业财数据融合是将企业的业务数据和财务数据进行整合，通过有效的技术手段实现数据的统一管理和分析，企业从而可以比较全面地了解业务和财务的状况，为决策提供更准确的依据。
在当今信息时代，业务数据和财务数据的融合成为企业管理中的重要课题。业财数据融合的背景源于企业在经营过程中产生的大量业务数据和财务数据已经成为企业决策的重要依据，企业发展对于数据的需求不断增加。传统上，企业的业务数据和财务数据通常保存在不同的系统中，并且这些系统之间往往无法实现数据的无缝连接，难以深入挖掘数据的价值。这就导致企业在决策过程中不能全面考虑各方面因素，影响决策的准确性和效果。因此，将业务数据和财务数据进行融合成为解决这一问题的有效途径。为了更好地利用这些数据，提供准确、全面、及时的决策支持，业财数据融合成为必要的需求。
业财融合的实质
实践者的经验总结告诉我们，业财数据融合是企业发展的必然趋势。一方面，业务数据和财务数据融合可以实现数据的统一管理和共享，使得信息能够在不同部门之间流动，提高了信息的效率和准确性。另一方面，通过业财数据的融合，可以实现对数据的深度挖掘和分析，发现潜在的商机和趋势，为企业的发展提供更有力的支持。此外，业财数据融合还可以提升企业内部的合作与沟通，促进不同部门之间的协作和信息共享。比如，食品企业通过ERP、MES、财务等系统和统一的数据中心，实现数据共享；通过中间数据库和LIMS系统，实现产品全生命周期管理和质量追溯；通过OPC UA协议实现运营技术与信息技术的结合。建立数字化模型，对销售、供应链和财务等数据进行分析和预测，为企业生产提供决策依据。通过自动化技术与信息技术的融合，实现管理业务横向互联、制造业务纵向集成，打造流程精益化、数字化、透明化的智能工厂，实现解决方案的复制和全面推广。
实际上，业财数据融合是将企业的业务数据和财务数据进行整合，通过有效的技术手段实现数据的统一管理和分析。通过业财数据融合，企业可以从比较全面的角度了解业务和财务的状况，为决策提供更准确的依据。同时，业财数据融合可以帮助企业发现业务和财务之间的关联性，从而提高企业的绩效和竞争力。
数据融合的典型应用场景
业财数据融合的特征主要体现在多样性、准确性和实时性上。多样性是指融合后的数据能够包含企业所有的业务数据和财务数据，从不同的业务源头获取。准确性是指融合后的数据能够真实地反映企业的经营状况和财务状况，不会出现数据错误或者失真的情况。实时性是指融合后的数据能够及时更新，企业决策者可以随时了解到最新的数据情况，以便作出正确的决策。
通过对业务数据和财务数据的整合和分析，可以实现对企业未来的财务状况进行准确预测，帮助企业制订合理的发展策略和财务计划。同时，通过对业务数据和财务数据的深度分析，可以发现业务中存在的问题和机会，为企业提供改进经营状况的建议和方案。
（一）销售和财务数据的融合
将销售数据和财务数据进行整合，可以帮助企业了解销售和财务之间的关联性，从而提高销售和财务的绩效。通过打通数据中台和ERP之间的联系，实现对销售数据的成本管控，从而在阿米巴核算体系中做到有迹可循。
（二）客户和财务数据的融合
将客户数据和财务数据进行整合，可以帮助企业了解客户的价值和财务的状况，从而制定更有效的客户管理和财务策略。部分客户通过数据融合可以有效地反馈客户的购买趋势以及门店的销售量。
（三）产品和财务数据的融合
通过对产品数据和财务数据进行整合，企业可以更深入地了解产品销售和财务状况，从而优化产品供应链和财务管理。同时，产品的成功落地也是业财管控的关键环节，如果缺乏有效的落地工具，可能会导致融合不准确，影响管控效果。
图1 事项会计下的财管同源分流
1.阿米巴应用场景。该场景主要是通过数据中台以及业务中台进行整体的阿米巴体系的搭建、数据的获取与分析，以及基于PDCA管理循环模式，持续提升企业阿米巴经营组织的活力，突破经营瓶颈。
阿米巴经营管理模式的整体实现核心可以分为以下七个关键点：
