分析法為財務人員創造了寶貴機會，以動態化方式向企業領導者提供極具相關性的洞見。

分析法在財務工作中的應用

分析型應用軟件在財務工作中的作用，已從支持核心財會軟件查詢和提供數據關聯功能的商業智能工具，發展成為能夠實時直觀展示數據的更高級別工具。

在新一輪迭代發展中，機器學習的加入會提高企業整合非結構化數據和外部數據的能力，并將預測性建模水平提升至更高層級。

然而，這一切都取決于數據質量的優劣。

財務工作為何需要引入分析法？

如今，房屋租金評估業務領導者正日益重視如何廠房評估縮短決策周期。他們不僅機械設備評估更嚴密地監測績效和目標，而且需要更迅速地對最新趨勢做出響應。企業價值評估與此同時，房屋估價競爭風險也變得越來越廣泛，且越來越具時效性。有鑒于此，車輛評估財務團隊應當加強自身能力，利用現有數據提供更加深刻的洞見，并通過前瞻和回顧，為決策流程提供支持。個人房產評估隨著可用數據量的持續增長，企業對分析工具處理能力的需求也會不斷上升。

同時，數據爆炸為整合大數據創造了新的契機。大數據指通過各種設備（如物聯網等）生成的數據。此外，大數據還能提供更深入的洞察。

分析法的實施

市場中的分析法工具種類繁多。在根據企業實際情況選擇適當工具時，往往有必要聽取獨立的建議和意見。

分析法的具體應用需要數據質量與決策層級相匹配。而在付諸同等努力的情況下，數據準確性的改善效果往往無法跟上分析能力的提升程度。

許多企業中都存在著數據孤島問題——這已成為有效分析面臨的一大阻礙。因此，數據應向所有希望獲取的人開放（真正需要保密的數據除外），數據孤島化會制約洞見的生成。

利用外部數據和非結構化數據，財務部門能夠建立新的洞察維度。他們不僅應當設法取得客戶數據，還可通過開放式的應用編程接口（API）建立多種數據來源。

能否針對問題構思解決方案，有時也會成為一項制約因素。財務部門必須借助適當的人才組合來有效管理數據，進而深入了解存在的業務問題。

影響因素與問題

企業需要認真思考以下影響因素和問題：

·  如何管理數據質量？

·  是否建立了適當的數據治理流程？

·  數據是否已開放？

·  是否會依據法律規定充分保護個人數據？（請觀看Harry Small、Partner、Baker McKenzie等人對這一    問題的說明視頻）

·  是否具備適當的技能和資源？

·  是否依賴經過仔細處理的數據？