財務報表與大數據分析

在後數位時代，企業對於整體資訊掌握，已由財務報表漸跨足至大數據資料分析。並非是財務報表失去反映企業營運狀況的功能，而是財務報表基於一般公認會計原則下表達與揭露的特性，為單一觀點的資訊；為能掌握更多面向的資訊，一般企業以發展績效管理報表作為補強方式。

從財務報表到大數據資料分析

【樹立組織分析文化，提升企業分析職能】

傳統的財報與管報分析多仰賴後勤財會相關單位做經營結果的數據統計和佈達；但是在大數據分析領域中，由於各分析主題所探詢的議題與前線業務息息相關，因此資料分析的觸角即向前延伸，將會改由財會和營銷單位共同進行。以常見的分析主題有：客戶消費行為、精準行銷、客戶滿意度與流失率、社交輿情與網路聲浪、服務差異化、銷配成本優化、管理成本優化、風險辨識、市場環境與趨勢…等。相關單位亦將面臨複合型跨界人才的職能需求問題：如何培養在現有專業的基礎上，加強數據分析、機會挖掘之能力。

【資訊科技導入，技術與分析體驗並進】

資訊科技部份對於大數據資料分析可以分為資料和呈現兩個領域來思考。相較於財報以OLTP(On-Line Transaction Processing)關聯式資料處理、管報以OLAP(On-Line Analytical Processing)多維度資料處理；大數據(Big Data)是針對龐大且頻繁的資料和所其需的運算能力，而新生成的巨量資料處理技術。而呈現，不同於財報與管報較制式固定的表達，大數據資料分析使用的是更動態、視覺化的互動式操作畫面；透過可自行彈性拖拉的資料欄位/維度，並將其配置在各式視覺化呈現圖表裡，以求能在經處理後的資料中，由分析人員找出有價值與真實的資料關聯，乃至於成為企業管理的資訊。

【建立逐步優化的正向大數據分析循環】

與企業其他作業經營無異，大數據資料分析亦需要一個穩健的流程做為載體，始能結合上述分析能力與資訊科技有效率的執行，其流程大致可以分為五個步驟：發展分析角度→挖掘機會→規劃與執行→蒐集結果→分析解讀。

大數據資料分析的流程強調正向的循環，最重要的是組織在過程中能發展出以資料分析的界定範圍與管理基礎，逐漸塑造以數據為基礎的分析型文化。企業能夠在基本的財務報表之外，透過大數據資料分析能力的提升，消化和取用更全面的資訊，將會是保持企業優勢最可靠的利器。