大数据助力烟草商业企业高质量发展探讨

王云平

（北京市怀柔烟草公司，北京 101400）

一、引言

党的十九大报告指出，我国已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。党的十九届五中全会指出，经济发展要在质量效益明显提升的基础上实现经济持续健康发展，新时代新阶段的发展必须是高质量发展。烟草行业作为国民经济的重要组成部分，近几年来积极响应国家高质量发展的要求，于2019年年初下发了《关于建设现代化烟草经济体系推动烟草行业高质量发展的实施意见》，以此为指导纲领，烟草行业内各层级企业也深化开展供给侧结构性改革，并从营销、物流、专卖、财务审计等诸多方面进行逐层落实。对于烟草商业企业而言，有与工业不同的供应链体系及利益相关者，尤其是烟草基层商业企业，面对的是行业外的广大的零售客户，因此也存在一定的特殊性。我国国有企业在长期的发展过程中已经形成了相对比较完善的经营及管理体系，有相对稳固的制度建设。但在当前由高速发展向高质量发展的背景下，不论是理论思维还是实践操作，企业发展必须跟随时代的变化而逐渐转变发展模式，告别“惯性思维”（高培勇，2019）。本文认为，推动企业高质量发展的途径之一就是“让数据说话”，以使决策有依据，执行有方法。

二、大数据及大数据分析

“数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。”这是百度百科中对“数据”的定义。李金昌（2017）认为，数据分为狭义数据及广义数据，狭义数据即为结构化数据，是以数字形式表现的可以进行数学运算的数值；广义的数据是指一切可以用一定形式记录和反映的客观事实，是信息的表现方式或载据，除了数值、图表，还可以是符号、文字、图像、声音、视频等非结构化数据。狭义数据对接“小数据”，广义数据对接“大数据”。舍恩伯格认为，在小数据时代，各领域进行统计分析的范式是抽样调查得出结论，对样本的随机性、数据的精确性要求较高且其分析模式是提出假设—数据分析—因果分析—得出结论。大数据时代对数据的精确性要求不高，数据的体量之大可以弥足数据不精确带来的不足。大数据分析以所有数据为研究对象，不强调因果关系，而只注重相关关系。

挖掘大数据价值必然要对其进行收集、分析与计算。程学旗、靳小龙等（2014）总结得出，大数据分析的四个要素为深度学习、知识计算、社会计算及可视化。其中前两者是基础，可视化是分析结果呈现的关键技术。与此同时，大数据分析离不开各种数据处理系统，目前而言，各种处理系统有三种发展趋势：数据处理引擎专用化、平台多样化及计算实时化。

三、企业运用大数据的逻辑流程

如图1所示，企业运用大数据进行决策支持流程的层面分为数据来源层、存储计算层、数据分析层及数据表现层四个层面。数据来源层面的数据类型分为结构化数据（如财务数据、业务数据等）、半结构化数据（如终端数据、平台数据等）及非机构化数据（如会议数据、门户数据等），数据经采集、整合后进行数据处理、数据清洗、冗余消除等数据预处理工序，汇总到数据仓库，再应用大数据技术对数据仓库的数据进行统计分析、数据挖掘和数据可视化处理，最终呈现给决策层图表、报表等文件，可以对数据进行监控同时提供查询服务。

图1 企业运用大数据的逻辑流程

四、大数据时代烟草商业企业高质量发展要求及启示

1.加速内部审计转型

企业的内部审计是企业运行的“检察官”，严格规范的内部审计能够为企业的可持续发展提供清洁的运营环境。随着大数据时代的到来，传统的审计方法及审计模式也面临着挑战，郑伟、张利民等（2016）提出大数据背景下，审计模式有三个方面的变化，分别是系统控制测评需要调整，审计方法对技术的要求逐渐提高，审计程序有所变化。高艳（2019）提出，大数据时代内部审计工作存在的问题有发展速度缓慢、内审员工不能满足大数据时代的要求及存在数据风险。随着互联网技术的发展，内审人员难以通过传统的系统控制测评来判断数据来源及数据质量的可靠性，传统的审计主要是针对与财务、业务统计的结构化数据，在大数据时代，非结构化数据占据了半壁江山，通过对非结构化数据的审计可能发现更为实质性的问题，这就需要对应的“大数据”处理技术的支持，相应的，对内审人员的素质要求也进一步提高。

