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[以下内容摘自《预算流程改进指导》,如需阅读全文,请购买正版图书] |
型，BI软件就可将数
据存为合适的格式。换句活说，如果经理人员正在关注一份关键业绩指标报告，内容包括实际业绩与预期业绩的差异，实际业绩与行业业绩的差异，或与竞争对手的差异，那么XBRL将自动地搜寻行业和竞争对手的信息，供经理人员参考(参见表5．1)。
KPI报告样本
KPI一关键业绩指标
公司：SPORTYManufacturing
2001年6月
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┃6月1日 ┃6月1日 ┃ 差距 ┃ 差距 ┃ 行业 ┃竞争对手：
┃实际数值┃预期数值┃ ( $) (百分比) 平均水平 XYZ
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净收入 ┃$l 300 $l 100┃ 200 15％ $922 $875
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各员工平 ┃ $260┃ $220┃ 40 ┃ 15％┃ $85 $80
均收入 ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃
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产品毛利 ┃ $400┃ $350┃ 50 ┃ 13％┃ $280┃ $200
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平均产品 ┃ $25 $20 ┃ 5 20％ $22 ┃ $15
毛利 ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃
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网络销售所┃ $15 $20 ┃ (5) —33％ $5 $10
占百分比 ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃
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现金流 ┃ $35 $30 ┃ 5 14％ $28 ┃ $15
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销售专线 ┃$3000 $4000 ┃(1 000)┃—33％ ┃ na ┃ na
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而且，由于XBRL标签中(XBRL代码中与财务或文本信息相关的部分)包含特殊的信息，因此，可以为报告或文档中的某些信息片段进行自动定位，在需要的时候快速找到该信息并应用于其他地方，如81系统(参见表5．2 表略)。
所有主要的工业领域都已经成立了专门的国际组织来开发XBRL标签，为本行业的财务和其他信息提供服务。这些特殊的标签被称为分类标记(Taxonomies)。
XBRL的一些主要贡献包括：
·加速与外部信息的连接。
·使系统与第三方系统和文件的集成更加方便。
·减少开发时间，降低成本。
·取代人工数据录入，降低成本，减少可能的错误。
在未来的几年里，过去所使用的应用软件将被淘汰，新的软件集成标准将成为主流，企业系统内部或不同组织数据库间的数据传输将更加容易。对于商业智能而言，这意味着决策制定者和分析人员接触新信息的速度加快，这将使决策更有效率，使决策的效果更好。
使用数据集市和数据仓库提高商业智能
首席财务官、审计员、分析师和其他财务信息的高端用户都会同意：他们的ERP软件是在复杂的预算及报告思想的指导下设计的。十多年前，人们普遍的做法是：在每一个会计领域上使用单独的财务模型，使用多种报告书写器来获取不同模型的信息，最典型的是使用Excel来进行预算。
现在，多数企业已经建立了ERP系统，该系统能提供高度集成的会计数据库。报告书写器可以读取不同模型的数据，利用这些数据编写信息丰富的报告。许多软件供应商都拥有可以直接获取几种或所有会计模型信息的预算及报告工具(参见图5．5 图略)。
目前很流行的一种做法是：将ERP系统中有价值的数据收集起来，将之载人数据仓库或数据集市中，然后将报告书写器、分析工具与数据仓库联系起来，创建一个更加稳定和知识导向型的环境。
多年来，企业把建立数据仓库视为方便通用数据存储和有效报告及分析的工具。数据仓库被定义为用来支持管理层决策的数据集合。过去，多数这类的工程都效率低下、复杂，而且往往成本高昂。因此，数据仓库一般只存在于大型企业中，这些企业必须拥有强大的技术和足够的资源，才能支撑数据仓库的建立和运行。当前的趋势和技术发展使数据仓库成为许多企业的热门话题。这些趋势包括：
·商业智能的推动。BI工具(这里是指报告和分析软件)的流行推动数据仓库的发展，使数据仓库能主动提供易与其他软件连接的数据源。
·技术进步。采用开放式数据库平台和强大的集成工具，降低了建立 和维持数据仓库的成本，减少了这一过程中的困难。
·成本降低。软件公司(来自大的数据库公司如Oracle和Microsoft)之间的激烈竞争及新技术使用上的便利，降低了使用数据仓库的成本。
数据仓库包含了大量能及时反映业务状况的数据。开发数据仓库需要开发从操作系统中抽取数据的软件，开发仓库数据库系统的安装程序，提供数据存储，使管理者能方便地读取数据。总之，数据仓库这个词通常是指整个企业中不同数据库的集成。
在讨论如何与分析工具连接时，数据集市是另一个经常使用的术语。数据集市可以被定义为帮助管理者制定战略决策的数据库或数据库的集成。当数据仓库将企业中所有的数据库集成起来时，数据集市往往规模较小，只关注特定的主题或部门。一些数据集市是大型数据仓库的子集。
为了向公司BI软件提供持续、丰富和及时的数据，许多组织，尤其是大型组织，发现从数据仓库的不同处理来源中搜集数据很有必要。在数据仓库中搜集数据的优势在于：
·重要数据的惟一来源。
·数据及数据代码定义一致。
·数据之间的关系在文档中有清晰的说明。
·相同的区间分割。
公司的报告能力受分析工具的限制，分析工具的效用受数据的限制。多数现代财务分析工具使用OLAP多维数据库模型作为他们的数据库，提供灵活的视图、快速的挖掘和强大的查询能力。这些OLAP多维数据库模型(也常被称为数据集市，因为每一模型包含一个特定主题的相关数据)可以从处理来源(如预算及报告数据库、应付账款、销售订单处理、应收账款、客户关系管理等)直接建立，也可以从数据仓库抽取数据建立。
根据数据仓库大小和规模的不同，数据仓库工程可能只需要一小时的工作和几千美金的软件投资，即可建立一个特定的数据集市，从传输系统中获取数据；数据仓库工程也可能是一项浩大的工程，需要几年的努力和几百万美金的投资，将公司所有核心数据都集
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