多维数据分析方法在全面预算中的应用研究

黄亦珏

摘要：在企业内部管理工作中，全面预算管理工作是核心，实施全面预算管理能够进一步推动企业获得高质量发展。然而，当前虽然我国有诸多企业已经开始实施全面预算管理模式，但是，实施效果并不是十分理想，现行过程中存在监控困难、预算偏差较大等问题。而多维数据分析法的出现，解决企业实施全面预算管理存在的问题。通过构建数学模型，运用计算机技术可有效对企业数据展开深入分析，从而保证企业决策的科学性及合理性。基于此，文章从多维数据分析方法概念进行入手，简要阐述多维数据分析方法在全面预算管理中应用的重要性，分析这一方法应用在全面预算中的机遇和挑战，为企业如何应用多维数据分析方法在全面预算中提出几项实践策略，进而为企业的经营决策提供更加科学、有效的参考依据。

关键词：多维数据分析；全面预算；应用研究

数据是企业发展的基础，而多维数据分析方法就是利用先进的计算机技术和数学模型对数据进行科学处理，以满足企业管理决策需求。在企业全面预算中，利用多维数据分析工具可对企业的各项数据进行有效分析，使得企业及时发现企业经营管理中存在的问题，帮助企业管理者及时调整企业经营战略，从而提升企业在市场中的竞争力。因此，当前在全面预算中如何应用多维数据分析方法早已成为企业研究的重要课题。

一、多维数据分析方法概述

多维数据分析方法是指在数据分析过程中，通过使用多个维度对数据进行描述和分析。而传统的数据分析方法通常只能处理二维数据，而多维数据分析方法能够处理包含多个维度的数据，例如时间、地区、产品等。通过将数据按照多个维度进行切割和聚合，可以更全面地了解数据背后的规律和关系，发现隐藏在数据背后的有价值的信息。

多维数据分析方法的基本原理是建立一个多维数据模型，它由维度、指标和数据集组成。维度表示数据的各种属性，例如时间、地区、产品等；指标表示对数据进行统计和分析的度量，如销售额、利润率等；数据集则是实际的数据源。通过将数据按照维度和指标进行组合，以得到一个多维数据立方体，也称为数据立方。常用的多维数据分析技术包括切片、切块和钻取。切片是指在数据立方体中选择某个维度上的特定值，然后对其他维度进行观察和分析，以便了解该维度对其他维度的影响。而切块是指将数据立方体划分为不同的子块，以便对每个子块进行单独的分析。而钻取则是指从一个较高级别的维度逐步向下钻取到更详细的维度，以深入了解数据的细节。

在实际应用中，多维数据分析方法可以通过使用专门的工具和软件来实现。常用的多维数据分析工具包括OLAP（在线分析处理）工具和数据挖掘工具，并可通过Power BI、OA等工具，具象显示分析结果，进行更有效的数据指导。OLAP工具能够提供交互式的查询和分析功能，用户可以通过拖拽和点击的方式对数据进行探索和分析。数据挖掘工具则可以通过各种算法和模型来挖掘数据中的模式和规律，以发现隐藏在数据背后的有价值信息。Power BI能更快速有效地显示数据变化及差异性，呈现业务的关键信息，进而做到事前预警，助力企业进行科学决策。

二、多维数据分析方法应用全面预算中的重要性

（一）有利于提高企业管理水平

传统的全面预算管理模式仅仅是以财务数据为基础，以财务报表为依据，缺乏对其他数据的有效分析，使得企业的全面预算管理缺乏科学有效的决策依据，导致企业对未来发展情况不能准确把握。而多维数据分析方法能够帮助企业全面掌握市场的发展变化情况，实现对未来市场趋势的准确判断，使企业管理者能够根据企业市场环境和发展变化情况制定相应的战略计划。例如，在对企业成本费用支出进行分析时，多维数据分析方法能够从不同角度对成本费用支出进行综合分析，从而帮助企业管理者了解不同业务板块对成本费用支出产生的影响，及时发现成本费用支出中存在的问题，有效降低企业成本费用支出；更重要的是多维数据分析方法能更有效地渗透业务中，将财务与业务紧密结合，既对当下的财务决算起到关键性指标异常进行具象显示，更能为全面预算管理带来更为真实有效的数据支持和科学的数据指导，提高企业管理水平。

