数字化转型过程中发挥数字化的价值，同时提高财务部门的价值创造能力

课程对象

企业中高层财务管理团队

财务BP、专职商业分析人员（商业分析师）

课程价值

系统性的方法：源自咨询实践经验的总结和提炼，有体系化的方法让我们有效地进行业财数据治理和业财指标体系搭建，并在业财指标体系基础上对应用进行常规化的管理

科学的方法，完善的体系：通过科学方法的训练构建完善的体系，少走弯路，缩短探索的过程，加快数字化转型进程

课程特色

实践性：源自一线数字化咨询服务实践，适合多种类型的企业

方法性：套路生思路、思路生方法、方法促实践、实践创价值

课程大纲：

模块一、认知业财数据指标体系的价值和要求（1.5小时）

1、传统财务报表的价值和局限

(1)传统三张表的价值：评价绩效、核算收益、洞察效率、明确权益、清晰账目、计算税息

(2)传统财务报表的四个局限性

①业务细节颗粒度的局限性

②时间颗粒度的局限性

③流程颗粒度的局限性

④逻辑清晰度的局限性

2、业财一体化是财务数字化转型的基本要求

(1)财务管理的核心价值：务财，为公司谋求财富增长（增值）

(2)财务管理的三重境界：反映业务、洞察业务、决策业务

(3)财务数字化转型的基本要求是构建数据闭环，服务业务、管理业务、引领业务、决策业务

3、业财一体化下对财务数据、指标、报表和分析的四个要求

(1)实时动态反映业务

(2)反映业务细节：业务细节的六个层级

(3)追溯业务过程：回归业务流程中看收益和效率

(4)洞察业务逻辑：清晰业务过程和结果之间的因果关系，投入与产出之间的逻辑关系

4、研讨练习：

(1)如何让财务更深入理解业务？一家餐馆的经营数据

5、什么是数据指标？

(1)数据指标的概念

(2)业务数据指标和财务数据指标的区别与关联

(3)业财融合或业财一体化的数据指标体系

6、过程指标与结果指标

(1)从关注结果到优化过程，精细化管理、体系化管理、数据化管理

(2)让好的过程产生好的结果：洞察过程与结果之间的逻辑关系，形成管理诀窍

7、数据指标的价值与意义

(1)看得见

(2)看得清

8、先梳理数据指标，再遴选业务指标、财务指标和业财指标

(1)业财指标没有明显的边界：业财融合的深度或程度

(2)业财指标的管理视角：财务的第三方视角（管理的第三只眼睛）

(3)小练习：根据给定的数据指标，简单分类到业务、财务、业财数据指标体系

模块二、业财数据指标体系搭建基础——业财数据治理（1.5小时）

1、业财一体化下传统财务数据的局限

(1)时间颗粒度局限

(2)业务颗粒度局限

(3)流程颗粒度局限

(4)逻辑清晰度局限

2、业财一体化下财务数据的治理——财务数据业务标签化

(1)财务属性标签——会计科目，在会计准则下增加本企业需要的细节科目

(2)业务属性/分类标签

①业务分类标签的梳理方法——业务属性分类树

(3)业务对象标签

①业务对象标签的梳理方法——主数据管理

(4)业务流程标签

①业务流程标签的梳理方法——业务流程梳理

(5)业务逻辑标签

①业务逻辑标签的梳理方法——从过程到结果

3、业财一体化数据治理的技术要求

(1)原有的系统做改善或者二次开发

(2)新的业务系统建设要求

模块三、业财数据指标体系搭建方法（4.5小时）

1、数据指标建设的四种方法

(1)计算法

(2)岗位职责法

(3)流程法

(4)指标库法

2、计算法：利用业务和财务数据计算数据指标并遴选的方法

