BI技術(shù)在全面預(yù)算管理中的研究
一、摘要
企業(yè)全面預(yù)算理論和實(shí)際應(yīng)用中預(yù)算口徑時(shí)變、預(yù)算目標(biāo)難以分解和無法監(jiān)控、預(yù)算編制博弈過程等問題受到了傳統(tǒng)IT技術(shù)的應(yīng)用局限難以解決，而商務(wù)智能技術(shù)中多維度、多層次、能計(jì)算、適宜分析預(yù)測(cè)的特點(diǎn)能夠彌補(bǔ)其中一些不足，立足用商務(wù)智能技術(shù)解決全面預(yù)算理論中遇到的上述問題。
BI技術(shù)在企業(yè)全面預(yù)算管理中的應(yīng)用在石油行業(yè)的一些項(xiàng)目實(shí)踐效果已經(jīng)驗(yàn)證，對(duì)于其他行業(yè)的預(yù)算業(yè)務(wù)相信也可以適用。石油行業(yè)全面預(yù)算管理系統(tǒng)同很多典型的大型集團(tuán)全面預(yù)算一樣，同時(shí)受到行業(yè)特點(diǎn)、上市公司財(cái)務(wù)及審計(jì)制度(Sarbanes-Oxley等)的要求，面臨預(yù)算目標(biāo)分解、預(yù)算目標(biāo)監(jiān)控、預(yù)算編制博弈過程、預(yù)算分析預(yù)測(cè)、滾動(dòng)預(yù)算分析監(jiān)控、石油價(jià)格波動(dòng)(非季節(jié)波動(dòng))等問題，而如果依靠商務(wù)智能技術(shù)建立的一個(gè)模型，利用多維模型、數(shù)據(jù)權(quán)限、審計(jì)、防止欺詐、非季節(jié)性預(yù)測(cè)、相關(guān)性分析等數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)就可以很好的解決企業(yè)全面預(yù)算管理中面臨的共性和本行業(yè)的特性。并且可以將企業(yè)管理理論和信息化實(shí)踐真正結(jié)合，也為預(yù)算管理理論在應(yīng)用中的找到了一個(gè)切入點(diǎn)，將會(huì)為更多的企業(yè)提供全面預(yù)算管理的綜合解決方案。
二、背景
1. 項(xiàng)目介紹
近年來，中國(guó)的石油供給問題已經(jīng)上升到國(guó)家石油安全的高度。在能源緊缺和市場(chǎng)完全放開的雙重壓力下，中國(guó)石油化工企業(yè)倉(cāng)促“走出去”的腳步，凌亂而真實(shí)。為了支持高速度、高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，××公司的規(guī)模還將持續(xù)快速增長(zhǎng)，迫切需要提升公司管理的科技手段以提高公司的管理效率，優(yōu)化資源配置，完善決策控制機(jī)制，建立規(guī)范的全面預(yù)算管理體系，形成一整套全面預(yù)算管理制度及其配套實(shí)施細(xì)則。為繼續(xù)深入推進(jìn)××公司的全面預(yù)算管理項(xiàng)目，進(jìn)一步完善預(yù)算編制、執(zhí)行、報(bào)告和考核等方面的管理，啟動(dòng)了“××公司全面預(yù)算管理信息系統(tǒng)”項(xiàng)目。在不久的將來，越來越多的企事業(yè)單位將越來越關(guān)注該領(lǐng)域的應(yīng)用，雖然項(xiàng)目帶有一些行業(yè)特色，但項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和實(shí)施內(nèi)容具有很強(qiáng)的推廣價(jià)值。
2. 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究狀況
商業(yè)智能(Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI)的概念最早是由Gartner Group于1996年提出來的。在過去的 15 年中，Ralph Kimball 和 Bill Inmon 一直是商業(yè)智能領(lǐng)域中的革新者，開發(fā)并測(cè)試了新的技術(shù)和體系結(jié)構(gòu)。Bill Inmon 通過“面向主題”表示應(yīng)該圍繞主題來組織數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，特定數(shù)據(jù)集市中的所有數(shù)據(jù)都應(yīng)該來自于面向主題的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。