一、引言
隨著全球經濟一體化趨勢的日益明顯，企業間競爭日趨激烈，企業的競爭力越來越多的體現在現代化手段的運用上，財務信息化在企業財務管理工作中的應用正是為了應對企業面臨著的日益嚴峻的挑戰和考驗。
二、財務信息化概述
(一)財務信息化初始階段——會計電算化
財務信息化在會計電算化階段使廣大財務人員從繁復的計算、登記、編表、核對、統計等簡單卻耗時的工作中解脫出來，財務工作效率大幅提高，工作質量也有了更加切實可靠的保障。
(二)財務信息化第二階段——會計信息化
隨著現代科技手段的不斷發展和信息化管理的思想被廣為接受，財務軟件的設計和應用呈現出集成化和網絡化的趨勢，愈來愈多的公司開始在財務信息化建設方面投入更多的資源。企業通過重新梳理業務流程、財務規章制度并成功應用ERP系統，將信息化管理的思想滲透到了企業生產經營和內部管理的過程中，使得會計工作逐步從事后核算向事前和事中的管理和控制發展，一定程度上實現了業務、商務和財務的協同效應，從而成為企業發展的強大助力。
(三)財務信息化的瓶頸—— 實現財務管理信息化的困難
隨著網絡和信息技術的不斷發展以及企業運營的日益復雜化，企業每天都會產生并存儲大量的數據，其中包含了客戶及供應商數據、采購與銷售數據、商務及財務數據等等。企業的各個信息系統收集了以指數級趨勢持續增長的海量數據，但這些零散分布于不同數據庫中的數據能否滿足企業高速發展、快速決策的需要呢？答案是否定的。
面對如此紛繁復雜的海量數據，財務人員無法對其進行精確、細化的數據分析，無法獲得企業最為急需的有價值信息，無法較好的實現業務、商務和財務等信息的有效銜接，當然更無法為企業經營者提供有效的決策依據。
1．數據太多，有價值的信息獲取難度增大。
密密麻麻的表格堆砌了大量數據，到底這些數據代表了什么含義？蘊含了什么趨勢？形成的原因是什么？有價值的信息難以從報表中直接獲得，但往往是級別越高的領導，越需要簡明扼要的信息。
2．難以實現多維信息的交互分析
例如，因為缺乏統一的數據模型，我們可能雖然已經在一張報表中列示出不同區域、不同業務分部的二季度營業收入，在另外一張報表中列示出不同區域來源于不同客戶的二季度營業收入，卻難以獲得類似于“上海區域來源于中國石化(客戶名稱)的二季度工程物流(業務分部名稱)營業收入”這樣的期望信息，基于此維度下的分析便無從談起。
3．難以為企業決策提供有力支持
當面臨大量的數據時，財務人員面臨的困惑是僅僅依靠財務軟件所提供的報表為決策者提供信息是非常乏力的，財務人員還必須密切關注財務數據之外的相關信息，將財務數據與已獲得的外部數據和信息綜合起來分析，才能發現數據背后隱藏的含義；有時還可能因為獲得的財務數據時效性不強甚至已經滯后，通過財務數據反映出的結果已經與企業的現實情況不相符合。這些情況都會導致財務數據與財務信息的決策相關性處于較低水平。
4．“信息孤島” 降低了數據集成的可行性
對于多種業態并存的大中型企業，尤其是業務龐雜、級次紛繁的企業集團來講，有的業務、商務、財務系統種類多樣，各具特色，有些即便已經使用了ERP、CRM 等系統，但是由于歷史或現實的原因，數據往往被存放于不同地理位置，由不同職能部門負責管理，數據信息缺乏集成，資源不能共享，盡管積累了大量的數據，但數據彼此間仍表現為“信息孤島”，長期歷史分析和宏觀分析難以順利進行。
5．難以挖掘數據的潛在規則
