数据仓库技术在企业供需链现金流管理的应用

三、数据仓库技术在企业供需链现金流管理的应用

作为企业的决策者，掌握的决策信息越全面、越准确，决策就越切合实际，产生的效果也就越好，这样就使企业更能在竞争中获得优势。诸如，深圳石化供需链公司，从1998年7月开始建立现金流量日报制度，对提高资金管理的效率和效益产生很大的促进^[4]。然而在目前，财务决策者们一般是直接使用企业信息系统中的传统的财务报表作为决策支持。采用该种方法对解决局部性和战术性问题是有帮助的，但对面向市场的和战略性的财务决策，这些传统的财务报表（包括年度现金流量表）是完全不够的。而且，这些财务数据按会计处理的惯例都是按月或按年分类保存，没有形成在时间上集成的数据，这对于财务管理者来说是远远不够的，因为他们要观察过去和现在的资金流动情况。除此以外，现有的财务信息系统一般是按传统的财务管理模式提供数据和信息，要进行多维（如多个时间段的多个现金流）的数据分析感到非常困难。随着市场竞争的日益加剧和数据库技术的日益成熟，满足决策者决策需求的数据仓库系统便应运而生。

1.关于数据仓库技术在现金流管理方面的应用的一些概念

世界上最早把数据仓库提升到理论高度加以论述的是被尊为数据仓库之父的著名学者W.H.Inmon^[5]，他对数据仓库所下的定义是：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。

所谓“主题”，在这里是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点，如经营活动的现金流入情况、筹资和偿还借款的现金流入流出情况、供需链上客户和节点企业所创造的现金流情况、投资项目的现金流和盈利情况等。“集成”是指现金流数据仓库的信息不是从各个业务处理系统简单抽取的，而是经过系统加工、汇总和整理的，保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局现金流信息。“稳定”是指一旦某个数据进入数据仓库后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的插入和查询操作，但修改和删除操作很少。“随时间变化”则是指数据仓库内的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是系统记录了企业从过去某一时点到目前的各阶段的信息，通过这些现金流信息可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量的分析和预测。由此可见，数据仓库不是一种简单的数据堆积，而是一个综合的解决方案，是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程，它主要用来帮助管理和决策部门作出更符合业务发展规律的决策。值得一提的是，数据仓库与数据库、数据集市不是一个概念。①在数据仓库与数据库之间，数据仓库是一个综合的解决方案，而数据库只是一个现成的产品而已；传统数据库主要是面向业务处理，而数据仓库是面向复杂数据分析、高层决策的支持。②在数据仓库与数据集市之间，很多人把这两个概念混淆。数据集市也是当前非常热门的术语，一种比较常见的误解是认为两者的差别只是数据量的大小而已。事实上，数据仓库是企业级的，能为整个企业各个部门的运行提供决策支持手段，而数据集市则是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称为部门级数据仓库。

数据仓库不同于传统的数据库，它除具有传统数据库数据的独立性、共享性等特点外，还具有以下特征^[6]：（1）数据仓库是面向主题的。在关系数据库基础上建立的各个应用系统，由于功能单一和过于规范，只能回答很专门、很片面的问题。在这类应用中，数据的组织方式（数据结构、索引、编码和访问方式等）只对单一应用是最优的。数据仓库要为决策提供综合信息，这类信息的组织是以企业业务工作的主题为主线，因为只有这样的组织方式才能提供信息的全方位可用性。（2）数据仓库是集成的，来自外部信息源的信息不会原封不动地进入数据仓库，而必须进行必要的变换和集成以增强其可用性。在创建数据仓库时，信息集成的工作包括格式转换、根据选择逻辑消除冲突、运算、总结、综合、统计、加时间属性和设置缺省值等工作，还要将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的转变。（3）数据仓库是稳定的。它反映的是历史信息的内容，而不是处理联机数据。事实上，任何信息都带有相应的时间标记，但在文件系统或传统的数据库系统中，时间维的表达和处理或者是没有显示或者是很不自然的。在数据仓库中，数据一旦装入其中，基本不会发生变化，称为历史信息，这是由信息的时间性决定的。数据仓库中的每一数据项对应于每一特定时间。当对象某些属性发生变化，则生成新的数据项。这就使得信息具有稳定性。由于数据仓库的这些特点，使得它总是和业务数据库系统分开建立，在两个不同的平台上运行。它把支持决策分析的信息事先收集、归纳、处理，使企业的业务操作环境和信息分析环境分离，从而有效地为决策提供信息服务。

