關于港口集團財務大數據分析平臺的創新性探索

江顧健

摘要：伴隨著大數據時代的到來，大數據的運用在港口集團經營管理上發揮著重要的作用，而作為“以數據說話”的財務分析和管理，僅僅針對月度、年度財務報表進行分析，已經無法滿足管理層的決策分析需要，要實現精細化分析，又存在收集整理困難且數據滯后等眾多問題。為此，對搭建港口集團財務大數據分析平臺進行創新性的探索，借助大數據技術，設計一個多層級、多維度的財務大數據分析平臺，提高數據采集的效率和準確性，提升財務精細化管理水平，實時對數據進行分類、重組分析、再利用等一系列處理后，向集團經營和決策提供更精準到位的信息，同時有助于加強風險管控力度，實現集團整體高效運營。

關鍵詞：大數據；平臺；財務分析；全程物流

伴隨著大數據新時代的到來，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，正滲入到各行各業各環節。在國內宏觀經濟下行、航運市場低迷、港口競爭日益加劇的環境下，大數據的運用在港口集團公司經營管理上將發揮重要的作用，誰能更快速、準確地獲取數據，深入分析挖掘出有價值的信息，將資源有效配置到增長的領域，誰就能獲得可持續發展的競爭力，在這輪技術變革中脫穎而出。

財務管理，作為港口集團公司經營管理的核心部分，在大數據時代到來時也面臨著挑戰，必須轉型升級。傳統的財務管理，僅局限在基礎財務數據的“事后管理”，脫離其他業務數據進行的分析，已難以帶給管理層有價值的決策支持。將各業務部門的“數據孤島”有效地融合一體，將財務數據與業務數據融合起來進行深層次的挖掘分析，對港口發展的趨勢和變化作出快速精準的判斷，讓管理層得到富于“事前引導”的具有前瞻性的信息，才是新形勢下財務管理的目標。

為此，本人對搭建港口集團財務大數據分析平臺進行創新性的探索，借助大數據技術，設計一個多層級、多維度的財務大數據分析平臺，提高數據采集的效率和準確性，提升財務精細化管理水平，實時對數據進行分類、重組分析、再利用等一系列處理后，向集團經營和決策提供更精準到位的信息，同時有助于加強風險管控力度，實現集團整體高效運營。

一、財務大數據分析平臺對港口集團的意義

近年來，許多港口集團公司大力實施“走出去”發展戰略，加大對外投資力度，組織架構日益龐大，擁有多家直屬公司和控、參股公司，業務類型朝著多元化方向發展，在核心主業港口作業之外，還涉及物流、貿易、房地產、建筑、金融、旅游等多個領域板塊。眾多下屬公司分散經營，業務多元化，每個公司的信息系統不盡相同，沒有統一的標準對數據代碼、命名等進行規范，使得集團數據形成眾多信息孤島，極大地影響了信息共享和傳遞，導致集團難以完整、全面、及時地獲得數據。與此同時，集團財務管理體系日益龐大，財務數據量大增，財務監控力度逐漸減弱。

受信息化水平的制約、信息系統不完善等問題的影響，港口集團使用的財務信息管理系統主要是進行會計核算、編制報表、儲存和查詢數據的工具，除與費收系統有開發系統接口（可將費收系統的計費數據一一對應導入金蝶系統生成收入、應收賬款數據），較少與其他業務系統進行有效聯接。財務分析主要側重于針對月度、年度財務報表進行，基于財務報表的相關比率得到一些信息，未很好地與各業務數據深入融合分析，而要實現精細化分析，又存在數據收集整理困難、數據整理耗時長、數據滯后、數據間關聯度低、數據準確度不高等眾多問題。

作為“以數據說話”的財務分析和管理，應適應大數據時代的變化，將財務信息化管理延伸到各個業務環節，實現財務與業務一體化集成管理，通過平臺將各系統間信息交互流轉，形成涵蓋集團財務、操作生產、業務營銷、對外投資、人力資源、工程技術、安全環保等全方位的信息化管理，將財務數據與各業務數據進行全方位的融合分析形成大數據，在戰略規劃、經營模式、和人力資本等方面作出全方位的部署，充分發揮大數據為集團公司帶來的發展優勢，使財務管理實現從“事務型”向“經營管控型”的轉變，提高財務部門在集團的地位和影響力。

二、財務大數據分析平臺設計理念

（一）多層級覆蓋

即覆蓋從集團高層領導，到集團各職能部門，到下屬公司基層等各層級用戶的需求。

面向集團領導層級，可提供反映集團整體經營情況的數據，包括：所有下屬公司的生產業務量、財務狀況（資產、負債、所有者權益）、經營情況（收入、成本、利潤）、現金流情況及各項財務指標（凈資產收益率、營業收入成本率、應收賬款周轉天等）、員工整體情況、機械作業效率等。

面向集團總部各職能部門層級，如生產業務部、財務部、技術部、人力資源部、行政事務部等部門，可提供所有下屬公司的財務分析數據橫向對比，如裝卸包干收入、堆存管理收入、機械設備能耗成本、物耗成本、維修成本、人工成本、行政公務性支出等方面的分析數據，通過橫向分析對比，對下屬公司進行嚴格管控，協助提升經營效益。

面向各基層單位層級，可提供自身公司的明細財務分析數據，包括每個客戶收入、每條航線收入、每艘船收入、每種貨類收入、單臺機械能耗、物耗、維修費，單個員工的收入、利潤貢獻等方面，并可查詢同類業務板塊公司的相關業務指標，便于全面對標分析差距，查找原因，從而提高客戶營銷、作業效率、操作策劃、人力資源管理、安全管理等水平。