Ralph Kimball 說“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)僅僅是構(gòu)成它的數(shù)據(jù)集市的聯(lián)合”，他認(rèn)為“可以通過一系列維數(shù)相同的數(shù)據(jù)集市遞增地構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”。在實(shí)際的商務(wù)智能應(yīng)用發(fā)展中，也主要是這兩個(gè)流派的相關(guān)理論的實(shí)際應(yīng)用，現(xiàn)在的商業(yè)智能就像幾年前的ERP一樣，成為CIO們關(guān)注的焦點(diǎn)。在ERP等基礎(chǔ)信息系統(tǒng)部署完之后，企業(yè)能夠?qū)ζ錁I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為有效的管理，于是如何利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值成為企業(yè)下一步思考的問題，希望藉此來實(shí)現(xiàn)多重企業(yè)目標(biāo)。
上個(gè)世紀(jì)80年代一份權(quán)威調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)幾乎所有大型公司都采用全面預(yù)算管理。全面預(yù)算管理作為一種含金量極高的管理工具，早已融會(huì)于美國(guó)大型企業(yè)管理文化的血脈之中，成為它們市場(chǎng)利益追逐歷久彌新的財(cái)富基因。近10年來，同樣經(jīng)歷過市場(chǎng)無數(shù)次實(shí)踐驗(yàn)證，中國(guó)大中型企業(yè)也逐步認(rèn)識(shí)到全面預(yù)算管理的工具價(jià)值，并以“中國(guó)特色”的方式予以確認(rèn)和發(fā)揚(yáng)。從最簡(jiǎn)單最容易上手的電子表格到企業(yè)管理信息系統(tǒng)。這些系統(tǒng)大都是將全面預(yù)算管理系統(tǒng)定位在MIS系統(tǒng)之上，但預(yù)算管理有著與其他MIS系統(tǒng)不一樣的業(yè)務(wù)特色。從管理體制上看，企業(yè)是以企業(yè)資源分配作為預(yù)算的主要依據(jù)，在完全市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下其預(yù)算目標(biāo)是“單一化”的，即確保股東權(quán)益的增值;而國(guó)內(nèi)企業(yè)的預(yù)算目標(biāo)則是“多元化”的，所下達(dá)的預(yù)算目標(biāo)并不與完全資源分配掛鉤，在某種程度上造成預(yù)算目標(biāo)的混亂，進(jìn)而使預(yù)算失去方向。實(shí)行全面預(yù)算管理的主要目的是為了控制企業(yè)關(guān)鍵經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，制定合理預(yù)算目標(biāo)的關(guān)鍵，是要依托企業(yè)戰(zhàn)略。預(yù)算目標(biāo)就是企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的分解和細(xì)化，是保證企業(yè)戰(zhàn)略意圖得以實(shí)現(xiàn)的有效手段和工具。而傳統(tǒng)的MIS系統(tǒng)也就是大家常說的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，其思想確是根據(jù)實(shí)際發(fā)生情況而構(gòu)建的，并非對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分解，因此傳統(tǒng)的解決方法很難奏效。而商務(wù)智能技術(shù)有著先天的層次匯總和目標(biāo)分解能力，因此，將商務(wù)智能技術(shù)引入全面預(yù)算管理系統(tǒng)將會(huì)是一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。
三、解決方案創(chuàng)新
全面預(yù)算管理系統(tǒng)定位是一個(gè)企業(yè)管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)，卻存在著一些和傳統(tǒng)MIS系統(tǒng)不相同的問題。因此在項(xiàng)目中創(chuàng)新性的借鑒商務(wù)智能技術(shù)，將系統(tǒng)構(gòu)建在多維數(shù)據(jù)庫(kù)上。但這種創(chuàng)新也遇到一些新的問題，在文章中簡(jiǎn)單的做一個(gè)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，希望能夠和大家分享。
