⑨向旅游服务购买方收取并支付的费用。

⑩销售使用过的固定资产适用按简易办法征收增值税。

⑪小规模纳税人销售自己使用过的固定资产。

⑫纳税人销售旧货。

⑬单采血浆站销售非临床用人体血液按照简易办法计算应纳税额。

风险五：取得的增值税扣税凭证不符合规定，但抵扣了进项税额。

风险六：未按规定开具红字专用发票，但扣减了销项税额或者销售额。⑨向旅游服务购买方收取并支付的费用。

⑩销售使用过的固定资产适用按简易办法征收增值税。

⑪小规模纳税人销售自己使用过的固定资产。

⑫纳税人销售旧货。

⑬单采血浆站销售非临床用人体血液按照简易办法计算应纳税额。

风险五：取得的增值税扣税凭证不符合规定，但抵扣了进项税额。

风险六：未按规定开具红字专用发票，但扣减了销项税额或者销售额。第11章 大数据时代，非财务经理财务分析

新思路与重点

当今时代是一个信息化时代，云平台的发展如火如荼，大数据概念横空出世。

大数据就是在海量结构化的、非结构化的、几乎可以连续再生的、使传统数据处理系统难以处理的数据集合。大数据时代，非财务经理不仅要关注实际数据量，还要关注处理方法，让数据产生巨大的创新价值。

在“互联网+”的背景下，非财务经理要关注在大数据时代，如何通过云计算，对财务数据进行分析和计算，以发现和创造更多数据价值。

11.1 大数据时代财务分析与财务价值

当今，数据的种类很多，如人与人交易和沟通产生的数据，社交网络产生的数据，传统的商业领域和金融交易的商业数据。

数据有大数据与小数据的区别。

小数据是结构化数据，大部分是文字记录。大数据是非结构化的第11章 大数据时代，非财务经理财务分析

新思路与重点

当今时代是一个信息化时代，云平台的发展如火如荼，大数据概念横空出世。

大数据就是在海量结构化的、非结构化的、几乎可以连续再生的、使传统数据处理系统难以处理的数据集合。大数据时代，非财务经理不仅要关注实际数据量，还要关注处理方法，让数据产生巨大的创新价值。

在“互联网+”的背景下，非财务经理要关注在大数据时代，如何通过云计算，对财务数据进行分析和计算，以发现和创造更多数据价值。

11.1 大数据时代财务分析与财务价值

当今，数据的种类很多，如人与人交易和沟通产生的数据，社交网络产生的数据，传统的商业领域和金融交易的商业数据。

数据有大数据与小数据的区别。

小数据是结构化数据，大部分是文字记录。大数据是非结构化的数据，来自服务器、日志、网站、文件流等。

例如，有的人去医院看病，医疗数据就是提炼过的关系型数据。测心率的时候可能有一个24小时心脏仪器测试出来的数据，如果把24小时心脏脉搏数据缓存下来，这就是简单的大数据。

（1）大数据的特性之一是数据的完整性和综合性。现有网络服务都是简化、扭曲、片面地对现实世界的浓缩和裁剪，由此产生的数据是凌乱的、破碎的、局部的，其中的含金量是极其有限的。

（2）大数据的特性之二是数据的开放性和公共性。正是因为完整的、综合的大数据难以由一家公司、机构或政府部门获得，所以大数据必然产生于一个开放的、公共的网络环境之中。

（3）大数据的特性之三是数据的动态性和及时性。大数据是基于互联网的及时动态数据，不是历史的或严格控制环境下产生的东西。

“低成本、高效率”运营机制是企业长期的竞争力。大数据要求有流线型的商业过程，各个环节之间必须无缝隙、无摩擦地衔接，并保证每一个商业决策明智、正确，在竞争的过程中不犯错误。

11.1.1 财务分析与财务价值管理面临的挑战

传统事务性财务分析与财务价值管理已无法满足现代企业管理的需要。仅仅做好账务核算，仅仅对月度或年度的财务报表进行分析，已无法给企业管理层做出及时、准确的决策带来帮助。在大数据时代，面对大量的数据信息以及各种各样新技术、新业务模式的冲击，开展财务分析和财务价值管理时，如果仅仅是“摆数据”，对企业发展和变革是起不到支持作用的。数据，来自服务器、日志、网站、文件流等。

例如，有的人去医院看病，医疗数据就是提炼过的关系型数据。测心率的时候可能有一个24小时心脏仪器测试出来的数据，如果把24小时心脏脉搏数据缓存下来，这就是简单的大数据。

（1）大数据的特性之一是数据的完整性和综合性。现有网络服务都是简化、扭曲、片面地对现实世界的浓缩和裁剪，由此产生的数据是凌乱的、破碎的、局部的，其中的含金量是极其有限的。

（2）大数据的特性之二是数据的开放性和公共性。正是因为完整的、综合的大数据难以由一家公司、机构或政府部门获得，所以大数据必然产生于一个开放的、公共的网络环境之中。

