数据洞察力,驱动企业财务变革
我们不得不面对一个现实,就是数据量的剧增。加上大部分企业并不愿意删除历史数据,以防未来预测分析时需要,这造成数据就像一个雪球,越滚越大。然而,过多的数据和数据不足一样会成为企业发展和理解分析的障碍。从海量数据中提取有意义的见解也并不是一件易事,尤其是当数据质量和来源并不理想的时候,反而会导致更糟糕的决策。因此,数据作为企业资产需要财务部门利用技术工具和资源积极管理、充分利用。当数据洞察力被显著提高,在创新技术的加持下,它可以为企业提供丰富的价值,帮助企业财务摆脱困境。
从广义上讲,由于业务复杂性的增加、无法合理归置遗留数据、企业规模的扩大以及对更精细和多样化分析的追求,近年来企业数据量呈指数增加。另外,受到环境、社会和治理以及全球经济变化的影响,对企业的监管也增加了财务部门的数据量,所有这些都要求企业收集和整合更多的信息。能够快速响应新的信息需求成为了财务部门主要的关注点,然而许多企业仍被传统的预算管理系统所束缚,面对海量数据无法进行灵活的调整。因此,根据需求扩展、集合和管理数据的能力成为了现阶段企业财务管理系统提升敏捷性和洞察力的重要任务之一。

企业财务转型面临的困境往往从数据采集开始就充满挑战。捕获新的数据源(包含财务数据、非财务数据、运营数据和行业特定数据等)、了解其结构特性,并在不出错的情况下集合运用它们,是数据采集的最终目的。而传统的提取、转换和加载技术通常建立在IT专业之上,忽视了财务专业人员的需求,也就是说,如果没有IT专家的帮助,财务部门很难单独转换和集成非财务数据。此外,数据采集还是出现错误和重大风险最多的领域,如果不加以干预,错误数据会迅速破坏管理报告、财务预测和业务决策的最终结果。在此背景下,智达方通推出新一代全面预算管理系统,将数据处理功能交还给财务部门。这样一来,集成非财务数据的工作方式与财务数据一样,并使用相同的安全性和结构分析方式,当财务团队需要紧急更改的时候,可以自行配置,确保准确性的同时加快对变化的敏捷响应。
其次,来自不同类型和源头的数据,在混合之后,也为企业财务发展带来了难度。如今的业务洞察发现,有价值的见解总是嵌套在外部数据源中,尤其是非财务数据。这造成融合财务和非财务数据的能力成为了当今财务管理的强大驱动力。支持在现代财务职能中不断发展业财融合,在企业未来发展方面发挥着重要作用。其中,智达方通利用多维数据库技术,通过统一的架构,将各类数据和信息整合到同一个解决方案中,这种集成方法使报告、查询和演示工具都能够立即使用底层数据,实时反映数据变化趋势,为用户提供最新、最准确的业务视图。

当数据能够通过可视化技术和分析工具呈现出来时,其对于数据洞察力的提升具有很大的意义。数据可视化使得更多人摆脱二维电子表格中的大量行和列的复杂困扰,以图形、图表的方式产生更多的理解,从而高效管理绩效。数据可视化使财务和非财务人员能够使用共同的语言进行交谈,而正是这种思想的碰撞激发了讨论,鼓励了信息共享,具体化了业务洞察力。这归功于智达方通能够将自动化、智能化技术注入到全面预算管理的流程结构中去,使其更加可靠、具备预测能力和前瞻性。在数据量和数据种类迅速增长的环境下,利用创新技术来检测风险和异常成为了遏制数据错误的重要一步。
在未来,财务和数据科学之间的关系应更加的相辅相成。许多企业由于传统系统的弊端,使得他们陷入了相似的数据孤立环境中,加剧了数据集成的难度。现代财务系统将来自企业核心资产的数据汇集到一起,减少对IT的依赖,潜移默化的推动着各种规模企业的创新趋势。越来越多的企业开始同时拥有数据科学和财务经验,从而对最终决策产生积极的影响。为了让创新和改革蓬勃发展,财务系统的升级必须跟上步伐。在这方面,企业需将所有解决方案与强大的技术基础结合,以实现正确的数据集成。有了这个基石,企业将有能力管理变革、驾驭变革性事件,广纳专业人才,敦促企业的茁壮成长。

当企业准确地收集各种数据源,并将其与财务管理系统中的其他数据融合,实现可视化时,也为丰富的数据洞察和敏捷决策奠定了理想的框架。数据洞察力的提高,以及不断强大的数据管理价值,能够揭示企业问题的本质,为决策者提供有力支持和指导。在未来,数据依旧具备巨大价值,企业应时刻保持创新精神,在科学、客观的基础上结合数据信息和技术力量,真正揭示决策背后的数据洞察,推进企业迈向更加可持续的未来。
相关文章:
数据洞察力,驱动企业财务变革
我们不得不面对一个现实,就是数据量的剧增。加上大部分企业并不愿意删除历史数据,以防未来预测分析时需要,这造成数据就像一个雪球,越滚越大。然而,过多的数据和数据不足一样会成为企业发展和理解分析的障碍。从海量数…...
