近年来，企业在商业大数据分析应用方面的能力，获得了很大的提升。数据已经成为一种新的资源，为企业源源不断地提供有价值的信息。
比如某大型设备制造商，在供应链网络中想制定每月最优的运输计划，他们通常会采用如下的商业数据分析流程，具体如下操作：
1、从公司的成本会计部门收集运费成本信息。
2、从仓库客户收集和更新每个月实际需求值。
3、收集生产中心供应能力，以确保有足够的供应能力处理每月需求。
4、根据新旧实际需求数据，重新运行曲线拟合软件，根据各项统计量来确定最佳预测模型。
5、预测仓库客户需求，通过分析证实最终的估计是真正建立在最好的预测模型基础上，再根据需要修改和完善。
6、将成本、供应和预测需求信息代入所建立的线性规划模型中。
7、求解整数规划或线性规划模型，并从模型输出中得到运输计划。
以上是企业通过大数据分析改善业务运营管理的实际应用。但以我肉眼所见，很少看到有企业通过税务大数据分析来为企业做降低税务风险、提高管理效率、增加企业效益的案例。
倒是税务机关在税务大数据分析方面动作频频，进展很快。我们经常从税务机关公布的涉税案件通报里听到这样一句话：根据大数据分析，我们发现某某企业存在重大风险和异常，我们第一时间把风险提示推送到稽查部门，进而稽查部门对企业进行检查。
税务机关推送的风险警示会有很多，企业如果单靠传统的财务部门人工查询肯定是解决不了问题的，即使企业有先进的财务核算系统，也可能会因为没有与业务部门协同，数据没有打通共享，导致数据仓库里的大数据不够，发现不了问题。
亦或大数据够了，但由于分析团队里的人员对财务、业务、法规不够了解，不能很好地结合数据加以应用，也就谈不上去提出一个优化运营流程，解决问题的方案了。
我们看下面一个场景：
某企业接到一条税务局发来的预警，内容是企业所得税销售营业收入小于增值税收入预警。
企业大数据分析人员先通过大数据技术取出了企业所得税申报表、增值税申报表，财务报表的相关数据，并将涉及的扣除做了相关处理。数据结果显示，与税务局推送的异常是吻合的。这仅仅完成了第一步：数据获取。
这里就有一个需求，什么原因造成的预警？还有类似的风险存在？如何防范？怎样去规范地操作。领导需要你给一个可落地执行的方案，这才是税务大数据分析。
首先，我们税务大数据分析人员要熟悉财务和税务法规，也要熟悉业务，知道预警并不等于违法，知道企业所得税销售营业收入小于增值税收入并不代表企业做了假。因为税务局现阶段只掌握你提供的申报数据，并不了解企业其他业务数据。税务局是要你给他一个说明，讲清楚什么合法原因造成的，预警自然可以解除。
接下来，我们就要分析，有哪些合法因素可以造成企业所得税销售营业收入小于增值税收入。将这些因素作为规则写入大数据分析规则，建模抓取更多的数据，便可查出是不是这些合法因素造成的预警。
这些合法的因素有以下七点但不限于以下7点：
由于公司经营情况复杂多样，各种情况还很多。但不管怎么样，企业税务大数据分析人员是可以把这些条件写入规则去调取业务数据去和财务数据进行比对。从而发现问题，解决问题。
再强调一下：用财务报表数据分析发现问题，用业务数据分析去发现数据变化背后的原因，再结合数据分析，探索能否优化运营和流程，去提前改变导致问题出现的动因，设计解决问题的方案，落实下一步该采取的措施。
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