求助公司想要做一套财务数据分析系统,用啥工具比较好?

author author     2023-04-27     387

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公司需要做财务方面的数据分析,需要用到大数据分析软件,不想自己开发,请问那家公司的软件好使呢?

财务数据分析系统开发起来是挺难的,除了底层的代码,更多的难度可能会集中在整个分析体系的建设、指标的梳理。

所以对于财务数据分析系统,采用第三方的会比较好。在这方面大家用商业智能软件(BI)的会比较多,BI在现在整个市场环境中的反馈也比较好。

那么在BI产品的选择上,除了产品具体的功能点外,需要更重视该厂商的服务能力。

关于bi工具可以到思迈特软件Smartbi了解一下,自成立初期,思迈特软件Smartbi就一直坚持国产自主研发道路,先后获得软著数十项;同时与华为、深信服、新华三、达梦、麒麟软件、人大金仓等合作伙伴通力合作,共同打造产品销售、产品整合、产品应用的国产化可信生态体系,与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务。

数据分析系统靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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参考技术A

财务数据分析系统开发起来是挺难的,除了底层的代码,更多的难度可能会集中在整个分析体系的建设、指标的梳理。

所以对于财务数据分析系统,采用第三方的会比较好。在这方面大家用商业智能软件(BI)的会比较多,BI在现在整个市场环境中的反馈也比较好。

那么在BI产品的选择上,除了产品具体的功能点外,需要更重视该厂商的服务能力。如果该产品服务商能够提供产品的基础上,有完整的解决方案,能够帮你解决整个财务数据分析体系的建设,这才是“良药”。

以下简单阐述下之前 永洪科技 帮我们在财务数据分析方面梳理的数据体系。由于我们公司的不太方便发出来,我从永洪科技官网找了一张相关的图片。

那么要做好财务分析,要明确以下4个方面:

1.分析报告的使用对象

说白了,就是给谁看的。要理解这个,就要清楚不同层级的人关注点都在哪。

针对不同的层级,分析的深度、宽度、选取的指标、分析结构都是不一样的。

一般来说,越高的管理层,需要了解的是越宏观的指标。而偏业务层则需要了解更深层次的内容。

2.分析目的

一般可以分为四个层次。

一、说明现状;二、对比目标;三、寻找原因;四、提出建议

对财务分析来说,就是这样的:

2017年整个公司营收10亿美元(说明现状);同比增长了30%,超出预期10%(对比目标);增长的主要原因是因为公司新业务尝试取得了很好的效果(寻找原因);建议公司可以继续在新业务线投入资金、扩大规模,提升市场占有率(提出建议)

3.分析素材

其实就是你要用到的数据,是内部数据还是外部数据。不论是哪类数据,数据的规范化很重要,否则很难进行后续的工作

4.分析方法

具体的分析方法有很多,比如聚类分析、回归分析等等

我说一下分析框架的建设,这里一般需要沿着公司的业务思路,从宏观到微观去深入,比如整体的环境、行业环境、公司的总体情况、每条业务线的情况、业务线中具体的业务。至于具体的指标、侧重点需要根据实际情况去定。

大部分公司都会有定期的分析报告需要提交,定期的报告在建设早期,可以找永洪的工作人员一起梳理,建设好之后,只需要设置好时间,系统可以定时发送到领导的邮箱或者手机App。

财务数据分析系统虽然相对销售、运营的分析优先级没有那么高,但在战略层面,把握整个公司的大方向上,还是十分重要的。所以还是十分建议选择第三方的厂商去做,特别是有能力提供解决方案的。

本回答被提问者和网友采纳
参考技术B 1、Excel:这个工具最常用,要是能好好利用好excel能解决很多问题。
若是喜欢高逼格、酷炫的数据分析图表,可以考虑一下这些工具:
2、BDP个人版-零门槛数据分析平台:有上传数据、整合数据、分析数据(分析能力比较强)等功能,数据结果呈现为各种漂亮的可视化图表。
3、文图:主要是可以制作数据报告,但是没有相应的数据分析能力,就是数据图表的展示。
4、百度 · 图说:同3,偏向数据图表的展示,没有太多数据分析的功能。
5、ECharts:也是百度系列,需要一定的编程知识,是国内还不错的可视化工具。
这几个都是平时比较常用的数据工具,有的偏分析,有的偏图表,有的是数据平台。
参考技术C

数据编程工具有Python、R、SAS等,目前用得多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快,语法、函数、面向对象这些都比较简单,没有基础的小伙伴也可以自学,不是很难。

数据可视化不是很难,如果不要求特别美工的话,大家先理解图表,再研究研究仪表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错,主要是展示的业务结构需要规划。



大数据技术:这个相对来说有些难度,不过有专业的工具让我们用,比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具;



分析&AI:这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法;上面的如果都学了,可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例,增加对数据分析的流程理解和相关技术应用,但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的,比较简单,建议大家自己编程实现,也可以到九道门商业数据分析实训中心上去看一些案例,自己做做训练。


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