这款数据分析工具让财会人工资翻了三倍

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这款数据分析工具让财会人工资翻了三倍

由于工作原因,我经常和公司的财务会计人员打交道,时不时聊几句。在聊天中,我发现他们中的许多人在职场上也有同样的苦恼:

 

1、会计晋升渠道狭窄,工资总是上不去;

2、相关岗位太少,想转行也没得选;

3、报了很多职场技能培训班,发现没用;

 

昨日正好与一位财务出身的朋友小王见面,一打听,没想到她毕业快3年了,已经到了一家房地产公司的中层,工资也翻了3倍,要知道在房地产行业,会计人员的晋升对资质要求较高。我借机问她升职加薪的秘诀,想给我们公司的会计指路。

 

本来小王一毕业就做审计,但是她对现状并不满意,在网上跟风学了VBA和python,结果发现效果并不大。一次偶然的机会,她需要使用数据分析,在网上找到了数据分析的工具和教程,边学边用。结果她做的项目得到了领导的高度赞赏。

 

小王尝到了甜头,于是下定决心学好数据分析,向财务分析方向发展。慢慢的,小王在很多项目中发挥了很大的作用,被重用了。

 

工作搬砖.png 

 

小王告诉我,她想成为财务人员中最擅长使用数据分析工具的人。

 

由于我知道她没有专业的技术背景,我笑着问她哪来的底气。小王说,她最初使用传统的Exce和SAP进行数据处理和分析,在技术上确实遇到了很多困难。

 

以Excel为例。首先,Excel不能存储大量的财务数据,几十万行已经是极限了。因此,IT部门经常将数据分为每月甚至每周提供给财务部门,导致数据连续性和可读性差。

 

其次,Excel制作的透视分析步骤复杂,加载速度慢,需要等待几行数据需要几十分钟的响应时间。而且制作的分析格式往往是固定的,面对快速变化的数据,无法及时得到想要的分析结果。

 

总而言之,用Excel做数据分析的弊端太多了,这让小王苦不堪言。幸运的是,小王很快在网上找到了自助的数据分析工具,所以做数据分析很有用!

 

以她使用的Smartbi为例,它是一个不需要编程,只需拖动即可进行数据处理的神器,而且还具有很强的可视化能力和亿级数据处理能力,对财务人员来说简直不太友好。

 

有了这个得力助手,小王很快就开始了数据分析,很容易用各种财务分析模型做出分析图和驾驶舱,美观实用。部门开财务分析会的时候,小王的分析报告总能派上很大的用场。

 

以几种常见的财务分析方法为例:

一、垂直分析。

这是财务数据分析中最常用的分析方法。我们可以通过分析项目的整体比例和比例的变化,分析项目的重要性和发展趋势,作为制定战略的依据。

 

以上图为例。从报告中可以看出,累计存款的增长率在下降。如果认为存款对利润下降有影响,需要看存款总额、存款类型比例等信息。

 

制作这样的分析图其实很简单。通过Smartbi,财务人员只需将分行名称、活期存储金额、定期存款金额等数据拖到相应的位置,不到一分钟,就可以制作出上图的分析图表,如果还想进行更深层次的探索分析,还可以随时调整分析模型,非常灵活。

 

二、趋势分析。

第二种常用的分析方法是趋势分析,包括我们常用的同比、环比和排名。简而言之,趋势分析法就是通过标记企业经营中某些财务指标的变化趋势,分析原因和发展趋势,进而辅助业务决策。

 

如果我们想做这样的数据处理,我们不需要像Excel那样写复杂的函数。在Smartbi中,我们只需要通过快速计算功能来完成,然后我们可以通过拖动轻松制作以下趋势分析图:

 

财务现金流分析.png 

 

通过这张图,我们很容易分析出第一季度的销售合同金额相对较小,这可能与春节假期有关,导致本季度现金流较少。此外,一年五月、七月、九月是销售旺季,企业现金流回报和销售额相对较好,第四季度企业整体合同金额和回报金额数据趋于稳定。

 

三、比较分析。

对比分析法,简单地说,就是通过横向或纵向对比同一指标来确定差异,并进行差异分析或趋势分析的数据分析方法。比较分析的方法有很多。我们以热图为例:

 

企业要进行财务分析,必须具体到各个业务,那么各个地区的销售比较,就是不可避免的话题。若与Excel进行数字对比,则不简单直观,但Smartbi只需拖拽即可制作热力图,使分析和决策更加清晰。

 

 热力图.png

 

财务背景+数据分析技能+熟练使用数据分析工具,让双非出身的小王也能走上升职加薪的快车道。她的聪明之处在于不愿意处于现状,懂得结合工作需要学习新技能,提高工作效率和价值,为自己的生活做乘法。

 

大数据时代,数据分析人才短缺,掌握数据分析工具的会计人员更加稀缺。但是很多人觉得使用数据分析工具门槛太高,对技术小白不友好,便断了念头,只能忙于用Excel整理分析数据,痛苦于重复劳累的重复工作。

 

近年来,以Smartbi为代表的自助数据分析工具迅速崛起,可以说顺应了时代潮流,打破了技术壁垒,让每个处理数据的人都能轻松掌握使用数据分析工具,真正让数据成为生产力。


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