从财务角度刍探提高数据信息质量方法
中图分类号：F275 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）07-0141-02
从名称上来看“会计”与“统计”工作一字之差，都有一个“计”字，反映了两种工作的共通之处，都是与数据有关的工作。实际工作当中，“统计”与“会计”工作相互配合情况较多，关联十分密切，只是各有侧重，“会计”是侧重于一个会计分期内的货币数据、利润数据，而“统计”不论是时间还是空间维度都更为广泛，侧重于包括财务数据在内的更长周期的生产、技术数据，以从数据中发现规律，进行对标，反过来再指导生产。从数据范围来看，两者都有范围不断扩张、细化的趋势，现在的会计报表信息项目不单是货币数据列示，也包括了煤耗、厂用电率等技术经济指标，统计信息项目也越来越广泛，产值、利税也早已纳入统计范围。当然，两类工作仍然不能互相取代，而且都将会各自的领域发挥越来越重要的作用，暂且抛开差异不说，从财务的角度出发，就提高数据信息的质量方面提供几种方法，与各位同行讨论。
一、加强“变动”管理
变动包括人和物的变动，即数据工作岗位变动、人员变动、与数据相关的现场设备变动、数据表格变动、范围变动、软件变动、使用的计算机变动、数据关系变动等一系列变动，这所有的变动都会对质量产生影响。约翰逊（Johnson）是最早提出这一理论的管理专家，他把失误造成的原因归结为一系列的变化，简称“变化-失误理论”。管理好这些变化，就能控制好各类数据的质量。一是加强“源”的变动管理。就像财务报表数据来源于原始凭证一样，任何数据信息都不可能凭空产生，必然存在一个“数据源”，提高信息质量，第一步自然不能绕开“源”问题。从某种程度上说，这些数据信息质量其实往往就是数据源的质量，数据工作者要保持与数据源的密切联系，实时掌握物理数据源设备、结构如采样方式、精度等参数和非物理源如各种经济行为单据、结算方式的变动情况，加强对新设备、结构、新经济行为的学习了解，合理预判这一变动对数据的影响，提前做好变化应对措施，实现平稳过渡。二是“岗位”的变动影响。现代化企业高效运转，岗位分工十分明确，但仍然摆脱不了“熟能生巧”的老规律，一个熟练的员工休假或者发生人事变动时，工作质量发生变动是必然的，就像科比罚下后的湖人一样。针对这种情况就要求企业一方面要未雨绸缪，在培训人才梯队、岗位替补的情况下，加强轮岗制度，培养一岗多能型复合人才，减少人员变动引起的数据质量变动；另一方面要打通本专业内晋升渠道，为数据工作人员提供良好充足的可持续发展空间，维持专业内人员结构的稳定，而不是充当一个“数据辅助”角色，晋升不得不以“转行”为代价。三是“心情”变动影响，家里的问题、领导的批评、爱人的责怪有时都会直接表现在工作上，尤其对于数据工作这么细致的工作来说，心情的影响在数据上显而易见。基层的各个管理人员要高度重视数据质量问题，以人为本，在安排数据工作时察颜观色，给员工安排高强度、高难度的数据工作时避开心情低谷期，合理引导情绪高涨的员工主动应对挑战，可有效提高数据质量。四是突发变动影响，对于一些非常见数据统计、数据填报方法因为理论准备、经验不足而造成的质量不高。这类问题实际是因为数据统计管理部门的原因，对于新出现的非例行报表类型、数据项目、填报方法均应随填报通知、样表一同编制下发尽可能详细的《填列说明》与《填列样例》，两者缺一不可，《填列说明》指导数据人员填列，《填列样例》通过例证来有效避免数据项目因填报人员素质文化差异造成对《填列说明》的理解分歧，两者相辅相成，缺一不可。但实际上，大部分数据填列工作受时间限制和对《填列说明》与《填列样表》认识不够影响，《填列说明》、《填列样表》与填报通知一同下发的情况占比并不多，事后又埋怨填报质量不高，却也于事无补。《填列说明》与《填列样表》其实就是数据工作人员的成文法和案例法，有法可依，突发型质量影响的情况就有可能避免。
二、加强报表编制过程管理
（一）信息化
工欲善其事，必先利其器，好的报表编制、填报软件的确可以事半功倍，提高数据质量，这个是一个不争的事实。但从目前来看，现代化的数据需求与落后的数据采集、汇总编制手段之间仍然存在一定的矛盾，数据网络基础技术设施落后，数据库效率不高，功能丰富使用便利的数据软件稀缺，都极大地制约了数据信息质量的提高。从目前使用的信息软件来看，普遍存在以下几个问题：1.系统分散，各管理领域的数据各自为政，通过各自部署的软件填报，形成了垂直孤岛。实际上这些数据无论是基层公司、区域公司还是集团公司都有相互取用、联系的情况，这些数据无法统一存储、取用、加工，一方面大大弱化了数据分析功能，另一方面在需要使用时只能另行再由基层数据人员重复填报，增加了填报错误的机率和工作量。