Than Hlaing , Finance, Analytics & Business Intelligence Training Classes

Microsoft Power BI ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာနှင့် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ဆန်းစစ်လေ့လာခြင်းနှင့် အစီရင်ခံစာများ ဖော်ပြခြင်း

ဒေတာ ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ သန့်စင်ခြင်း၊ ပုံစံချခြင်း၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အစီရင်ခံစာများ ဖော်ပြခြင်း

ခေတ်သစ် ဘဏ္ဍာရေးနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု ပညာရှင်များအတွက် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှု

ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလောကတွင် အလယ်အလတ်နှင့် အဆင့်မြင့် စီမံခန့်ခွဲမှု တာဝန်ရှိသူများအတွက် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုမှာ ပိုမိုအရေးပါလာသည် - ၎င်းမှာ **အချက်အလက် (Data) အမြောက်အမြားကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ခြင်း** ပင် ဖြစ်သည်။

ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် အောက်ပါပညာရှင်များအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည် -

* လက်ထောက်မန်နေဂျာများ (Assistant Managers)
* မန်နေဂျာများ (Managers)
* စာရင်းကိုင်ချုပ်များ (Chief Accountants)
* စီမံခန့်ခွဲမှုစာရင်းကိုင်များ (Management Accountants)
* ဘဏ္ဍာရေးထိန်းချုပ်သူများ (Financial Controllers)
* ဘဏ္ဍာရေးအရာရှိချုပ်များ (CFOs)

ဤအဆင့်အတန်းများတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ရိုးရှင်းသော စာရင်းအင်းပြုစုမှုအပေါ်တွင်သာ မမူတည်တော့ဘဲ **ဒေတာအခြေပြု ထိုးထွင်းသိမြင်မှု (Data-driven insight)** အပေါ်တွင် မူတည်နေပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကို အပေါ်စီးမှ ကြည့်မြင်နိုင်ခြင်း (Bird’s Eye View)
ခေတ်သစ် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုတွင် ဒေတာအမြောက်အမြား ထွက်ပေါ်နေပါသည် -

* အရောင်းမှတ်တမ်းများ (Sales transactions)
* ကုန်ပစ္စည်းလက်ကျန် အဆင့်များ (Inventory levels)
* အရှုံးအမြတ် ဒေတာများ (Profit and loss data)
* ငွေသားစီးဆင်းမှု အချက်အလက်များ (Cash flow information)
* လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု စွမ်းဆောင်ရည်ပြကိန်းများ (Operational performance metrics)

စီမံခန့်ခွဲသူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုမှာ ဒေတာမရှိခြင်းမဟုတ်ဘဲ အရေးကြီးဆုံးသော အချက်အလက်များကို ရှင်းလင်းမြန်ဆန်စွာ မြင်တွေ့နိုင်ဖို့ ဖြစ်သည်။

ဤနေရာတွင် Data & Information Analysis (ဒေတာနှင့် အချက်အလက် ဆန်းစစ်လေ့လာခြင်း) သည် အစွမ်းထက်လာပါသည်။ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများအား လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကို အပေါ်စီးမှ (Bird’s Eye View) ကြည့်မြင်နိုင်စေပြီး အရေးကြီးသော ပြဿနာများကို ချက်ချင်းသိမြင်နိုင်စေပါသည်။

သိမ်းငှက် ဥပမာ (The Hawk Analogy)

ကောင်းကင်အမြင့်တွင် ပျံသန်းနေသော သိမ်းငှက်တစ်ကောင်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ မြေပြင်အထက် မီတာရာပေါင်းများစွာ အကွာအဝေးမှနေ၍ ရေထဲ၌ဖြစ်စေ၊ မြေပေါ်၌ဖြစ်စေ လှုပ်ရှားနေသော သတ္တဝါလေးကိုပင် အတိအကျ ရှာဖွေဖမ်းဆီးနိုင်ပါသည်။

ထိုနည်းတူစွာ ကျွမ်းကျင်သော ဒေတာပညာရှင်တစ်ဦးသည်လည်း -

* မှတ်တမ်းပေါင်း သောင်းနှင့်ချီ၊ သန်းနှင့်ချီကို ရှာဖွေနိုင်သည်
* ပုံစံတူ အချက်အလက်များကို ချက်ချင်းဖော်ထုတ်နိုင်သည်
* အန္တရာယ် (သို့မဟုတ်) အခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်
* အရေးကြီးဆုံးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်သည်

ထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပါက ကြီးမားလှသော ဒေတာအစုအဝေးများကိုပင် မိနစ်ပိုင်းအတွင်း တိကျစွာ ဆန်းစစ်နိုင်ပါသည်။ ဤစွမ်းဆောင်ရည်ကို တစ်ကြိမ်တစ်ခါ အသုံးပြုဖူးသူတိုင်း ၎င်းမပါဘဲ ပြန်လည်လုပ်ကိုင်ရန် ခဲယဉ်းသွားတတ်ကြသည်။

ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးတည်းမှ ကုမ္ပဏီအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း

အားကောင်းသော ဒေတာဆန်းစစ်မှု ကျွမ်းကျင်မှုရှိပါက ပညာရှင်တစ်ဦးတည်းသည်ပင် ကုမ္ပဏီပေါင်းများစွာ၏ ဘဏ္ဍာရေးအချက်အလက်များကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသည်။ အရင်က လူအင်အားအမြောက်အမြားနှင့် ရက်ပေါင်းများစွာ လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်ခဲ့ရသော ရှုပ်ထွေးသည့်ဒေတာများကို ယခုအခါ ခေတ်မီကိရိယာများဖြင့် လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီ ဖြစ်သည်။

ပညာရပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လမ်းကြောင်း နှင့် လက်တွေ့အသုံးချ လမ်းကြောင်း
Data Analytics ကို ရိုးရာတက္ကသိုလ်ပညာရေးအတိုင်း သင်ယူမည်ဆိုပါက -

* သင်ယူချိန် (၂) နှစ်မှ (၃) နှစ်အထိ ကြာမြင့်နိုင်သည်
* ကျောင်းလခ အလွန်ကြီးမြင့်နိုင်သည် (နိုင်ငံတကာ ကျောင်းလခနှုန်းထားများမှာ USD 8,000 မှ USD 60,000 အထိ ရှိနိုင်ပါသည်)

သို့သော် လက်တွေ့ စီးပွားရေးလောကတွင် အသုံးအဝင်ဆုံးသော ကျွမ်းကျင်မှုများကို အောက်ပါ အစွမ်းထက် Tools များဖြင့် သင်ယူနိုင်ပါသည် -

* Microsoft Excel
* SQL
* Power Pivot Tables
* Microsoft Power BI

ဤကိရိယာများကို ထိရောက်စွာ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ် အနည်းငယ်မျှဖြင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အဆင့် ဒေတာဆန်းစစ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

---

သင်ယူရမည့် အဓိက ကျွမ်းကျင်မှုများ

ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အောက်ပါအဆင့်များ ပါဝင်ပါသည် -
1. ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း (Data Collection)
2. ဒေတာ သန့်စင်ခြင်း (Data Cleansing)
3. ဒေတာ သိုလှောင်ခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းခြင်း (Data Storage & Structuring)
4. ဒေတာများ ချိတ်ဆက်ခြင်း (Data Linking & Integration)
5. ဒေတာ ထုတ်ယူခြင်း (Data Extraction)
6. ဒေတာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း (Data Categorization)
7. ဒေတာ စီစစ်ခြင်း (Data Sorting & Filtering)
8. ဒေတာ ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း (Data Analysis & Interpretation)
9. ဒေတာ ပုံစံချခြင်း (Data Modelling)
10. အစီရင်ခံစာများ ဖော်ပြခြင်း (Visualized Reporting)

နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အဓိက အာရုံစိုက်မှု

ဤသင်တန်းသည် အောက်ပါ လက်တွေ့အသုံးချမှုများအပေါ် အာရုံစိုက်ပါသည် -

* Data Handling & Cleansing (ဒေတာကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်း)
* Financial Data Modelling (ဘဏ္ဍာရေးဒေတာ ပုံစံချခြင်း)
* DAX Functions များ အသုံးပြုခြင်း
* Power BI ဖြင့် Visualized Reporting ပြုလုပ်ခြင်း

Financial Data Modelling သည် အဆင့်အမြင့်ဆုံးနှင့် အခက်ခဲဆုံး အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်သည်။ အကြောင်းမှာ ဘဏ္ဍာရေးဒေတာများတွင် ကဏ္ဍပေါင်းစုံမှ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်နွယ်မှုများ ပါဝင်နေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် သင်နှင့် သက်ဆိုင်ပါသလား?
အကယ်၍ သင်သည် -