Postgresql常见(花式)操作完全示例
案例说明 将Excel数据导入Postgresql,并实现常见统计(数据示例如下) 导入Excel数据到数据库 使用Navicat工具连接数据库,使用导入功能可直接导入,此处不做过多介绍,详细操作请看下图: 点击“下…...
【Docker】数据管理
🥳🥳Welcome 的Huihuis Code World ! !🥳🥳 接下来看看由辉辉所写的关于Docker的相关操作吧 目录 🥳🥳Welcome 的Huihuis Code World ! !🥳🥳 前言 一.数据卷 示例演示 示例剖析…...
认识异常及异常处理机制之try-catch
异常类 什么是异常?就像人会犯错一样,程序在运行的过程中也会犯错。程序中的错误有两类,一类称为Error(错误),另一类称为Exception(异常)。Error类和Exception类都为Throwable的子类…...
html学习之路:简述html文档头部 <meta> 的 http-equiv 属性
🧋当输入网址打开网页时,设置html头部meta的http-equiv属性,可以帮助浏览器更加精确和正常却的显示网页内容,比如设置网页多久自动刷新,设置网页在浏览器缓存中的时限,设置多少事件跳转到指定的网页地址&am…...
逆矩阵计算
目录 一、逆矩阵的定义 核心:AB BA E 1)定义 2)注意 3)逆矩阵存在的条件|A| ! 0 二、核心公式: 三、求逆矩阵(核心考点) 1、伴随矩阵法 2、初等变换法(重点掌握ÿ…...
《豫鄂烽火燎原大小焕岭》:一部穿越时空的历史史诗
《豫鄂烽火燎原大小焕岭》:一部穿越时空的历史史诗 一部赓续红色血脉的生动教材 一部讴歌时代英雄和人民精神宝典 当历史的烽烟渐渐远去,留下的是一页页泛黄的记忆和无数英雄的壮丽诗篇。李传铭的力作《豫鄂烽火燎原大小焕岭》正是这样一部深情的回望&am…...
浅研究下 DHCP 和 chrony
服务程序: 1.如果有默认配置,请先备份,再进行修改 2.修改完配置文件,请重启服务或重新加载配置文件,否则不生效 有些软件,安装包的名字和系统里服务程序的名字不一样(安装包名字:…...
【算法】动态中位数(对顶堆)
题目 依次读入一个整数序列,每当已经读入的整数个数为奇数时,输出已读入的整数构成的序列的中位数。 输入格式 第一行输入一个整数 P,代表后面数据集的个数,接下来若干行输入各个数据集。 每个数据集的第一行首先输入一个代表…...
mysql服务多实例运行
1、官网下载mysql安装包 https://downloads.mysql.com/archives/community/ 2、解压安装包 tar -zxvf mysql-8.1.0-linux-glibc2.28-aarch64.tar.xz -C /usr/localmv /usr/local/mysql-8.1.0-linux-glibc2.28-aarch64 /usr/local/mysql 3、创建mysql用户组 groupadd…...
