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出版者:

作者:Owen, Glenn

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 99.38

装帧:

isbn号码:9780324594393

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Access
• Accounting
• Spreadsheet
• Database
• Business
• Finance
• Tutorial
• Software
• Microsoft Office
• Data Analysis

综合企业数据管理与财务分析：进阶策略与最佳实践 本书聚焦于现代企业在数据驱动决策时代所面临的核心挑战，深入探讨如何运用尖端的数据库技术与电子表格工具，构建高效、集成化的企业信息系统，并在此基础上进行深层次的财务绩效分析与风险评估。本书旨在为财务专业人士、数据分析师以及需要全面掌握企业数据生命周期管理的管理人员，提供一套系统化、实战化的解决方案与前沿思维框架。 --- 第一部分：企业级数据架构与信息集成策略 (Conceptualizing Enterprise Data Architecture and Integration) 本部分将基础概念提升至战略层面，探讨如何在复杂的组织环境中设计和实施稳健的数据管理体系。我们将超越简单的数据录入和存储，着重于数据的治理、质量和互操作性。 第一章：现代企业数据生态系统解析 本章首先描绘当代企业数据流的复杂图景，区分运营数据（Operational Data）与分析数据（Analytical Data）的不同需求。我们将详细分析OLTP（在线事务处理）系统与OLAP（在线分析处理）系统的架构差异及其在财务决策中的角色定位。重点探讨数据孤岛（Data Silos）的成因及其对财务报告准确性和及时性的负面影响。 数据治理的基石： 建立企业级数据标准、元数据管理（Metadata Management）框架，确保数据定义的一致性和权威性。 数据生命周期管理（DLM）： 从数据采集、存储、处理、归档到销毁的全流程控制，关注合规性（如GDPR、SOX）要求下的数据保留策略。 选择合适的集成技术： 评估ETL（抽取、转换、加载）工具与API驱动的数据同步机制，为后续的高级应用打下坚实的数据基础。 第二章：构建高可靠性的关系型数据库模型 本章深入关系型数据库设计理论，重点关注如何为财务和会计数据设计规范化（Normalization）和反规范化（Denormalization）的平衡模型。强调在支持高并发事务的同时，保证报表查询的效率。 高级规范化技术： 深入理解3NF和BCNF，并探讨在特定场景下（如维度建模）进行反规范化的权衡艺术。 索引优化与查询性能调优： 针对常见的会计分录查询、总分类账检索等场景，设计复合索引、聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non-Clustered Index），使用执行计划分析工具诊断性能瓶颈。 视图（Views）、存储过程（Stored Procedures）与触发器（Triggers）的战略应用： 利用视图封装复杂的业务逻辑，利用存储过程批量执行数据维护任务，并审慎使用触发器来保证数据完整性（例如，自动更新库存余额）。 数据库安全与访问控制： 实施基于角色的访问控制（RBAC），加密敏感财务数据（如薪资信息），并建立定期的安全审计流程。 第二部分：高级数据建模与分析应用 (Advanced Data Modeling and Analytical Applications) 本部分将焦点转向如何利用结构化数据构建复杂的分析模型，特别是针对成本核算、预算编制和预测的动态工具。 第三章：基于维度模型的财务数据仓库设计 本章介绍如何将面向事务的数据库转化为面向分析的星型（Star Schema）或雪花型（Snowflake Schema）模型，这是现代BI（商业智能）分析的基础。 事实表与维度表的精细化设计： 针对收入、费用、资产等核心财务指标，设计合适的粒度（Granularity）事实表；并为时间、部门、产品、客户等构建维度表。 慢变维度（SCD）的处理策略： 详细讲解SCD Type 1、Type 2和Type 3在处理组织结构变更、物料主数据更新等场景下的应用，确保历史数据分析的准确性。 