（3）大数据的特性之三是数据的动态性和及时性。大数据是基于互联网的及时动态数据，不是历史的或严格控制环境下产生的东西。

“低成本、高效率”运营机制是企业长期的竞争力。大数据要求有流线型的商业过程，各个环节之间必须无缝隙、无摩擦地衔接，并保证每一个商业决策明智、正确，在竞争的过程中不犯错误。

11.1.1 财务分析与财务价值管理面临的挑战

传统事务性财务分析与财务价值管理已无法满足现代企业管理的需要。仅仅做好账务核算，仅仅对月度或年度的财务报表进行分析，已无法给企业管理层做出及时、准确的决策带来帮助。在大数据时代，面对大量的数据信息以及各种各样新技术、新业务模式的冲击，开展财务分析和财务价值管理时，如果仅仅是“摆数据”，对企业发展和变革是起不到支持作用的。因此，开展财务分析与财务价值管理时，应该以更积极、更主动的方式来为企业服务，要实现从“事务型”向“经营管控型”的转变。在“摆数据”的同时，要更加注重数据的及时性，以及财务数据与业务数据的融合。

传统ERP数据管理的手段已经过时，由于数据时效性十分重要，企业管理层希望得到更富有洞察力、前瞻性的数据和分析。这也将对传统的财务分析模式带来冲击。财务人员对大数据的整合和分析能力将得到更多的关注和提升。要求财务人员能在繁杂的数据中，去粗取精，化繁为简；能灵活根据管理需求对财务数据进行多维度分析；能运用大数据准确地预测未来的趋势和变化。这些都将给企业经营带来极大的价值。

为适应新技术带来的业务模式变化，企业的发展会在纵向和横向两个维度展开，将会展开一系列的重组、兼并。如果这时财务管理依然停留在传统“事务型”的状态，不仅无法给企业实施有效兼并带来价值评估，以及为重组的融资等带来帮助；而且，在兼并后，由于企业间的业态差异、管理水平差异等造成整体管理难度加大，整体管理水平难以提升。因此，如何实现业务和财务数据的协同、下属企业管理水平的统一，以达到集团企业整体管理水平的提升，这也是在大数据时代迫切需要解决的问题。

11.1.2 提升财务分析与财务价值管理的重要性

大数据时代，企业关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网中体现，如维基百科。因此，优秀的企业将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的企业承担。因此，开展财务分析与财务价值管理时，应该以更积极、更主动的方式来为企业服务，要实现从“事务型”向“经营管控型”的转变。在“摆数据”的同时，要更加注重数据的及时性，以及财务数据与业务数据的融合。

传统ERP数据管理的手段已经过时，由于数据时效性十分重要，企业管理层希望得到更富有洞察力、前瞻性的数据和分析。这也将对传统的财务分析模式带来冲击。财务人员对大数据的整合和分析能力将得到更多的关注和提升。要求财务人员能在繁杂的数据中，去粗取精，化繁为简；能灵活根据管理需求对财务数据进行多维度分析；能运用大数据准确地预测未来的趋势和变化。这些都将给企业经营带来极大的价值。

为适应新技术带来的业务模式变化，企业的发展会在纵向和横向两个维度展开，将会展开一系列的重组、兼并。如果这时财务管理依然停留在传统“事务型”的状态，不仅无法给企业实施有效兼并带来价值评估，以及为重组的融资等带来帮助；而且，在兼并后，由于企业间的业态差异、管理水平差异等造成整体管理难度加大，整体管理水平难以提升。因此，如何实现业务和财务数据的协同、下属企业管理水平的统一，以达到集团企业整体管理水平的提升，这也是在大数据时代迫切需要解决的问题。

11.1.2 提升财务分析与财务价值管理的重要性

大数据时代，企业关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网中体现，如维基百科。因此，优秀的企业将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的企业承担。大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现的；而在大数据时代下，优秀的企业通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售、一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。

未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用占比将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不再将是一味扩大生产规模，而是通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。

信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，使财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上。

借助大数据技术，财务价值管理和财务分析的水平可以得到大幅提升，从而为管理层做出准确的决策给予支撑。

非财务经理可通过对企业各业务数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内企业必须面对和解决的问题。

案例 汽车制造企业如何控制成本

以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过提高产能来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品的盈利能力和竞争能力。投资力度的加大，一方面使企业的经营规模增长，另一方面使企业生产的车型种类日益丰富。与以往相比，财务价值管理所需处理的数据量大幅增加；而且随着管理需求的增加，财务分析的复杂程度也不断提高。大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现的；而在大数据时代下，优秀的企业通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售、一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。

未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用占比将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不再将是一味扩大生产规模，而是通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。

信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，使财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上。

借助大数据技术，财务价值管理和财务分析的水平可以得到大幅提升，从而为管理层做出准确的决策给予支撑。

非财务经理可通过对企业各业务数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内企业必须面对和解决的问题。

案例 汽车制造企业如何控制成本

以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过提高产能来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品的盈利能力和竞争能力。投资力度的加大，一方面使企业的经营规模增长，另一方面使企业生产的车型种类日益丰富。与以往相比，财务价值管理所需处理的数据量大幅增加；而且随着管理需求的增加，财务分析的复杂程度也不断提高。