数据简介

在传统分析工具中，企业资源规划和绩效分析系统一直以来都发挥着主导作用，帮助在复杂的数据环境中进行数据收集、集成、分析和报告。对于大多数企业而言，这些系统在集成整个企业范围的财务、运营和外部数据方面显得不可或缺。财务部门具有的分析能力越强大，实现这种集成的成功率就越高。2然而，尽管大多数原有分析解决方案十分擅长分析结构化数据，但却无法获得大数据的全部价值。潮水般涌来的新结构化数据和非结构化数据，加上人才缺口和人工分析洞察的局限性，使财务分析团队不堪重负。许多组织纷纷开始寻求认知计算的帮助，希望借此应对这些挑战。作为分析的下一个发展阶段，认知能力提供了一个平台，用于采集、整合以及组织海量的结构化和非结构化数据，并且能够“领会”数据之间的关系，从而可以持续“学习”，并为分析人员提供即时洞察。为了解企业当前采用的方法以及未来的分析和认知计算计划，并作为对先前开展的“认知计算未来”研究的补充，2016年初我们开展了一项研究，重点探讨161位CFO调研参与者的回答（见第11页的“方法”部分）。3本报告深入探究了CFO对于下列问题的观点：数据和分析可以带来的优势、业绩出众的企业采用哪些独特措施取得成功，以及认知计算在彻底转变财务绩效分析能力方面有多大潜力。