读完钱自严先生的著作《管理会计-从新手到高手的30个实操工具》，有一些感悟。

一、关于企业大数据的收集和分类

企业的数据种类很多，如果不按照一定规则进行分类，我们将无法利用这些数据进行分析。

数据分类规则：

1、按财务和业务层次划分：哪些是业务数据，哪些属于财务数据。业务数据就是反映业务发生、发展过程的数据，比如订单、采购、生产、销售等。财务数据是反映生产结果的数据，比如收入、成本、费用等。两者之间存在联系，业务数据是过程，财务数据是结果。两者结合在一起，才可以用来评价整个生产过程。业财融合就是要把两者串联起来。

2、按内外部划分：哪些是企业内部数据，哪些是外部数据，包括其他企业和整个行业数据。这样划分的目的是用来做对比和预测。任何一个企业的发展不能脱离整个行业，行业内有许许多多的公司，企业如果想在行业中发展就不能忽视竞争者在做什么。《富甲美国》中山姆沃尔顿经常去其他百货店做调查，吸收了很多竞争对手的优秀做法。他说：不要看对手做错了什么，要看他做对了什么。通过对比自身和对手的数据，可以为将来发展战略提供决策依据。

3、按数据结构分：哪些是结构数据，哪些是非结构数据。所谓结构数据，就是可以量化的数据；非结构数据就是无法用数字量化的信息，比如会议记录、新闻等。非结构性的数据要比结构数据提供更多的信息。相对数据来说，非结构性的信息表达更直接。数据有可能造假，但非结构信息很难造假。

二、关于数据拆分

数据拆分的越细，越能看出问题所在。在做数据对比时，选择相同背景的期间数据。比如对比今年的淡季与去年的淡季，今年春节与去年春节等。

有些中层干部在做工作汇报时喜欢报喜不报忧，害怕被责罚。提交的数据倾向于维护本人或本部门的利益。财务部门要主动的找问题，制造问题，业务会议要以呈现问题为主，分析问题。当然不能鸡蛋里面挑骨头，财务要对业务有相当程度的了解，通过到业务一线做调研获取一些非结构数据，一方面可以增加对业务的了解，另一方面可以验证一些业务数据。同时做某些测算时用到的假设参数是否正确合理，通过实地调研来验证假设合理性。

三、关于量化的问题

对于一些非结构性的信息，可以通过数据量化的方式去呈现，方便做决策。比如工作完成度、表现好坏用打分的方式描述。

固定资产投资，要计算ROI。计算投资一台设备带来的回报。

四、关于财务的职责

财务要为利润负责。想办法避免或减少相关的费用。要去了解每项成本产生的原因，是哪个部门产生的，因为什么而产生。所以，财务要对公司各个部门做的事情有所了解。

五、关于供应链管理

站在交易整体的角度去分析，降低交易总成本。分析各个环节是否存在浪费，消除浪费就可以提升交易价值。

分析一个企业的战略定位，把整个交易链条拆解，凡是存在交易成本的环节，如果能降低整个成本，就是企业很好的战略切入点，也能体现企业的竞争优势。

六、关于市值管理

上市公司财务数据预测模型里面，要把有利因素和不利因素都考虑进去。特别是对于不利因素，给与充分考量。

作者：Captain Jack
来源：知乎

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