本文主要是介绍如何通过经营分析提升企业效益？财务BP带你一起实操BI分析！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在业财融合背景下，传统的财务管理角色正经历着前所未有的转变。财务BP作为一种新兴的财务管理角色，正逐渐成为企业战略决策中不可或缺的一部分。与传统财务相比，财务BP能进行更深入、更全面的企业经营分析，为管理层提供数据支持，优化决策过程，提升业务绩效和资源配置效率；帮助企业识别风险，控制成本，增强企业透明度，并推动数据驱动的决策文化，从而在激烈的市场竞争中为企业赢得优势。
在本文中我们将深入探讨传统财务如何转型成财务BP，分析商业智能BI工具在财务分析中的优势，并利用商业智能BI工具，进行深入的企业经营实操分析，探讨如何通过经营分析提升企业效益。
文章中提到的BI数据分析工具分享给大家——
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一、传统财务如何转型财务BP？
1、什么是财务BP？
业财融合是企业内部业务流程与财务管理的高度整合。这不仅使财务部门继续履行传统的记账和报表职能，还深入参与到业务决策、战略规划等多个层面。其核心目标是实现业务与财务的无缝对接，确保财务数据和分析能够直接支持业务决策，同时业务活动也能得到有效的财务规划和控制，从而提升决策效率和业务竞争力及企业整体竞争力。
在业财融合的大背景下，财务BP如同企业与业务之间的桥梁。他们如何发挥这样的作用呢？财务BP不仅需要具备扎实的财务知识，还必须深入理解业务运作的内在逻辑。他们不仅要处理财务报表，还要深入业务一线与业务团队紧密合作。
2、财务BP的核心能力是什么？
财务BP的核心职责和工作重点是什么？简言之，可以概括为“抓大放小，互相结合”，具体来说有以下三点关键要素：
（1）明确分析对象
财务体系虽标准化，但财务BP的工作需紧密贴合具体业务。不同行业、不同业务背景下，管理报表的内容与侧重点自然各异。因此，首要任务是深入理解所服务的业务，明确分析的目标与方向。
（2）基于业务理解，构建关键KPI指标体系
这不仅仅是财务指标的堆砌，更应包括那些能深刻影响业务表现的非财务指标，如生产率、客户满意度等。这些指标可能具有行业特异性，需要凭借专业知识、技能及经验去挖掘与提炼。最终，通过构建一套完善的分析工具与模型，实现对业务绩效的精准分析。
（3）具备发散思维，以数据赋能决策
财务BP应具备发散性思维，能够结合分析结果提出有见地的结论与建议。通过运用拟合分析、递归预测等高级方法，财务BP能够更准确地预测业务趋势，识别潜在风险与机遇，为经营管理者提供有力支持。
这些要求都指向了一个方向：传统财务要想转型成为财务BP，就需要拥有利用商业智能BI工具进行BI分析的能力，熟练运用BI分析工具解决复杂问题。这意味着财务BP不仅要精通财务知识，还要精通数据分析、数据可视化和数据建模，利用商业智能BI工具整合和分析数据，将财务分析与业务管理紧密结合，从财务视角为业务决策提供洞见与指导，从而为企业提供深入的业务洞察和决策支持。
二、为什么选择商业智能BI工具？
在传统财务的实际工作中，数据抽取与整理常常会占据财务分析工作的大部分时间，难以抽出更多精力去深入研究经营决策、进行规划预测或是探索改革创新。
而财务BP，就需要学会借助工具来改变这一现状。
虽然有些人对Excel的操作非常熟悉，无论是作图还是数据处理都游刃有余，但从数据分析的长期学习和效率提升的角度来看，Excel在处理大规模数据集时的局限性以及可能带来的高昂学习成本，都促使财务寻找更为高效、便捷的数据分析工具。
通过智能化工具，自动化完成底层的数据分析、计算与抽取工作，从而释放出宝贵的时间与精力，专注于更高层次的财务管理、预测分析以及经营决策支持上。这正是财务BP与传统财务分析之间的一大区别所在。
当然，在选择新的数据分析工具时，我们需要综合考虑多个因素，包括工具的学习成本、对大数据量的支持能力、数据清洗和预处理的功能、计算速度和数据可视化效果等。
值得一提的是，FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，Fine BI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。利用FineBI，财务人员可以更高效地处理各类数据可视化任务，优化工作流程，同时确保决策精确性。
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在工作中，财务BP可以通过FineBI工具在以下关键方面提升工作效能：
1、数据整合：
Excel虽然能够连接到某些数据库并导入数据，但其支持的数据库类型相对有限，并且对于自定义SQL查询的支持也不如Fine BI那样灵活。Fine BI不仅支持多种数据库类型，还允许用户对数据库进行自定义SQL查询，这在Excel中是很难实现的。
2、数据处理
BI工具还提供数据处理的功能，可以对数据指标进行各种各样的处理和计算，点击拖拽就可以完成数据处理，无需复杂的函数计算，帮助财务人高效工作。在Fine BI中，结果几乎是瞬间呈现的。我们可以随意更改维度，结果也会立即更新，这种速度是非常惊人的。
3、数据分析