(1)五种数据指标数据类型：数量型、均值型、占比型、增比型、排序型

(2)从数据报表中计算数据指标的基本方法

(3)练习：给定一个数据报表，尝试计算所有有关的数据指标，简单分类数据指标到业务、财务和业财

3、岗位职责法：利用岗位职责管理的业务域，基于管理目标梳理相关指标

(1)七大类管理目标：规模、发展、效率、效益、质量、风控和社责公益

(2)岗位职责法梳理数据指标体系：检查清单法

(3)练习：给定一个业务岗，梳理其所负责的数据指标，并简单分类数据指标到业务、财务和业财

4、流程法：回归业务活动和业务流程，梳理更多业务细节的数据指标（L1~L6）

(1)流程知识：流程的六个层级和流程的三要素

(2)基于流程的数据指标梳理方法：检查清单法（七大类管理目标）

(3)练习：给定一个流程环节，系统梳理相关数据指标体系，并简单分类数据指标到业务、财务和业财

模块四、业财数据指标分析与应用体系（4.5小时）

1、数据指标分析方法

(1)从哪些视角分析数据指标（业务、财务、业财）？7看

①看差异（大小、多少、好坏、优劣）

②看结构（组成、配比、结构、贡献）

③看变化（异动、变化、趋势、规律）

④看关系（关系、关联、因果、逻辑）

⑤看分布（分布、集中、态势、特例）

⑥看特征（优势、劣势、特长、短板）--多维

⑦看层次（整体、局部、细节、过程）--多层

(2)常用五种对比和数据报表的分析视角

①事物对比（看差异）

②组分对比（看结构）

③时序对比（看变化）

④关系对比（看关系）

⑤频布对比（看分布）

2、常用五种数据指标对比的三步法

(1)第一步、找对象（事物）

(2)第二步、找度量（数据指标）

①找度量的方法：计算法

(3)第三步、做组合（五种对比）

3、练习：基于给定数据表，我们可以做哪些对比分析？

4、数据指标可视化分析

(1)可视化也是分析方法，可视化的背后是数据指标的分析思路（7个看）

(2)“7个看”的可视化呈现方法

(3)数据可视化中视觉误导的三种方法

5、数据指标分析动态可视化——管理者驾驶舱体系

(1)数据指标分析动态可视化呈现的方法——线上化的五种要求

①实时动态

②从拉到推模式

③客户思维——以用为纲

④自动预警

⑤全员化

(2)管理者驾驶舱中的三类数据指标分析看板

①管理看板

②决策看板

③分析看板

(3)数据指标分析动态可视化线上化的技术架构和要求

①数据的采管用闭环

②数据采管用分离（技术实现上的分离）

备注：课程案例及互动根据实际需求安排设计。

赵老师

专家简介：赵兴峰（Hilton） 实战数智化转型与数智化管理专家，智慧型企业架构师；

明悦数据&脉达数据研究院（MDA）创始人兼首席顾问；

前宝洁、惠氏制药等国际500强跨国公司商业智能高管；

前摩立特集团（Monitor Group）中国区数据中心负责人；

北京大学+新加坡国立大学MBA双硕士；西安交大学士；

畅销专著：

《数字蝶变-企业管理体系数字化升级》

《数字蝶变-企业数字化转型之道》

《数字蝶变-人力资源数字化标杆实践》

《数字蝶变-企业数字化业务流程再造》

《管理者数据能力晋级》

《数据化管理变革》《经营数据分析》

社会资历与荣誉（部分）：

清华大学/北京大学/人大商学院及经济学院/浙大管理学院/法国里昂商学院/西工大管理学院/武大经管学院/上海财大/对外经贸大学国际商学院等EMBA/ CXO班数智化转型课程主讲教授；