（1）阿米巴组织体系的搭建。通过外部系统导入阿米巴组织体系，并且记录其版本号，与后续的业务组织进行关系映射。如果发生组织变更，则重新导入最新版本的组织结构信息。
（2）阿米巴指标体系。在数据中台建立不同的维度以及数据指标，与后续的业务中台、财务系统中获取的数据，以维度+指标的形式进行映射。比如：针对不同层级的产品分类、渠道分类、客户分类、区域等，指标有内部收入、外部收入、固定费用、变动费用等。
（3）阿米巴计划体系的PDCA管理循环。
①P（计划）：阿米巴计划体系的制定。一是企业经营目标测算。通过对外部社会化数据的获取，包括区域GDP、人均消费指数、细分产品领域的交易份额、竞品的市场占有率、食品消费趋势等数据，结合企业未来3—5年的发展目标，以及具体的举措和要求，测算出企业的经营目标。二是阿米巴组织目标分解。根据企业的经营目标，结合阿米巴的考核规则，重新梳理对应的收入、成本、费用、增长等指标体系，同时考虑公司未来必须完成的整体任务目标，可能会结合各个阿米巴的历史经营情况，适当地放大经营目标，对企业经营目标按照阿米巴的层级进行分解，同时结合阿米巴的经营模型，对整个计划的可执行性进行评估和测算，得到每个阿米巴组织的经营计划报表。
②D（执行）：阿米巴计划的执行。根据前端阿米巴报表与计划报表的对应，自动反馈计划的实际执行数。同时，可以根据计划检查的数据对需要改善的关键指标进行执行跟进和反馈。
③C（检查）：阿米巴计划的检查。在数据中台，构建自有的经营能力模型，结合模型以及当前的计划数，系统能够按照某个定制的指标进行其他相关指标的预测。例如：如果要完成一定的销量，系统可以预测相应的成本、费用以及可能产生的毛差。此外，系统还可以将预测值与当前的计划值进行比对，对当前的计划值进行检查。
④A（行动）：阿米巴计划的处理。在阿米巴计划的执行过程中，可以随时进行模拟测算，并且提出最新需要提升和改善的关键指标对应的数据，以供前端业务系统调用并进行业务的监督与改进。
（4）数据获取。通过适配不同的数据库格式和驱动程序，从不同类型的数据库中提取数据。
（5）数据清洗与匹配。将获取的源数据存储后，结合维度、指标、组织进行数据的匹配，形成阿米巴体系的数据。
（6）数据分摊。在实际的业务过程中，会存在一些公共费用的分摊，以及在多组织之间存在多重计提的异常业务，因此需要对匹配清洗完成后的数据，在系统中设置对应的分摊规则，包括：需要分摊哪些数据（分摊的取数规则）、按照什么规则来分摊（分摊的规则，以及规则变量对应的数据来源）、是否需要再次分摊等，实现固定费用、变动费用以及成本类相关数据在阿米巴多级组织之间进行分摊。同时，针对多重计提等异常情况，支持手工进行阿米巴数据的调整。
（7）阿米巴数据过滤。支持在数据中台设置不同数据消费角色的报表功能节点权限、数据权限、功能按钮操作权限，从而有效保护数据安全与私密性。
（四）销售绩效管理应用场景
销售绩效管理的应用场景主要通过采集业务中台、HR、财务等相关数据，结合社会化数据，实现以下目标。
1.全流程销售绩效管理实时过程分析。通过业务中台的数据，与数据中台的维度、指标等匹配，从而对经营数据分产品、分区域、分渠道的赛马排名、达成率进行分析，在PC端、移动端针对不同的角色和场景进行展现。
2.高效的分析及佣金管理。主要是进行数据治理，根据未来需要统计的数据对应的要素，对业务中台提出改善意见，并且在数据中台中确定统计规则。在数据抽取后，还须在数据中台进行二次加工与匹配，以获得最终的阿米巴组织佣金数据。
3.多维度拉通企业销售目标与个人销售目标。主要是根据阿米巴计划中“P”的形成逻辑，结合阿米巴组织体系与实际业务过程中公司、部门、人员等建立对应的映射规则，将阿米巴计划根据组织层层分解，推送到最终的经营最小单元中进行展现与实施的跟踪。同时，结合阿米巴计划体系中的“C”与“A”的执行与跟进，确保整个公司经营目标与利益的一致性。
4.降低内控风险。数据中台的数据定义是企业内部经营数据，不直接与对外报告的财务核算产生关联，因此不涉及第三方监察的风险。此外，数据中台提供了分表的处理逻辑和人为数据镜像等多种处理方式，可以规避数据的检查风险。
