數字化背景下Power BI分析工具在財務轉型中的應用

牛小利

（亮兮柯電氣（嘉興）有限公司，浙江 嘉興 314000）

1 引言

近年來，全球經濟發展進入低迷期，作為新興發展體的中國更加面臨著出口不暢，國內經濟急需提振和轉型的境況。在這樣一種經濟大環境下，推進制造企業數字化轉型、提升生產管理效率刻不容緩。財務系統、財務共享中心等通過數字化的手段提升了財務會計核算、財務流程管理效率，解決流程性管理的問題，但這些變化對財務助力企業全面數字化轉型來說還遠遠不夠，財務工作者只有進入業務的圈子里，聆聽、體會到業務的日常，搭建出優秀的財務業務數據一體化共享平臺，讓這個平臺用業務的語言分析財務數據，使得每個財務數據都變得生動、有效，讓每個業務相關者能在第一時間獲取自己關心的業務指標，第一時間去解決企業運營問題，這樣才能真正實現財務轉型，才能讓轉型后的財務真正助力企業的管理轉型，實現企業全面數字化管理。

怎樣才能搭建出優秀的財務業務數據一體化平臺，以保證財務業務數據實時共享？分析工具的選擇至關重要。

2 制造業企業財務體系及財務管理轉型的現狀

目前大多數國內企業雖然已實現了會計核算電算化，財務ERP 系統已廣泛使用，但當前的財務管理信息化中多存在財務信息共享能力弱、管理技術不成熟、信息化人才缺乏等問題；多數財務工作者依然保留傳統的財務核算和傳統的財務管理思維，并沒有將財務ERP 帶來的信息化數據真正地做到融會貫通、靈活靈用。這主要是由于同時具備財會知識、財務管理知識、計算機和網絡技術知識的復合型高端人才缺乏。當前大多數制造業中，財務人員僅具備豐富的財務工作經驗，對計算機及相關軟件知識并沒有很好地掌握，精通計算機及其軟件、編程等知識的人員主要集中在IT 網絡部門，但他們對財務知識的了解又少之又少，這給制造業企業財務管理轉型帶來一定的阻礙。因此，簡單易懂易學的“傻瓜式”分析軟件或工具而非生澀難學的計算機編程對財務工作者和財務管理的轉型將會更加友好。

3 財務業務數據一體化共享中心對財務管理轉型的重要性

前幾年熱門話題的財務共享中心只是將人員集中起來辦公，預期的財務轉型沒有到來。如果財務共享中心不能有效考慮企業管理的需求，不能有效將財務、業務數據相融合，那么，財務轉型將會是一場空談。

于是衍生出了新一代的財務共享中心，即在原有單純的財務數據共享中心基礎上往更廣泛的業務數字化的領域延伸，通過業財數據融合打造財務業務數據一體化共享平臺以助力企業真正實現財務數字化轉型。新一代財務共享圍繞人的特色弱化了，變成圍繞數據來展開。工作集中起來之后，數據就集中起來，變成數據中心；根據同一數據來源進行多維財務分析，同時生成不同管理報告；財務共享與企業管控策略結合得越來越多，很多控制方向是有數據支撐的，很多分析決策也基于數據結果。那么，數據的完整性、規范性、實時性在一定程度上決定了共享中心是否成功。

成功的財務業務數據一體化共享中心，可以更直觀地向企業管理者展現共享系統中大量數據，通過數據分析的呈現，可以實現報表查詢、歸因分析、數據洞察、數據簡報等，開展高價值的財務分析、經營決策、預算管理、風險管控等工作。

傳統的財務業務分離的情況下，財務人員獲取企業信息不及時，只能事后調整數據，這就削弱了財務部門的管理職能。但是伴隨著業務財務一體化的實現，財務部門可以參與到企業的整個生產經營過程中去，財務人員可以一邊發現問題一邊與企業業務人員溝通，讓企業在生產經營過程中及時改進，對業務部門進行實時監督，做到事前控制、事中控制，進一步發揮了財務人員的管理職能。