（二）多維度分析

設計和定義各種分析維度，例如：時間維度（年、月、旬、日）、業務板塊維度（碼頭板塊、物流及輔助業務板塊、貿易板塊、建筑板塊、房地產板塊、金融板塊等）、公司維度（集團內部各基層公司）、貨類維度（集裝箱、煤炭、糧食、汽車、油品、鋼材、礦石等）、航線維度（內、外貿各條航線）、貨源地維度、貨物流向維度、客戶維度、行業維度、員工結構維度、機械設備維度、能耗維度、全程物流維度、工藝流程維度等。從各種維度切入，整合分析各項收入（裝卸包干收入、堆存管理收入、代理收入、貿易收入等）、各項成本（人工費、維修費、運行費、辦公費等）、利潤等方面的數據，將財務數據與各種業務數據有效融合，多維度、全方位比較和分析，使財務分析與生產經營實際情況能緊密貼合，并靈活運用大數據技術準確預測未來的趨勢和變化。

三、財務大數據分析平臺搭建步驟

首先，制定集團公司統一的數據格式標準。根據設計好的各種分析維度，制定集團公司統一的數據格式標準，規范科目、客戶、貨類、航線等方面的系統代碼、名稱和格式等，以此規范各家下屬公司不同品牌、不同版本系統的數據提供格式， 確保數據結構穩定。

然后，建立實時數據抽取機制。設計和開發數據自動抽取系統，可根據需求設定數據抽取頻率，按不同的時間粒度（分鐘、小時、天）進行數據抽取。然后從各下屬公司的財務系統、操作系統、業務系統、人力資源等系統抽取各種維度數據，按既定的數據標準進行清洗，最后將清洗后的數據集中保存，供后續使用和分析。該步驟實現基礎應用系統的數據由原來分散的、無規則或規則不強的業務數據集成于一體，并能對數據進行實時收集、統計、處理。

最后，設計和開發各種統計分析報表。使用信息圖、儀表盤等先進的統計分析技術，對清洗好的數據運用可視化技術進行快速直觀的呈現，并結合互聯網技術進行發布，用戶可以通過手機或電腦瀏覽器隨時進行訪問和查詢各種報表。

四、創新應用的探索

在港口吞吐量增速持續趨緩的“新常態”下，各大港口集團采取多元化發展應對策略，以保持可持續盈利。利用港口在物流鏈條中的核心地位，轉型發展全程物流，打造集裝卸、代理、運輸、貿易、物流、金融、互聯網于一體的現代全程物流綜合服務提供商，并以物流服務的發展反哺和促進碼頭裝卸主業，不斷形成公司發展新的核心競爭力。

在全程物流綜合體系中，每個環節的數據量都十分巨大，集團財務要對財務、業務等數據進行及時、準確地整合處理，要深入到各業務環節進行多維度、全方位管控，依靠傳統的主流軟件工具無法快速對數據進行收集、處理、分析。隨著大數據時代的到來，運用大數據技術能夠構建分析平臺，將每個節點的數據收集并且整合，通過平臺分析、處理轉化為由價值的信息，不但能提升財務管控效率，提高財務管理效果，還能快速掌握全程物流的整體經營運作情況，清楚地判斷出哪個環節的業務帶來的利潤率高、增長速度較快等，把主要精力和資源配置到能為集團帶來高額利潤的業務上，同時通過對數據的實時掌控，對業務進行動態調整，優化各業務環節，提高物流效率，降低成本，確保每個業務都帶來盈利，實現高效運營。

同時，為進一步鞏固、深化港口和客戶的合作關系，增加客戶信賴，培養客戶粘性，提升港口集團的業績，通過財務大數據平臺分析貨物的種類、客戶對時間和成本等不同習慣、喜好和需求，為客戶量身定制符合他們自身需求的服務，制定最合理的配送計劃方案，例如：運輸方式、運輸線路等，并實時掌控在全程物流業務過程中貨物配送的所有信息，大大提升服務質量。

五、思考與展望

財務大數據分析平臺就是把零碎的、散布于各個業務領域的數據通過財務這個點聯結起來，并通過系統技術的測算發現其中的規律，可以更有針對性地采取應對措施，進而提升工作效率和工作質量。建立財務大數據分析平臺，強化分析決策功能，實現從傳統數據線下收集線下分析，到數據線上自動即時流通和共享的轉變，為領導決策提供準確及時的數據和信息支持。

數據挖掘是整個大數據處理流程的核心，因為大數據的價值是通過分析過程產生出來的。港口數據是海量的，這就意味著數據繁雜，需要去粗取精，對數據進行清洗等預處理后才能進行分析，但清洗如此大量的數據對硬件設備以及算法都是嚴峻的考驗；其次，大數據分析更重視實時性的效果，保證數據準確性的同時，更要考慮實時性的要求；再次，對數據挖掘結果的好壞的衡量也是大數據挖掘面臨的一個挑戰。

總之，通過財務大數據分析平臺對港口數據深入挖掘分析，不僅可發現港口經營發展趨勢，明確經營方向和制定發展戰略，而且港口的信息是經濟發展變化的晴雨表，可以發現一個地區或國家經濟消長態勢和產業結構的變動趨勢。但是，大數據在港口的應用不會一蹴而就，需要依靠信息化平臺建設來完成，循序漸進，逐步完成，需要把握制定各類標準，規范每一個環節。整體設計的合理性、數據的共享、先進的數據處理技術、數據安全可控等都是最終實現有效應用的關鍵。

參考文獻：

[1]作者：[英]維克托·邁爾-舍恩伯格，[英]肯尼恩·庫克耶，翻譯：盛楊燕，周濤.大數據時代[M].浙江人民出版社，2013/4/24.

（作者單位：廣州港股份有限公司）