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实时洞察、智能运营——新手艺重塑企业绩效治理应用(上)
2025年1月17日


摘要:已往几十年 ,在EPM领域中国企业在应用理念和手艺上均落伍于国际企业。但随着数智化时代到来 ,特殊是随着国产多维数据库、事项会计和企业效劳大模子的突破 ,对标天下一流 ,重塑我国企业绩效治理应用 ,资助企业构建战略导向的、企业级整合绩效治理应用 ,实现实时洞察和智能运营 ,将成为企业数智化转型的主要偏向。

要害词:事项会计、绩效治理、整合妄想、整合执行控制、数智化

上篇

大型企业EPM的问题剖析和生长机缘

我国大型企业EPM应用问题剖析

企业绩效治理(EPM ,Enterprise Performance Management)是指围绕企业战略目的所实验的一整套闭环的治理系统 ,包括战略妄想、年度妄想和预算体例、绩效目的制订、治理执行监控和绩效评价等。绩效治理在险些所有大型企业都在应用 ,可是应用效果与国际领先企业相比 ,差别甚大。究其缘故原由 ,我们发明有两个:

绩效治理理念和要领显着落伍

中国企业与国际企业相比最大的问题是:战略、妄想、预算、报告剖析、绩效等都是部分级自力应用 ,难以形成企业级治理协力。主要体现为:

在妄想制订阶段

       

战略实现路径制订不清晰 ,年度营业妄想形不可“一体化作战”的协力 ,年度预算资源设置与战略和妄想脱节 ,预算成为“数字游戏” ,组织绩效妄想与战略、妄想和预算脱节 ,难以施展“指挥棒”作用。

在治理执行和监控环节也是各自为政

       

如预算部分担的是资源 ,资源是为了告竣战略目的 ,完成重点专项使命的 ,但预算部分往往眼里只有伶仃的用度控制 ,缺乏与战略目的、重点妄想使命、营业目的的执行进度举行协同控制。

而国际企业推行的是“流程型组织”的治理理念 ,战略、妄想、预算和绩效就是一个一级焦点治理流程 ,相关部分都是这个流程上的节点 ,相对我国大型企业很高的“部分墙” ,流程越墙受到严重影响。另外在企业绩效治理要领上 ,我们也是一直受西方影响 ,平衡积分卡、战略解码、OKR、BLM等要领均来自西方 ,我们在这些要领的应用上也落伍于国际企业。

绩效治理手艺和应用恒久落伍

在国产多维数据库问世之前 ,海内企业的EPM应用与ERP系统细密耦合在一体的 ,支持其应用的手艺为善于流程型应用(如ERP)的OLTP(On-Line Transaction Processing(联机事务处置惩罚历程))手艺 ,即关系数据库相关手艺 ,企业只能在各应用系统中开发一些简朴的报表 ,难以构建跨异构系统的数据应用 ,或者只能开发与ERP紧耦合的预算、合并和剖析应用 ,但受制于OLTP手艺 ,预算、合并和剖析的建模和应用只能基于二维的单位格级建模 ,且无邪展现和盘算性能弱 ,无法在大型企业中举行规;乒阌τ。

而国际大型企业早在20年前就最先应用多维数据库支持下的绩效治理系统 ,实现多维、无邪、高效的妄想预算、治理报告和谋划剖析等 ,如海波龙系统、BPC系统、Cognos等。虽然也有少部分企业应用外洋的绩效治理系统 ,但总体受绩效治理系统成熟度不高的影响 ,应用深度缺乏。

另外 ,相对国际企业 ,我国大型企业在营业和核算系统支持绩效治理应用方面能力缺乏 ,大型企业核算系统基本都是面向对外报告的 ,在异构系统数据整合能力方面较量弱 ,由于异构系统的数据标准纷歧致 ,企业需要通过ETL(抽取、转换和加载)的方法举行数据整合 ,如将一个含多维度信息的科目拆分为多个字段 ,其历程十分噜苏 ,事情量十分繁杂 ,数据质量难以包管 ,数据维度较少。

新手艺将驱动EPM进入新时代

近几年来 ,随着数智化时代的到来 ,“大智移云物区”等新手艺驱动下 ,国产软件厂商迎来了新的生长机缘。国产多维数据库、事项会计落地、企业效劳大模子宣布等 ,将驱动EPM应用进入新时代。

国产OLAP的突破

EPM从二维到多维的质变

近年来 ,以恒行3为代表的一些海内厂商也最先突破多维数据库手艺 ,并构建了与国际产品相媲美的EPM应用。国产多维内存数据库手艺有三大特征:集成融合、实时盘算和多维泛起。

集成融合:高效集成同构异构系统数据

       

