京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,如何赢得财务人才_数据分析师培训
我们的数字世界正在像小宇宙一样呈爆发式扩张,到2020年,数据将会从4.4万亿千兆字节增长到44万亿千兆字节。根据IDC分析机构的最新数字显示,全球数据量每两年就增加一倍以上。那么问题来了,谁在使用这些数据呢?他们又通过这些数据获得了什么?
事实上,通过大数据获取的洞察早已超过了数据科学家的业务范畴,这些洞察深入企业业务的核心,影响到企业的利润和损失、投资和撤资决策、风险管理和增长预测等等各个方面。在这一领域,企业的“首席财务官”是当仁不让的关键人物,他们肩负着了解这些信息,并将其有效传递给企业其他部门的重要使命。
在首席财务官的领导下,财务部门将逐渐从幕后移向台前,担负起新的业务模式,例如确认、监测,管理财务风险和报酬。他们需要深入挖掘海量数据以获取价值,随后能够把这些价值传递给市场、人力、销售和企业的其他部门,以帮助这些部门制定战略并找到解决方案。
与过去相比,这些工作需要财务人才具备更广泛的技能。根据WSJ Custom Studios与甲骨文合作发布的最新报告显示,商业领袖们正在调整他们的招聘战略,以确保他们的财务人员能随时准备好应对这个新的大数据时代。
招募不同类型的人才
纽约大学Langone医疗中心首席财务官Mike Burke表示:“我们招募的人不一定是拥有会计学位的财务人员”。相反,我们更需要的是那些知道如何使用数据中深藏的价值的人才,是那些了解编程,能够查询大量交易系统的人才。
但是有些时候,作为财务专业人员还需要更多的分析思维。他们还需要具备软性技能,即能够在整个企业范围内激励、动员和引导其他部门之间的协同合作。
专业性化学品公司禾大(Croda)的首席财务官表示:“软性技能是必要的。你不能指望财务功能完全像一个大型的计算机系统一样,不需经过培训就能告诉你所有东西,或者希望其他同事能立即了解那些对财务人才来说显而易见的东西。”
从今天起培养数据人才
根据麦肯锡的报告显示,到2018年将会出现19万分析技能员工的缺口,以及150万大数据领域管理人员和分析师的缺口,而这仅仅是在美国。
甲骨文全球金融业务高级副总裁Ivgen Guner在内部人才培养中获得了巨大的成功。她的部门曾经招募了一名毕业生,她一开始只是处理一些入门级的任务,随后这个年轻女孩展示了她在面对挑战和激励他人方面的天赋。Guner和其他同事的严格辅导磨练了她在数据分析和与人沟通方面的技能。现在这个年轻女孩已经成长为甲骨文副总裁,当部门需要灵活的分析和协调软技能的时候,她总能担当重要的角色。
用“云”推动财务创新
让财务专业人员能够使用最创新的技术是Ovation Brands首席财务官Keith Kravcik采用ERP云解决方案的原因之一,这一解决方案是这家总部位于明尼阿波利斯的连锁餐厅实现了财务现代化。
Kravcik希望能帮助Ovation进行重新改造,通过采用基于云的财务和绩效管理,他得以对其位于美国的300多家连锁餐馆进行全面的业绩观察。Kravcik回忆道:“我们之前使用的一个老版本的Excel,一些新员工甚至都没听说过,更别说有任何经验了。为了吸引我所需要的分析型人才来推动我们的重塑战略,我必须部署最先进的技术,让候选人能够在他们所选择的设备上使用最新的分析工具。云交付模式为我的财务团队提供了很多先进的技术体验,更易于使用、成本更低。”
现代化的财务部门需要“软硬兼备”的人才,不但需要具备基本的财务技能,还要能够与其他业务部门协调、谈判、沟通、做出正确的战略判断,还有一点更重要的,就是掌握最新的技术。当然,要找到拥有多元化技能的人才并不容易。企业需要对合适的人才进行投入和培养,并让他们获得最先进的技术和工具。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23