2.系统不完善，升级后向前数据的兼容性不好，系统升级后往往无法兼顾以往历史数据，丧失了前期积累的数据优势和联系起来分析的可能。3.软件较为封闭，拓展性不好，因为工作需要增加数据上报项目时，取用数据、自定义运算数据、分析模型功能往往需要后台专业程序员定制，在实际使用过程中，使用人员无法自由定制或者定制难度较大，也大大限制了信息化手段在数据信息工作方面的功效，也限制了基层数据工作人员的主观能动性。4.受信息安全和网络带宽影响，信息化数据呈分散式离线存放，上级管理部门无法实时提取数据，数据时效性差。5.软件维护者与使用者分离，持续改进能力差，对于各类信息软件未能定期收集使用意见，并进行改进，失去了信息软件能够持续提高工作效率的作用。虽然存在上述问题，但应该说随着信息化的不断推进，数据工作人员仍然能够感受信息化给数据工作带来的便利，但作为几乎每天都要用信息软件开展数据工作的广大数据工作者来说，应当不放弃任何一次呼吁和建议的机会，重视信息化软件对数据工作方式带来的革新和影响。结合当前最新信息技术“云”技术，一方面建立安全可靠，数据统一存储、便捷实时读取的企业“云”数据端，建立可由信息使用者自由定制的兼容性强、拓展性好的软件系统，实现数据安全的前提下便捷取用，减少人为因素对数据的干预和影响；另一方面定期征求软件使用意见表，与信息部门及时沟通，从细节入手，持续的渐进的推进数据软件的持续改进和更新，助力提高数据工作质量。 （二）标准化
运行操作可以标准化、检修作业也可以标准化，报表填报自然也可以标准化。其实报表编制也可以标准化，但因为标准化这个过程前期工作量较大，所以大多数人对标准化有抵触心理，需要做大量的工作，建立健全各项制度、标准，编制流程图，预设各种需求口径下的标准化模板，这些工作十分超前，且工作量较大，中国人思想中占主导地位的是兵来将挡，水来土掩的自然主义。但不能否认，标准化在当前大行其道是有其一定优势的，在报表编制方面采用标准化的方法，可以有效控制数据质量。具体方法首先是对报表编制工作建立标准制度、标准，划定报表项目责任和范围，对每项数据项目出具标准化的定义，编制数据工作标准化流程图，设置标准化报表质量控制模板、节点质量控制表，这样一来，报表填列少了很多人为因素，可有效避免因个人素质差异、数据项目理解歧义、人为填列随意性误差对数据质量的影响，使报表数据填列工作也和运行操作、检修作业一样都有章可循，实现数据工作的“标准化作业”。
三、重视数据的审核工作
数据审核工作对于提高数据信息质量有着举足轻重的作用，为保证数据正确性、真实性、可靠性，审核工作是必不可少的一步，但实际工作中对数据的审核并没有统一的规定和要求，审核的方法和内容往往都是管理者自定，审核质量难以控制。因此，数据的审核工作也应当实行标准化审核，为提高数据信息质量把好最后一道关，下面就总结几种审核方法。
（一）关系审核法
数据之间并不是各自独立的，之间有很多微妙和千丝万缕的关系，本方法正是利用这一点进行审核，编制有相互关系的数据审核模型，通过比对运算关系、逻辑关系、联动关系、因果关系，分析和发现数据中的错误。比如数据报表中存在相互有运算关系的三个指标，那么其中两个指标就应能推算出第三个指标，他们之间符合这种运算关系，如果不符，那就说明数据填列有误；或者两个有正相关的指标A、B，当A指标呈现增加趋势时，B指标也应当呈现增加趋势，反之就需要对数据进行核实。这种审核方法如果充分利用信息化软件的功能，效率将大为较高，审核数据量大、范围广、审核效果好。
（二）极值库审核法
建立各项数据历史极值库（至少5年以上），利用计算机技术或人工挑选技术将数据与极值库进行比对，各项数据均应在极值库正负范围之内，对于超出极值库正负范围的数据，应进行重点鉴别、核实，此种方法可有效的识别异常数据和错误数据，提高数据质量。
（三）因素分析法
挑选较为重要的综合性数据（如A=B*C*（1-D）的情况，数据A为综合性数据）与上期数据进行比较，该项数据的差异应当能够通过其他相关性数据（B、C、D）的差异相互印证，如果不是，应当重点检查数据是否填列正确。
（四）外部审核法
参照财务的审计模式经验，在统计系统建立“统计审计”、“数据评估师”模式，设立独立的数据审计、检查机构，培养“统计审计师”、“数据评估师”人才，定期对统计数据进行外部有效性认定，借助外部的专业力量监督、规范统计数据的采集、汇总、填列工作，持续提升数据工作的质量，充分发挥和突显数据工作在企业管理当中的重要作用，助力企业在日益激烈的竞争中正确决策、高效运营。
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