豐富的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的決定：會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的局限性

從表面上來看，能夠獲取更多財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行快速分析，然后用于獲得更好的業(yè)務(wù)結(jié)果應(yīng)當(dāng)沒有任何不利之處。但事實(shí)上，如果數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤或者遭到曲解，就有可能對(duì)企業(yè)造成極大的損害。

財(cái)務(wù)控制和自動(dòng)化軟件公司BlackLine近期的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在年收入超2,000萬澳元的澳大利亞企業(yè)的100多位高管和財(cái)務(wù)專業(yè)人士之中，將近一半的受訪者認(rèn)為他們無法在使用數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)告前準(zhǔn)確地定位財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中可能存在的錯(cuò)誤。

除了對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性沒有信心外，約有八成的受訪者表示，他們認(rèn)為自己所在的企業(yè)曾基于不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)做出重要商業(yè)決策。四分之三的受訪者承認(rèn)，在所服務(wù)過的企業(yè)當(dāng)中曾發(fā)生過因財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確而必須重新上報(bào)收入的情況，而這些錯(cuò)誤未能在關(guān)帳并公布財(cái)報(bào)之前發(fā)現(xiàn)。

人非圣賢，孰能無過

調(diào)查結(jié)果表明，許多企業(yè)依然面臨著多種挑戰(zhàn)，如輸入數(shù)據(jù)時(shí)的人為失誤、數(shù)據(jù)來源的不斷增加，以及使用過時(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

BlackLine的澳大利亞和新西蘭地區(qū)副總裁Claudia Pirko表示：“這是不斷增加的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)總量共同造成的結(jié)果，我們必須緊跟這種形勢(shì)，并想辦法緩解這種問題。”

“另外，還需要理解人為因素的影響，無論企業(yè)員工的能力有多出色，手動(dòng)完成這項(xiàng)工作難免會(huì)有一定程度的人為失誤?！?/p>

Antony Ugoni是招聘集團(tuán)Seek的全球匹配和分析總監(jiān)，之前曾領(lǐng)導(dǎo)澳大利亞國民銀行的客戶分析團(tuán)隊(duì)，他表示，出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確往往是因?yàn)榍岸藛T工輸入了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

“澳大利亞有許多公司擁有大量生日在1月1日的客戶，原因就在于前端員工沒有輸入正確的日期?！?/p>

“在公司總部，我們通常并不會(huì)去檢查在前端輸入的所有數(shù)據(jù)，而是直接提取數(shù)據(jù)并將其視為真實(shí)值使用。數(shù)據(jù)的背后總是隱藏著一些小問題，這可能會(huì)造成廣泛的影響。”

豐富的數(shù)據(jù)，錯(cuò)誤的決定

當(dāng)然，雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性對(duì)于企業(yè)而言至關(guān)重要，但數(shù)據(jù)的解讀同樣關(guān)鍵。墨爾本商學(xué)院副院長(zhǎng)兼營銷學(xué)教授、商業(yè)分析中心創(chuàng)始主任Ujwal Kayande表示：“企業(yè)很容易因?yàn)榍馑@數(shù)據(jù)而做出糟糕的商業(yè)決定?！?/p>

“我認(rèn)為很多時(shí)候，企業(yè)管理者并不十分了解數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不知道哪些能做到、哪些不能做到，因此他們實(shí)際上沒能提出關(guān)鍵的問題。他們只是說‘這里有一組數(shù)據(jù)，我需要從中獲取洞察’。如果的確不知道這些專業(yè)洞察是如何形成的，你將無法對(duì)數(shù)據(jù)分析師提出切中要害的關(guān)鍵問題，因此就可能會(huì)得到一堆相當(dāng)不切實(shí)際的分析，進(jìn)而被嚴(yán)重誤導(dǎo)。”

“管理者只關(guān)注數(shù)據(jù)本身，而不管背后的數(shù)據(jù)生成機(jī)制，結(jié)果做出愚蠢的決定，這樣的例子不勝枚舉。”

Kayande表示，數(shù)據(jù)分析技術(shù)帶給會(huì)計(jì)師的好處就是能夠“洞察未來”，但前提是所用數(shù)據(jù)得到了正確的分析。

