Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TÀI CHÍNH VÀ NHỮNG TÍNH NĂNG MẠNH MẼ TRONG DOANH NGHIỆP

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TÀI CHÍNH VÀ NHỮNG TÍNH NĂNG MẠNH MẼ TRONG DOANH NGHIỆP


Phân tích dữ liệu tài chính giúp các nhà kinh doanh đưa ra các quyết định quan trọng bằng cách cung cấp thông tin đúng hạn, từ đó nâng cao giá ...

  300 lượt xem

Nội dung bài viết

  1. Phân tích dữ liệu tài chính là gì

Phân tích dữ liệu tài chính là quy trình phân tích dữ liệu chuyên sâu về tài chính của công ty để có xây dựng kế hoạch phù hợp và tăng cường thực hiện các giải pháp cần thiết để nâng cao hiệu suất. Dữ liệu tài chính giúp doanh nghiệp có được những quan điểm mới, dự đoán khả năng sinh lời và hiệu suất bán hàng trong tương lai. Đồng thời, những con số kết quả cũng góp phần không nhỏ trong việc thiết kế các phương pháp hiệu quả để giải quyết các vấn đề về hiệu suất. 

phan-tich-du-lieu

  1. Mô hình báo cáo dữ liệu tài chính trong doanh nghiệp

Những dữ liệu tài chính sẽ được phân tích và trình bày dưới dạng biểu đồ, bản đồ và được sử dụng bởi các cấp quản lý, chuyên gia tài chính. Ngoài chức năng hỗ trợ xây dựng kế hoạch bền vững và tăng cường quá trình ra quyết định, dữ liệu tài chính còn hỗ trợ bộ máy vận hành những công việc sau:

  • Thiết lập mục tiêu của từng phòng ban và mục tiêu chung của doanh nghiệp, 
  • Thiết lập chi tiêu, ngân sách cho các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
  • Dự báo và xây dựng báo cáo lợi nhuận. 

Tùy thuộc vào mục tiêu báo cáo khác nhau mà chia thành những báo cáo khác nhau: 

  • Financial modeling
  • Financial reporting
  • Predictive modeling
  • Descriptive modeling.

Financial modeling là báo cáo thể hiện hiệu suất của kế toán đối với các yếu tố giả định như yếu tố tài chính, sự tăng trưởng và những rủi ro liên quan. Bên cạnh đó, financial modeling còn là công cụ vững chắc giúp doanh nghiệp giám sát các hoạt động liên tục và so sánh chi phí với doanh thu. 

Financial reporting là báo cáo trình bày về tình hình tài chính của doanh nghiệp bao gồm các yếu tố như báo cáo thu nhập, bảng cân đối kế toán, báo cáo lưu chuyển tiền tệ, định giá, phân tích độ nhạy và các giả định quan trọng.

Predictive modeling là mô hình được xây dựng dựa trên các kỹ thuật và dữ liệu tài chính trong quá khứ  để dự đoán các hoạt động và sự kiện trong tương lai. Những kỹ thuật này có thể kể đến như trí tuệ nhân tạo AI, Machine Learning, data mining, modeling và thống kê. Những kỹ thuật này còn được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính hiện tại để dự đoán hiệu suất trong tương lai.

Descriptive modeling bao gồm việc áp dụng các mô hình toán học mô tả hiệu suất lịch sử, các mối quan hệ kinh doanh và đề xuất các yếu tố gây ra những kết quả về tài chính trong quá khứ. 

 

  1. Những tính năng mạnh mẽ của phân tích dữ liệu tài chính 

3.1 Predictive Sales Analytics

Phân tích dự báo bán hàng giúp các doanh nghiệp dự báo doanh số theo tháng, theo quý, theo năm một cách chính xác. Những số liệu phân tích cung cấp dự báo bán hàng sáng suốt về mặt kỹ thuật và chiến lược. Phân tích dữ liệu bán hàng sử dụng các phương pháp như correlation analysis và các mô hình dự đoán khác để dự đoán hiệu suất bán hàng trong tương lai. Và những số liệu này sẽ tính cả các yếu tố như doanh số bán hàng trong kỳ nghỉ lễ,  xu hướng xã hội…

data-analytics-va-doanh-nghiẹp

3.2 Customer Profitability 

Lợi nhuận từ khách hàng giúp các doanh nghiệp tạo ra những giá trị liên quan đến sự đóng góp của khách hàng cho doanh nghiệp. Việc đánh giá chỉ số này có thể giúp giảm rủi ro và tổn thất thông thường. Điều này cũng giúp cho các doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng và xây dựng các mục tiêu tiếp thị phù hợp trong tương lai. 

