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正如在本系列的上一篇博客中提到的,一种新的思维方式正在政府机构中传播:为了更好地为选民服务,他们需要成为结果驱动型机构。为了说明这一概念,以下博客将深入探讨州和地方的三个关键领域:财务、人力资源和运营。

首席财务官办公室可以说是任何政府机构最关键的部门之一。有效地管理财政不仅有益于社区,而且也是一个健康和繁荣的政府的标志,最终导致公民信任的增加。考虑到这一点,金融机构如何成为结果驱动型,为什么混合分析可以成为一个最佳战略?

为了理解从过程驱动向结果驱动转变的价值,我们首先需要看看首席财务官办公室关注的一些目标:

稳定和提高信用评级结构平衡的预算和不断增长的储备养老基金地位不断提高为支持养老基金而投资的资产的健康回报率充分利用金融共享服务差旅和费用欺诈率最低

提出正确的问题并找到正确的答案

为了实现这些目标,首席财务官需要正确分析他们产生的大量数据。这意味着提出正确的分析问题。从Gartner分析框架的四个层次(描述性、诊断性、预测性和规定性)来看,我们可以确定两类问题:

关注过去的问题:"我去年的预算是多少?"或者"上个月我们消除了多少旅行欺诈费用?",虽然仍然很重要,但只是表面上的划痕。为了从这些数据中获得有意义的价值,首席财务官们需要更进一步,着眼于未来,提出诸如"我的收入预测是什么?"或者"我应该把投资重点放在什么资产上?"。

与上述目标相关的其他常见问题如下图所示。

一旦我们知道要问什么问题,我们就需要确保我们有正确的信息来源来提供足够的回答。通过观察首席财务官办公室的不同子垂直流程(如下所示),我们可以为每个子垂直流程确定多个核心流程,这些流程将作为首席财务官的数据源。一旦不同的分析问题被映射到一个或多个子垂直领域,什么是软件企业,我们就可以选择最相关的数据源来提供问题的答案。

混合方法有何帮助?

正如我们之前的博客所述,大数据时代是什么意思,由内部部署和云分析工具组成的混合场景可能是任何政府机构最合适的选择。金融机构尤其如此,原因很多,主要是:

投资保护:公共金融机构是最早投资于现代技术以了解其数据的机构之一。这就是为什么他们更有可能使用需要高维护成本但缺乏云解决方案提供的分析能力和灵活性的遗留系统进行大型内部部署。混合方法使他们能够从云解决方案中获益,同时保护其原始投资唯一的真相来源:首席财务官不想花费宝贵的时间来争论他们所提供数据的真实性。传统的分析工具需要大量的数据提取、操作和复制,这可能最终会损坏数据。有了强大的数据管理解决方案,国家大数据,机构只需拥有一份数据拷贝,就可以始终保持不变。数据主权:由于首席财务官管理的数据的敏感性,通常有规则防止数据离开机构的受控环境,这使得它与典型的云解决方案不兼容。这会阻止机构最大限度地利用其数据。尽管如此,通过实时数据连接功能,数据流是反向的:不是将数据发送到云,返现卡,而是在数据所在的位置执行分析,产业大数据,确保数据永远不会离开前提。速度和敏捷性:首席财务官需要快速而自信地做出决策。使用传统的内部部署系统,从不同来源提取数据以获得有价值的见解可能需要几天或几周的时间。通过人工智能增强分析,只需点击一个按钮,答案就可以可视化。

政府首席财务官可以通过提出前瞻性问题和使用单一镜头从多个来源获取数据,从而获得更多结果。这将使他们在做出重要决策时充满信心,从而提供更好的公民服务。

在下一篇博客中,我们将探讨人权办公室如何利用分析来克服他们的挑战,并增强公共劳动力的能力。如果您想了解有关混合分析的更多信息,以及SAP如何帮助您的机构实现结果驱动,请访问此链接。

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