「HDLBits题解」Module fadd
本专栏的目的是分享可以通过HDLBits仿真的Verilog代码 以提供参考 各位可同时参考我的代码和官方题解代码 或许会有所收益 题目链接:Module fadd - HDLBits module top_module (input [31:0] a,input [31:0] b,output [31:0] sum );//wire [15:0] t1, t2 ; wire co…...
微软等开源评估ChatGPT、Phi、Llma等,统一测试平台
微软亚洲研究院、中国科学院自动化研究所、中国科学技术大学和卡内基梅隆大学联合开源了,用于评估、分析大语言模型的统一测试平台——PromptBench。 Prompt Bench支持目前主流的开源、闭源大语言模型,例如,ChatGPT、GPT-4、Phi、Llma1/2、G…...
DDNS-GO配置使用教程
环境:openwrt 下载地址:Releases jeessy2/ddns-go GitHub 下载 ssh至openwrt根目录,根据你的处理器选择要下载的版本,我是路由器,选择的是 ddns-go_5.7.1_linux_arm64.tar.gz wget github链接 安装 tar -zxvf…...
flex弹性盒子常用的布局属性详解
想必大家在开发中经常会用到flex布局。而且还会经常用到 justify-content 属性实现分栏等等 接下来给大家分别讲一下 justify-content 的属性值。 以下是我敲的效果图大家可以清晰看出区别 space-between 属性值可以就是说两端对齐 space-evenly 属性值是每个盒子之间的…...
2023年Gartner® DevOps平台魔力象限发布,Atlassian被评为“领导者”
Atlassian在2023年Gartner魔力象限的DevOps平台评选中,被评为领导者。 Gartner根据执行能力和愿景的完整性,对全球14家DevOps平台提供商进行了评估,并发布2023年Gartner魔力象限。其中,Atlassian被评为领导者。 Atlassian提供了一…...
kylin集群使用nginx反向代理
前文已经提到,我安装了kylin集群。 kylin3集群问题和思考(单机转集群)-CSDN博客文章浏览阅读151次,点赞3次,收藏6次。由于是同一个集群的,元数据没有变化,所以,直接将原本的kylin使用…...
小红书搜索团队提出全新框架:验证负样本对大模型蒸馏的价值
大语言模型(LLMs)在各种推理任务上表现优异,但其黑盒属性和庞大参数量阻碍了它在实践中的广泛应用。特别是在处理复杂的数学问题时,LLMs 有时会产生错误的推理链。传统研究方法仅从正样本中迁移知识,而忽略了那些带有错…...
汽车销售领域相关专业术语
引言 本文是笔者在从事汽车销售领域信息化建设过程,积累的一些专业术语注解,供诸位参考交流。 专业术语清单 4S店 汽车销售服务4S店;是由经销商投资建设,按照汽车生产厂家规定的标准建造,是一种集整车销售(Sale)、零配件(Sparepart)、售后服务(Service)、信息…...
代币合约 ERC20 Token接口
代币合约 在以太坊上发布代币就要遵守以太坊的规则,那么以太坊有什么规则呢?以太坊的精髓就是利用代码规定如何运作,由于在以太坊上发布智能合约是不能修改和删除的,所以智能合约一旦发布,就意味着永久有效,不可篡改…...
判断回文字符串—C语言
题目要求 输入一个字符串,判断该字符串是否为回文。回文就是字符串中心对称,从左向右读和从右向左读的内容是一样的。 输入格式: 输入在一行中给出一个不超过80个字符长度的、以回车结束的非空字符串。 输出格式: 输出在第1行中…...
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...
QMC5883L的驱动
简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面,开源代码 作为一个电子罗盘模块,我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw,相对于六轴陀螺仪的yaw,qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类
BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点:传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用:适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...
服务器--宝塔命令
一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行! sudo su - 1. CentOS 系统: yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...