建立多层数据架构： 设计ODS（操作数据存储）、数据集成层（Integration Layer）和最终的数据展示层（Presentation Layer），实现数据分层管理和清洗。 第四章：复杂成本核算与作业成本法（ABC）的集成实现 本书不局限于传统的成本分摊方法，而是侧重于如何利用数据库的强大能力实现更精细化的成本管理，特别是作业成本法（Activity-Based Costing, ABC）。 定义作业与成本驱动因子： 识别关键的业务活动（如采购审批、机器设置、客户支持）并量化其成本驱动因子（Cost Drivers）。 数据库驱动的成本分摊逻辑： 运用SQL的复杂连接和聚合功能，实现基于不同驱动因子的动态成本分配，而非静态的百分比分摊。 模拟与敏感性分析： 构建参数化查询，允许分析师快速调整成本驱动因子的权重，即时观察对产品最终成本和毛利率的影响，支持最优定价策略。 第五章：预算编制与滚动预测的高级自动化 本章探讨如何从静态的年度预算转向更具响应性的滚动预测（Rolling Forecast）模型，实现预算与实际业绩的紧密集成。 版本控制与假设管理： 利用数据库表结构管理多版本的预算（如基线预算、修正预算、管理层预测），并集中管理所有关键假设参数。 集成预测模型（Time Series Integration）： 介绍如何将外部的统计预测结果（如使用ARIMA或指数平滑法的结果）安全地导入到数据库中，作为预测模型的输入，并与历史实际数据进行对比。 差异分析的自动化报告生成： 编写高级SQL查询，自动计算预算与实际的绝对差异、百分比差异，并根据预设的容忍阈值自动标记出需要关注的异常科目或部门，为管理层提供即时洞察。 第三部分：风险管理、合规性与数据洞察 (Risk Management, Compliance, and Data Insights) 本部分将分析视角拓展至企业风险控制和高级决策支持，强调数据驱动的合规性监控与欺诈检测。 第六章：嵌入式合规性监控与数据审计追踪 在日益严格的监管环境下，确保交易数据的完整性和可追溯性至关重要。本章关注如何在数据库层面实现主动的合规性控制。 交易级审计日志的设计： 设计高效的审计跟踪机制，记录所有关键财务数据的创建、修改和删除操作，包括操作用户、时间和操作前后的值。 利用约束和业务规则引擎强制执行内部控制： 部署数据库级别的CHECK约束和复杂的业务规则，例如确保所有超过特定金额的支出必须关联两个以上的批准人记录。 SOX/内部控制的报告自动化： 编写特定的查询，用于定期生成SOX控制点的状态报告，例如，检查是否存在未分配成本中心的发票或过期的应收账款。 第七章：高级财务指标构建与性能仪表板设计 本章聚焦于如何将处理好的数据转化为可视化且富有洞察力的决策工具，重点在于构建关键的绩效指标（KPIs）。 构建驱动性KPIs： 不仅报告滞后性指标（如净利润），更关注驱动未来绩效的前瞻性指标（如客户终身价值CLV、运营资本周转天数DSO/DPO）。 数据透视与交叉分析（Cross-Tabulation）： 展示如何利用高级数据操作（如CUBE, ROLLUP）快速生成多维度的绩效视图，例如，同时按产品线、地理区域和时间段查看毛利率的变化。 异常值检测与警报系统： 运用统计方法（如Z-Score或箱线图分析）在数据仓库中识别出统计学上的异常交易或分录，并设置阈值，在仪表板上实时触发视觉警报，辅助风险和舞弊的初步筛查。 第八章：数据驱动的战略规划与情景模拟 本书的收官部分着眼于利用整合的数据资产进行前瞻性的战略规划。 集成战略资产负债表与现金流预测： 建立模型，将运营假设直接映射到资产负债表和现金流量表的动态变化上，超越简单的损益表预测。 资本支出（CAPEX）的投资回报率（ROI）模型： 设计框架，用于评估不同的资本投资方案，根据预期的未来现金流折现率（DCF）对项目进行排序和优化。 数据驱动的并购（M&A）尽职调查准备： 探讨如何预先结构化和清洗目标公司的关键财务数据，以加速尽职调查阶段的数据分析和估值建模过程。 --- 本书的读者将学会一套完整的、从底层数据结构到顶层战略分析的集成方法论。通过深入理解数据如何被采集、清洗、结构化，以及如何被用于构建可靠的成本模型、预测工具和合规性监控系统，专业人士将能够彻底变革其财务分析的深度和效率。

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