“我認(rèn)為會(huì)計(jì)師是非常寶貴的人才，因?yàn)樗麄儗?shí)際上可以幫助你從數(shù)字的角度了解企業(yè)所處的狀況，這是關(guān)鍵所在。他們可以讓你通過企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)了解企業(yè)目前的狀況?！?/strong>

Kayande表示，一般來說，會(huì)計(jì)師更多地專注于已發(fā)生的事情，然后從中了解公司的現(xiàn)狀。

“數(shù)據(jù)分析可以讓你洞察未來，并就可能發(fā)生的情況進(jìn)行評(píng)估，找出對(duì)公司至有利的方案。為此，你需要專注于分析的能力，尤其需要預(yù)測(cè)能力。過去，許多分析功能無法實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槲覀內(nèi)鄙傧鄳?yīng)的工具，但現(xiàn)在我們完全可以做到?！?/p>

過時(shí)的會(huì)計(jì)系統(tǒng)

BlackLine的Pirko表示，許多企業(yè)在會(huì)計(jì)實(shí)操中缺乏自動(dòng)化且技術(shù)落后，這也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)問題頻發(fā)。

“尤其是在會(huì)計(jì)行業(yè)，大量企業(yè)仍在使用過時(shí)的技術(shù)來整合數(shù)據(jù)。”

我們依然會(huì)經(jīng)常聽到，有人還在用Excel來結(jié)賬?！昂翢o疑問，由于人為因素，這至終會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)更加不準(zhǔn)確，且分析結(jié)果的可信度也不高。事實(shí)上，數(shù)據(jù)來源會(huì)不斷增加，因此必須找到更好的方式來管理數(shù)據(jù)?！?/p>

Pirko表示，會(huì)計(jì)系統(tǒng)和銀行系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)處理在許多企業(yè)會(huì)計(jì)實(shí)操中依然需要人工完成。

“會(huì)計(jì)師真的不應(yīng)該把大量時(shí)間用在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉核對(duì)和驗(yàn)證上。但不論你所在企業(yè)的規(guī)模大小，你都需要完成校驗(yàn)任務(wù)。問題雖然相同，但規(guī)模較小的企業(yè)沒有能力雇傭額外的人力，導(dǎo)致情況變得更加復(fù)雜?！?/p>

“自動(dòng)化可以在這方面發(fā)揮重要作用，有助于更加高效且正確地提供財(cái)務(wù)報(bào)告和數(shù)據(jù)分析?！?/strong>

了解數(shù)據(jù)需求

澳大利亞分析學(xué)專家協(xié)會(huì)（Institute of Analytics Professionals of Australia）主席Ugoni說道，“企業(yè)必須非常清楚自己需要解決的問題以及相應(yīng)的分析解決方案可以創(chuàng)造的價(jià)值?！盪goni認(rèn)為如果企業(yè)打算聘用一名數(shù)據(jù)分析師，就必須要有明確的方向。

“對(duì)于數(shù)據(jù)分析以及我們?cè)赟eek運(yùn)用分析技術(shù)的方式，有一點(diǎn)非常重要，那就是必須十分清楚進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的原因。我至不愿意看到的是，有人認(rèn)為只要招聘幾位數(shù)據(jù)分析師就能夠解決一切問題。對(duì)此我想說的第一件事就是，一定要清楚到底想讓他們分析什么?！?/p>

如果正在考慮使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Ugoni也建議要保持謹(jǐn)慎的態(tài)度。

“你期望從人工智能完成的任務(wù)中獲得哪些價(jià)值？企業(yè)不應(yīng)該說，‘我們制定了人工智能戰(zhàn)略’，而應(yīng)說，‘我們制定了清晰的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，并利用人工智能來實(shí)現(xiàn)該戰(zhàn)略?！?/p>

“身處當(dāng)今時(shí)代的一大好處是，由于存在大量的開源技術(shù)，即便小型企業(yè)也有能力開展數(shù)據(jù)分析，因?yàn)楂@取客戶數(shù)據(jù)從未如此簡(jiǎn)單，而存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)以及分析這些數(shù)據(jù)的成本也從未如此之低?！?/strong>

“如今，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和成本的其實(shí)是培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)分析的能力?！?nbsp;