在数字经济的大潮中，数据已不仅仅是冰冷的数字，而是企业决策的活水源头。对财务来说，每一笔账目，每一次报销，都可能是企业健康的晴雨表。而随着数字化时代的到来，BI分析在财务数据管理中发挥着越来越重要的作用，借助BI工具，企业能够实时监控财务状况，从成本控制到收入增长，从风险评估到战略规划，BI分析都能提供关键的指标和趋势分析。它帮助企业优化资源配置，提高资金使用效率，同时加强了对市场动态的响应能力。
本文将分享对企业财务数据分析的实操案例，详细介绍商业智能FineBI工具在企业财务分析中的应用，我们将一起学习如何运用BI工具，识别关键指标，构建分析维度，对差旅费用进行精准的评估和控制，将复杂的数据转化为清晰的答案，探究BI分析如何在财务分析中发挥作用。
文章中提到的BI数据分析工具分享给大家——
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一、财务数据分析存在哪些难点？
在日常工作中，财务人员经常需要对差旅数据进行深入分析，但常常面临许多困难：
1、数据提取复杂
首先，数据提取过程的复杂性是一个普遍问题。数据分散在不同的系统和平台，即使数据被成功提取，也可能存在沟通不畅导致的信息误差，从而获取的数据可能不符合分析需求。IT与业务人员之间的沟通不充分也可能会导致数据需求理解偏差，增加后续工作的难度和时间成本。
2、Excel功能存在局限
其次，Excel作为常用的数据处理和可视化工具，虽然功能强大，但在处理大规模数据集和制作高级图表时存在局限。数据透视表在处理大量数据时可能出现操作卡顿，而复杂计算如同比、环比分析需要掌握特定公式，这对初学者来说可能是个挑战。
3、报告撰写存在局限
最后，在撰写报告时，将Excel图表与PPT结合是一种常见做法，但这种方式相对单一，且展示的内容是静态的，缺乏动态交互和深入分析的可能性，限制了报告的深度和广度。因此，报告撰写方式需要更加灵活和多样化，以适应不同的分析需求和展示场景。
而解决上述难点的方法，就是利用低门槛的商业智能BI工具来简化数据处理和分析流程，并借助数据制作图表组件进行分析，通过具有交互效果的仪表盘进行可视化呈现。
值得一提的是，FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，Fine BI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。
现在，让我们将焦点对准一个具体的实例，探究BI分析如何在财务分析中发挥作用。今天的实操案例是对差旅费的BI分析，找出差旅费异常的原因。
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二、实操案例：如何对财务数据进行BI分析？
1、了解项目背景，确定思路
在财务分析汇报会上。在众多财务指标中，老板突然关注到了一个平时不太注意的小点——管理费用中的差旅费。他注意到19年三季度的差旅费异常偏高，而当时的项目量并未达到预期。于是，他提出了疑问并要求我们查找原因。为了解决老板的关切，我们开启了数据分析的小项目。
2、结合业务数据，集合资源
差旅费作为管理费用中的一个科目，费用归集口径通常相对较粗，不够细致。因此，如果财务数据要发现业务问题，就必须与业务数据相结合，才能提供有价值的见解和结论。
于是，我们需要集合各方面的数据资源，包括报销明细、出差申请记录以及OA系统或钉钉系统中的详细差旅费用清单，还从行政部门获取了机票价格、住宿标准、出发目的等行程相关信息。
3、构建关键指标，决定方向
集合了数据资源之后，我们需要确定关键指标。这些指标无论是衡量费用还是构成中的个人支出，都需要有明确的维度和度量值。维度可能包括机票类型、时间、项目类型等，当维度与度量值结合时，就能产生评价方式和结果，供我们评估其合理性。
以金额为例，它是一个度量标准，而全价机票、住宿标准等也是度量值。当这些度量值与维度表中的属性比如姓名、日期、审批编号等结合时，就能产生评价值。我们需要对各项指标组合进行筛选和判定，以确保它们服务于我们的分析目的。
构建指标的过程就是维度与度量指标的组合过程，它决定了我们的分析方向和方法。
4、确定分析方法，进行分析
在确定指标之后，我们需要制定分析计划，选择需要的分析方法。
比如，在这次的项目中，时间与度量值结合可以进行趋势性分析；而按类别和金额组合则可以进行对比性分析。此外，我们还可以根据属性进行差旅费构成分析。揭示不同项目类型下差旅费用的差异和权重，明确哪一部分的差旅费用是我们关注的重点。
这些分析可以从不同的方向进行。按时间维度，我们可能观察到的是费用的波动情况。类别维度分析能够让我们聚焦于两个占比比较高的关键费用——机票和住宿，通过“抓大放小”的策略，针对机票和住宿费的发生问题提出解决方案，这样往往能更有效地降低差旅费用，实现“四两拨千斤”的效果。另外，按属性维度分析，我们也能确定非收益性项目产生的差旅费是否有可控制的区间和空间。
为了更深入地分析，我们可以采用拆分方法，从粗颗粒度到细颗粒度对维度进行拆分，以便更精准地聚焦问题。比如，对于机票而言，更下一层级的维度是机票的折扣价，我们可以将不同折扣的机票进行有效分组，从销售视角确定关注范围。
5、结合需求，得出分析结果
在确定了分析方向后，我们结合多种方法进行了结论的输出。通过一维、二维等不同的维度切入和指标交叉分析，我们运用了相关性分析、模型应用等手段，使得结论的输出更加具有针对性和合理性。同时，我们也结合了业务想法和制度制定的需求，使得分析结果更加符合实际情况。通过分析，我们可以得出差旅费异常的结论。
6、输出可视化分析报告
最终，我们将呈现一个数据分析报告，其内容将紧密围绕我们之前的分析方向展开。
报告的第一个部分将展示费用总体情况，包括费用的构成、种类构成以及收益性项目和非收益性项目的构成和趋势。从总体费用的趋势入手，我们可以区分出收益项目和非收益项目，从而确定我们关注的重点方向和可控制的项目对象及单位。同时，我们已经知道在费用构成中，机票和住宿费是重点分析的方向。
接下来，我们将逐步深入到机票费用的分析。通过考察折扣机票的使用情况，我们可以了解高折扣机票的发生频率、次数以及订购这些机票的人员。在住宿费方面，我们将从住宿标准的执行情况出发，分析超标率以及超标发生的出差目的地。基于这些分析，我们可以探讨哪些目的地需要辅以相应的管理措施或制度来优化差旅费用。
三、总结
通过本次实操案例，我们探讨了何利用商业智能FineBI工具对财务数据进行深入分析，揭示了差旅费用中的异常原因。更重要的是，我们学会了如何运用数据分析提出解决方案。数据分析不仅仅是一门技术，更是一种解决问题的思维模式。希望本次的分享能够启发更多的财务管理者，将数据分析作为日常工作的一部分，让数据成为决策的有力助手。数据分析并非遥不可及，每个人都可以通过学习和实践，成为自己领域的数据分析专家。
帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。
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