管理会计落地系列--有效的财务分析就是从业务中来再到业务中去

有朋友私信沟通，如何学习一些财务与业务相关联的数据分析？关于数据，作为财务的我们都不陌生。但在如何发挥数据的价值和如何管理数据资产方面，我们都有可以提升的空间。

关于数据的价值

先给大家展示二组Ocean Tomo LLC发布的企业无形资产市值的研究数据：

因为缺乏比较数据，中国的调查数据只对2015年进行了分析：

注：上述数据信息来自Ocean Tomo LLC官网公开数据

从上述调查可以看出，依据标准普尔500市值的调查，从1975至2015四十年间无形资产价值占总资产价值的比例从17%上升到了84%；依据中国深沪300进行的市值调查，2015年无形资产价值占总资产价值的35%。虽然中国企业无形资产占比和国际先进企业相比还有差距，但调查结果直观说明了至2015年，全球经济从通过有形资产创造价值，已经转型到了通过企业拥有的知识产权、专利技术、数据资产、人工智能、渠道资源、线上客户、品牌价值等这些无形的智能资产来创造价值了。

数据成为了企业新的无形资产，也具有了资本的属性。未来企业的经营发展会越来越依赖数据。 

“得数据者得天下”。像有了石油才能让汽车普及那样，算力和深度学习的算法让数据得以成为这个时代企业经营管理的“石油”。没有哪家企业可以免受数字化转型的影响。 

数据的浪潮中，作为负责数据工作的我们无路可退，因为财务就是通过对数据的输入与输出来体现自我价值，为企业经营管理和决策服务的。

什么是财务数据和业务数据

许多事物都是互通的。比如做饭，柴米油盐这些原料是业务数据，那么面条、馒头是财务数据。至于你能加工出满汉全席还是面条馒头，要看你拥有的原料，也看厨师的厨艺。 

企业的财务数据是从各个业务部门汇集得来的，采购数据、生产数据、销售数据等，通过汇总、整理、加工成财务数据，然后输出成品，比如进行纳税申报，向业务部门和管理层提供财务分析、财务预算与预测、财务报告等。 

下图是我总结的财务数据与业务数据关系图，以此说明二者之间的关系： 

共分为三大列，左侧一列是数据生产的部门，中间是各部门生产出的业务数据，右侧是各业务部门数据转化成的财务数据。中间业务数据分为三小列，业务部门直接产生的显性数据列，这些显性数据背后的隐性数据列和相关的深度数据列。右侧财务数据包括转化成的财务各项目数据列和会计科目列。以直观描述业务数据与财务数据的相互关系。

这张图我列举了三个前端业务部门：采购、生产和销售部门，和一个后端职能部门，我们财务部门。尤其是财务部门，是生产数据的大户。从业务部门过来的各类业务数据，需要财务根据会计准则、税法和数据分析需要进行加工整理或数据清洗，最终生成财务会计数据或管理会计数据。上图财务部门中我没有列举管理会计数据内容，因为这部分数据是包含在前端业务部门中的，我把它拿出来放到下面“从业务中来，到业务中去”章节通过实际案例进行剖析。

这里列示的只是企业经营与财务数据中的冰山一角，现实中哪怕是一家小企业，也能产生出许多数据。包括人力资源、办公室这些职能部门。哪怕是打扫卫生的保洁，也会产生诸如拖把、消毒水、保洁人员工资或者保洁外包费等业务数据，进而到财务上转换成管理费用等财务数据。 

无论是包子还是白菜，都是食物，区别是白菜无法直接吃，包子可以。无论财务数据还是业务数据，都是企业经营数据。区别是单个零散的业务数据很难直接为经营决策提供支持，而经过加工提炼的财务数据可以。

从业务中来到业务中去

梳理了何为业务数据、何为财务数据，这一块我们讨论管理会计数据。那些大厨们为了提升厨艺，需要勤学苦练研究菜品的配料和烹饪方式，盐2克、五花肉二两，葱二段，肉先过水去沫，时间2分钟，捞出切约0.5厘米厚片...通过操作不断的改良、创新来提升菜品质量。对于我们财务人员来说，所有的财务数据都起源于业务数据，那些对外报送的财务会计数据只需要按会计准则、税收法规的规定进行处理就可以了。但对企业内部经营管理决策服务的管理会计数据，就需要回到业务中去，通过分析、挖掘、追溯、洞察这些数据，最终输出有价值的信息支持业务经营和管理决策。