（二）有利于完善全面预算管理系统

全面预算管理是指通过对企业生产经营活动的全过程进行有效控制，确保各项经营活动顺利进行。在全面预算管理系统中，预算管理人员可以借助多维数据分析工具对企业的各个预算指标进行全面分析，及时发现企业经营中存在的问题，并提出相应的解决方案。并且，多维数据分析方法能够帮助企业管理者对企业生产经营活动中的各种数据进行有效处理，通过对企业生产经营活动中各项指标的全面分析，管理者能够及时掌握实际生产经营情况，进而为全面预算管理系统的完善提供有力的数据依据及更为科学的数据管理模型。

三、多维数据分析方法应用在全面预算中的机遇和挑战

（一）机遇

首先，多维数据分析方法为全面预算提供了更加详尽、准确的数据支持。全面预算需要考虑多个方面的指标和因素，如财政收入、支出、债务等，而多维数据分析方法可以将这些指标按照不同维度进行分类和分析，帮助决策者全面了解各项指标的变化趋势、关联关系和影響因素，为预算决策提供科学依据。其次，多维数据分析方法能够发现预算管理中存在的问题和潜在风险。通过对各项预算指标的数据进行深入挖掘和分析，可以及时发现偏差、异常和不合理之处，预警并解决可能的问题。例如，通过分析收入成本的变化趋势和相关因素，可以及时调整运营策略，提高市场竞争力，调整成本控制点，甚至是调整内部流程，以达到全年利润指标的稳定性及可控性。此外，多维数据分析方法还能够帮助预算决策者进行预测和模拟分析，优化预算方案。通过建立多维数据模型，结合历史数据和未来预测数据，可以对各种情景和政策变化进行模拟分析，评估不同预算方案的效果，并选择最优方案。

（二）挑战

首先，是数据质量问题。多维数据分析方法对数据的准确性、完整性和一致性要求较高，需要有高质量的数据作为基础。然而，在实际操作中，数据来源可能来自不同部门、系统，数据格式和标准存在差异，数据质量难以保证。这对数据分析的准确性和有效性提出了要求，需要加强数据治理和标准化管理。其次，是技术和人才支持问题。多维数据分析方法需要借助先进的信息技术工具和专业的数据分析人才。然而，我国在信息技术和数据分析方面与发达国家相比还存在一定差距，技术和人才支持仍然不足。需要加强相关技术研发和人才培养，提高数据分析的专业水平和应用能力。

四、多维数据分析方法应用在全面预算实践

（一）基本要求

1. 建立统一多维数据仓库和数据挖掘模型

企业要以战略目标为导向，以多维数据分析为手段，从整体角度出发建立了一个多维数据仓库。这个仓库要从不同视角进行多维度的数据汇总和分析，提供多维度、多层次、多角度的数据查询和分析功能，并可以实现对这些数据进行深入挖掘和分析。具体来说，这个仓库主要由以下几个模块构成：（1）经营情况多维数据仓库，用于反映企业整体经营状况；（2）预算执行情况多维数据仓库，用于反映各业务部门预算执行情况；（3）经营业绩多维数据仓库，用于反映公司各业务部门的预算执行情况；（4）行业、历史和未来多维数据仓库，用于反映行业和未来发展趋势。

2. 建立动态的指标计算模型

在多维数据仓库中，还要根据各个业务部门对预算执行情况的不同需求，建立动态的指标计算模型，如成本预算计算模型、利润预算计算模型和收入预算计算模型等。这些模型要根据各个业务部门的实际预算需求进行灵活调整，以满足业务部门对预算执行情况的不同需求。例如，在销售部门中，可以将收入预算计算模型及成本预算计算模式同时应用到销售部门中，这样可以帮助销售部门更好地进行销售目标的确定、成本控制及利润核算。首先，在成本预算方面，销售部门可以根据公司战略规划及市场实际情况制定销售目标及运营策略；其次，在销售部门的成本控制中，可以通过分析各个业务部门的各项成本费用数据来进行成本控制，并制定对应的绩效方案；最后，在利润预算方面，销售部门可以将销售目标、各个业务部门的绩效指标、利润数据结合，并将其与公司实际利润进行对比分析。再如，在生产运营方面，生产运营部门可以通过分析产品的各种生产数据来对生产计划进行动态调整和优化；在生产运营管理方面，生产运营部门可以通过分析原材料采购和库存数据来对原材料进行采购和库存控制；在人力资源管理方面，根据各个部门不同的运营需求，通过分析员工数量与员工薪资水平等等数据来对人力资源进行合理配置，优化绩效方案。此外，在人力资源管理中还可以通过分析招聘人数、新员工流失率、员工满意度等数据来对新员工进行招聘和培训管理的优化及企业文化建设。企业只有通过建立这样的动态指标计算模型，才能够使各业务部门及时掌握预算执行情况。

