数字化背景下Power BI分析工具在财务转型中的应用

牛小利

（亮兮柯电气（嘉兴）有限公司，浙江 嘉兴 314000）

1 引言

近年来，全球经济发展进入低迷期，作为新兴发展体的中国更加面临着出口不畅，国内经济急需提振和转型的境况。在这样一种经济大环境下，推进制造企业数字化转型、提升生产管理效率刻不容缓。财务系统、财务共享中心等通过数字化的手段提升了财务会计核算、财务流程管理效率，解决流程性管理的问题，但这些变化对财务助力企业全面数字化转型来说还远远不够，财务工作者只有进入业务的圈子里，聆听、体会到业务的日常，搭建出优秀的财务业务数据一体化共享平台，让这个平台用业务的语言分析财务数据，使得每个财务数据都变得生动、有效，让每个业务相关者能在第一时间获取自己关心的业务指标，第一时间去解决企业运营问题，这样才能真正实现财务转型，才能让转型后的财务真正助力企业的管理转型，实现企业全面数字化管理。

怎样才能搭建出优秀的财务业务数据一体化平台，以保证财务业务数据实时共享？分析工具的选择至关重要。

2 制造业企业财务体系及财务管理转型的现状

目前大多数国内企业虽然已实现了会计核算电算化，财务ERP 系统已广泛使用，但当前的财务管理信息化中多存在财务信息共享能力弱、管理技术不成熟、信息化人才缺乏等问题；多数财务工作者依然保留传统的财务核算和传统的财务管理思维，并没有将财务ERP 带来的信息化数据真正地做到融会贯通、灵活灵用。这主要是由于同时具备财会知识、财务管理知识、计算机和网络技术知识的复合型高端人才缺乏。当前大多数制造业中，财务人员仅具备丰富的财务工作经验，对计算机及相关软件知识并没有很好地掌握，精通计算机及其软件、编程等知识的人员主要集中在IT 网络部门，但他们对财务知识的了解又少之又少，这给制造业企业财务管理转型带来一定的阻碍。因此，简单易懂易学的“傻瓜式”分析软件或工具而非生涩难学的计算机编程对财务工作者和财务管理的转型将会更加友好。

3 财务业务数据一体化共享中心对财务管理转型的重要性

前几年热门话题的财务共享中心只是将人员集中起来办公，预期的财务转型没有到来。如果财务共享中心不能有效考虑企业管理的需求，不能有效将财务、业务数据相融合，那么，财务转型将会是一场空谈。

于是衍生出了新一代的财务共享中心，即在原有单纯的财务数据共享中心基础上往更广泛的业务数字化的领域延伸，通过业财数据融合打造财务业务数据一体化共享平台以助力企业真正实现财务数字化转型。新一代财务共享围绕人的特色弱化了，变成围绕数据来展开。工作集中起来之后，数据就集中起来，变成数据中心；根据同一数据来源进行多维财务分析，同时生成不同管理报告；财务共享与企业管控策略结合得越来越多，很多控制方向是有数据支撑的，很多分析决策也基于数据结果。那么，数据的完整性、规范性、实时性在一定程度上决定了共享中心是否成功。

成功的财务业务数据一体化共享中心，可以更直观地向企业管理者展现共享系统中大量数据，通过数据分析的呈现，可以实现报表查询、归因分析、数据洞察、数据简报等，开展高价值的财务分析、经营决策、预算管理、风险管控等工作。

传统的财务业务分离的情况下，财务人员获取企业信息不及时，只能事后调整数据，这就削弱了财务部门的管理职能。但是伴随着业务财务一体化的实现，财务部门可以参与到企业的整个生产经营过程中去，财务人员可以一边发现问题一边与企业业务人员沟通，让企业在生产经营过程中及时改进，对业务部门进行实时监督，做到事前控制、事中控制，进一步发挥了财务人员的管理职能。

