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财务分析需要数据质量

我们的研究一致发现,数据问题是现代企业遇到的许多问题的根本原因。不良数据的主要原因之一是 缺乏数据管理 ——通常没有人负责处理数据。修复不准确的数据是乏味的,但创建将质量融入数据的 IT 环境远非迷人,因此这类项目很少被需求和资助。 我们的研究一致发现,数据问题是现代企业遇到的许多问题的根本原因。不良数据的主要原因之一是 缺乏数据管理 – 很多时候,没有人负责处理数据。修复不准确的数据是乏味的,但创建将质量融入数据的 IT 环境远非迷人,因此这类项目很少被需求和资助。问题的严重性随着公司的增长而增长:与中型公司相比,大公司拥有更多的数据和更大的问题。但各种规模的公司都忽视了这一点,后果自负:数据质量,包括准确性、及时性、相关性和一致性,对完成的工作质量有着深远的影响,尤其是在分析中,当驱动该模型的数据不准确、不一致或不及时。这是我们财务分析基准研究的一个重要发现 。

分析中使用的数据的

个主要要求是它是准确的,因为准确性会影响财务分析流程的工作情况。该研究的一个看似好消息是,大多数公司都拥有准确的数据,可用于其财务分析流程。然而,只有 11% 的人表示他们的非常准确,足够准确和非常准确之间存在很大差异。准确度很重要,因为它与财务分析流程的质量以及组织响 Whatsapp 手机号码列表 应和规划变革的敏捷性等相关。 虽然几乎所有 (92%) 拥有非常准确数据的公司也有运行良好或非常好的流程,但在评估中,只有 43% 的公司表示他们的数据准确无误。即使是小剂量的不良数据也会对财务分析过程产生巨大影响。不准确、不一致和不可比较的数据会严重影响工作,因为分析师会寻找问题的根源,然后尝试解决问题。随着问题的增多,对流程的不满也会增加。只有 22% 的数据比较准确,而数据不准确的公司中没有一家表示他们公司的流程运作良好或非常好。

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