3. 各个部门要全面参与预算编制

企业应用多维数据分析方法进行全面预算管理，不仅要有财务部门参与预算编制，同时公司业务部门等全体部门也要参与预算编制，因为只有将各部门数据与财务数据紧密结合，才能实现从业务到财务再到战略目标的全覆盖。然而，在传统的预算管理模式下，由于真实业务数据与财务数据之间存在着较大的差异，所以不能很好地与财务数据进行有机结合，最终导致预算管理的效果不佳。为此，应用多维数据分析方法使业务部门与财务部门之间建立紧密联系，并且在预算编制过程中，财务部门要与业务部门沟通、协调，保证财务数据与业务数据的一致性。并且，在具体编制过程中，不能按照传统方式进行，而是要在多维数据分析的基础上，根据企业实际情况对各项指标进行调整，以通过应用多维数据分析方法进行全面预算管理后，促使企业制定的战略目标更加科学合理。

（二）多維数据分析方法应用在全面预算实践

1. 在预算编制层面的应用

企业的发展需要对大量的数据进行处理和分析，以支持决策和规划。而在预算编制层面，多维数据分析方法可以提供更深入的洞察力和更准确的预测，有助于管理者做出科学、合理的预算决策。在预算编制中，多维数据分析方法可以应用于以下几个方面：

一是，预算规模确定。通过多维数据分析，要将过去的预算数据按照不同的维度进行组织和聚合，如按部门、产品线、地区等进行划分。通过对各个维度的数据进行比较和分析，确定未来的预算规模，使预算更加科学和合理。例如，企业想要确定下一年度各个事业部的预算规模。就可以通过多维数据分析，将过去几年各个事业部的销售数据、成本数据、市场份额等按照事业部维度进行聚合和分析，从而找出各个事业部的增长趋势和潜力，并通过对这些数据的分析，以确定下一年度各个事业部的预算规模。

二是，预算分配优化。在预算编制过程中，不同的部门和项目需要分配不同的预算资源。通过多维数据分析，要对过去的预算执行情况和绩效数据进行分析，找出哪些部门和项目的预算使用效率较高，哪些部门和项目的预算存在浪费或不足的问题。例如，企业想要确定下一年度各个部门的预算分配比例。就可通过多维数据分析，将过去几年各个部门的预算执行情况、销售收入、市场份额等按照部门维度进行分析，找出哪些部门的预算使用效率较高，可以适当增加其预算比例；哪些部门的预算存在浪费或不足的问题，可以适当调整其预算比例。

三是，预算风险评估。在预算编制过程中，需要考虑各种不确定因素对预算的影响，如市场变化、竞争压力、政策变化等。针对这些影响，可通过多维数据分析，对过去的市场数据、竞争数据、政策数据等进行分析，找出潜在的预算风险，并对其进行评估和应对措施的制定。

总而言之，在预算编制层面应用多维数据分析方法，不仅可以提供更深入的洞察力和预测，帮助管理者做出科学、合理的预算决策。同时，还可以确定预算规模、优化预算分配和评估预算风险，从而实现企业预算的科学管理和有效控制。