1. 依靠BI技術(shù)構(gòu)建企業(yè)績(jī)效管理流程
全面預(yù)算管理理論從最初的計(jì)劃、協(xié)調(diào)生產(chǎn)發(fā)展而成的現(xiàn)在兼具控制、激勵(lì)、評(píng)價(jià)等功能的一種綜合貫徹企業(yè)戰(zhàn)略方針的經(jīng)營(yíng)機(jī)制。全面預(yù)算管理是將企業(yè)的決策目標(biāo)及其資源配置以預(yù)算的方式加以量化，并使之得以實(shí)現(xiàn)的企業(yè)內(nèi)部管理活動(dòng)。全面預(yù)算反映的是企業(yè)未來某一特定期間的全部生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的財(cái)務(wù)計(jì)劃。因此我們借助了ETL、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、報(bào)表、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘等BI技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)商務(wù)智能模型應(yīng)對(duì)企業(yè)績(jī)效管理過程中的各個(gè)管理流程。通過構(gòu)建的BPM模型幫助企業(yè)進(jìn)行目標(biāo)設(shè)定、建模、計(jì)劃、監(jiān)控、分析、報(bào)表等環(huán)節(jié)，形成一個(gè)閉環(huán)模型，這個(gè)閉環(huán)上的所有的活動(dòng)都共享OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)信息，就是通過這樣一個(gè)閉環(huán)模型擴(kuò)展開就能夠形成一個(gè)企業(yè)績(jī)效的信息化方法論。
2.建立多維模型以適應(yīng)企業(yè)全面預(yù)算要求
企業(yè)全面預(yù)算一般包括營(yíng)業(yè)預(yù)算、資本預(yù)算、財(cái)務(wù)預(yù)算、籌資預(yù)算等部分，但各個(gè)企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)、市場(chǎng)環(huán)境和戰(zhàn)略目標(biāo)卻不盡相同，因此對(duì)于企業(yè)全面預(yù)算管理要求建立的數(shù)據(jù)模型如果沿用關(guān)系型數(shù)據(jù)模型則不適合解決，因此要求建立多維數(shù)據(jù)模型以反映不同企業(yè)的預(yù)算要求。
企業(yè)全面預(yù)算的制定應(yīng)當(dāng)是各參與方之間重復(fù)博弈的過程，在這個(gè)過程中，信息流動(dòng)是多向的，也是反復(fù)的，直至達(dá)到最后的一致。建立統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)模型是為企業(yè)設(shè)計(jì)完整、系統(tǒng)的全面預(yù)算管理體系方案中最為重要的部分。在這個(gè)多維模型中要求能夠確定組織架構(gòu)，堅(jiān)持“戰(zhàn)略、預(yù)算與績(jī)效高效互動(dòng)”的原則，以“運(yùn)作計(jì)劃體系”、“預(yù)算執(zhí)行評(píng)估體系”和“預(yù)算調(diào)整體系”為設(shè)計(jì)的3大重點(diǎn)建立全面預(yù)算管理體系，以業(yè)務(wù)活動(dòng)為驅(qū)動(dòng)，設(shè)計(jì)切實(shí)可行、科學(xué)合理的全面預(yù)算模型體系。同時(shí)能夠結(jié)合企業(yè)的預(yù)算周期、關(guān)注指標(biāo)、分析預(yù)測(cè)等特點(diǎn)來建立多維模型。
在這個(gè)多維模型中抽象出幾個(gè)適合全面預(yù)算要求的公共維度，currency(貨幣)、account(科目)、entity(實(shí)體或業(yè)務(wù)單元)、year(年份)、time period(期間)、scenario(情景)、version(版本)?；诖?，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求，可以適當(dāng)增加維度，不過不可以太多，超過13個(gè)維度會(huì)嚴(yán)重影響多維模型性能。并且對(duì)各個(gè)維度的存儲(chǔ)情況按照數(shù)據(jù)聚合程度分別設(shè)計(jì)成Store或Dynamic Calculation等不同存儲(chǔ)屬性，以提高數(shù)據(jù)計(jì)算和訪問的綜合性能。