数据融合的设计基本方法
（一）整体数据流向
从财务中台事项会计出发，实现财务与业务中台、SRM系统、BPM系统等的快速对接、核销处理、快速对账、内部交易处理等，每笔业务发生时自动采集原始数据，实现最小颗粒度精细核算，真正实现管理会计与财务会计“同源分流”的会计模式。实时分析，实时财务报表与多角度分析报告，支持经营决策，实时反馈业务系统进行调整控制。
1.多核算目的、财管同源分流：基于同源业务事项，实现财务多目的核算与管理的同源。同一业务事项，按财务报告目的、管理报告目的、税务报告目的进行平行多套核算。
2. 财务与业务、财务账簿与管理账簿智能对账：将同源业务单据按核算目的分发至法人核算账簿和管理核算账簿，根据核算规则可能存在多类情形。通过智能对账，协助财务人员从人工核对转为智能核对，确保两边数据的准确性和权威性。
3.实时、精细、多维的核算与报告系统：可以在多业务系统与各核算系统之间进行数据采集与核算。该系统可以整合财务和业务数据，提供利益相关方所需的数据。
图2 整体数据流向
（二）设计原则
数据融合是将多个数据源的信息整合在一起，以提供更全面和准确的数据分析结果的过程。为了实现可持续的数据融合，需要遵守核心原则，包括开放性、易用性和统一性。
1.开放性原则。开放性是指数据融合应该具有开放的特性，能够接收和整合来自各种不同类型和格式的数据源。这有助于提高数据的覆盖范围和多样性，从而增强数据融合的效果。
2.易用性原则。易用性是指数据融合应该简单易用，使用户能够快速有效地使用数据融合技术。为了实现这一目标，建议使用直观的用户界面和友好的操作方式，使用户在进行数据融合时能够轻松地选择和处理数据。
3.统一性原则。统一性是指数据融合应该符合一致的标准和规范，以确保数据的一致性和可比性。这需要在数据整合过程中进行数据清洗和标准化处理，以消除不一致和冲突，并确保数据的一致性和可靠性。
图3 财管组织分离模型
（三）设计步骤
步骤一：厘清现有业务事项状况，明确前端如何开展作业、哪些交易会最终形成财务记账结果。
步骤二：定义会计事项相关概念。区分会计事项、会计事务等概念，可以有效地定义数据融合需要的维度。
步骤三：对业务场景事项层级梳理，规范形成各级业财管理对象。按照定义明确的维度和方式，自上而下地梳理业务事项，逐级分步梳理。
步骤四：最终形成所需的业务信息和财务信息，通过数据融合项目维度所需的内容，展示到事项分录中，或者通过其他BI类报表体现。
（四）注意事项
在数据融合的过程中，管理会计需要的维度和财务会计需要的维度往往是不一致的。这就需要我们在设计的时候同时考虑财务会计维度和管理会计维度，所以业财融合的处理方式会有一些差异，需要考虑组织架构差异、会计科目差异、管控维度差异等。
（五）总结
业财数据融合是企业管理中的一个重要课题，通过将业务数据和财务数据进行整合，可以提供全面的视角和深度的洞察力。业财数据融合具有多样性、高维度和实时性的特征，可以通过数据集成、数据清洗和数据分析等步骤实现。业财数据融合的典型场景包括销售和财务数据的融合、客户和财务数据的融合以及产品和财务数据的融合。通过业财数据融合，企业可以全面了解业务和财务状况，为决策提供更准确的依据，提高企业的绩效水平和整体竞争力。
综上所述，业财数据融合作为一个重要的决策支持工具，对于企业的发展具有重要的意义。通过整合业务数据和财务数据，可以为企业的决策者提供更准确、全面、及时的决策依据，提高企业的竞争力和盈利能力。随着信息技术的不断进步，业财数据融合的应用将会越来越广泛，为企业的发展带来更大的推动力量。
作者：潘庚生| 供职于用友网络科技股份有限公司
会计包括财务会计与管理会计两个方向，大多数人只了解财务会计职称证书，管理会计方向的证书了解甚少，可以简单看下会计证书对比。
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