多维内存数据库可以支持多种类型的数据源 ,包括但不限于种种国际着名数据库如Oracle、MySQL、SAPS/4HANA数据库等 ,同时也兼容国产数据库如达梦数据库、人大金仓数据库等。别的 ,它还可以从CSV、Excel等数据文件中提取数据 ,能够实现种种异构数据的统一处置惩罚和存储。

实时盘算:实时处置惩罚海量大数据

       

多维数据库的盘算性能直接影响用户在预算、合并数据盘算 ,预算、合并报表盘问的体验 ,在多维数据库泛起之前 ,用户翻开一张大点的报表可能需要凌驾数分钟的时间 ,但多维数据库支持下用户体验完全纷歧样。以恒行3多维库基于自研的多维卷积算法为例 ,1亿Base数据顶级聚合<1秒。不但云云 ,性能与数据量无线性关系 ,随着数据量的增添,聚条约样规模100W数据 ,聚合耗时并没有显着增添 ,性能与数据量无显着线性关系。

多维建模和泛起:高效无邪的建模和数据泛起

       

多维数据库提供了富厚的建模能力和数据切片、切块、钻取和追踪中剖析能力:

从二维单位格的建模升级到多维立体建模

以预算应用为例 ,在关系数据库下 ,企业的预算建模是基于表格的单位格级的建模 ,企业每年组织、产品等转变 ,导致预算模子的调解事情量很是大。但在多维模子下 ,可以通过盘算规则容纳相关转变 ,提升建模的顺应能力。

沙箱模拟剖析支持不确定情形下的无邪决议

凭证市场转变 ,用户可基于现有模子 ,动态建设沙箱展望场景 ,调解相关变量组合数据 ,系统可以快速盘算出差别的预期谋划效果 ,用户可以选择性的存储知足的计划。

实时数据追踪 ,快速准确定位数据盘算和汇总逻辑

企业绩效治理都是数据类应用。实时展示数据上下游链路关系、数据血缘关系和数据更改历史等很是主要。

事项会计

重塑了企业细腻化治理的基础并实现了高质量业财数据整合

随着全球首个正式基于事项法会计产品的落地 ,会计正在爆发一场革命。事项会计以经济营业爆发时携带种种标签的经济营业为载体 ,实时计量纪录 ,突破了古板会计营业信息在冗长的环节中逐渐丧失的逆境。从事项收罗、多目的核算到业财大数据湖的形成 ,事项会计不但能有用支持实时、细腻、多维的核算与报告 ,并且营业信息贯串了财务事情的各个环节并且实时可回溯 ,提供利益相关方多种决议模子的相关信息 ,事项会计将重塑企业绩效治理建模的广度、细度、精度、频度和智能化。


广度

       

笼罩对企业谋划相关的全域数据 ,从更多维度更周全的构建绩效治理模子 ,更好的落地企业谋划战略。


细度

       

事项会计提供更细颗粒度的信息 ,如支持从智能工厂收罗单台装备更细腻的能耗数据 ,支持更精准的本钱盘算和盈利能力剖析。


频度

       

事项会计实时的数据收罗、加工和处置惩罚 ,将已往转动展望的频度加速 ,一些行业已经最先构建日本钱和日损益展望模子 ,以更科学的指导企业一样平常运营。


智能化

       

“无数据不智能” ,事项会计产出了高质量的、富厚的历史数据 ,是举行一样平常展望建模的基础 ,也是开展逻辑回归、决议树、随机森林、神经网络等机械学习算法 ,举行智能展望的基础。

企业效劳大模子

开启企业智能化运营和决议新篇章

    2023年7月27日 ,全球首个企业效劳大模子    YonGPT正式宣布 ,    它笼罩了企业财务、人力和营业 ,是多领域融合化、多形态综合型的企业效劳大模子。  
    基于大模子的人工智能在企业绩效治理领域的应用主要集中在二个偏向上:自然化的人机交互和智能化的营业运营 ,前者通过强盛的自然语言处置惩罚手艺和明确能力 ,使能企业应用和效劳与用户举行自然而流通的对话交流 ,后者通过强盛的数据剖析和展望能力 ,深入洞察企业运营、识别潜在的营业危害和时机 ,并提供智能化的解决计划 ,从而提高谋划决议水平和营业运营效率。      

 

下期预告

       

实时洞察、智能运营——

新手艺重塑企业绩效治理应用(下)

新手艺驱动下的EPM详细应用场景:

  • 整合妄想:多部分联动 ,建设自上而下的一体化作战安排平台

  • 整合执行控制:实时洞察、智能运营 ,打造一体化的执行管控平台

作者:吴昌秀  恒行3网络财务数智化高级专家

排版:孙千惠

校核:王华


   
 
 



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