与此同时，新基建逐渐步入企业视角，智能财务建设在各行各业内逐渐铺开，节省人力资源成本实现降本增效的同时，对现有财务人员的各项素质也提出了新的挑战。与之对应的内审人员也难以做到“独善其身”。因此，如果审计机构（部门）能够紧跟社会发展步伐，通过审计云或大数据平台处理各种内外部数据，同时为适应时代要求培养审计“多面手”，那么审计效率提高的同时，能够使内部审计不仅发挥监督作用，也能成为科学的决策依据，推动企业的可持续、高质量发展。

2.充分发挥预算支撑作用

预算是企业开支的阀门，预算的支撑作用需要有科学的编制基础来支持。目前，全面预算管理已在烟草行业内铺开，预算定额体系的建设也在行业内各层级企业中如火如荼地开展。企业的预算管理正由原来的粗放式向精细化管理发展。但是烟草商业企业在进行预算定额时，也会出现依据不明确的情况。朱秀梅（2018）从大数据和云会计的角度出发，通过分析M集团的全面预算管理，提出缺少数据支撑导致的预算失准是传统全面预算管理的制约因素之一。如何判断预算编制是否科学不能只看执行率，因为有根据预算开支的不必要支出的存在。要利用各种分析系统和分析工具，以全行业数据分析为抓手，总结各项费用开支的发展趋势及合理性，以此作为包括预算定额在内的预算编制的依据。将零基预算法与增量预算法相结合，同时利用大数据分析技术来辅助企业做好预算编制工作，提高预算编制科学性，提高预算执行准确性。在此基础上，增加预算灵活性，使预算有依据、不死板，使执行可控制、有效率。

3.优化资产结构

在新发展阶段，投资优化是供给侧结构性改革的重要一环，资产结构主要包括营运资金结构及固定资产结构。从总体来看，烟草商业企业的营运资金相对比较充足，因此，资产结构的优化重点在于固定资产结构优化。宋一丹（2019）指出，大部分国有企业的固定资产投资具有很高的主观性和随意性，投资效率低下。固定资产投资与处置缺乏科学依据导致企业营运资金的占用、资产利用效率低下等问题，由此导致大额的折旧，降低企业投资回报率及创效能力。因此，很有必要站在烟草行业整体的角度，充分利用行业的庞大数据建立合理的固定资产评价体系，这就需要有强大的数据分析技术的支持，能够记录、提取各类资产的购置、修理、维护数据，从而进行评价及综合分析，以给出进一步处理建议。这样就会使资产的购入、修理、维护、处置有科学的依据，加强资产的全生命周期管理，提高固定资产运行效率。

4.更加重视供应链管理

供应链管理的目标是能够快速响应市场和客户的需求，达到最大限度的客户满意（张东翔，2015）。供应链优化的效果在于使得信息集成度、共享度增加，使得企业能够迅速获取上下游企业商品购销存等信息，以为决策提供支持。Qi Li、Ang Liu（2019）指出，在大数据时代，数据正在成为企业的核心资产，供应链管理的不同阶段提供了大量的数据，然而只有其中的一小部分应用到了企业的经营管理决策。当前的供应链管理模式也不足以支持数据驱动的“智能制造”。由此提出了数据驱动的供应链管理模型（DSCM：data-driven supply chain management）。从烟草商业企业的角度出发，基层烟草商业企业的特殊性就在于客户时行业外的、不在计划之内的。零售终端建设是行业供应链管理的重要一环，当前情况下，烟草客户经理逐户进行信息采集需用大量的人力和时间，虽然目前正在推动如云POS等终端，但用户数量有限，数据样本量较小。从统计数据的角度来说，一方面，采集的数据没有覆盖所有零售客户，因此不能算是总体；另一方面，进行数据采集的零售客户不是随机的，因此采集的数据的统计意义不高。在大数据时代背景下，应积极探索软件、硬件新应用，与客户订货平台连接，自动监控零售客户购销存情况，运用大数据处理技术，自动形成分析结果，预测各个零售客户各类产品需求，以此为依据来调整销售策略。

烟草行业的特殊性在于有市场监管的职能，终端建设的软硬件投入为营销需求预测提供支持的同时也能对专卖执法有所帮助：实时监控零售客户购销情况，及时发现购销异常，再运用大数据分析技术，便很容易发现非法卷烟购销行为，实现精准打击，更利于监督、维护市场秩序。与此同时，从企业成本角度考虑，能够降低举报费用，助力企业降本增效。