2.数据仓库技术在E-供需链现金流管理中的作用

根据Mate Group的研究报告，在其调查过的2000家企业中，90％以上的企业计划在今后两三年内采用数据仓库技术。这些企业在传统数据处理方面已经有较丰富的经验，他们采用数据仓库并希望能从中获益。现金流数据仓库作为财务数据库极富潜力的应用数据库，近年来在我国企业和宏观管理中开始引起关注。越来越多的用户通过切实可行的现金流数据仓库应用来提高企业的决策支持水平，从而获得很好的效益。如：某银行的计算机网络以小型机为中心，在银行信贷管理上建立客户现金流数据库的基础上，又结合数据仓库的管理思想开发出一套基于Web的信用分析系统。该系统采用了数据仓库的数据处理技术，对数据进行了事前处理，以磁盘的存取空间换取了用户查询时间，提高了数据存储和查询的效率，以往需要几天才能获得数据，现在只需几秒钟即可完成，使信用管理决策的效率和效果大大提高。这种数据仓库技术的应用在供需链企业和网络链联盟企业中一样可以开展，同样可以收到良好的效果。数据仓库在企业现金流管理的作用，归纳起来有以下几点：（1）以合理的代价取得有效的决策支持。从传统的财务管理来看，要收集分期的现金流量的数据，需要投入昂贵的人力和计算机资源，采用数据仓库技术可以消除不必要的中间环节资源开销。（2）促进企业决策过程优化。成功的决策是优化企业资源配置、提高企业竞争力的必要前提。为了保障企业全局性的现金流管理的合理性，企业的高层决策者不仅需要具备分析其企业创造现金流入的能力，而且需要对经营活动的现金流的合理性作出判断并据以采取相应的措施。这类信息必须高度综合，它的表现形式应该使决策者能够很快地从各个侧面进行分析、评价和判断，只有数据仓库技术可以提供这样的手段和服务。（3）改善并强化对客户的服务。企业的命运和前途在很大程度上取决于它与客户的联系以及它所提供的服务质量。经由数据仓库提供的面向客户主题和价值链节点的现金流信息，是改善和加强对客户服务和联系的有效途径。（4）强化企业网络财务管理是任何企业都必须面对的问题，现金流数据仓库提供的信息，可以刻画出诸多如采购、库存、销售、费用、投资和筹资等经营要素的变化和相互影响，使企业能够超前、主动地强化这类管理。（5）现金流数据仓库可反映市场的情况，也是企业决策的重要依据。因此，要求提供给市场分析的是一种能反映多个层面经济活动的信息及与之相伴的数据结构。现金流数据仓库所包括的信息不仅能反映市场演变的瞬间状态，而且还能反映它的历史和趋势。然而，为了实施有效的市场分析，现金流信息应当与决策密切相关的主题为中心的数据仓库配合应用，以获得更好的效果。（6）实现企业的规模优化。企业结构重组的总要求是实现规模优化，有的要分，有的要合，也有的既要分也要合。这类重组活动要求决策支持的分布化，要求现金流数据仓库提供支持这类企业价值分析决策的信息。按照专家们的分析，在传统数据库管理领域，今后5到10年内将是以数据仓库为代表的信息技术称雄的时代，现金流数据仓库将实现财务经理把信息从载体中分离出来并得到充分利用的梦想。

