关于港口集团财务大数据分析平台的创新性探索

江顾健

摘要：伴随着大数据时代的到来，大数据的运用在港口集团经营管理上发挥着重要的作用，而作为“以数据说话”的财务分析和管理，仅仅针对月度、年度财务报表进行分析，已经无法满足管理层的决策分析需要，要实现精细化分析，又存在收集整理困难且数据滞后等众多问题。为此，对搭建港口集团财务大数据分析平台进行创新性的探索，借助大数据技术，设计一个多层级、多维度的财务大数据分析平台，提高数据采集的效率和准确性，提升财务精细化管理水平，实时对数据进行分类、重组分析、再利用等一系列处理后，向集团经营和决策提供更精准到位的信息，同时有助于加强风险管控力度，实现集团整体高效运营。

关键词：大数据；平台；财务分析；全程物流

伴随着大数据新时代的到来，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，正渗入到各行各业各环节。在国内宏观经济下行、航运市场低迷、港口竞争日益加剧的环境下，大数据的运用在港口集团公司经营管理上将发挥重要的作用，谁能更快速、准确地获取数据，深入分析挖掘出有价值的信息，将资源有效配置到增长的领域，谁就能获得可持续发展的竞争力，在这轮技术变革中脱颖而出。

财务管理，作为港口集团公司经营管理的核心部分，在大数据时代到来时也面临着挑战，必须转型升级。传统的财务管理，仅局限在基础财务数据的“事后管理”，脱离其他业务数据进行的分析，已难以带给管理层有价值的决策支持。将各业务部门的“数据孤岛”有效地融合一体，将财务数据与业务数据融合起来进行深层次的挖掘分析，对港口发展的趋势和变化作出快速精准的判断，让管理层得到富于“事前引导”的具有前瞻性的信息，才是新形势下财务管理的目标。

为此，本人对搭建港口集团财务大数据分析平台进行创新性的探索，借助大数据技术，设计一个多层级、多维度的财务大数据分析平台，提高数据采集的效率和准确性，提升财务精细化管理水平，实时对数据进行分类、重组分析、再利用等一系列处理后，向集团经营和决策提供更精准到位的信息，同时有助于加强风险管控力度，实现集团整体高效运营。

一、财务大数据分析平台对港口集团的意义

近年来，许多港口集团公司大力实施“走出去”发展战略，加大对外投资力度，组织架构日益庞大，拥有多家直属公司和控、参股公司，业务类型朝着多元化方向发展，在核心主业港口作业之外，还涉及物流、贸易、房地产、建筑、金融、旅游等多个领域板块。众多下属公司分散经营，业务多元化，每个公司的信息系统不尽相同，没有统一的标准对数据代码、命名等进行规范，使得集团数据形成众多信息孤岛，极大地影响了信息共享和传递，导致集团难以完整、全面、及时地获得数据。与此同时，集团财务管理体系日益庞大，财务数据量大增，财务监控力度逐渐减弱。

受信息化水平的制约、信息系统不完善等问题的影响，港口集团使用的财务信息管理系统主要是进行会计核算、编制报表、储存和查询数据的工具，除与费收系统有开发系统接口（可将费收系统的计费数据一一对应导入金蝶系统生成收入、应收账款数据），较少与其他业务系统进行有效联接。财务分析主要侧重于针对月度、年度财务报表进行，基于财务报表的相关比率得到一些信息，未很好地与各业务数据深入融合分析，而要实现精细化分析，又存在数据收集整理困难、数據整理耗时长、数据滞后、数据间关联度低、数据准确度不高等众多问题。

作为“以数据说话”的财务分析和管理，应适应大数据时代的变化，将财务信息化管理延伸到各个业务环节，实现财务与业务一体化集成管理，通过平台将各系统间信息交互流转，形成涵盖集团财务、操作生产、业务营销、对外投资、人力资源、工程技术、安全环保等全方位的信息化管理，将财务数据与各业务数据进行全方位的融合分析形成大数据，在战略规划、经营模式、和人力资本等方面作出全方位的部署，充分发挥大数据为集团公司带来的发展优势，使财务管理实现从“事务型”向“经营管控型”的转变，提高财务部门在集团的地位和影响力。

二、财务大数据分析平台设计理念

（一）多层级覆盖

即覆盖从集团高层领导，到集团各职能部门，到下属公司基层等各层级用户的需求。

面向集团领导层级，可提供反映集团整体经营情况的数据，包括：所有下属公司的生产业务量、财务状况（资产、负债、所有者权益）、经营情况（收入、成本、利润）、现金流情况及各项财务指标（净资产收益率、营业收入成本率、应收账款周转天等）、员工整体情况、机械作业效率等。

面向集团总部各职能部门层级，如生产业务部、财务部、技术部、人力资源部、行政事务部等部门，可提供所有下属公司的财务分析数据横向对比，如装卸包干收入、堆存管理收入、机械设备能耗成本、物耗成本、维修成本、人工成本、行政公务性支出等方面的分析数据，通过横向分析对比，对下属公司进行严格管控，协助提升经营效益。

面向各基层单位层级，可提供自身公司的明细财务分析数据，包括每个客户收入、每条航线收入、每艘船收入、每种货类收入、单台机械能耗、物耗、维修费，单个员工的收入、利润贡献等方面，并可查询同类业务板块公司的相关业务指标，便于全面对标分析差距，查找原因，从而提高客户营销、作业效率、操作策划、人力资源管理、安全管理等水平。