2. 在预算监控层面的应用

预算监控是企业财务管理中至关重要的一环，通过对预算执行情况进行监测和分析，可以有效地掌握资金的使用情况，及时发现偏差并采取相应的措施。因此，企业要充分运用多维数据分析方法更为全面、深入地了解预算执行情况，以便更好地进行预算监控。首先，在应用多维数据分析方法进行预算监控之前，要先明确监控指标，监控指标既可以是预算目标的具体数值，也可以是与预算相关的各项指标。例如，对于销售预算，可以监控销售额、销售成本、销售利润率等指标；对于生产预算，则可以监控生产成本、生产效率等指标。要通过明确监控指标，为后续的数据收集和分析奠定良好基础。其次，在预算监控层面，收集数据是进行多维数据分析的基础，要通过各种渠道获得相关数据，如财务报表、业务系统、人工录入等。然后，要根据事先确定的监控指标，将相关数据按照一定的格式整理和存储，以便后续的分析。紧接着，还要建立适用于预算监控的数据模型，数据模型要包括不同的维度、属性和度量，以及它们之间的关系。在建立完数据模型之后，就要进行多维数据分析。通过分析不同维度和属性之间的关系，以深入了解各个方面对预算执行情况的影响。例如，可以对销售预算进行分析，看不同地区、不同产品的销售情况，并与预算目标进行对比，找出偏差的原因；还可以对销售成本进行分析，找出成本偏高的原因，并采取相应的措施。最后，在预算监控中，及时发现偏差也是非常重要的，要通过多维数据分析，建立起有效的预警机制，一旦发现预算偏差超过一定的阈值，就要及时触发预警，以保证相关人员能够采取相对应的应对措施。例如，在销售预算监控中，可以设置销售额偏差超过10%时触发预警，通过预警系统发送提醒给相关人员，以便销售人员能够及时调整销售策略。此外，预算监控和多维数据分析是不断优化的过程，要通过不断地收集数据、分析数据、制定预警机制，并根据实际情况进行调整，因此，也可以借助先进的技术手段，如人工智能和机器学习等，来进一步提升多维数据分析的能力，更好地支持预算监控。

五、未来展望

未来，企业要对于多维数据分析方法在全面预算中的应用展开更为深入的探索，不仅要保证多维数据分析方法能够为企业提供更科学的决策依据，同时还要保证多维数据分析方法能够助力企业改进经营管理，提升行业核心竞争力。因此，企业未来应用多维数据方法要做好以下几方面工作。

第一，实现更为精确的预算制定。传统的预算制定往往依赖经验和直觉，而这种方式在数据丰富、环境变化快速的情况下，可能无法拼凑出准确的预测。虽然，当前多维数据分析允许通过深入理解各种业务和财务数据，发现其中的模式和规律，从而为财务预测提供更准确的基础。但是，未来期待能够通过多维数据分析，促使预算结果将会更接近实际结果，从而提高预算的可执行性。

第二，要进一步提升预算控制效率。传统的预算控制过程往往需要花费大量的人力和时间，虽然多维数据分析可以通过自动化地收集、整理和分析数据，大大减少了这种工作量。但是，如果能够有效利用数学模型和算法，期待未来能够实现预算的实时监控，及时发现偏离预算的情况，并迅速做出调整。

第三，实现更灵活的预算调整。随着业务环境的快速变化，固定的年度预算可能无法满足企业的需求。多维数据分析虽然提供了一种动态的预算管理方式，可以根据最新的业务数据和市场信息，快速进行预算调整。但是，期待未来预算制定要更加灵活，从而保证企业能更好地适应不断变化的业务环境。

第四，要借助于多维数据分析更深入进行预算分析。未来，企业要将预算数据与其他业务和市场数据结合起来，以发现更多隐藏在数据背后的信息，为决策提供更深刻的洞察。比如，通过对客户行为数据和销售数据的分析，以发现某些产品的销售额是否会超过预算，或者通过竞争情况的分析，以预测企业的成本压力等。

然而，尽管多维数据分析的前景十分广阔，但我们也不能忽视其中存在的挑战和问题。如处理大量复杂的数据、确保数据的安全和隱私、提升数据分析的速度和效率等等，针对这些问题企业要做好相应的应对方案及措施。同时，企业也需要重视培养相关的技术和管理人才，以便有效地利用多维数据分析，使企业实现更高效、更精确、更灵活的预算管理，进一步推动企业的持续和稳定发展。

六、结语

综上所述，多维数据分析方法应用在全面预算中具有重要作用，在进行全面预算过程中，多维数据分析方法不仅可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和趋势，还能提供全面、准确的信息和指导，使预算编制更加科学、合理。同时，多维数据分析方法还可以帮助企业更好地评估和监控预算执行情况，以及时调整和优化预算方案，得以真正实现预算目标。因此，企业在进行全面预算过程中，要选择和建立合适的多维数据模型，有效地提取和处理大规模的数据，通过对收集到的数据信息展开深入分析，以为全面预算提供更好的支持和服务，进一步推动企业的高质量发展。

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（作者单位：杭州思必德网络科技有限公司）