最近和一位网友聊到variance 问题，ERP几套报表间的巨大误差搞得他寝食不安，以前和不少朋友讨论过同样困惑，因此写这篇文章，和同行们互相安慰。
会计的秘密:
#1: 有误差是正常的，没误差才是惊奇的
#2: 越大的公司误差越大，不要被Million 数级吓趴
#3: 我认识的做ERP的同行，凡是公司大一点儿的、数据库做得稍微复杂一点的，没有一个能把几套帐全部轧齐，所以千万不要因此吓趴+失眠！
记得我小时候妈妈做会计，分类帐和总帐差了2分钱，她废寝忘食做了几天几夜才找到毛病，把一个3写成了5。当时我就想，天哪我可干不了这一行。没想到兜兜转转最后还是做了会计，不过时代不同了，会计电算化彻底消除了这种3、5分钱的笔误 －－－－ 同样拜ERP之福，我要是做错帐，那可是一串串的零错个十万八千里。
财务系统通常是ERP的核心之一，分类帐到总帐这类传统data flow 做得比较好，很少有出错。但是profitability analysis，data warehouse之类有matrix的数据分析，如果再有inter-company，multi-currency，要把各个modules出的financial report & managerial report 对齐，那就得费九牛二虎之力了。
如果你是负责轧数据的FA，几条对策：
- 找IT，从原始data table 下载数据
- 确定总数正确的一套报表，作为分析基础：一般越基本的报表正确率越高，越复杂的分析越容易出错，legal report > managerial reporting。
- 找implementation 人员，consultant也好internal super user也好，最好是从blueprint做起的人。做项目难免要权衡利弊做出compromise，很多系统问题其实是先天不足，找当初的负责人一问就知道。不问的话，各种症结凭你抓破脑袋也想不出来。(插话：所以implementation的经验才异常重要。）
- 打报告要求capital budget 升级系统
如果你是管理层，几条对策：
- 雇一个有经验的FA，逼他/她轧平
- 还轧不平的话，权衡materiality，不要因为小小误差投入巨大人力物力
- 误差太大的话，打报告要求capital budget 升级系统
- 升级系统还轧不平的话，要求继续升级 －－－－ 同时说服头头们：数据是昂贵的，错误是难免的，ERP是奢侈的，各公司骑虎难下的困境是一样的。
做会计的基本素质是精准，variance analysis 常常令负责的好会计们发疯，对新手尤其如此。但是要记得会计本身并不是rocket science，很多计提之类数据本身就是建立在assumptions 上，现在的会计越来越多decision support roles，越senior的职位越要转换思维从决策者的角度看问题，不要太纠缠于单纯的数据variance，而是多着眼解决对策，和决策层沟通，权衡孰轻孰重。
最后，祝所有的好会计们忘掉variance，做个好梦 :-)
会计的秘密:
#1: 有误差是正常的，没误差才是惊奇的
#2: 越大的公司误差越大，不要被Million 数级吓趴
#3: 我认识的做ERP的同行，凡是公司大一点儿的、数据库做得稍微复杂一点的，没有一个能把几套帐全部轧齐，所以千万不要因此吓趴+失眠！
记得我小时候妈妈做会计，分类帐和总帐差了2分钱，她废寝忘食做了几天几夜才找到毛病，把一个3写成了5。当时我就想，天哪我可干不了这一行。没想到兜兜转转最后还是做了会计，不过时代不同了，会计电算化彻底消除了这种3、5分钱的笔误 －－－－ 同样拜ERP之福，我要是做错帐，那可是一串串的零错个十万八千里。
财务系统通常是ERP的核心之一，分类帐到总帐这类传统data flow 做得比较好，很少有出错。但是profitability analysis，data warehouse之类有matrix的数据分析，如果再有inter-company，multi-currency，要把各个modules出的financial report & managerial report 对齐，那就得费九牛二虎之力了。
如果你是负责轧数据的FA，几条对策：
- 找IT，从原始data table 下载数据
- 确定总数正确的一套报表，作为分析基础：一般越基本的报表正确率越高，越复杂的分析越容易出错，legal report > managerial reporting。
- 找implementation 人员，consultant也好internal super user也好，最好是从blueprint做起的人。做项目难免要权衡利弊做出compromise，很多系统问题其实是先天不足，找当初的负责人一问就知道。不问的话，各种症结凭你抓破脑袋也想不出来。(插话：所以implementation的经验才异常重要。）
- 打报告要求capital budget 升级系统
如果你是管理层，几条对策：
- 雇一个有经验的FA，逼他/她轧平
- 还轧不平的话，权衡materiality，不要因为小小误差投入巨大人力物力
- 误差太大的话，打报告要求capital budget 升级系统
- 升级系统还轧不平的话，要求继续升级 －－－－ 同时说服头头们：数据是昂贵的，错误是难免的，ERP是奢侈的，各公司骑虎难下的困境是一样的。
做会计的基本素质是精准，variance analysis 常常令负责的好会计们发疯，对新手尤其如此。但是要记得会计本身并不是rocket science，很多计提之类数据本身就是建立在assumptions 上，现在的会计越来越多decision support roles，越senior的职位越要转换思维从决策者的角度看问题，不要太纠缠于单纯的数据variance，而是多着眼解决对策，和决策层沟通，权衡孰轻孰重。
最后，祝所有的好会计们忘掉variance，做个好梦 :-)
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