所以对于财务数据分析系统，采用第三方的会比较好。在这方面大家用商业智能软件（BI）的会比较多，BI在现在整个市场环境中的反馈也比较好。
那么在BI产品的选择上，除了产品具体的功能点外，需要更重视该厂商的服务能力。
关于bi工具可以到思迈特软件Smartbi了解一下，自成立初期，思迈特软件Smartbi就一直坚持国产自主研发道路，先后获得软著数十项；同时与华为、深信服、新华三、达梦、麒麟软件、人大金仓等合作伙伴通力合作，共同打造产品销售、产品整合、产品应用的国产化可信生态体系，与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务。
数据分析系统靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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财务数据分析系统开发起来是挺难的，除了底层的代码，更多的难度可能会集中在整个分析体系的建设、指标的梳理。
所以对于财务数据分析系统，采用第三方的会比较好。在这方面大家用商业智能软件（BI）的会比较多，BI在现在整个市场环境中的反馈也比较好。
那么在BI产品的选择上，除了产品具体的功能点外，需要更重视该厂商的服务能力。如果该产品服务商能够提供产品的基础上，有完整的解决方案，能够帮你解决整个财务数据分析体系的建设，这才是“良药”。
以下简单阐述下之前 永洪科技 帮我们在财务数据分析方面梳理的数据体系。由于我们公司的不太方便发出来，我从永洪科技官网找了一张相关的图片。
那么要做好财务分析，要明确以下4个方面：
1.分析报告的使用对象
说白了，就是给谁看的。要理解这个，就要清楚不同层级的人关注点都在哪。
针对不同的层级，分析的深度、宽度、选取的指标、分析结构都是不一样的。
一般来说，越高的管理层，需要了解的是越宏观的指标。而偏业务层则需要了解更深层次的内容。
2.分析目的
一般可以分为四个层次。
一、说明现状；二、对比目标；三、寻找原因；四、提出建议
对财务分析来说，就是这样的：
2017年整个公司营收10亿美元（说明现状）；同比增长了30%，超出预期10%（对比目标）；增长的主要原因是因为公司新业务尝试取得了很好的效果（寻找原因）；建议公司可以继续在新业务线投入资金、扩大规模，提升市场占有率（提出建议）
3.分析素材
其实就是你要用到的数据，是内部数据还是外部数据。不论是哪类数据，数据的规范化很重要，否则很难进行后续的工作
4.分析方法
具体的分析方法有很多，比如聚类分析、回归分析等等
我说一下分析框架的建设，这里一般需要沿着公司的业务思路，从宏观到微观去深入，比如整体的环境、行业环境、公司的总体情况、每条业务线的情况、业务线中具体的业务。至于具体的指标、侧重点需要根据实际情况去定。
大部分公司都会有定期的分析报告需要提交，定期的报告在建设早期，可以找永洪的工作人员一起梳理，建设好之后，只需要设置好时间，系统可以定时发送到领导的邮箱或者手机App。
财务数据分析系统虽然相对销售、运营的分析优先级没有那么高，但在战略层面，把握整个公司的大方向上，还是十分重要的。所以还是十分建议选择第三方的厂商去做，特别是有能力提供解决方案的。
本回答被提问者和网友采纳若是喜欢高逼格、酷炫的数据分析图表，可以考虑一下这些工具：
2、BDP个人版-零门槛数据分析平台：有上传数据、整合数据、分析数据（分析能力比较强）等功能，数据结果呈现为各种漂亮的可视化图表。
3、文图：主要是可以制作数据报告，但是没有相应的数据分析能力，就是数据图表的展示。
4、百度 · 图说：同3，偏向数据图表的展示，没有太多数据分析的功能。
5、ECharts：也是百度系列，需要一定的编程知识，是国内还不错的可视化工具。
这几个都是平时比较常用的数据工具，有的偏分析，有的偏图表，有的是数据平台。
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用得多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难。
数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。
大数据技术:这个相对来说有些难度，不过有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具；
分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到九道门商业数据分析实训中心上去看一些案例，自己做做训练。