4 搭建財務業務數據一體化共享中心時工具的選擇及分析工具Power BI 的介紹

4.1 分析工具的選擇

財務業務數據一體化共享是財務數字化轉型的基礎，最終財務共享中心逐漸向大數據中心演變，使數據分析標準化、實時化，實現對企業更及時、高效、精準的決策分析和風險預警。

作為財務工作大多都需要頻繁地從企業各種生產活動中挖掘出有價值的信息。過去有不錯的工具——Excel，現在很多用上數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術等進行數據分析。業務數據隨時在更新，管理者想第一時間多維度全方面獲取業務數據、財務數據，了解運營狀況，Excel 顯然已經不能滿足；現在用上的數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術等工具對專業技術的要求又比較高，推廣難度系數較大。Power BI 的出現正好彌補了以上的缺點。

4.2 Power BI 工具的介紹

PowerBI 是微軟推出的一種交互式報表工具，能夠把靜態數據報表轉換為效果酷炫的可視化的報表，還能夠根據filter 條件，動態切片器篩選數據，對數據進行不同層面和維度的分析。通俗點來說，Power BI 本質是一款數據分析工具，數據分析的所有流程，包括對數據的采集、清洗、建模和可視化都能實現，以此用數據驅動業務，幫助企業管理者第一時間獲取信息，作出正確的決策。而且號稱“傻瓜式”的數據分析工具，它非常容易上手，操作簡單、使用方便，經常被作為除Excel 之外的最實用的數據分析的入門工具。

目前，微軟Power BI 有3 個版本，分別是Power BI Desktop、Power BI Pro 和Power BI Premium，其中Power BI Desktop 是免費版本，可以自由下載并安裝在本地計算機上；Power BI Pro 可以為每個用戶提供一些低價服務，能夠幫助企業經濟高效地進行數據分析，方便在企業中推動建設數據文化；Power BI Premium 可以定制化客戶需求，實現移動Power BI 應用（能夠在Windows 平板電腦及iOS 和Android手機等設備上使用）。

不同版本的Power BI 在功能上并沒有顯著的差異，僅在數據刷新頻次、用戶角色設定和協作共享等方面存在一定的限制。

2016年12月1日，由世紀互聯運營的Power BI 正式上線中國。

5 Power BI 在財務業務數據一體化共享中心搭建中的優勢

財務業務數據一體化共享中心的搭建，關鍵是要讓數據高效、準確地動起來，要讓財務數據、業務數據有效結合，支撐企業管理者、報表使用者能在第一時間獲取想要的數據，實現數據驅動決策。Power BI 能夠完美解決時間要求和數據融合問題，對于數據處理從業者來說是非常棒的工具，簡單且快速。

5.1 連接任意數據源并能快速清洗和整合數據

Power BI 能夠從Excel 電子表格或本地數據文件夾創建，也可以從云和本地數據庫創建，實現輕松地連接到數百個數據源。日常財務分析工作中，花時間最多的就是在對數據的整理上，Excel 在做數據清洗加工時它的局限性很多，如需要對格式進行反復更改，尤其當數據量很大，需要處理幾十個Excel 文件和超過一百萬行數據時，Excel 會崩潰和凍結；Python 雖然功能強大，但是所有的過程都要通過編寫代碼來實現，對于財務工作者來說還是有些困難的。Power BI做數據清洗結合了以上二者的優點，在Power BI 編輯器里自帶更改數據類型，透視、逆透視、合并列、拆分列等“傻瓜式”操作并能實現一鍵清洗和整理數據，快速實現Excel 中需要耗費大量時間的工作。

5.2 實時刷新數據

生產數據每天都在變化，管理者需要及時看到變化著的數據以第一時間作出正確的決策，這些在Excel 中很難實現，如果強制實現將會付出大量的時間和成本。而Power BI 支持各種數據源的自動刷新，Power BI 可以連接IT 的SQL Server數據庫使用DirectQuery 模式實現刷新，也可以用數據集的形式將本地盤存儲的數據實現刷新，即便是公司使用的是MySQL，雖然不支持自動刷新，也可以利用網絡版網關實現數據的定時刷新。

5.3 創建動態的可視化交互式報表，讓數據講述故事

Excel 提供的基本圖形無法滿足如地圖、樹形圖、瀑布圖、帕累托圖等分析需求，需要花在修改坐標、顏色、數據標簽和其他美化圖表上大量時間；而Power BI 除可以一鍵生成這些圖表外，還能實現多角度分析、交互分析，即創建企業動態的可視化交互式報表，它能把復雜的數據轉化成簡潔的視圖，獲取針對業務的全方位獨特見解，創建動態的可視化交互式報告，與任何所希望的人進行共享。Power BI 擁有十分豐富的圖庫，以及強大的數據可視化功能，對企業實際數據進行分析的同時，還能享受可視化的盛宴。

