แนวทางวิเคราะห์ข้อมูลทางการบัญชี

        แนวคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลมี 4 ระดับ โดยยิ่งระดับสูงก็จะมีความยากในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่จะได้คุณค่าของคำตอบที่มีผลต่อธุรกิจมากเช่นกัน
        ระดับที่ 1 การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)
        เป็นการวิเคราะห์จากข้อมูลในอดีตหรือข้อมูลที่เกิดขึ้นไปแล้วในธุรกิจ เพื่ออธิบายว่าเกิดอะไรขึ้นในกิจการ เช่น งบกำไรขาดทุนของปีก่อนที่บอกว่ากิจการมีผลกำไรหรือขาดทุน รายงานยอดขายแต่ละไตรมาสในปีปัจจุบัน
        ระดับที่ 2 การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)
        เป็นการนำข้อมูลจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนามาทำวิเคราะห์ต่อ เพื่อวินิจฉัยว่ามีแนวโน้มจะเกิดอะไรขึ้นต่อกิจการ เช่น การวิเคราะห์อัตราส่วนสภาพคล่องที่บ่งบอกถึงความสามารถในการชำระหนี้สินระยะสั้นของกิจการ อัตราหมุนเวียนของลูกหนี้ที่บ่งบอกถึงนโยบายการให้สินเชื่อแก่ลูกหนี้ อัตราหมุนเวียนของสินค้าที่บ่งบอกถึงความสามารถในการขายสินค้าและต้นทุนที่จมในสินค้า ซึ่งการวิเคราะห์นี้ช่วยชี้นำให้พอทราบว่ากิจการกำลังประสบปัญหาใด และยังทำให้เห็นโอกาสในการพัฒนาธุรกิจเพื่อเพิ่มมูลค่าเพิ่มให้แก่กิจการ เช่น การบริหารคลังสินค้าที่เหมาะสมช่วยทำให้ต้นทุนจมในสินค้าลดลง
        ระดับที่ 3 การวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์ (Predictive Analytics)
        เป็นการวิเคราะห์โดยนำผลที่ทำการวินิจฉัยไว้ไปพยากรณ์ความน่าจะเป็นที่อาจเกิดขึ้นแก่ธุรกิจ เช่น กิจการกำลังเผชิญต้นทุนที่สูงขึ้นในการผลิตสินค้าเนื่องจากเครื่องจักรเก่าต้องการการซ่อมบำรุงที่มากขึ้น โดยวิเคราะห์จากแนวโน้มของค่าซ่อมบำรุงและต้นทุนการผลิตสินค้าที่มีจำนวนของเสียมากขึ้น ดังนั้นนักบัญชีจะวิเคราะห์การจ่ายลงทุนเพื่อซื้อเครื่องจักรใหม่และนำผลการวิเคราะห์การลงทุนไปพยากรณ์งบการเงินในช่วง 3 - 5 ปีข้างหน้า เพื่อหาคำตอบว่าควรซ่อมหรือจัดซื้อใหม่ อย่างไหนคุ้มค่ากว่ากัน
        ระดับที่ 4 การวิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)
        เป็นการนำข้อมูลในธุรกิจมาจัดทำเป็น Data Warehouse หรือคลังข้อมูล แล้วนำเครื่องมือสมัยใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ โปรแกรมสนับสนุนการตัดสินใจมาช่วยในการสร้างแนวทางในการตัดสินใจที่เหมาะสม ซึ่งกระบวนการนี้จะต้องใช้เงินลงทุน แต่สิ่งที่ผู้บริหารจะได้รับคือ ความรวดเร็ว ถูกต้อง และทันสมัยในการนำข้อมูลไปตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน