數據君最近關注到天貓平臺對賬系統案例，這個案例藉助BI平臺極大提高了對賬的效率，非常值得大家學習！接下來，數據君將以搭建天貓平臺對賬系統的實操為例，為您講解如何用四步實現BI對賬。
01 確定資料來源的下載途徑，明確明細表
在對賬工作中，明確資料來源的下載路徑是第一步。企業需要綜合考慮事業和財務的需求，確定各資料來源的獲取方式，並確保資料來源的準確性和可靠性。例如，在搭建天貓平臺對賬系統中，各類原始資料來源可能包含以下路徑：
銷售明細表：
● 路徑：交易管理-已賣出寶貝-全部-選擇時間-搜尋-批次匯出-寶貝銷售明細報表。
● 用途：記錄每一筆銷售的詳細資訊，包括商品ID、銷售金額、訂單時間等，用於核算銷售收入。
退款明細表：
● 路徑：交易管理-退款管理-全部-選擇時間-搜尋。
● 用途：包含所有退款資訊，用於核對退款金額和處理異常訂單。
資金明細表：
● 路徑：支付寶–對賬中心–賬單下載。
● 用途：記錄每筆資金流入流出的明細，包括交易金額、服務費等，用於驗證平臺實際資金結算情況。
發票明細：
● 路徑：財務-給平臺開票。
● 用途：用於核對開票金額與銷售收入的匹配情況，確保稅務合規。
直通車等投流明細表：
● 路徑：推廣-前往萬向臺-報表-主體報表。
● 用途：記錄投放的廣告費用和效果，用於核算推廣支出及分析ROI。
淘寶客明細表：
● 路徑：淘寶聯盟-推廣概覽-產品維度。
● 用途：詳細記錄透過淘寶客產生的銷售資料，包括佣金支出，用於核算行銷成本。
在明確資料下載路徑後，事業和財務團隊需要達成對資料結構和內容的一致理解，制定標準化的資料整理流程。
02 確定維度表
維度表是對賬模型中的核心部分，其指標必須具有唯一性，透過去重操作確保資料的標準化。常見的維度表包括：
● 商品ID維度表：包含商品的唯一識別符號，例如商品編碼和對應的SKU資訊，用於追蹤商品的銷售和庫存情況。
● 產品成本維度表：記錄每個商品的成本資訊，包括採購成本和生產成本。這些資訊對於計算利潤和最佳化成本結構至關重要。
● 日期維度表：儲存時間資訊，如年、月、日等，用於分析銷售趨勢和季節性變化。
● 費用科目表：包括市場費用、管理費用等分類資訊，用於預算管理和成本控制。
以下這些表提供了天貓平臺對賬分析所需的分類或標識資訊：
維度表的定義需要結合企業的具體事業需求和資料特點。透過與明細表的關聯，維度表可以幫助對資料進行分組和聚合，支援更高階的分析應用。
03 搭建1:N關係模型
在BI中，1:N關係模型是對賬分析的基礎。透過搭建1:N關係模型，可以將明細表與維度表有效串聯，實現對複雜業務場景的全面分析。以下以FineBI爲例，講解搭建主題模型的步驟：
匯入資料：
將上述明細表和維度表上傳至FineBI。
建立表間關聯：
● 商品ID維度表透過商品ID欄位關聯到銷售明細表和退款明細表。
● 產品成本維度表透過商品編碼與銷售明細表建立關係。
● 日期維度表透過日期欄位關聯到銷售明細表和資金明細表。
● 費用科目表透過科目編碼與投流明細表和淘寶客明細表建立關係。
設定資料模型佈局：
在FineBI介面中，通常將維度表放在上方或左側，而明細表放在下方或右側，以直觀展示表間的關聯關係。
透過這些關聯，FineBI實現了資料的動態整合和高效查詢，避免了傳統Excel方式下的冗餘計算和資料膨脹問題。
搭建訂單明細表與商品ID維度表的關係模型，企業可以快速計算出各類商品的銷售額、退款金額以及對應的成本和利潤。同時，透過BI的視覺化分析功能，可以將這些資料直觀地呈現在看板上，幫助管理者快速識別問題並做出決策。
04 搭建對賬視覺化看板
在完成資料建模後，可基於BI構建直觀的對賬分析看板：
設計思路：
● 透過拖拽欄位生成關鍵指標，如總銷售額、退款金額、佣金支出等。
● 設定多維度的互動式過濾器，支援按時間、店鋪、商品分類等條件篩選資料。
視覺化元件：
● 柱狀圖和折線圖：展示銷售趨勢、退款趨勢以及廣告費用的變化。
● 餅圖：顯示各商品類別的銷售佔比和推廣費用分佈。
● 資料表格：展示詳細的對賬資料，包括異常訂單和未結算交易。
動態預警功能：
● 配置資料聯動和異常檢測規則，例如當退款金額超過某一閾值時，自動標記並通知相關人員。
透過對賬視覺化看板，管理者能夠實時掌握各事業模組的財務資料，快速發現異常，最佳化資源分配，並支援事業決策的科學化與智慧化。
可見，透過BI的四步對賬流程整合並分析財務資料，企業不僅能夠提高對賬的準確性和效率，還能為決策提供強有力的資料支援，進而輕鬆應對複雜的財務對賬任務，確保事業流程的順暢和財務資料的透明性。
