经营分析、数据分析、财务分析有什么关系？（财务分析和经营分析的关系）

投稿用户 • 2022年5月30日上午9:32 • 科研百科 • 阅读 317

编辑导语：做好分析，走遍天下都不怕。那你知道经营分析、数据分析、财务分析是什么嘛。本文作者进行了详细的介绍，并讲解了这三者之前的关系，感兴趣的同学快来看看干货吧~

经营分析、数据分析、财务分析有什么关系？（财务分析和经营分析的关系）

今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。

一、财务分析 VS 数据分析

实际上，财务分析的出现，远早于近年来流行的“数据分析”概念。因为财务问题涉及企业税收和合规经营，国家老早就有《会计准则》推出，并强制执行。

一个企业即使啥数据都没有，也得把账务帐做出来，不但涉及内部资金管理，也涉及对工商税务等监管部门交差。既然有了帐本，自然可以对账本进行数据分析，这是财务分析最早来源。

财务分析的核心是三大报表：

具体的编制方法有很多专业财务概念，这里不再赘述。

你可以简单理解成：

财务分析本身是很有用的，因为它直观反映出企业能不能赚钱，能不能偿债。炒股的同学们都知道，即使不了解企业的内部情况，通过财务分析，也能大概判断企业盈利能力，决定企业是否有投资价值。

当然，炒股的同学们更知道，财务数据是很容易被勾兑、造假、修饰的。特别是国内股市，如果真炒股的话，内部情况远比财务分析重要（各种奇葩狗血段子，不一一展示了）。

本质上，这个问题来自于：财务数据的基础是单据，手工单据很容易收集，但也很容易被勾兑、造假、修饰。各种非法的手段不用说。就说几个企业内常见的：大家是不是自己也是月底关账了才想起来报销，是不是申请的餐费/差旅都或多或少私用一点，即使没有客户在场……

缺少过程数据，缺少系统采集手段，导致财务分析的速度远慢于业务发生，更无法深入到业务过程之中。看到收入少了，也只能喊喊：“要搞高”。谁来搞？怎么搞？搞多高？多久搞高？搞高以后保持多久？统统没有数。这样的结果，不但业务部门不喜欢听，老板看着也捉急，因此有了经营分析的需求。

二、经营分析 VS 财务分析

顾名思义，经营分析是源自企业管理层”分析经营情况，而不仅仅陈述财务结果”的需求。

直观的表现，就是经营分析中，出现大量业务类指标，比如常见的人货场指标：用户数、用户付费情况、商品销售数量、商品动销率、新开门店数、关店数等等。但是受制于数据采集的难度，很长一段时间内，普通的企业很难收集业务数据，导致可分析的数据很少。这极大制约了经营分析发挥作用。

比如传统零售业人货场指标：

三个指标，本质都是营业额，只不过按人头、面积平摊一下。这样做是很粗糙的，因此传统零售经营分析，还是有很大部分和财务分析是重叠的，对业务指导意义也没那么大。

真正最早建立完善经营分析体系的，是银行/运营商/航空公司。因为这三个行业，有天生的便利性，可以采集到每个用户的数据。且用户使用银行卡、打电话发短信、坐飞机的行为，又能被这三个行业的大公司监控到。这样有了丰富的过程数据采集，就能让经营分析更深入。

比如银行在发信用卡的时候：

这些丰富的数据，衍生出大量分析点：

这些数和分析方法引入，让经营分析在银行业发挥巨大作用，早在10年之前就能指挥到一线操作。

互联网行业也具备采集数据的先天优势，一个用户在APP/小程序内的行为，是可以充分被记录的，因此可以做大量细致的分析。比如腾讯IEG，10年之前就建立了对游戏产品的经营分析体系，详细考察每个产品业务行为与财务表现（当然，这也导致游戏项目组过于重视氪金，忽视创作质量，这是后话）。

但更多的互联网公司并不非常重视这块，因为在互联网大发展的十年内，大干快上才是正道！每人认真核算成本，自然也不需要考虑“经营分析”，大家在乎更多的是流量、用户（甚至都不咋在乎转化，DAU搞起来再说），因此有一段时间，经营分析被提的较少，直到去年开始，资本寒冬……

从去年开始，经营分析迎来了一波文艺复兴，虽然并不是啥好事。企业经营压力加大，便开始加强对业务绩效的考核，加强对成本的控制。这个任务，有的公司交给数据分析师来办，有的交给财务，有的则由专门经营管理部承接。不过在落地的时候，都遇到一些问题：

财务部门更不懂业务了，特别是今年新兴的：裂变、直播、CDP、私域……光搞懂业务指标就已经很头大了，更不用说花里胡哨的业务动作。

数据分析师缺少对财务的了解，特别是没有沿着业务线，核算过成本。导致数据分析师核算的成本总是偏小（特别是少了公摊部分），经常给出过于乐观的估计。

因此，想做好经营分析，就得：

这就需要，所有参与经营分析工作的人，对分析能力，对系统数字化，都有足够的认识。

接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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