会计平台可视化

随着企业数字化的临近，很多岗位的手动重复工作都可以被减少甚至取消，财务核算将不会再是他们的核心工作，他们的核心工作将会是将数据变成可视化的图表，供管理层分析并作出决策。Hightopo 数据可视化搭建的金融资产大屏是辅助你做好数据分析的捷径~

可实现金融资产数据可视化看板大屏，除了拥有丰富的数据可视化组件，还能利用 2D、3D 结合的优势，多维度呈现金融资产数据。为企业管理者提供及时、简洁、直观、高科技感的资产运行数据，让管理者在企业资产管理省时省力、高效管控。

为方便分公司较多的大型企业可以很好的监管财务情况，支持通过接入每个分公司的经纬度信息自动生成坐标点位置，直观展示出各地分公司分布情况。

基于可视化视角的金融资产管理，目的是把产、供、销和人、物、财等信息进行高度集中。屏幕中展示企业各分公司的分布地、资金总额、运营金额、可用备付金、企业数量等，并选择以世界地图与中国地图的形式为主体，宏观展示企业在各国的业务开展情况，全面展示企业在中国及世界范围内的前瞻布控。

在过去的几十年里，资金管理系统侧重点为可控性，是通过一系列繁琐的流程和审批来进行支付类目管理。

支付类目管理可视化以资金流为主线，通过地图上的信息标识，统计出各公司所支付金额和总量，由垂直归总转向扁平式归总，对存在资金缺口的分公司进行预警提示。既方便问题原因追溯查询，又能提高管理者的可预见性，降低企业的支付风险。

利用 HT 散点图、柱状图、饼状图等多种可视化效果呈现企业各分公司的资金预算执行情况以及收支金额的统计情况。通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失。

针对风险环节，可视化系统可根据标准值及设定的阈值进行集中预警告警监控，对企业不良资产率、担保比率、流动性比率等多重关键性指标进行识别，对于异常信息及违规操作及时提供资产风险报告。强化风险预判和防控能力，切实帮助企业早发现、早处理、早控制资金风险点。

财务可视化不仅仅是要报表上的直观易懂，更是要让各个数据间的关系可视化，举个例子，当浏览者发现某组财务指标过高时，立即就能层层剖析找到原因，同时还能以多角度观察分析数据，更透彻地掌握数据情况。

可视化作为传递信息的有效手段，支持 2D 、3D 融合贯通展示各类数据，除了支持基础的三维图形展示，也可以展示模型、BIM 文件内容，也能结合 WebGIS 带来更加具象化的数据呈现。