3.供需链现金流管理在数据仓库应用中面临的问题

实际上，由于数据仓库的应用不仅与数据库的技术和产品有关，还牵涉许多相关的问题，如企业历史（现金流）数据的收集、加工、管理以及企业自身数据体系的延伸等，这就使企业在数据仓库应用过程中面临着许多问题：（1）现金流信息使用者缺乏明确的计划和目标。如在企业建立现金流数据仓库过程中，财务经理和有关管理人员往往缺乏提出建设性意见，同时也缺少以先进的管理思想看待网络财务的智能化，没有考虑到现金流仓库可帮助优化资金运营，将企业从粗放财务管理向基于数据仓库集约科学管理转变。由于缺乏财务信息使用者的参与和目标不明确，因而在实施数据仓库过程中困难重重。（2）财务经理和有关财务决策者往往不清楚他们真正的需求，转而依赖软件开发人员来定义数据仓库的应用需求，而软件开发人员只专注计算机系统本身，缺乏网络财务管理的知识及其系统性。按这样勉强形成的需求开发的数据仓库不可能为决策者提供良好的决策支持。（3）缺乏完整和高质量的现金流数据。许多财务管理决策所需要的信息并不在目前的业务中，或者这些信息是不完整的、不准确的。例如，企业1998年以前没有要求编制现金流量表，而会计所收集的原始数据都是按照编制三张主要报表（资产负债表、损益表和现金流量表）来组织，现金流的明细分类没有反映，造成原始数据的完整性差，由此使企业管理人员对数据仓库的应用产生了怀疑。（4）基本数据的装载没有引起足够的重视。从事信息系统的人员往往低估了数据抽取和装载的工作量。由于原始数据信息的分散和不完整性，数据仓库的实施过程中有60％的费用和80％的时间与数据的抽取和装载有关。由于数据的装载没有引起足够的重视，因而它成为数据仓库实用化的障碍。（5）财务决策者对数据仓库的认识不足，常常把业务报表和报表分析等同，将数据仓库看作是解决业务报表的方案，而没有意识到数据仓库提供的是对历史信息的分析以及对其业务、客户、发展趋势的分析。（6）数据仓库的应用落后于形势的发展。近年来，数据仓库领域的新概念、新技术和新产品快速涌进市场，其更新的速度时常高于其普及与应用。这使得用户在制定设计方案、选择产品时往往走弯路，陷入无休止的测试和改进中，从而影响了数据仓库的效益。

4.企业数据仓库技术在E-供需链现金流管理的对策

（1）在网络技术应用中注意及时引入数据仓库技术。在计算机网络技术应用中注意协调发展数据仓库技术是一项回报率较高的项目，在IDC为主开展的一项关于数据仓库建设的投资与收益的调查项目中，发现这些企业、公司的平均投资收益率（ROI）为401％，有的企业或公司的ROI甚至超过1000％^[7]。由此可见，数据仓库的发展前景是非常乐观的。然而，尽管有如此高的回报，许多企业在企业信息化过程中仍然忽视了这种高回报的技术应用。因此，国家应组建专门的管理机构引导企业在不影响企业信息化正常运作中建立自己的数据仓库，增强企业的竞争力。

（2）高层领导人的参与，促使企业决策层参与数据仓库建设。与传统业务系统不同，数据仓库是面向管理决策层应用的，必须有系统自身的最终用户——企业决策层的参与。数据仓库应用本身并不是业务流程的再现，而是基于数据分析的管理模式的体现。在这个层次上，数据仓库对于企业决策层的意义首先不是信息技术和产品本身，而是企业经营管理模式。数据仓库的实施者需要在商业智能化如何帮助企业获得市场竞争力方面下工夫，提供切实有效的系统实施目标和规划，使得企业决策层充分认识到类似现金流数据仓库是他们自己所需要的信息库，并在投入和配合上给予大力的支持。没有企业决策层的参与，数据仓库的应用将会成为泡影。

（3）明确网络财务系统与现金流数据仓库的关系。在了解现金流数据仓库应用需求与网络财务的关系后，其重要的应用模型的建立关键在于财务人员而不是计算机开发人员。要建立适用的决策模型必须从如何利用现金流信息进行管理的角度出发，这需要有丰富的财务管理经验和网络财务基本知识。

（4）建立完整和高质量的现金流数据仓库。由于现金流数据仓库是独立于业务系统的，数据仓库的实施将以管理层需要的分析决策为主线。在设计中可为不确定的数据预留空间。对于数据的完整性和质量问题将通过以下方式来解决：①利用多种方式加载数据。业务系统没有的，可以设计专门的输入接口收集数据，如获取客户的个人资料。②放宽数据的时效性，在分析中标明个别数据的有效时间。③在系统中标识出低质量的数据。④规范业务系统。

（5）系统的实施需要明确的计划和时间表。在系统的实施过程中，新技术和新产品可以分阶段加入，但要避免无休止的测试和选型。因为数据仓库的价值在于应用，如果没有通过数据仓库的信息去指导决策，那么数据仓库将永远停留在投资阶段。在制定实施计划时，需要明确系统的使用时间、范围、用户的应用模式等与选择具体产品相关的重要问题。现金流数据仓库是一项基于E-供需链现金流管理和应用的综合性技术解决方案，它将成为网络财务管理的新工具，同时也成为下一代网络财务系统的重要组成部分。