3.通過目標(biāo)分解算法將企業(yè)戰(zhàn)略變?yōu)槠髽I(yè)預(yù)算
全面預(yù)算管理系統(tǒng)定位是一個(gè)企業(yè)管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)，卻存在著一些和傳統(tǒng)MIS系統(tǒng)不相同的問題，例如傳統(tǒng)MIS系統(tǒng)通常處理的是實(shí)際發(fā)生的事實(shí)的明細(xì)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)層層匯總，傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)也都如此，但企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)制定實(shí)施執(zhí)行卻往往不是如此，它是從目標(biāo)從上往下，層層分解，這就要求能夠利用信息化幫助企業(yè)去執(zhí)行戰(zhàn)略目標(biāo)。這是全面預(yù)算管理理論中即使借助信息化手段也難于實(shí)現(xiàn)的部分。在實(shí)際應(yīng)用中，可以基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)語言來實(shí)現(xiàn)。目前MDX語言已經(jīng)成為多維數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)通用語言，但在目前掌握這類語言的人并不多，在國(guó)外這一技術(shù)已經(jīng)變得非常普及，它能夠幫助采用統(tǒng)一的語言標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)不同多維數(shù)據(jù)庫(kù)的。在MDX中可以活用一些集合函數(shù)，如Parent、Children、Descendants、Ascendants、Ancestor、ParallelPeriod、YTD等，可以很好的幫助我們?cè)O(shè)計(jì)多維數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算腳本，通過多維模型語言建立“Top-Down”、“Bottom-Up”以及上下結(jié)合的目標(biāo)分解算法，并將幾種腳本分別測(cè)試，研究腳本和目標(biāo)分解方法的適用性進(jìn)行對(duì)比，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者部署企業(yè)戰(zhàn)略，縮短預(yù)算編制形成時(shí)間，減輕預(yù)算試算工作量。
4.利用回歸模型輔助制定企業(yè)戰(zhàn)略
企業(yè)預(yù)算的編制合理性依賴于企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的制定，然而企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者以及董事會(huì)根據(jù)分析企業(yè)所處的生存環(huán)境，包括國(guó)家宏觀政策、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手狀況等內(nèi)容，并據(jù)此制定企業(yè)營(yíng)銷、產(chǎn)品、研發(fā)、投資、融資等方面策略，更重要的是結(jié)合企業(yè)往年實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況和預(yù)算執(zhí)行情況的分析進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此研究預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)算基礎(chǔ)因子有著十分重要的意義。
例如在石油行業(yè)，預(yù)算編制過程和結(jié)果都與國(guó)際油價(jià)(WTI價(jià)格)有著非常強(qiáng)的相關(guān)性。原油的價(jià)格水平與原油需求量有著直接關(guān)系，原油需求的這種增長(zhǎng)趨勢(shì)導(dǎo)致油價(jià)提升，油價(jià)提升會(huì)刺激原油生產(chǎn)增加，當(dāng)供大于求時(shí)，高價(jià)位又會(huì)有所回落，周而復(fù)始。在國(guó)際油價(jià)的變化中，客觀上存在著線性趨勢(shì)部分。此外，還經(jīng)常有一些致使油價(jià)發(fā)生突變的因素。由此可見，國(guó)際油價(jià)變化的線性構(gòu)成與波動(dòng)構(gòu)成都是客觀存在著的。