中关村数字经济产业联盟首席顾问、中国中小商业企业协会数字化转型专家组首席顾问；

”数字中国论坛“（2021新年论坛） 特邀论坛对话嘉宾；中国财务管理协会特聘顾问；

国网电网/宝武钢铁/阿里巴巴/抖音/中石油/中海油/中烟/一汽/广汽/中粮/华润/中核/魏桥/富士康/中国联通/美的/海尔/伊利/华润/万科/顺丰/联想/国药/广州地铁/保利/协鑫/歌尔/招金集团/海大集团/古井贡酒/汤臣倍健/ GM/ Coca-Cola/ Hitachi等数百家名企数智化转型课题专家/辅导顾问；

山东/江苏经信委、北京/深圳国资委、工信部领军人才等CXO班数智化转型系列课题主讲教授；

第八届全球总裁创新峰会500强商学院院长评选最佳数据化管理创新专家（2019）。

赵老师拥有20年+国际公司数据智能实践经历，13年+本土企业数字化转型咨询培训实操丰富经验。

数智化转型与数智化管理系列©版权课程（部分课题可根据企业需要做定制训练营或工作坊）：

企业CXO/高层经理人课程+商学院EMBA/DBA/EDP：

《数字化转型战略与实战》、《数字化商业模式创新》、《数智化管理体系升级》、《数智化转型与管理创新》、《数字化领导力》、《数智化转型与AI技术应用》、《数字化变革与数字文化建设》

企业中层经理/储备干部/数智化专才课程+商学院MBA：

《管理者数据能力晋级训练》、《管理驾驶舱搭建训练》、《管理者数据思维训练》、《经营数据分析淘金™初阶训练》、《数字化业务场景创新设计五步法》、《数据指标体系搭建》、《数字化业务流程再造》、《数据资产管理与数据治理》、《财务数字化转型》、《HR数字化转型》、《商业数据分析™进阶训练》、《用数据说话-数据可视化表达》、《业财指标与管报系统搭建》、《数据标准与规范体系化建设》、《管理驾驶舱与智慧平台建设》、《业务建模与算法设计》等。

企业数字化转型+咨询/DT技术顾问辅导：数字化战略规划+数智化管理体系搭建咨询/大数据平台建设咨询/管理智慧工作台搭建产品及咨询服务/数字化业务场景应用咨询辅导/数字化转型常年顾问等。

荣誉客户/伙伴（部分）：

通用电气(GE)、通用汽车、巴克莱资本、摩根大通、微软、英联资本、VHA、杨森医疗、波士顿医疗、海尔万链、飞利浦、赛默飞、字节跳动、阿里-钉钉大学，富士康、联想；中粮可口可乐、伊利、蒙牛、汾酒、古井贡酒、中国联通（小沃科技）、中国完美、汤臣倍健、深农集团；一汽（长春/天津/无锡/佛山/青岛，大众/丰田/解放/物流等）、通用汽车（GM）、吉利汽车、东风汽车（商用车/营销公司）、广汽本田、长安马自达、柳工五菱、北汽新能源、长安民生物流、韵达物流、顺丰科技，中国邮政南宁公司；国家电网、云南电网、山东电力、广州地铁、招金集团、厦钨、上海宝武钢铁、首钢、中石油-东方勘探、京博石化、延长石油、中海油；同仁堂药业、中国生物、广药、以岭药业、国药-方圆药业；美的（生活电器/洗衣机/国际物流）、海尔（青岛/合肥/重庆）；万科地产、金地集团、联发、保利物业、中原地产；魏桥、协鑫、圣泉集团、科达制造、中国包装、福达、成大、中烟、海亮、威高、歌尔股份、广联达、太平洋财险、杭商旅、京能、罗莱家纺、华润、牧羊股份、威斯腾电气、苏博特材料股份、德诚、日立电梯、中国远大、中国航发；北京大学、清华长三角研究院、浙大管理学院、人大经济学院/商学院、对外经贸大学国际商学院、上海财大（CFO班）、江西财大MBA教育学院（EMBA）、法国里昂商学院（EMBA）、武大经管学院（CEO班）、西北工大管理学院、新华商学院/Boss商学院/博商商学院DBA/董事长班、工信部领军人才班等。

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