全面预算与生产运行流程数据融合方法研究

贾秋璇

摘 要：随着全面预算和生产运行信息技术的发展，企业需要对两种或多种业务数据进行融合，要实现业务数据融合价值最大化，需要一种科学可行的方法，发挥数据资产价值的同时赋能业务齐头并进。

关键词：数据融合;全面预算;流程管理

一、引言

在企业全面预算管理信息系统建设过程中，通常会产生基于全面预算管理体系的人、财、物数据。由于财务预算和生产运行管理在本质业务上的不同，因此要打通两者之间的关系，用数据促进两种相差较大的业务，就需要一种融合方法，找到其中关键数据进行数据关联，形成具有高附加值的数据资产。

二、业务是融合方法的第一要素

本文认为，要对两种业务进行数据融合管理，需要对融合方法进行两个方面的分析。其首要的一点就是业务，要充分理清单种业务内的各种业务数据流向，这是单业务链条数据形成资产积累的过程，也为各数据资产大陆中打通“航道”提供了基础。另外一点关键数据就是数据，要在业务数据流向中找到两种或多种业务链条中可能产生关联数据，打通各业务板块之间的数据资产，从而形成融合方法。

1.全面预算特点分析

全面预算作为企业的一种重要的管理机制，对于企业实施战略管理、协调各部门的关系方面都有重要的作用。企业全面预算相关对策中，一是加强了企业战略对预算管理的导向作用，二是合理设置预算管理组织机构，三是加强预算编制的科学与准确性，四是加强全面预算事中事后监督，同时配套信息化建设从而实现全面预算[1]。

2.生产流程特点

因企业在生产运行过程中牵扯到一系列流程数据，对需求分析、方案设计等流程要素需要编制一系列模板。结合生产运行管理流程中的一系列流程信息化业务，促进生产、研发各运行业务统一规范、增强跨专业的协同效率。生产流程具有流程化、模板化、分解化等特点[2]。

三、数据在融合过程中起到关键作用

随着大数据技术的发展，企业内部经营管理中将全面预算管理放到了重要的位置，通过全面预算数据管理和控制优化企业内部的人财物资金相关业务，为生产经营决策过程提供行动规划。全面预算和生产运行本质业务数据特点造成具有业务融合突破点。

1.全面预算数据特点

在企业的经营管理数据中，针对单业务中的数据资产，产生的全面预算数据有以下特点：

（1）预算分解科学规范。在企业的预算分解过程中，从年度预算到季度预算、月度预算，秉持着预算分解和分类过程数据的“以月滚季，以季保年”原则，预算分解数据通常具有高参考价值和明细资产价值。

（2）预算审核与部门管理相结合。在企业预算管理过程中，将预算管理和各个部门的审核职能相关联，结合科学规范的预算分类制度对部门数据实现了赋能，部门数据不再单单是一种结构数据，其背后也代表着对预算的控制权。

（3）前置引导作用明显。通过企业内部的预算管理和制度施行，预算的前置引导作用明显，数据实现了从预算到工作量挂钩，最终可供生产运行和其他业务进行融合。

2.生产运行数据特点

在企业的生产运行数据中，生产数据通常具有以下特点：

（1）有前置数据基础。在企业的规范过程管理中，通常具有前置数据基础，如实际工作的概预算方案、工作安排文档等，这些数据和预算数据中具有可关联价值。

（2）责任作用明显。生产运行数据中通常结合实际业务流转过程，一个业务通常在不同部门之间进行流转，每个节点都有负责人负责节点内容，对责任作用比较突出。这就将节点与具体人或部门挂钩。

（3）过程评价价值高。在生产运行过程结束后，能够产生生产运行数据流程过程中时间关系，对于过程的记录就极具评价价值，为企业的后评价考核提供数据基础。

四、业务数据融合赋能

根据企业业务引领数据管理目标，在业务关键过程中会产生大量数据。在企业生产中需要对数据进行提升价值，就需要站位高远自顶向下规划数据，通过数据的搜索、分类、比较、聚类、关联等分析归纳，关注数据内相关性，最终达到赋能企业业务发展[3]。

根据企业内部的多种业务，按照如上所述步骤，对多种业务进行分析，主要目的为分析实际业务流程过程中两业务可能的交叉部分。再通过各种业务数据的数据特性，将数据进行分析，按照单个业务各数据特性进行综合计算，在数据交叉处实现数据融合点，由点及面最终数据赋能业务齐头并进。

五、结论

在企业信息化发展过程中，通常会经过初始阶段到成熟阶段等过程[4]，尤其在信息管理系统发展后期，通常对数据融合提出一定要求。要想结合实际赋能业务就要根据业务实际，结合科学分析的方法，最终让散落在各业务系统的数据资产赋能业务，促进数智企业高质量发展。

参考文献：

[1]刘雪贞. 我国企业全面预算管理存在的问题与对策研究[J]. 山东财经大学学报，2017，29（3）：84-91.

[2]王寿菊，李金刚，于硕，等. 研发流程信息化實现[J]. 航空动力，2022（2）：73-75.

[3]薛禹胜，赖业宁. 大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J]. 电力系统自动化，2016，40（1）：1-8.

[4]李雪锋，楚磊，顾笑鹏. 基于诺兰模型规划企业信息化发展路径[J]. 企业管理，2015（7）：107-110.