（二）多维度分析

设计和定义各种分析维度，例如：时间维度（年、月、旬、日）、业务板块维度（码头板块、物流及辅助业务板块、贸易板块、建筑板块、房地产板块、金融板块等）、公司维度（集团内部各基层公司）、货类维度（集装箱、煤炭、粮食、汽车、油品、钢材、矿石等）、航线维度（内、外贸各条航线）、货源地维度、货物流向维度、客户维度、行业维度、员工结构维度、机械设备维度、能耗维度、全程物流维度、工艺流程维度等。从各种维度切入，整合分析各项收入（装卸包干收入、堆存管理收入、代理收入、贸易收入等）、各项成本（人工费、维修费、运行费、办公费等）、利润等方面的数据，将财务数据与各种业务数据有效融合，多维度、全方位比较和分析，使财务分析与生产经营实际情况能紧密贴合，并灵活运用大数据技术准确预测未来的趋势和变化。

三、财务大数据分析平台搭建步骤

首先，制定集团公司统一的数据格式标准。根据设计好的各种分析维度，制定集团公司统一的数据格式标准，规范科目、客户、货类、航线等方面的系统代码、名称和格式等，以此规范各家下属公司不同品牌、不同版本系统的数据提供格式， 确保数据结构稳定。

然后，建立实时数据抽取机制。设计和开发数据自动抽取系统，可根据需求设定数据抽取频率，按不同的时间粒度（分钟、小时、天）进行数据抽取。然后从各下属公司的财务系统、操作系统、业务系统、人力资源等系统抽取各种维度数据，按既定的数据标准进行清洗，最后将清洗后的数据集中保存，供后续使用和分析。该步骤实现基础应用系统的数据由原来分散的、无规则或规则不强的业务数据集成于一体，并能对数据进行实时收集、统计、处理。

最后，设计和开发各种统计分析报表。使用信息图、仪表盘等先进的统计分析技术，对清洗好的数据运用可视化技术进行快速直观的呈现，并结合互联网技术进行发布，用户可以通过手机或电脑浏览器随时进行访问和查询各种报表。

四、创新应用的探索

在港口吞吐量增速持续趋缓的“新常态”下，各大港口集团采取多元化发展应对策略，以保持可持续盈利。利用港口在物流链条中的核心地位，转型发展全程物流，打造集装卸、代理、运输、贸易、物流、金融、互联网于一体的现代全程物流综合服务提供商，并以物流服务的发展反哺和促进码头装卸主业，不断形成公司发展新的核心竞争力。

在全程物流综合体系中，每个环节的数据量都十分巨大，集团财务要对财务、业务等数据进行及时、准确地整合处理，要深入到各业务环节进行多维度、全方位管控，依靠传统的主流软件工具无法快速对数据进行收集、处理、分析。随着大数据时代的到来，运用大数据技术能够构建分析平台，将每个节点的数据收集并且整合，通过平台分析、处理转化为由价值的信息，不但能提升财务管控效率，提高财务管理效果，还能快速掌握全程物流的整体经营运作情况，清楚地判断出哪个环节的业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力和资源配置到能为集团带来高额利润的业务上，同时通过对数据的实时掌控，对业务进行动态调整，优化各业务环节，提高物流效率，降低成本，确保每个业务都带来盈利，实现高效运营。

同时，为进一步巩固、深化港口和客户的合作关系，增加客戶信赖，培养客户粘性，提升港口集团的业绩，通过财务大数据平台分析货物的种类、客户对时间和成本等不同习惯、喜好和需求，为客户量身定制符合他们自身需求的服务，制定最合理的配送计划方案，例如：运输方式、运输线路等，并实时掌控在全程物流业务过程中货物配送的所有信息，大大提升服务质量。

五、思考与展望

财务大数据分析平台就是把零碎的、散布于各个业务领域的数据通过财务这个点联结起来，并通过系统技术的测算发现其中的规律，可以更有针对性地采取应对措施，进而提升工作效率和工作质量。建立财务大数据分析平台，强化分析决策功能，实现从传统数据线下收集线下分析，到数据线上自动即时流通和共享的转变，为领导决策提供准确及时的数据和信息支持。

数据挖掘是整个大数据处理流程的核心，因为大数据的价值是通过分析过程产生出来的。港口数据是海量的，这就意味着数据繁杂，需要去粗取精，对数据进行清洗等预处理后才能进行分析，但清洗如此大量的数据对硬件设备以及算法都是严峻的考验；其次，大数据分析更重视实时性的效果，保证数据准确性的同时，更要考虑实时性的要求；再次，对数据挖掘结果的好坏的衡量也是大数据挖掘面临的一个挑战。

总之，通过财务大数据分析平台对港口数据深入挖掘分析，不仅可发现港口经营发展趋势，明确经营方向和制定发展战略，而且港口的信息是经济发展变化的晴雨表，可以发现一个地区或国家经济消长态势和产业结构的变动趋势。但是，大数据在港口的应用不会一蹴而就，需要依靠信息化平台建设来完成，循序渐进，逐步完成，需要把握制定各类标准，规范每一个环节。整体设计的合理性、数据的共享、先进的数据处理技术、数据安全可控等都是最终实现有效应用的关键。

参考文献：

[1]作者：[英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼恩·库克耶，翻译：盛杨燕，周涛.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013/4/24.

（作者单位：广州港股份有限公司）