很多報表列出的往往是表面上的數據信息，但是海量數據深處潛在含有哪些規則呢？大部分用戶對現有數據除了做一些簡單的、局部的和淺層次的查詢外，普遍缺少對這些數據的深入全面分析。有些企業已經通過ERP系統在一定程度上實現了業務、商務和財務一體化，但即使是信息化程度較高的ERP系統也無法滿足越來越多的深層次數據剖析、數據預測及敏感性分析的需求。往往越是深層的規則，對于決策支持的價值越大，也越難被挖掘出來。企業迫切地需要高效、精確、科學地進行數據分析，挖掘其中潛在的大量商機，以找出其背后隱含的寓意，進而基于對企業經營狀況和外部環境的分析，做出科學的判斷，在激烈的市場競爭中占據有利位置。
對于網絡化企業，尤其是基于互聯網環境下的網絡化企業，由于其具備更強的數據收集能力，具有更嚴格的信息時效性需求，因此更需要利用先進的數據庫技術和數據挖掘技術，加強數據分析，以實現更加復雜的智能決策支持系統。財務信息化日益向著由會計信息化向財務管理信息化的轉變，商務智能應運而生。
三、商務智能概述
(一)商務智能定義
商務智能，英文Business Intelligence，簡稱BI，是將數據轉換成知識，并將知識應用到商業行為上的過程。商務智能的概念于1898年最早由加特納集團(Gartner Group)提出的，加特納集團將商務智能定義為：“商務智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商務智能提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據等，并將這些數據轉換為有用的信息，然后分發到企業的各處”。
商務智能是對海量數據和信息進行提煉、整合的一個過程，可將存儲于各個信息系統中的浩瀚數據轉換為具有實際價值的信息。為企業的生產經營提供有效信息，為企業決策層對企業的戰略定位和經營決策提供有力支持，減少其日常管理決策中“憑經驗、拍腦袋”的風險和隱患，充分提高企業市場決速反應能力與核心競爭力。
(二)商務智能重要性
1．商務智能是企業深化財務信息化、為企業戰略的制定提供有效決策分析和規避風險的相關預案的重要工具。
2．商務智能利用數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘等技術，對企業的信息進行快速有效的處理，不僅大大提高了分析效率，還節約了大量成本，實現了經濟效益。
3．商務智能具有嚴格的時效性，可確保數據得到及時處理，使數據分析更加有效、準確，可對轉瞬即逝的機會快速作出反應，在最短的時間內為決策者提供決策依據。
4．商務智能使企業能夠管理更多的信息，以提高其自身管理水平，同時對各種有效信息資源進行整合并且充分的利用，有效地保證了企業信息化建設的順利進行。
5．商務智能使企業內部實現信息共享，既包含企業生產的大政方針等宏觀信息，也包括了日常業務、財務等微觀數據，有助于幫助企業改善其內部各職能部門之間的合作關系，并提高整體和工作效率。
(三)商務智能目標
商務智能目標是要充分利用企業既有的數據和信息資源，通過對數據和信息的深度挖掘，對企業的各類生產、經營、管理等指標進行多角度的綜合分析，對相關方信息進行整合，使原本分散在企業不同環節和位置的信息得到有效集成，并通過建立適當的數據模型和計算規則生成企業發展所需的各類型信息，使企業在激烈的市場競爭中更加具有競爭力。
商務智能目標根據不同需求又可分為技術目標和業務目標。
1．技術目標
(1)要求系統能夠對數據和信息進行快速分析，并以使用者需要的形式展現出分析結果，對于新興業務也要快速作出反應。
(2)要求系統能夠對海量數據進行及時處理并多角度分析，滿足企業決策分析的需要。一般的應用程序完成這種角度轉換必須進行復雜的編程，并且如果需求改變，程序的維護和修改是非常繁重的工作，而商業智能可使用戶在極短時間內從不同的角度來審視企業業務的經營情況，適應多種不同的要求。
