Accounting & 数据分析:你需要知道的
今天的公司比以往任何时候都能获得更多的信息. In fact, SeedScientific估计 每一天 2.5万亿字节 生成的数据. 但这对会计来说意味着什么呢?
它意味着机会.
公司需要强有力的会计领导，将他们的数据转化为有价值的见解，帮助公司改善业务成果，并实时调整不断变化的销售模式.
收集和整理大量数据需要时间、纪律和一定的技能. 这些技能可以在具有会计背景的会计身上找到 数据分析. 他们的知识和经验使他们能够深入挖掘数据并从中提取价值.
随着可用信息的增加，对熟练的会计师的需求也在增加，他们可以对信息进行分析和背景化, 这使得对具有强大数据分析技能的会计师的需求变得特别重要.
什么是会计中的数据分析?
根据 会计学杂志 数据分析”...包括采购相关数据和执行分析……以及在决策中使用分析获得的见解.”
数据分析被会计师用来做一些事情，比如辨别客户的消费模式, 识别市场行为, 预测趋势并预测监管反应.
专门从事数据分析的会计师管理、分析和挖掘多个数据流. 这样做为他们提供了可用于回答问题的粒度级细节, 识别模式并做出基于事实的预测.
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使用数据分析，会计师可以帮助公司:
- 评估性能: 每个业务领域的绩效都可以使用预定的指标进行评估. 会计可能会查看收入数据、季度目标表现或生产数据.
- 降低风险: 可以实时发现和管理当前或潜在的风险区域. Funding needs, 流程流程和投资机会都是会计师可能关注的领域.
- 理解行为: 跟踪和审查消费者和内部行为模式以及员工生产力波动使会计师能够推动业务决策和增长计划.
- 制定商业计划: 对过去和现在的商业模式有详细的了解, 一个公司可以自信地为自己的未来制定计划. 会计会考虑历史销售数字等因素, 员工保留模式, 组织支出和设备生命周期.
- 业务结构改进: 当公司的某个部门没有达到预期时, 数据分析可以确定需要改进的地方. 为了创造一个有效的策略, 会计可以审查销售预测, 历史销售业绩数字和运营成本.
- 找到机会: 通过分析过去的表现和当前的趋势，可以发现成长和发展竞争优势的机会. 这些包括运营能力、当前客户细分和市场模式.
- 利润最大化: 数据分析可以提供清晰的洞察力, 一个公司可以做出决定来建立他们的底线. 为了帮助解决这个问题, 会计人员会查看一些数据点，包括过去的购买行为, 当前市场趋势, 库存管理和客户订单.
会计数据分析的4种类型
Forbes 相信通过利用大数据，会计师...可以利用数据管理工具吗, 包括增强现实, 为高管层提供人性化和情境化的支出数据，以便根据长期价值做出更好的决策，而不仅仅是投资回报.”
一名熟练的会计师可以使用分析技术将公司从使用静态代表性样本进行决策转变为使用连续的数据监控模型，从而提供整体视图并使他们能够做出更准确和及时的决策.
会计中使用的数据分析有四种类型:
- 描述性分析
- 会计想要回答“发生了什么”这个基本问题.“为了有效地做到这一点, 他们必须获取所有可用的数据点，并创建反映业务现实的准确报告.
- 会计师使用描述性分析来创建报告和财务报表.
- 诊断分析
- 这里要回答的问题是“为什么?.会计人员依靠当前信息和历史数据为已知结果提供见解和理由.
- 诊断分析用于创建仪表板，该仪表板是检查已完成业务周期的一部分.
- 预测分析
- 这就是会计师们试图辨别“下一步是什么”的地方.长期以来，会计师的任务一直是进行商业预测, 但有了大数据，他们也能够预测驱动这些预测的模式.
- 会计将使用预测分析来开发显示潜在业务结果的模型.
- 规范的分析
- 会计师并不总是只需要预测业务的走向, 他们可以帮助他们到达那里. 使用数据分析, 会计师可以生成事实驱动的报告，这些报告可以转化为可操作的步骤.
- 规定性分析在构建数据支持的业务计划时使用.
会计师可能会选择一个专业领域, 他们很可能会发现自己在跨类别工作.
会计数据分析工具
成为一名成功的数据分析会计师需要一定的技术技能和批判性思维能力. 你需要能够使用行业特定的数据分析工具来帮助公司做出正确的决策.
理解Python和“R”等语言来创建可用于更大数据集的自定义算法和数据模型也非常有帮助.
虽然技术技能很重要, 如果没有有效的沟通和表达技巧，你就走不远. 能够以清晰的方式恰当地表达你的见解是很重要的, concise, 以及可操作的方式.
作为一名会计，你可能会使用不同的会计工具:
- Excel
Excel是小型企业的流行工具. 它很容易导航核心会计需求，包括起草预算, 建立财务报表和编制资产负债表. - Tableau
处理大型数据集的会计师(如.g. (一家中型公司)发现Tableau是一个强大而灵活的工具. 它的价值在于其“可视化数据的能力”. - Power BI
Power BI结合了商业智能和数据可视化. 它也是一个高度连接的应用程序，因为它很容易与Excel连接, Quickbooks, 谷歌分析等，会计师可以使用它来聚合多个数据流. - IDEA
会计师之所以使用IDEA，是因为它是专门为数据分析而开发的软件. 数据可以很容易地导入和分析，快速，有效，并在一个用户友好的格式. - A.I. and Analytics
A.I. (人工智能)在会计领域具有巨大的潜力，但在数据分析方面，它有局限性. While A.I. 系统可能能够快速分析大型数据集, 人类仍然需要批判性地进行评估, 根据这些数据解释并制定商业计划.
掌握数据，掌握事业
新的数据点不断产生, 会计数据分析是一个不断发展和日益重要的领域. 数据的潜力和力量使这成为会计师拓展技能的一个令人兴奋和具有挑战性的时期.
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