4 搭建财务业务数据一体化共享中心时工具的选择及分析工具Power BI 的介绍

4.1 分析工具的选择

财务业务数据一体化共享是财务数字化转型的基础，最终财务共享中心逐渐向大数据中心演变，使数据分析标准化、实时化，实现对企业更及时、高效、精准的决策分析和风险预警。

作为财务工作大多都需要频繁地从企业各种生产活动中挖掘出有价值的信息。过去有不错的工具——Excel，现在很多用上数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术等进行数据分析。业务数据随时在更新，管理者想第一时间多维度全方面获取业务数据、财务数据，了解运营状况，Excel 显然已经不能满足；现在用上的数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术等工具对专业技术的要求又比较高，推广难度系数较大。Power BI 的出现正好弥补了以上的缺点。

4.2 Power BI 工具的介绍

PowerBI 是微软推出的一种交互式报表工具，能够把静态数据报表转换为效果酷炫的可视化的报表，还能够根据filter 条件，动态切片器筛选数据，对数据进行不同层面和维度的分析。通俗点来说，Power BI 本质是一款数据分析工具，数据分析的所有流程，包括对数据的采集、清洗、建模和可视化都能实现，以此用数据驱动业务，帮助企业管理者第一时间获取信息，作出正确的决策。而且号称“傻瓜式”的数据分析工具，它非常容易上手，操作简单、使用方便，经常被作为除Excel 之外的最实用的数据分析的入门工具。

目前，微软Power BI 有3 个版本，分别是Power BI Desktop、Power BI Pro 和Power BI Premium，其中Power BI Desktop 是免费版本，可以自由下载并安装在本地计算机上；Power BI Pro 可以为每个用户提供一些低价服务，能够帮助企业经济高效地进行数据分析，方便在企业中推动建设数据文化；Power BI Premium 可以定制化客户需求，实现移动Power BI 应用（能够在Windows 平板电脑及iOS 和Android手机等设备上使用）。

不同版本的Power BI 在功能上并没有显著的差异，仅在数据刷新频次、用户角色设定和协作共享等方面存在一定的限制。

2016年12月1日，由世纪互联运营的Power BI 正式上线中国。

5 Power BI 在财务业务数据一体化共享中心搭建中的优势

财务业务数据一体化共享中心的搭建，关键是要让数据高效、准确地动起来，要让财务数据、业务数据有效结合，支撑企业管理者、报表使用者能在第一时间获取想要的数据，实现数据驱动决策。Power BI 能够完美解决时间要求和数据融合问题，对于数据处理从业者来说是非常棒的工具，简单且快速。

5.1 连接任意数据源并能快速清洗和整合数据

Power BI 能够从Excel 电子表格或本地数据文件夹创建，也可以从云和本地数据库创建，实现轻松地连接到数百个数据源。日常财务分析工作中，花时间最多的就是在对数据的整理上，Excel 在做数据清洗加工时它的局限性很多，如需要对格式进行反复更改，尤其当数据量很大，需要处理几十个Excel 文件和超过一百万行数据时，Excel 会崩溃和冻结；Python 虽然功能强大，但是所有的过程都要通过编写代码来实现，对于财务工作者来说还是有些困难的。Power BI做数据清洗结合了以上二者的优点，在Power BI 编辑器里自带更改数据类型，透视、逆透视、合并列、拆分列等“傻瓜式”操作并能实现一键清洗和整理数据，快速实现Excel 中需要耗费大量时间的工作。

5.2 实时刷新数据

生产数据每天都在变化，管理者需要及时看到变化着的数据以第一时间作出正确的决策，这些在Excel 中很难实现，如果强制实现将会付出大量的时间和成本。而Power BI 支持各种数据源的自动刷新，Power BI 可以连接IT 的SQL Server数据库使用DirectQuery 模式实现刷新，也可以用数据集的形式将本地盘存储的数据实现刷新，即便是公司使用的是MySQL，虽然不支持自动刷新，也可以利用网络版网关实现数据的定时刷新。

5.3 创建动态的可视化交互式报表，让数据讲述故事

Excel 提供的基本图形无法满足如地图、树形图、瀑布图、帕累托图等分析需求，需要花在修改坐标、颜色、数据标签和其他美化图表上大量时间；而Power BI 除可以一键生成这些图表外，还能实现多角度分析、交互分析，即创建企业动态的可视化交互式报表，它能把复杂的数据转化成简洁的视图，获取针对业务的全方位独特见解，创建动态的可视化交互式报告，与任何所希望的人进行共享。Power BI 拥有十分丰富的图库，以及强大的数据可视化功能，对企业实际数据进行分析的同时，还能享受可视化的盛宴。