(3)要求數據獲取層具備高效的數據抽取功能，可整合不同數據源數據和信息；要求數據存儲層具備完備的數據存儲功能，并可以靈活的進行數據組織、擴充和重構；要求數據訪問具備多樣的數據訪問功能，以滿足公司各層級及客戶等不同人群的需求。
2．業務目標
(1)業務功能目標
要求系統可及時、科學、準確的進行管理決策分析，并專注于客戶與供應商、產品采購與銷售、貨物運輸等重點環節，并輔以報表填列與展示的功能。
(2)應用需求目標
決策管理者：在現代企業中，尤其是信息化程度較高的企業，每天均會產生大量的數據，但是其中僅有一部分是與決策相關的關鍵性數據。商務智能可以通過對上述決策相關的關鍵性數據進行整理和分析，將數據轉化為信息，信息轉化為知識，然后按照既定路線及時將分析結果分發到企業各處，使決策和管理者可以透徹掌握企業的運行狀況，對企業做出準確的決策活動；同時，通過商務智能豐富的數據及分析結果的展現，企業可以及時發現并跟蹤其在生產經營過程中存在的問題，分析產生問題的各層面原因，并制定相應決策。
數據分析人員：分析人員可以利用系統的信息和結論進行更加靈活的階段性的分析，以作為決策的支持，如采用什么產品、針對哪類客戶、如何選擇和有效地推出服務等等，也可以實現高效的財務分析、銷售分析、風險管理、分銷和后勤管理等等。這一切都是為了降低成本、提高利潤率和擴大市場份額。
四、商務智能實施規劃
(一)整體規劃
1．建立數據倉庫
企業的信息通常會分布在內部不同的職能部門及其分支機構，企業決策和管理者必須能夠迅速的找到可以反映真實情況的數據和信息，這些數據和信息可能是近階段的，也可能是時間較長的歷史數據。因此，企業非常有必要把零散分布于各個系統中的數據收集起來，通過整理與分析，將真實的、決策相關的數據和信息保留下來隨時供人調用。因此，數據倉庫的功能不僅僅是數據存儲，更為重要的是，它提供了整理、過濾和轉換數據與信息的功能和方法，以使數據倉庫中的數據和信息井然有序、便于使用。
2．建立多維數據分析模型
企業的決策和管理者往往需要從不同層面、不同角度去審視數值和信息，比如從時間、地理區域、來源于不同客戶的同一類營業收入的總額。我們將每一個分析的角度就稱作一個維度，將多角度的分析方式稱為多維度分析。在多維度分析的情況下，維度是指主題分析的角度。對每個主題而言都存在多個分析的角度，不同的分析角度存在不同的層次關系。另外多維數據庫中包含多個分析和績效管理指標，這些指標可以是直接從文件或關系型數據庫載入的原始指標，也可是在多維數據庫中生成的衍生指標。
3．建立簡單易用的分析工具
為企業的決策和管理者提供簡單、易用的圖形化界面，由其自由組合產生所要分析的角度，并直觀的展現分析結果。
(二)實施策略
1．統一數據管理是商務智能實施的前提
對于大中型企業，尤其是業務復雜且多層級的集團公司來講，統一進行數據管理是實施商務智能的前提。不計其數的公司經營、財務、分析等方方面面數據，只有按照統一的口徑才可能成為有效的信息，靜態的數據是必須靠先進、合理的動態業務及管理流程加以規范和約束的。在商務智能的實施過程中，要始終秉承和堅持“高度集中、統一管理” 的規劃原則，即堅持“統一信息化平臺、統一會計核算方法，統一財務管理制度，統一業務操作流程”的總體原則；堅持“管理需求驅動” 的原則，力求通過財務系統的推進，促進業務操作流程的整合和優化，促進公司內部控制制度不斷強化和規范。統一數據管理主要包含以下幾方面工作：
(1)推進統一的財務核算系統
通過對現有公司各業務、商務及財務系統及主流財務系統的遴選，綜合考慮成本、效率、人員及網絡要求等多方面因素，確定統一的財務系統，周密的部署，分階段在系統內逐步推廣。
(2)推行統一的會計科目體系及核算規則