财务可以直接在数据明细上创建各种组件，并通过拖拽等直观操作进行动态分析、联动和钻取，无论是波士顿矩阵、PEST分析，还是帕累托分析，在FineBI中都可以轻松实现，通过FineBI的数据可视化功能，财务人员可以创建交互式的图表和仪表板，将复杂的数据信息转化为直观易懂的报告和看板，促进与非财务背景的业务伙伴的有效沟通，提高决策效率。
利用FineBI，财务人员可以更高效地处理各类数据可视化任务，优化工作流程，同时确保决策精确性。接下来，让我们一起跟随财务BP实操如何运用BI工具，进行企业经营分析，体会BI工具如何帮助企业实现经营效益提升。
三、实操分享：基于FineBI的企业经营分析
1、了解案例背景
财务BP小张，他刚刚入职一家零售快消公司。这家公司位于我国一线城市，业务范围遍布全国。公司主要经营服装、箱包、饰品等快消商品，拥有广泛的消费群体。公司希望通过财务BP的角色整合资源，提升经营效益。
领导对小张寄予厚望，希望他能从营销方面入手，把握公司的经营脉络。财务BP小张不仅要关注财务数据，还要深入业务前端了解市场动态，发现公司经营中的问题，并为公司决策提供有力支持。
2、确定分析方向
在熟悉公司业务流程及各个系统后，可以初步确定两个分析方向。
第一个方向是传统Excel分析。在这一方向下，小张需要从各个业务系统中抽取或下载所需数据，并将这些数据整理成Excel表格。接着，在Excel基础上进行进一步的加工、整合、清洗等工作。
然而，这一过程中可能会遇到一些问题，如数据来源差异导致的数据颗粒度不一致、名称不统一等。特别是当数据量大时，小张需要花费大量时间进行数据处理和清洗。最后，他还需要制作PPT报告向领导汇报，这可能会占用较长时间，甚至需要加班完成。总结来说，传统Excel分析可能面临数据口径不统一、手工统计数据偏差大、数据处理时间长等问题。
还有另外一个方向，就是借助BI系统。财务BP小张可以将各个财务系统、业务系统的基础数据，经过数据治理后，抽取到BI系统中。一旦所有数据被汇入BI系统，小张便可以在此基础上进行深入的OLAP分析。他不仅能完成领导分配的分析任务，还能在BI系统中进行自由的探索性分析，即使增加新的分析维度或数据抽取需求，也能够迅速响应，利用BI系统的灵活性进行快速调整。同时，还能利用这段时间设置数据预警，以便及时发现并报告异常数据给领导或业务部门。
3、确定具体分析思路
分析了这两个方向后，我们接下来探讨具体的数据分析思路。当数据融入BI系统后，小张需要首先确定分析起点。在他看来，财务BP进行经营分析时，可以将管理利润表作为分析大纲，按收入、成本、毛利、费用到最终利润的顺序逐步分析。从收入分析开始，有助于小张建立对企业财务状况的整体理解，并为后续的成本、利润、现金流等财务分析奠定基础。
4、梳理数据关系
在获取数据后，首要任务是梳理数据关系。进行经营分析时，可以将管理利润表作为分析大纲，按收入、成本、毛利、费用到最终利润的顺序逐步分析。从收入分析开始，有助于小张建立对企业财务状况的整体理解，并为后续的成本、利润、现金流等财务分析奠定基础。假设我们有五张表与这次收入分析相关，这些表涵盖了维度信息、销售信息及产品成本等。小张需要快速梳理这些表之间的关系，如从销售订单表扩展到城市表、产品表和客户表等，以构建完整的数据关系网络。接下来，在Fine BI上建立数据模型，以便快速访问和分析这些数据。计算出成本数据和毛利情况。
5、进行BI分析
（1）整体分析
让我们跟随小张一同来深入剖析这家公司的经营数据。首先，我们发现折扣率竟然高达990%以上，这一数字明显偏离了正常范围，强烈反映出公司产品在市场上可能面临着竞争力不足的问题，从而迫使销售团队不得不频繁采取大幅度的打折促销策略来维持销量。
通过对比不同价格区间的销售数据，我们可以发现虽然各个价格区间均有销售活动发生，但在900至1200元这一特定的价格区间内，销售收入却明显不足。这一现象可能暗示着某些产品在该价格段内存在供应不足或市场接受度不高的问题，进而导致了销售乏力。基于这一发现，我们可以向业务部门提出建议，考虑调整销售价格策略或重新进行产品定价，以期优化销售表现。毕竟，从数据中我们可以看出，超过1200元价格区间的产品仍然能够实现销售。
（2）产品分析
对不同品类产品的销售收入与毛利率进行了对比分析。结果显示，不同品类之间的销售收入与毛利率差异显著。对于某些产品而言，尽管其销售收入较高，但毛利率却相对较低，这可能意味着这些产品的利润空间有限，甚至可能处于亏本销售的边缘。相反，对于那些毛利率较高的产品，则应该加大推广力度，以进一步提升其市场占有率和盈利能力。这些直观的数据为我们提供了宝贵的市场洞察信息。
（3）区域分析
再来看区域销售情况的分析结果。我们发现东区、北区和南区的销售收入相对均衡，然而，西区的销售表现却明显落后于其他区域。这一差距提示我们需要重点关注西区市场的销售策略和市场推广情况，以期通过改进相关措施来提升该区域的销售业绩。
基于以上全面的分析结果，我们可以初步得出一些结论，并据此撰写详细的报告向领导进行汇报。在报告中，我们将明确指出销售问题所在，并提出相应的改进建议。
四、总结
总的来说，选对工具和方法对于数据分析至关重要。通过BI工具，财务可以快速建立数据模型和指标，深入探索分析，及时洞察企业经营状况及潜在问题。同时，掌握有效的分析方法和模型，并结合业务深度沟通，能够沉淀分析思路并转化为经验，为后续分析提供有力支持。
帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。
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