据世界经济论坛的消息，2020年，全球每日数据总量将达40泽字节。随着大量数据的流入，企业需时刻保持警惕，以从广袤的数据海洋中找到有价值的信息和见解，同时也需要清除无用的数据。大数据在这方面发挥了作用。恰如其名，大数据涵盖了大量不同种类的数据。这些数据极速生成，而传统的数据处理系统绝不可能完成这一任务。打个比方——人们也许有过这样的经历：用一台老旧的电脑在打开一个相当大的视频文件时，电脑死机了。这是因为处理器无法处理该视频文件中包含的大量数据。尽管在谈及大数据时，数据的总量无法感知。比如，单单Facebook每天就要生成4千兆的数据。在会计行业也是如此，专业人员已经开始意识到大数据的意义。如果置身会计领域，大数据有助于开辟有关数据洞察和分析的全新且未触及的道路。将大数据与区块链、人工智能和自动化以及机器学习等先进技术相结合，有助于创造强有力的自动化会计处理流程。在未来几年，大数据将以多种方式产生重要影响，以下为其中一些方面：1. 商业决策随着会计行业自动化的引入，会计员从重复的核算任务中脱离出来，扮演起了业务咨询的角色。他们负责为其客户打造融资计划，提供有价值的见解。大数据也是一个可信任的企业顾问。会计可以利用大数据，基于相关数据集帮助企业做出明智的财务决策，还可以创建形成长期的金融战略。来源：Pexels2. 审计审计是会计行业极为重要的一部分，在分析公司资产方面发挥作用。然而在现代社会中，传统的审计方法输出的结果，无法与企业所期望的有价值的见解相匹配。与数据分析相结合的大数据正在改变审计的过程。审计过程正逐渐从基于样本的测试转变为由数据驱动、基于人口水平的审计，包括了企业所有关键领域。大数据为审计员提供了现实中的结构化数据。因此，审计员能够探索更多领域，更快识别异常值。3. 风险管理会计事务所的成功取决于对金融风险的识别和纠正。在大数据和预测分析的帮助下，注册会计师（CPAs）能够预测未来的风险，建议客户采取必要举措。通过大数据的处理，会计师还能够识别潜在欺诈行为。这一过程无需人为介入，也无需在大量数据集上使用算法。4. 业绩企业绩效取决于多种参数，如员工、核心过程和预算管理等。借助具有高级分析能力的大数据，可以通过确定新的绩效指标（KPI）来跟踪企业绩效。此外，大量数据集也有助于认清市场走向，在竞争中保持领先。将大数据和高级分析法结合使用，有助于识别、分析顾客模式，从而完善顾客体验。5. 洞察数据可视化是将数据转化为更加可感知形式的过程。结合数据可视化利用大数据，就能为会计界专业人士提供可见性较高的会计数据。这一过程增强了业务洞察力，因为大数据集能够分割转化为有意义的信息。.1、 大数据时代的概念当今社会是对数据的应用已经习以为常，人与人之间频繁的用网络进行交谈，大数据就是这个高科技时代下的产物。大数据有四个基本的特点大量、高效、多样、价值,它的意义在于对这些数据进行专业处理,而不单单仅掌握庞大的数据信息。"大数据"是一种较大规模的，在搜索、存储、处理、解析这几部分大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。而且大数据在处理其他方面也有不同的影响。1.2、 大数据时代的特征大数据时代的到来使每个企业都有的紧迫感，因为大数据对于企业的发展和对未来的影响发挥着重大的影响。大数据时代的到来使得数据变得复杂和繁多，促使我们要对数据处理不能像传统模式一样。但大数据时代的到来，可以让我们利用云电脑、超级电脑和手机等实时信息传输工具处理各种大类型的数据，使得信息处理方式更加便捷,更加方便,可以快速高效的进行数据处理，并且相比传统的数据更加的准确和严谨.2、 大数据时代给未来会计发展带来的机遇2.1 、数据类型和收集方式的转变大数据时代的来临，数据类型发生了改变，相比较传统会计数据的类型比较单一和普通,并且搜集的数据大多是结构性数据,不能有效的为现在的业务做出准确的判断，并且数据的价值性不高而且对会计业务的帮助性不大。但大数据时代的到来和信息化的高速发展,电子商务和社交网络等互联网这些工具普遍的被使用,收集的方式变得更多样化，数据大规模的呈现在人的眼前，而且这些数据大多是非结构性数据,相比传统的更严谨和准确，大数据时代促使会计数据搜集方式和数据类型发生了改变，但同样对未来会计的发展起到了促进的作用。大数据给会计行业带来的机遇及其趋势2.2、 数据信息储存方式发生改变大数据时代的背景再加上网络信息化快速发展，信息数据更加明显呈现出了复杂性、多样性以及专业性的特点。因此,不同于传统的模式，当下我们必须要有一个庞大的数据仓库用来搜集和存储各式各样数据信息,其中较为典型的数据系统主要包含物理用户数据库、内存数据库和系统管理数据库、它们对信息预处理、信息分析和信息处理以及信息价值等处理方式有着很强的功能。2.3 、使用分析工具对会计信息进行集合传统的数据处理方式和信息整合方法已经无法满足大数据时代的发展需求,在大数据时代,有众多分析工具可以用来挖掘和整理有价值的数据,例如用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，与传统数据整理和数据分析方法相比较,信息化的分析工具对有价值的信息进行捕捉、删减、整合更加便捷。3 、大数据时代会计未来发展方向3.1、 大数据时代与会计的联系日益密切在大数据时代的影响下，会计对于企业来说越来与重要了。大数据时代的来临为会计发挥职能的创造了更有利的环境。大数据使网络信息处理更加快捷,为制定合理的决策提供保障。并且能基于非结构化数据的获取,来减少企业在决策过程中产生的风险。还能够对企业信息管理进行完善,令企业预算和精准决策更加合理。大数据更加有利于企业建立完整的信息系统,为企业制定发展战略提供了有效地保障。3.2、 会计数据计量方法不断改善大数据背景下，会计管理数据呈现着爆发式增长，会计信息处理不得不依赖于大数据信息处理技术才能够再次的快速发展，大量的处理数据数据和数据异构性以及数据的多形式并存、数据的实时性对会计的重要性加大,同时受到企业内外部等多种因素的影响,传统货币计量手段已经无法满足对庞大的会计数据进行及时的处理。会计人员不断地寻找新的会计综合计量方法，也尝试从不同方面反映经济结构和经济时局的变化，使传统会计能顺应时代潮流。3.3、 构建新的会计信息化平台会计数据的来源十分具有复杂性和多样性,因此需要建立一个集合客户、供应商和其他合作伙伴等相关对象组成的数据信息系统平台,用于实现数据的共享。这主要从两个方面来进行：首先要建立一个包含中央政府、各级地方政府和企业的三级信息公示平台，这样有利于政府管制和社会公共监督。由于大量的数据和数据量庞大，会计数据平台适合用于领航，持续改进，全面落实，实现循序渐进，逐步改善的效果。3.4、 提高会计信息化的安全性在大数据时代，“云”技术的应用和互联网的发展扩大了数据存储空间，并提出了利用“云”更容易。在这个过程中，应用程序，如群集应用程序和网络组的应用，虽然数据存储和业务访问功能是通过采用新技术提高安全和隐私问题要解决：企业应建立一个更加安全的用户访问控制机制。为了防止他人随意，恶意窃取和修改会计信息的恶意行为;每个云会计服务供应商共同探讨了高可信度的会计信息系统的发展，并采取了政府为防止信息欺诈的主导因素;一组满足自身发展的需要，并与他们的内部控制高度兼容的信息安全管理系统。

