2020年刚刚接手公司管理工作的时候，我就有个想法：把财务部门变成公司的数据中心。
我发现，财务部门汇集了几乎公司内外所有的数据：每项业务活动只要涉及到money的进出，都会在财务账上留下记录。如果把这些数据汇总起来，就会比较清楚的知道公司整体的运营情况，
因此就有了建立财务数据中心的想法，请注意，这个财务数据中心远远不同于以往的Excel和ERP等数据库和普通 表，具体是什么们往下看。
可能很多初学者会有这样的经历：在看完一份财务数据分析的 表之后，脑中除了一行行的数字，别的什么都记不得。此时，我们需通过构建一个分析框架，将复杂的财务数据拆分并重新罗列和归集到一个特定框架中，从而帮助我们分析企业。
其实搭建这个业务模型和炒菜的过程是一样的：
业务明细数据：来自世界各地的食材，全部堆在一起供选择
数据仓库：将食材进行分类和保存
数据可视化：不同口味的菜，不同方式的摆盘
数据建模预警：通过以往经验看一看食材够不够，是不是过期了，质量如何
数据库就是一个装数据的柜子，你在需要数据的时候可以从里面查找到，企业的所有数据都在里面，所以你现在知道为什么删库跑路这么严重了吧/p>
而数据仓库的核心意义在于数据分析：所需数据维度太多时，从数据库调用非常麻烦，于是必须得建立一个不同的数据处理中心，以满足实时化和自动化决策需求。
按照过程，一般的数据是由交易型数据库转移至分析型数据库，清洗整理后在数据仓库加载，最后转移至数据集市供用户使用。
3、数据可视化
“举头望明月，低头做 表” 的时候，想必企业中的很多部门都因为 表而忙得不可开交吧。相较于传统密密麻麻的表格汇 形式，图表却能够将数据真正直接可视化，更加直观地呈现数据的业务状况。
我们所见过许多眼花缭乱的可视化，大部分是用华丽的视效堆叠起来博人眼球，然而经不起业务价值的推敲，而且还会浪费分析人的很多时间，有时候不得不加班加点。
除了这个原因之外，还有一个重要原因是不懂得利用工具。
很多人做可视化就先考虑Excel，确实，Excel能做可视化，但是做出如下的效果，需要写各种函数，熟悉的人都要用到一小时以上，95%的人Excel要做成这样基本上不太可能。
而如果能够掌握一些专业的可视化工具，起码能够减少一半的工作时间和重复量，比如FineBI、python、tableau等，这些都属于数据分析工具中比较适合新手的可视化帮手。
比如，FineBI对于数据的图表设置相对来说比较简单，进行数据字段的拽拖即可，同时还有一些数据的查询操作等，也是只需要拖拽空间即可。
FineBI的表间关联支持灵活应用，一次建立即可多次使用
下图展示了FineBI强大的数据处理能力。
来看看FineBI的实际操作吧：
1、趋势分析
一般可使用折线图进行分析统计，用横轴表示时间（年、月、日），纵轴表示如营业收入、成本支出、利润率等指标再合适不过了。如下图所示，左值轴统计出每年营业收入和成本支出的走势，右值轴统计出每年的利润率走势情况。
我们在做对比分析时，比较数据的大小，通常推荐使用柱状图、条形图，当进行数据结构比较时通常推荐使用累积柱形图、累积条形图进行数据对比分析。
总结
不管任何财务数据分析，如果没有把握透过数据看企业业务实质这个基本精神，而只是从形式，方式，框架方面花心思，都是不切实际的，所以分析的一定要进行可视化分析
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