統一財務核算是實現規范財務運作的基礎和核心，而統一穩定的會計科目體系及核算規則是統一財務核算的前提和保障。企業可分別從全局會計科目體系涵蓋所屬公司各類業務核算的需求、在系統內推行會計科目統一維護和管理以及統一會計核算規則等方面進行。
(3)堅持統一的業務流程
從企業管理學的角度看，無論企業引入并建立了多少管理理念和體系，其業務流程都只應有一套，這樣才能確保企業整體流程的順利運轉。而這套業務流程本身應已涵蓋了相關管理理念和體系的要求。
(4)堅持統一的信息披露
在實現上述財務核算系統、會計科目體系及核算規則以及業務流程統一的基礎上，還必須通過定義取數規則等適當方式對財務信息披露的口徑進行統一和規范，使財務人員在編制報表或進行分析時可以有章可循，在出現信息披露錯誤時也可以據此進行快速修正。
2．統一的數據存儲和整合是商務智能實施的基礎
在多業態、多業務種類和多公司層次的情況下，為滿足公司從粗放經營向精細管理轉變對財務、業務等多方面信息提出的更多更高的要求，在逐步實現統一數據規范和業務及管理流程的基礎上，建立統一的數據存儲平臺，將業務、經營、財務等多方面數據進行統一存儲，并在已統一財務核算系統、會計科目及核算規則、信息披露口徑的基礎上，通過開發數據接口等技術化手段，打通由賬務系統自動將所需財務數據導入數據存儲平臺的通道，快捷的完成財務信息披露工作，并通過系統有效的數據整合，逐步把不規范、不合理、不正確的核算、統計及數據歸集的做法過濾掉，有效提高信息分析水平，進一步推動公司的精細化管理。
3．準確的預測是商務智能實施的關鍵
利用商務智能，我們可以方便、快捷的獲取所需的歷史數據，并通過系統對其進行正確分析，做到有效的事后分析和控制，但僅僅是這樣的基于歷史數據的分析方法遠遠滿足不了企業日新月異的業務發展需要求，商務智能實施的關鍵所在便是在對歷史透徹分析的基礎上，對企業未來做出精準和具有良好前瞻性的預測，建立起“以戰略為指導、業務為主線、預算為工具、價值為基礎”全面預算管理體系，突出企業的發展戰略和經營目標的導向作用，并逐步建立和完善動態的信息跟蹤機制。商務智能不只是對歷史的分析與挖掘，更重要的作用是用于預測未來。
4．績效評價是BI實施成果的最佳體現之一
為使商務智能的實施成果能夠達到最佳效果，必須將商務智能的管理理念貫徹到企業生產經營的每一個毛細血管中，使每一個企業人員自覺地接受商務智能所倡導的管理規則和評價方式，并接受商務智能的評價結果。鑒于此，應在數據存儲平臺和財務預算管理建設的基礎上，以平衡記分卡作為企業績效考評和管理的框架，建立信息系統，并將其作為企業評價、考核的來源和依據，而非僅僅是參考數據。用于支持公司將發展戰略和方向，細化分解成全面、平衡、可計量的關鍵績效指標，將業務、商務、財務和考核全面整合在一起，不但支持對企業績效的監控和同業比較，而且支持預警和績效補救措施制定，能向管理層和操作層提供管理儀表盤，支持決策制定。
五、結束語
企業財務信息化建設是十分重要且必要的，可以幫助企業提高財務工作效率，逐步走出財務管理的誤區和困境，而財務信息化又離不開商務智能，可以實現企業內部財務管理信息的共享和有效利用。企業應在推行業務、商務、財務一體化，實現會計信息化的基礎上，利用商務智能實現從數據到信息、到知識的深層次挖掘并輔助決策，以使企業的決策變得越來越理智客觀，有效增強企業核心競爭力，在激烈的市場競爭中長久立于不敗之地。
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本文標題：商務智能BI與財務信息化ERP系統建設
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