皕杰数据分析（BIOS iLook）是基于JAVA的数据分析、数据可视化系统，提供了完善的即席查询、数据可视化、数据看板功能

1、大数据可以用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。2、大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。3、大数据也称为巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。4、大数据的特点是数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大部分财务系统都有简单的报表制作和可视化分析功能，很多公司财务也都是直接用财务系统结合手工Excel来出报表的。

但是效率，起码我所知的方法中效率并不是很高。用财务系统处理业务还行，但是要做数据分析报表，就会有如下问题：

1、财务系统现行的财务报表数据不完善

财务报表基本上就等同于一张历史数据的汇总表，无法实现对企业的经营状况以及各种投资风险的有效分析判断。不同汇总其他业务比如销售、市场、生产数据，做一个综合性的分析。

2、财务系统的报表制作及分析功能不健全

财务系统的报表功能比较鸡肋，很多都要借助专业的报表工具来开发。且财务数据报表更多是对历史数据的呈现，具有滞后性。

比较高效的方法是用专业的报表工具来对接业务系统数据，来专门开发报表，

比如帆软FineReport。它本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作财务报表、开发进销存系统。

在企业应用中，企业组织团体一旦成规模时，数据量是数以万计的，无论数据还是报表都需要协同管理不断更新。面对各大OAERPCRM系统的数据，部门提交的各种的需求，领导厌恶的表格报表，这时候懂IT的朋友们可能知道，Excel是hold不住的，需要开放的报表工具，FineReport就是其中之一。

总之，如果追求效率，建议用专业的报表工具来对接业务系统开发，希望我的回答能帮助到你。

我认为数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角，看待世界。换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。我相信，也许一年，两年，五年，十年，数据视觉这个说法会取代数据可视化。就像数据可视化，渐渐取代了数据图表这一说法一样。数据视觉究竟是什么呢？我查阅了一些史料，发现几个有意思的人。或许看完了他们的经历，我们就能回答这个问题了。