ビジネスデータを収集するにはどうすればいいですか?アメーバビジネスモデルの独立した会計と自己資金調達により、すべての従業員が会社に生み出す価値を認識し、自己分析を行うことができるため、現場の作業を継続的に改善する能力が向上します。 アメーバ経営会計の単位時間会計システムは、単位時間会計を通じて各部門の収益性を提示し、単位時間付加価値を計算します。単位時間会計表のデータは最も直感的であることが多く、さまざまな部門が迅速に意思決定を行うことができます。部門間のコミュニケーションコストが削減され、各従業員が効率的に業務に集中できるようになります。 透明な元の運用データは、企業の運営で発生する可能性のある問題を真に効果的に反映し、オペレーターがタイムリーかつ科学的な方法で解決策を見つけやすくし、企業が効率的な循環改善システムを実現できるようにします。 こうした運用データは、現在の運用状況を反映し、意思決定の正確性と適時性を向上させるだけでなく、民主的かつ科学的な業績評価や業績評価にも活用できます。運営者はボーナスの分配方法について悩む必要がなくなり、従業員のビジネス意識と競争心を真に刺激し、仕事への熱意を高め、最終的に高い利益を達成します。 A-MEBA の履歴データ収集は、統計データを収集して整理し、A-MEBA 内で統計分析を実行し、統計データを形成するプロセスです。 A-MEBA ビジネス データはどこから来ますか? Amiba ビジネス データを収集するプロセスを次の点から理解しましょう。 1. データはどこから来ますか?誰が回収するのでしょうか? 2. 定量化が難しい管理をどのように評価するか? もちろん、ここでは業績評価の実施方法について話すつもりはありません。興味のある方は著者の前回の記事を参照してください。評価を通じてデータ収集の重要性を実証します。 A-MEBA では、独立した会計処理が必要なため、データ収集が非常に重要です。 1. データ収集の重要性: データ収集は実践科学の基礎であり、ビジネス会計の基礎です。個人、部門、グループのビジネス データ、情報、インテリジェンスのソースです。アメーバ運用の前提条件となります。各企業はデータに基づいてレポートを作成する必要があり、レポートを通じてのみ問題を発見し、改善計画を立てることができます。 2. データ収集の目的: 単位時間会計表およびその他の関連フォームを生成します。パフォーマンスが優れている/劣っている理由と、運用効率を改善する方法を見つけます。 3. データ収集の特徴: 適時性:収入、支出、労働時間などのあらゆるデータをリアルタイムで収集し、毎日確認します。完全性:会社内のあらゆる部門や個人からのデータを収集する必要があります。正確性:すべてのデータは正確で、1対1に対応し、二重に確認されている必要があります。 4. データ収集の原則: 企業会計の7原則(前回の記事を参照)と誠実性の原則を遵守します。会社内のすべての人、すべての部門がデータを収集する必要があります。それらはすべて不可欠です。官僚組織以外の部門もデータを収集する必要があり、大統領も例外ではない。組織構造に制限されることなく、アメーバ組織とバリューチェーンに合わせてデータ収集システムを設計します。 収入統計表、支出統計表、時間統計表、人件費統計表などのさまざまなフォームの設計はシンプルで実装しやすいものでなければなりません。 V. 組織と準備: 運営会計組織を確立する。資格のある運営会計担当者を選任する。実務経理担当者を訓練する。試験運用を通じて会社の基本管理業務が実施されているかどうかを確認し、問題点を特定して適時に修正し、データ収集がタイムリーで正確かつ完全であることを保証します。 6. 統計表を設計する: 収入統計表、支出統計表、時間統計表、人件費統計表などのさまざまなフォームの設計はシンプルで実装しやすいものでなければなりません。 7. 収集プロセス: 下から上へ、個人からチームへ、そして初級、中級、上級へと段階的に集めていきます。収集頻度: 毎日、毎週、毎月、さまざまなデータと表をリアルタイムで生成および収集します。 8. 月次営業会計表を作成します。 各銀行及び各部署は、日次損益計算書、日次費用計算書及び日次営業会計計算書に基づき、日次及び月次単位時間計算計算書を作成するものとする。単位時間会計報告書は、月次財務損益報告書および財務分析報告書と関連付ける必要があります。 実際、データ収集の核心は非常に単純です。いわゆる「全員がオペレーターになる」というのは、全員が可能な限りオペレーションに参加するという意味です。あらゆるレベルでデータを収集し、損益計算書と費用計算書を作成し、それらを会計計算書にまとめ、ビジネス分析、最適化、アップグレード、ビジネス管理の改善を行う人材が必要です。 出典:華電智能アミバコンサルティング |
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