避免踩坑:盘点导致财务转型失败的因素

企业数字化转型:策略、挑战与成功路径

       作为一个明智的商业竞争者,成功的企业会坚守一条关于战略的黄金法则——将问题颠倒过来,从反向角度进行思考。如果想要在企业数字化转型阶段取得胜利,通过盘点那些失败的见解,关注可能导致失败的因素并实施策略来避免这些不可行活动,也是一种十分有效的方法。经过这些年的市场动荡,我们发现,财务部门适应变化的速度通常很慢,因此许多企业仍在使用旧的遗留系统,这些系统没有与其他系统很好地集成,也很难充分发挥数字化技术的优势。基于一些财务工作方面的考虑,这些企业甚至出现了抵制变革的情况。经济世界的经历和发展迫使企业不得不迅速适应远程工作和及时交付,面对新的市场变化,为了提高效率并节省成本,企业可以从一些失败案例中吸取教训,实现成功的数字化转型。
 
       数字化转型为企业提供了许多好处,例如增强数据驱动的洞察力,鼓励跨部门协作、提高工作效率,并使财务职能部门能够更多地关注增值任务。然而,通过一些研究发现,企业数字化转型失败的风险率极其高,并且大多数企业并没有看到数字化转型带来的业绩或盈利。因此,研究数字化转型失败的原因以及如何避免这些错误十分必要。
 
01 没有明确的商业战略
 

 
       实际上,许多企业对于创新技术的应用在很大程度上其实是新时代变革浪潮下的随波逐流,而不是由明确的商业战略驱动的,最终导致大量支出的浪费。任何转型项目中最重要的元素都应该是明确的业务目标。这些目标可能因企业的规模、成熟度以及战略计划和市场经验而异。当企业受限于效率低下的支付任务时,那么让财务团队更专注于成本和支出数据带来的增值价值,可能更加适用于企业的财务改造计划,此刻财务团队的愿景和企业数字化转型的业务目标达到一致,将非常明确。
 
02 得不到领导者的支持
 

 
       数字化转型其实是既耗时又昂贵的,因此也必须获得企业高层管理人员的支持。然而,许多企业对于财务规划与分析功能和技术上的投入往往犹豫不决,由于没有得到直接的投资回报率,企业领导者则更愿意投资于回报更快、更切实际的营销或销售项目。财务部门有必要思考职能的数字化转型将带来哪些预期收益,战略转型有什么切实的好处,是否能实现任何成本上的节约或可衡量的效率,并规定好财务转型实现成果的时间计划,了解这种转型如何与整体业务和企业战略目标相结合等等一系列相关问题。通过量化收益并将转型与业务战略联系起来,则更能够加速财务数字化的进程,得到领导层的支持。
 
03 无视人为因素的影响
 

 
       根据调查,数字化转型失败的首要因素是企业员工缺乏技能组合培训、企业文化丧失规避风险的意识、对变革的接收速度较慢以及企业管理缺乏内部协调。这些大致可归类于人为因素。一个企业想要实现长久且成功的转型,首先需要具备开放、易沟通的文化氛围,能够积极地拥抱变革,在对新的转型持怀疑态度时,应该先调查计划目标是否能够得到清楚的传达和确认,而不是直接否认。另外,转型计划可能会导致企业员工的角色发生变化,因此企业需提供新的工具和平台来有效履行这些角色转变。企业还需要有一个明确的大纲来确认转型计划的角色和职责,协调好各个部门,提前准备好应对冲突的方案。最后,只有当团队领导者支持、所有员工共同致力于转型项目并能够相互协作时,数字化转型计划才能够成功开展。几乎所有的项目在实施过程中都会遇到阻力,这很正常,如果角色及其责任明确,并集中精力统一目标,那么这些阻力也无法阻碍计划的成功。
 
04 选择错误的预算管理系统
 

 
       面对数字化的冲击,市场上自然也充斥着许多不同的预算系统和技术,是否适配则是最重要的。财务团队需要根据企业的规模和预算,适量的计划成本。另外,预算系统需要符合企业的实际需求,且需具有满足必备功能和提高成本效益的功能,而不是过于注重其价格的高低。对于企业的遗留系统,也应该有一定的使用策略,能够通过新产品与旧系统进行联接。适配的预算管理系统需要具备强大的安全功能,在深度挖掘数据价值的同时保证数据的准确性和安全性。
 
       财务转型是一个巨大的工程,也的确具有较高的失败率,是一个非常高风险的项目。然而,拥有正确的工具和框架能够帮助企业降低这些风险,制定明确的战略计划并将其与业务目标保持一致,关注多方位的人为因素且获得管理层的支持,选择适配的预算系统并配合技术的升级,财务转型将不再是令人害怕的存在。总而言之,为了实现企业的数字化转型,必须根据大数据时代的特点,针对财务管理做出升级和改变,以保证企业持续又快又好地发展。

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matlab2python 这是一个Python脚本,用于将Matlab文件或代码行转换为Python。此项目处于alpha阶段。 该实现严重依赖于Victor Leikehman的SMOP项目。 当前实现围绕SMOP构建,具有以下差异: 力图生成不依赖libsmop的代码,仅使用如numpy这样的标准Python模块。 使用常见缩写如np而非全称numpy。 尝试重排数组和循环索引,从0开始而不是1。 不使用来自libsmop的外部类matlabarray和cellarray。 增加了对Matlab类的基本支持,类体中声明的属性在构造函数中初始化。 因上述改动,产出代码“安全性较低”,但可能更接近用户自然编写的代码。 实现相对直接,主要通过替换SMOP使用的后端脚本,这里称为smop\backend_m2py.py。 一些函数替换直接在那里添加。 额外的类支持、导入模块以及其他微调替换(或说是黑客技巧)在matlabparser\parser.py文件中完成。 安装 代码用Python编写,可按如下方式获取: git clone https://github.com/ebranlard/matlab2python cd matlab2python # 安装依赖项 python -m pip install --user -r requirements.txt # 让包在任何目录下都可用 python -m pip install -e . # 可选:运行测试 pytest # 可选:立即尝试 python matlab2python.py tests/files/fSpectrum.m -o fSpectrum.py 使用方法 主脚本 存储库根目录下的主脚本可执行,并带有一些命令行标志(部分直接取自SMOP)。要将文件file.m转换为file.py,只需输入:
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