5.4 隨時隨地查看報表

從Power BI Desktop 可以發布到云或本地，也可以將在Power BI Desktop 中創建的報表嵌入現有應用或網站。即使在外也能用手機端APP 隨時查看實時刷新后的動態數據（僅限Power BI Premium 版本）。

5.5 數據安全性高

在熟悉的Microsoft 365 體驗中使用Microsoft 信息保護將敏感度標簽應用于Power BI 數據。使用Microsoft Cloud App Security 將數據丟失防護和管理擴展到Power BI 用戶，包括報表共享。報表創建者也通過創建自己的密鑰（BYOK）對敏感數據進行監管，更好地滿足隱私和法規要求。

5.6 經濟實惠兼顧個性化定制

Power BI Desktop 是免費版本，可以自由下載并安裝在本地計算機上；Power BI Pro 可以為每個用戶提供一些低價服務，能夠幫助企業經濟高效地進行數據分析；有需要的客戶也可選擇價格較高的定制版Power BI Premium。

6 Power BI 分析報表的搭建

Power BI 報表分析平臺可以包括企業運營的各個業務板塊，如在財務管理中使用Power BI 找到關鍵數據；在銷售活動中預測市場機會，達成業績目標，提高利潤；掌握人力資源的相關信息；把握工廠運營中產值、質量合格率、事故率、生產效率等信息。不論哪個業務板塊的報表在使用該工具搭建分析報表時都需要如下操作。

6.1 數據建模

Power BI 處理的表往往是多個的，它的優勢就是打通來自各個數據源中的各種數據表，根據不同的維度、不同的邏輯來聚合分析數據，從而進行數據分類匯總和可視化呈現。所以前提是各個表之間需要建立某種關系，建立關系的過程就是數據建模。

可以將表分為兩類：維度表和數據表，維度表即同類型屬性信息的集合，是定性描述，往往是沒有數字的；數據表即數據明細表，是對定性數據的數據度量。數據建模的本質就是構建維度表和數據表之間的關系。在Power BI 中兩類報表關系的創建可以是自動創建關系，也可以是手工創建關系，創建的關系可以是一對一、多對多、一對多和多對一。

數據建模的目的是構建多維度的可視化分析。能否成功實現多角度、交互式、可視化分析關鍵在于報表間的關系搭建是否足夠清晰、正確。這是初學者的難點之一。

6.2 結合分析指標體系，進行可視化分析

明確報表主題。Power BI 創建的可視化報表主要意義在于對數據分析結果的可視化展示，報表中的內容需要有明確的主題，并且該主題盡量單一，能使得所有的視覺對象都針對該主題進行設定，實現從不同角度對同一主題進行全面分析。有明確的報表主題后，也能便于報表使用者理解可視化對象中展現的數據分析結果，幫助其作好營運判斷和決策。

選擇合適的可視化對象。Power BI 提供了上百種可視化對象來展示數據分析結果，每種可視化對象都有其特性，但又在一定程度上與其他可視化對象有相互重疊的功能。例如，柱形圖和折線圖都可以用來對比不同數據元素在某一測量標準下的差異，但是折線圖更適合表現某一個數據元素隨著時間變化而變化的情況。

為報表選擇合理的布局。在可視化報表展現時，需要按照報表主題依次安排好可視化對象在圖表中的展示位置。通常情況下，重要的數據分析元素應該位于報表的核心位置，篩選工具可以統一放在報表的上下或左右部分。如果報表中有多個頁面，那么通用篩選工具在不同頁面的布局位置應該相同，以方便用戶使用。

7 結語

利用Power BI 技術對財務業務數據進行分析，可以大大提高分析效率，實時更新數據，通過切片器、篩選器的使用，可以快速獲得所需要的信息，方便報表使用者的自主探索。

Power BI 數據分析已經徹底改變了無數的行業，零售行業是最大的受益者。沃爾瑪和亞馬遜等大公司利用power BI商業數據分析來提升零售業績。然而，這些好處并不僅限于成熟的銷售型企業，制造業企業也可以將系統數據集成到其運營中實現巨大價值。