大数据财务分析入门(第2版)

译者序 会计师是一个与数字打交道的职业。“数字”(number) 与“数据”(data)仅一字之差，在中文语境中容易混用；实际上，两者的意义大不相同。数字是抽象的，数据是具体的；数字是冰冷的，数据是有温度的；传统会计处理的是数字，管理会计关注的是数据。“据”有依据、凭据的意思，这与管理会计提供信息依据支持决策的特点不谋而合。数字化时代，会计师转型发展的关键或许体现在从数字到数据的跨越。 转型背景下，分析思维(analytics mindset)是会计师**的新素养。传统的财务(比率) 分析已经被机器一手包办，各种新的分析工具层出不穷，令习惯使用 Excel 的财务人员应接不暇。有观点提出“财务就是 IT”，仿佛一夜之间，一个不懂编程的会计师就不是一个称职的财务人员。这些喧嚣背后实际上是“工具主义”在大行其道。工具固然重要，但毕竟是“术”。新工具不断迭代，如果财务人员仅仅关注“术”，往往会舍本逐末，疲于奔命。回想一下会计电算化的发展历程，编程只是少数人的事，大部分财务人员需要关注的是软件背后的财务逻辑。了解并掌握一些技术背景知识是为了更好地与技术人员沟通以实现这些逻辑，这正是分析思维的典型应用场景之一。财务取代不了IT ，反之亦然。 “大数据”(big data)是一个时代热词。就财务领域而言，大数据思维与分析思维是一体两面的。许多新兴工具所能驾驭的数据量之大前所未有，这些数据正源源不断地流入组织的各个职能。传统上，财务职能往往只关注结果数据，结果数据是静态的。就体量而言，一个组织的财务数据不能称之为“大”，大数据思维还要求我们关注过程数据。过程数据是动态的，无论组织规模的大小，动态数据均可达到“海量”的级别，这是财务人员运用大数据思维的具体场景。 数据之“大”不仅体现在其体量上，也体现在其门类上。数字形式只是数据的呈现方式之一，许多有价值的信息往往体现在报表之外，我们在财务分析时强调关注的表外信息及报表附注就是一例。在业财融合背景下，财务职能与非财务职能的边界越来越模糊，越来越多的非财务信息进入财务人员的视野，与财务信息一起成为关注与分析的对象，这也要求财务人员掌握和运用大数据思维。 财务职能是企业的数据中枢，相较于其他职能，财务人员有做好数据分析工作的天然优势。大数据思维与必要的分析技能是发挥这一优势，进而产生价值的“基石”。当然，适合财务人员的数据角色并非只有分析师一种——基层财务人员可以做好“数据管家” 的工作，提供高质量的基础数据信息；财务分析人员可以借助强大的数据分析工具提供多维分析结果；中高层财务管理者要从故事叙述者的视角，向业务管理者和组织决策者呈现分析结果，为组织的经营决策赋能，真正发挥财务职能的价值。 如果说会计是商业的语言，那么会计师应是一名合格的“翻译”，拥有大数据思维及分析思维则掌握了与技术人员、业务人员和决策者有效沟通的媒介。 本书是一本普及大数据财务分析的入门书，引进并翻译本书旨在借鉴国际经验，为国内财务人员在数字化时代的转型发展做一些基础工作。不同于许多强调工具运用的书籍，本书重在大数据思维及素养的普及。对大部分财务人员而言，它看起来并不像一本财务书，但这刚好说明你需要它。