一家连锁超市在经营分析会中，财务部门针对各店面做出的分析报告主要反映各店面盈亏情况和与预算对比增减情况。有店长和财务沟通：“这些我们都知道并且还会算。我们想知道的是亏，亏在哪儿了，盈，又是怎样盈的。你这样花了大半天时间挨个念一遍每家店的数据，对我们如何改善没有半点用处...还不如网上一发，我们自己看呢。” 

到底该怎样体现财务的价值？我们需要把财务数据还原到业务数据，才能发现问题。从这家超市拿出A、B两个店来还原分析。

从上述财务数据可以看出，B店的销售额与毛利率都比A店高，但最终B店亏损1万元，A店盈利3.87万元。B店店长很希望财务部门帮他们找出到底哪儿出问题了。但这些财务数据无法反映店面中存在的问题，为店面扭亏为盈提供支持。

通过下面鱼骨图把部分财务数据还原成业务数据，从场地、人员、资产管理和营销四个维度进行分析：

通过分析，可以向店长传递如下信息：

在场地利用上，A店比B店面积多40㎡，但因B店地理位置好，可以为店面带来更多客流量，反而比A店租赁费高3.1万。但B店因地理优势多支付的租赁费并没有得到相应的回报。B店单位平米租赁费比A店贵10.44元，与A店租赁费比高出53.48%。但B店销售仅比A店多17.8万，与A店比销售仅多了16.56%；显然B店因地理位置优越多付出的租赁成本并没有带来相应的销售回报；再进一步挖掘，B店销量与去年同期的154万比，下降了28.7万元，降低了22.9%，和其他位置相似店面比，平均单位平米收入低了197元/㎡。

在店面布局上，虽然A店整体面积比B店大，但A店用于经营的面积却比B店少了27㎡，在场地面积利用上B店比A店要好。A店场地面积利用还可以优化。

人员方面，虽然B店销售额比A店高，但A店人均销售比B店多0.48万元/人。原因是B店比A店多3名员工，导致人均销量低于A店，同时人工成本每月比A店多1.6万。进一步挖掘，B店去年同期销量比本月多28.7万元的情况下，人员比当期少2名。在人员管理上，B店需要加强管理，进而带来人工成本的减少或效能的增加。

资产管理方面，B店资产折旧费比A店多1.8万元，进一步查找，发现B店资产中有两个冰柜和许多货架在仓库中闲置。在商品损耗上，A店商品损耗仅0.4万，B店商品损耗比A店多出2.7万。库存管理上，B店因积压大量库存商品，导致存货周转比A店慢7天，比去年同期慢12天，进一步挖掘，发现B店存货中有0.7万的食品临近保持期，1600元食品已经过期。在资产使用和库存管理方面，B店同样可以通过提升改善来创造效益。 

营销方面，在占据地理优势的情况下，B店促销费比A店多1.2万、宣传费比A店多1.4万，但并没有带来明显的业绩提升。

把财务数据还原成业务数据后，通过上述四个维度的分析，我们基本可以确定造成B店亏损的主要原因是因管理问题带来的销售下降、人员冗余、资产管理不善和无效营销造成的。店长可以根据问题有针对性的进行查找分析销售下降的原因是什么，是因为附近新增了竞争对手，还是产品品类搭配不合理，还是受线上购物的影响。以及进行减员、多余固定资产处置、加强存货管理，加强促销管理等措施。而A店店长可以通过调整店面布局，增加20--30㎡营销面积，或者直接出租增加租金收入带来更多利润。同时可以增加营销措施，以带来更多销量。

对数据的使用可以从多个维度和层面进行分析、挖掘、追踪，进而洞察规律，发现根因。比如从产品维度、客户维度着手分析，或从存货维度对周转率、最佳备货量、安全库存、仓库合理面积等深入分析。 

如果你有100万，把它放在家中，它不会为你创造一分钱，把它存在银行里，可以有一些利息收入，如果用它做生意或投资，虽然风险增加了，但它可以给你带来更丰厚的回报。 

同样，数据有价值，但只有应用它才会产生价值。但你是把它“存进银行”，还是进行“投资”，带来的回报必然差距很大。仅用于报税、出具财报，向业务部门和老板提供经营数据的数据应用和通过财务数据还原到业务数据，进而发现“上个月A类产品的促销方式是无效的，虽然带来了销售增长，但并没有给企业带来相应盈利，整体毛利润反而降低了3%，而此类的促销方式3年来已经进行过八次，因此而给企业带来357万元的毛利损失。”这样的业务洞察显然创造的价值是不一样的。