我们在公司里边做商业智能BI经济活动分析需求沟通、调查时是否有听过那样的吐槽：例如财务部会调侃销售部，有一些显著跟会计有关的项目指标，这种数据你们是怎么统计分析出的，这种数据是以哪儿提的，怎么算的，是否有跟财务部确认过？你们都并没有跟财务部确认过，这种数据能否对得了还不知道直接就开会研究，这个数据是有问题的。

销售部的意见反馈也颇有道理：上应对我们会有绩效考评的，大家表格出慢，等你们所有结完账表格才出来，十天大半个月也就过去了。而且全部市场销售数据都是在我们自身手里，商品、地区、市场销售数据一算就可计算出来，放心，错不了。

财务部也回复到：那你的销售额数据也是有问题的啊，我们自己的财务会计报表里的收益全是没有增值税，由于产品成本是抵税了已付款增值税了。

市场销售就不干了，大家市场销售拿到了是多少订单，签订了是多少合同书回了什么款都是按照这一来算出来，有金融机构资金回笼单的证明，大家市场销售累死累活便是按那个销售业绩来发抽成奖励金的，你这不是等同于在乱扣我们自己的销售业绩吗，这一肯定不行啊。

因此老总也挺伤脑，两侧报上来的数据有时候差异便是非常大，而且怎么也不一样，难题太多，究竟听谁的，两侧说的仿佛都有道理。

形成了什么样的问题

这里边就会有2个较为明显难题，第一个就是及时性，第二个便是规格不统一。财务报告编制本来就是有一定的滞后效应的，同时对会计要素的计量检定一般采用历史成本标准。比如说财产，物价水平是时时刻刻在变化的，可是已有的财务报表就体现不上这类变化，它反映的问题信息内容从前的历史信息，具体的资产净值在财务报表出来之后就真已经发生了巨大的变化了。

售卖的业务流程每日时时刻刻都在产生，依照市场销售这样的说法只要是有资金回笼仅就能够统计分析确定销售额的，这一统计口径从市场销售角度来说是没有问题的。但从会计的角度来讲，对收益最终的确定就是为了扣减掉增值税。

所以像这种指标在公司内部具体的经济活动分析中便是存有2套统计口径的，包含比如说应收帐款，依照上边的说法该是含税金额，因为做收益的时候就已经将税费记提出来。可是在具体看数据的时候会做2套指标，应收帐款（未税）、应收帐款（价税合计），不同类型的适用对象关注的问题还是存在差异的。

难题如何分析

有一个更深层次的见解：在企业当中，不害怕存有这类差异，怕的是这类差异无法解释，也难以清除。存有这类差异有一个很重要的原因是业绩考核、销售业绩是需要被量化的。

立在财会人员的视角从财务核算的视角是很学院是没有问题的，可是却业务角度来看还要获得被考量公司业绩责任部门、责任者的认可，这一是十分重要的。与此同时，还有一些财务报表分析的指标内容涵盖到一些类似摊销费、冲减等概念，这个对于各个部门而言专业性过强、没那么容易了解。

因此，清楚的概念一个指标及其指标的统计口径仅仅企业分析指标体系搭建的第一步，更为重要这类统计口径是否能在公司内部达成一致、达成一致，企业管理人员也要参与其中，最少要知道看起来同样的指标为何存有这种差异的主要原因。

那么在看数、看指标的时候才会可以清楚的了解这种指标其背后的测算途径，及其想要表达的资金或业务流程含意。这种差异可以说明白了，当然差异可能就规避了。

这些道理大家都清楚可为什么老总或是不相信呢？因为这个里面有很多的、大量数据也是从系统软件导出的、人力解决计算出来的，及时性有延迟时间、周期时间拉的很长不用说，人力统计的数据依然会存有不正确的很有可能，而且有时候为了一个更为合理的解释，对数据展开了手工制作的变化，这种数据感染力就不够了。

如何摆脱困境

因此，在企业里根据商业智能BI起码能处理三个问题：

一、及时性问题，商业智能BI服务平台自动获取数据来计算，当日的数据当日算完，第二天就立即能用；

二、精确性问题，只需计算方式给予正确了，数据自身没有问题，计算出来数据一定的精确的，能精准体现具体业务开展情况的；

三、认证的问题，能通过商业智能BI从一个很细粒度的数据逐层多维分析、溶解到细细的颗粒度的数据，复原到最原始业务流程关键点，就能做许多的项目认证。

而且，根据商业智能BI能够推算出去很多的工作流程问题、基本信息化规划、数据相关的问题，能够把各种问题足够的显现出来，浮上水面，这时候我们自己的管理人员才能真正的引起重视并给予关心或是处理。