 

3.3 Cash Flow Analytics

Phân tích dòng tiền giúp đo lường “sức khỏe” tài chính của doanh nghiệp bằng các chỉ số thời gian thực như chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và tỷ lệ vốn lưu động. Tính năng này sử dụng phân tích hồi quy và các công cụ liên quan để dự đoán dòng tiền. Các tổ chức sử dụng phân tích dòng tiền để quản lý dòng tiền và đảm bảo họ duy trì đủ lượng tiền mặt để vận hành các hoạt động kinh doanh quan trọng.

 

3.4 Value-Driven Analytics

Các doanh nghiệp sử dụng phân tích định hướng giá trị để thiết lập các mục tiêu chính và quan trọng trong chiến lược xây dựng và phát triển. Kết quả của phân tích định hướng giá trị giúp xác định các yếu tố chính cần thiết để thực hiện sao cho phù hợp mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. 

 

3.5 Shareholder Value Analytics

Phân tích giá trị cổ đông giúp kiểm tra lợi tức đầu tư và xác định các khoản đầu tư này ảnh hưởng đến giá trị của công ty và cổ đông như thế này. Những số liệu phân tích có thể đánh giá chiến lược của một doanh nghiệp ảnh hưởng như thế nào đến hiệu suất cổ phiếu của công ty hoặc cổ đông. Tính năng mạnh mẽ này được sử dụng đồng thời với phân tích lợi nhuận và doanh thu. Bên cạnh đó còn sử dụng các công cụ và thước đo như giá trị kinh tế để đo lường tác động của chiến lược và hiệu suất đối với giá trị của cổ đông.

 

  1. Tại sao doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu tài chính

4.1 Dự báo kịp thời về tình trạng tài chính

Một trong những lý do quan trọng của báo cáo dữ liệu tài chính chính là quản lý cấp cao có thể đánh giá kịp thời về tình trạng tài chính của công ty. Thay vì xem những báo cáo tĩnh, các báo cáo real-time sẽ giúp doanh nghiệp kiểm tra hoạt động tài chính mọi lúc, mọi nơi. Nếu một xu hướng bắt đầu phát triển, các hệ thống có thể cảnh báo kịp thời và thay đổi hành động ngay lập tức để phù hợp. 

 

4.2 Giảm lãng phí tổ chức

Phân tích dữ liệu tài chính còn là tiền đề để giảm thiểu lãng phí của doanh nghiệp và tăng doanh thu. Nếu có các vấn đề như đơn đặt hàng đang bị tồn đọng hoặc các vấn đề trong quy trình tự sản xuất thì phân tích dữ liệu có thể tìm ra và hỗ trợ khắc phục sự cố, giảm lãng phí vật liệu và thời gian.

 

4.3 Giảm rủi ro và các trường hợp gian lận

Các ngân hàng, fintech, tổ chức bảo hiểm, cơ sở y tế và các lĩnh vực khác sẽ sử dụng điểm tín dụng và phân tích khách hàng để xác định các giao dịch gian lận hoặc khách hàng có có báo động đỏ. 

 

Tổng kết

Từ những thông tin trên đây có thể thấy rằng phân tích dữ liệu đang ngày càng phổ biến và trở nên quan trọng trong các doanh nghiệp. Không riêng gì lĩnh vực tài chính mà marketing, ngân hàng hay các lĩnh vực y tế cũng cần số liệu phân tích cụ thể để xây dựng mục tiêu và kế hoạch đúng đắn. Hy vọng qua bài viết này người đọc sẽ có thêm kiến thức về phân tích dữ liệu tài chính trong doanh nghiệp. Ngoài ra, còn là nguồn tài liệu tham khảo để hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Cách Các Thương Hiệu Tên Tuổi Trên Thế Giới Vận Dụng Phân Tích Dữ Liệu Trong Kinh Doanh

Phân tích dữ liệu đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với các doanh nghiệp hiện đại trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Hai ví dụ tiêu biểu trong việc ứng dụng phân tích dữ liệu thành công chính là Netflix và Starbucks. Hãy cùng khám phá cách họ tận dụng sức mạnh của dữ liệu để dẫn đầu trong ngành của mình nhé!

Mô hình DIKW: Nền tảng của tri thức doanh nghiệp trong thời đại số

Trong thời đại số, dữ liệu trở thành một loại tài sản quý giá của mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chỉ là dữ liệu thô thì nó có thể sẽ không mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp. Để biến dữ liệu thành tri thức có giá trị và lên được chiến lược đúng đắn, mô hình DIKW (Data - Information - Knowledge - Wisdom) đã trở thành một mô hình được những nhà chiến lược thông thái sử dụng rộng rãi. Mô hình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ bản chất của tri thức, cách thức hình thành và khai thác tri thức từ dữ liệu, từ đó xây dựng nên nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững trong thời đại số.

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Các bài viết liên quan