5.物流的智能化建设

目前，烟草行业自有物流中心除了承担辖区内卷烟分拣、配送工作外，还有一项重要工作就是给每条卷烟打码即“卷烟32位码段”，确定卷烟经营者，分配到户，最后将同一零售客户的卷烟进行归集配送。目前的做法为维护区域良好的卷烟购销环境，打压违法倒卖卷烟行为具有重大意义。但不可忽略的是也有一定的劣势。由于真品卷烟上必然会有物流中心在外封皮上打的码，所以在处理非法卷烟经营行为的案件中，专卖管理人员对查获的卷烟需要逐条检查卷烟的“专属”码段，并进行逐条的手工录入，而这些码段有可能在卷烟倒卖运输中有磨损或者卷烟零售客户为了避免被追究倒卖责任而故意将其毁损等原因，致使码段无法认全而应向案件处理效果。在大数据时代，二维码得到广泛应用，烟草行业自成产业链的这一优势可以“集中力量办大事”，从最初的卷烟烟包开始印制可录入信息的二维码，在产业链上的各个环节都可以配备专属“扫码枪”，扫码同时读入当前阶段信息，实现“一码通”，一来可以克服物流打码的劣势——方便市场监管人员办案溯源，二来消费者通过扫码可以追溯卷烟生产到销售全过程，培养消费者信任度的同时也有利于烟草行业获取消费者信息，为卷烟营销中的客户分类、客户行为分析等诸多方面提供数据支持，在一定程度上克服了目前我国卷烟不能在公共电商平台针对个人消费者销售而无法获取消费者数据的劣势。同时，卷烟一码通的实行也是“十四五”时期烟草行业落实十九届五中全会精神，提升产业链现代化水平的的有力举措。

6.创新财务管理模式

目前，烟草行业内的大部分企业的财务部门是核算部门，日常工作局限于报销、报税、企业开支、账务处理、报表出具等基础的财务工作。伴随信息化建设水平的提高，智能财务的建设也在各企业内提上议事日程。财务人员现在从事的基础财务工作，将一步步被各种“小机器人”所取代。“账房先生”已然成为过去，目前的业财融合也正逐渐逼迫财务人员更加深入了解业务。在这样的大趋势下，财务人员在进行预算执行分析中的重“执行”轻“分析”的模式也将不再适用。伴随智能财务建设，传统的财务会计必然经历向管理会计转型的“阵痛”。在智能财务背景下，数据的运算、处理将更加高效，同时，行业内各单位不应成为独立建设智能财务的“孤岛”，要在保证信息安全的基础上，实现数据共享，互联互通，以有利于进行对标分析、趋势分析、横向比较分析等高质量的分析报告，为企业战略及运营提供更具价值的建议。

7.加强企业信息化建设及各系统连结

信息化建设对企业的长久发展起到重要的支撑作用，信息化建设之于企业发展相当于基础设施建设之于社会发展。单纯依靠人工不能提供企业决策所需的大量数据及及时的数据分析。强大的信息系统的数据共享优势能够为企业决策提供及时的、高质量的数据。当前，烟草商业企业已经步入了信息化建设的轨道。从软件方面来看，采购系统、业务系统、财务系统、结算系统、预算管理系统等各个系统板块并存，能够从中获取大量的数据信息，缺点是各系统之间的衔接性有待提高。另一方面，大数据分析技术没有很好地应用到目前的各个信息系统，这就造成了大量数据信息的无效利用，造成数据资源的浪费。虽然各个系统的数据属于结构化数据的“小数据”，但仍可以运用大数据的处理技术、分析技术来进行数据的提取与分析，这样更易于提高各部门之间的工作协调性，也有利于企业的精细化、高质量的发展。但若将包括各基础管理系统、智慧物流系统、终端系统等各个系统串联成有机统一体将更有利于大数据的挖掘与运用。

五、结论及不足

数据资源是一笔财富，如果能够有效利用，挖掘数据潜在价值，便能为企业领导层决策提供科学的借鉴依据，提高决策效率。提倡大数据思维、挖掘大数据价值的同时，也要重视小数据的价值，最佳的状态是将大数据的思维运用到对小数据的分析，使其发挥更大的价值。大数据时代的信息共享虽然可以提高企业运行效率，但也存在着数据泄露的风险。因此，在利用大数据及大数据技术辅助决策的同时，也要建立对应的内控制度，做好相关风险的事前防范工作。

本文的创新之处在助力烟草商业企业高质量发展的推动上引入了大数据的概念，强调数据的在企业领导层决策中的重要价值。不足之处在于，没有分析各项大数据技术的在实践中的具体应用。