因此研究一個(gè)改進(jìn)了的原油價(jià)格預(yù)測(cè)方法對(duì)基準(zhǔn)預(yù)算因子國(guó)際油價(jià)的準(zhǔn)確確定能夠幫助企業(yè)關(guān)鍵經(jīng)營(yíng)指標(biāo)有著非比尋常的意義。項(xiàng)目中先用數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于時(shí)間序列的線性趨勢(shì)和波動(dòng)趨勢(shì)相結(jié)合的預(yù)測(cè)回歸模型，并通過MDX語言將它實(shí)現(xiàn)，形成一個(gè)能夠幫助預(yù)算編制測(cè)算的預(yù)測(cè)模型，并經(jīng)過歷史數(shù)據(jù)的驗(yàn)證完善預(yù)測(cè)因子和預(yù)測(cè)算法模型。但MDX并非能夠解決一些計(jì)算中產(chǎn)生的問題，很多時(shí)候可以借助目前主流的一些Data Mining工具和統(tǒng)計(jì)分析工具來完成。這也許是實(shí)際應(yīng)用中的一個(gè)捷徑，很多時(shí)候這些工具和產(chǎn)品都提供了目前數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘上的許多算法，并不需要我們重新設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)算法，這樣我們就只需要將研究時(shí)間放在模型建立和模型因子的確定上了。
四、研究方法創(chuàng)新
企業(yè)面臨新的管理需求，績(jī)效管理擺在了一個(gè)十分重要的地位。目前國(guó)內(nèi)實(shí)際應(yīng)用水平主要停留在基本的數(shù)據(jù)整合階段和統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)施效果有限，在國(guó)外，項(xiàng)目應(yīng)用也僅僅處于探索階段，尚未形成完善的、普遍的理論體系，用于指導(dǎo)項(xiàng)目實(shí)踐。相信將來有越來越多的數(shù)據(jù)庫(kù)工程師借鑒成熟的商業(yè)智能方法論和軟件管理過程模型，來歸納一般性思路、方法、規(guī)范和原則，并在項(xiàng)目實(shí)施的過程管理方面做出探索和研究，依靠信息技術(shù)在大型集團(tuán)客戶中實(shí)施信息系統(tǒng)，幫助企業(yè)提升管理能力。
多維數(shù)據(jù)模型將采用迭代方法進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)施，圍繞以下技術(shù)路線：調(diào)研→可行性研究→全面預(yù)算業(yè)務(wù)模型研究→多維模型設(shè)計(jì)→數(shù)據(jù)導(dǎo)入→算法設(shè)計(jì)(目標(biāo)分解、預(yù)測(cè)回歸模型)→算法驗(yàn)證(目標(biāo)分解、預(yù)測(cè)回歸模型)→技術(shù)改進(jìn)，將這些步驟迭代組成一個(gè)研究閉環(huán)，借用CMMI過程改進(jìn)IDEAL模型(Initiating、Diagnosing、Establishing、Acting、Learning)，通過兩至三次迭代循環(huán)就可以形成一套適合企業(yè)的預(yù)算管理信息化方法論。
總結(jié)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和OLAP技術(shù)的引入將可以幫助預(yù)算信息化項(xiàng)目和預(yù)算管理理論很好的結(jié)合;同時(shí)，它的創(chuàng)新性應(yīng)用也幫助企業(yè)提高管理水平，縮短預(yù)算編制周期;幫助實(shí)施企業(yè)戰(zhàn)略;幫助預(yù)算提供預(yù)測(cè)依據(jù)使企業(yè)預(yù)算目標(biāo)與實(shí)際執(zhí)行情況進(jìn)一步拉近。因此，在很大程度上，可以說這種應(yīng)用并非在理論上或是技術(shù)上有很大突破或是創(chuàng)新，它只是需要設(shè)計(jì)者或是工程師積累更多的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)變?cè)纫怀刹蛔兊臄?shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)思路，將現(xiàn)有的成熟技術(shù)經(jīng)過一些改良，或許就能夠收到一些創(chuàng)造性成果，解決許多實(shí)際應(yīng)用中存在的問題。
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