5.4 随时随地查看报表

从Power BI Desktop 可以发布到云或本地，也可以将在Power BI Desktop 中创建的报表嵌入现有应用或网站。即使在外也能用手机端APP 随时查看实时刷新后的动态数据（仅限Power BI Premium 版本）。

5.5 数据安全性高

在熟悉的Microsoft 365 体验中使用Microsoft 信息保护将敏感度标签应用于Power BI 数据。使用Microsoft Cloud App Security 将数据丢失防护和管理扩展到Power BI 用户，包括报表共享。报表创建者也通过创建自己的密钥（BYOK）对敏感数据进行监管，更好地满足隐私和法规要求。

5.6 经济实惠兼顾个性化定制

Power BI Desktop 是免费版本，可以自由下载并安装在本地计算机上；Power BI Pro 可以为每个用户提供一些低价服务，能够帮助企业经济高效地进行数据分析；有需要的客户也可选择价格较高的定制版Power BI Premium。

6 Power BI 分析报表的搭建

Power BI 报表分析平台可以包括企业运营的各个业务板块，如在财务管理中使用Power BI 找到关键数据；在销售活动中预测市场机会，达成业绩目标，提高利润；掌握人力资源的相关信息；把握工厂运营中产值、质量合格率、事故率、生产效率等信息。不论哪个业务板块的报表在使用该工具搭建分析报表时都需要如下操作。

6.1 数据建模

Power BI 处理的表往往是多个的，它的优势就是打通来自各个数据源中的各种数据表，根据不同的维度、不同的逻辑来聚合分析数据，从而进行数据分类汇总和可视化呈现。所以前提是各个表之间需要建立某种关系，建立关系的过程就是数据建模。

可以将表分为两类：维度表和数据表，维度表即同类型属性信息的集合，是定性描述，往往是没有数字的；数据表即数据明细表，是对定性数据的数据度量。数据建模的本质就是构建维度表和数据表之间的关系。在Power BI 中两类报表关系的创建可以是自动创建关系，也可以是手工创建关系，创建的关系可以是一对一、多对多、一对多和多对一。

数据建模的目的是构建多维度的可视化分析。能否成功实现多角度、交互式、可视化分析关键在于报表间的关系搭建是否足够清晰、正确。这是初学者的难点之一。

6.2 结合分析指标体系，进行可视化分析

明确报表主题。Power BI 创建的可视化报表主要意义在于对数据分析结果的可视化展示，报表中的内容需要有明确的主题，并且该主题尽量单一，能使得所有的视觉对象都针对该主题进行设定，实现从不同角度对同一主题进行全面分析。有明确的报表主题后，也能便于报表使用者理解可视化对象中展现的数据分析结果，帮助其作好营运判断和决策。

选择合适的可视化对象。Power BI 提供了上百种可视化对象来展示数据分析结果，每种可视化对象都有其特性，但又在一定程度上与其他可视化对象有相互重叠的功能。例如，柱形图和折线图都可以用来对比不同数据元素在某一测量标准下的差异，但是折线图更适合表现某一个数据元素随着时间变化而变化的情况。

为报表选择合理的布局。在可视化报表展现时，需要按照报表主题依次安排好可视化对象在图表中的展示位置。通常情况下，重要的数据分析元素应该位于报表的核心位置，筛选工具可以统一放在报表的上下或左右部分。如果报表中有多个页面，那么通用筛选工具在不同页面的布局位置应该相同，以方便用户使用。

7 结语

利用Power BI 技术对财务业务数据进行分析，可以大大提高分析效率，实时更新数据，通过切片器、筛选器的使用，可以快速获得所需要的信息，方便报表使用者的自主探索。

Power BI 数据分析已经彻底改变了无数的行业，零售行业是最大的受益者。沃尔玛和亚马逊等大公司利用power BI商业数据分析来提升零售业绩。然而，这些好处并不仅限于成熟的销售型企业，制造业企业也可以将系统数据集成到其运营中实现巨大价值。