* လက်ရှိတွင် Assistant Manager အဆင့်နှင့် အထက် တာဝန်ယူနေသူဖြစ်လျှင်
* ဒေတာအမြောက်အမြားကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေရသူဖြစ်လျှင်
* စီမံခန့်ခွဲမှု အစီရင်ခံစာများ (Management Reports) ပြင်ဆင်ရသူဖြစ်လျှင်
* ဘဏ္ဍာရေးဦးဆောင်မှု ကဏ္ဍ (Finance Leadership) ကို ရည်မှန်းထားသူဖြစ်လျှင်
ဤကျွမ်းကျင်မှုများကို သင်ယူရန် အလေးအနက် စဉ်းစားသင့်ပါသည်။

လူငယ်ပညာရှင်များအတွက် အကြံပြုချက်

အကယ်၍ သင်သည် လုပ်ငန်းခွင် စတင်ဝင်ရောက်ကာစ ဖြစ်ပါက ဤကျွမ်းကျင်မှုကို စောစီးစွာ သင်ယူနိုင်ပါသည်။ သို့သော် အောက်ပါနယ်ပယ်များတွင် တာဝန်ယူနေရသူများအတွက် ပိုမိုထိရောက်သော အကျိုးကျေးဇူးကို ချက်ချင်း ရရှိစေမည်ဖြစ်သည် -

* ဘဏ္ဍာရေး အစီရင်ခံစာများ (Financial Reports)
* လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ဒေတာများ (Operational Data)
* စွမ်းဆောင်ရည် ဆန်းစစ်ချက်များ (Performance Analysis)

မိမိကိုယ်ကို ပြန်လည်မေးမြန်းရမည့် မေးခွန်းများ

ဤဘာသာရပ်ကို မသင်ယူမီ မိမိကိုယ်ကို ရိုးသားစွာ မေးမြန်းကြည့်ပါ -

1. ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် ကျွန်ုပ်၏ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းနှင့် သက်ဆိုင်ပါသလား?
2. သင်ယူရန် အချိန်ပေးနိုင်ပါသလား? (အနည်းဆုံး အာရုံစိုက်လေ့လာချိန် နာရီ ၄၀ ခန့်)
3. သင်တန်းပြီးနောက် ဆက်လက် လေ့ကျင့်သွားနိုင်ပါသလား?

ရရှိလာမည့် ရလဒ်များ

ဤကျွမ်းကျင်မှုများကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်သွားပါက -

* ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းအပေါ် ယုံကြည်မှု သိသိသာသာ တိုးတက်လာမည်။
* အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို လျင်မြန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်မည်။
* အမှားအယွင်းနှုန်းကို 0.5% အောက်အထိ လျှော့ချနိုင်မည်။
* စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပံ့ပိုးကူညီမှုများ ပေးနိုင်မည်။

အမှာစကား

ခေတ်သစ် စီးပွားရေးလောကတွင် ဒေတာများသည် နေရာတိုင်း၌ ရှိနေပါသည်။ သို့သော် ဒေတာများကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှု (Insight) အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းရှိသူမှာ အနည်းငယ်သာ ရှိပါသည်။ ထိုသို့ လုပ်ဆောင်နိုင်သူများသည် လုပ်ငန်းခွင်နယ်ပယ်တွင် အမြဲတမ်း ဗျူဟာမြောက် အသာစီးရနေမည် ဖြစ်ပါသည်။

တကယ်​လေ့လာပါ တကယ်ကျွမ်းကျင်ပြီး
၁၀၀ တွင်တစ်​ယောက်မရှိ​သော skill အတွက်လုံးဝအာမခံပါသည်။

​ဤကျွမ်းကျင်မှုအတွက် လိုအပ်​သော သင်တန်း Micrisoft Excel Professional Level Skill + AI empowered Microsoft Power BI Group ၂ ခု​ပေါင်းကို သင်တန်း​ကြေးတစ်ခုစာ အထူးလျော့​ပေးထားပါသည်။

CB, Viber and WhatsApp 09 777 168079

Power BI Update - May 2026

၁။ အစီရင်ခံစာဆိုင်ရာ အပ်ဒိတ်များ (Reporting Updates)

Visual Calculations [[00:24](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=24)]

အစီရင်ခံစာထဲက သရုပ်ဖော်ပုံ (Visual) တွေထဲမှာတင် Running Sums (စုစုပေါင်း စုပြုံတန်ဖိုး)၊ Moving Averages (ရွေ့လျားပျမ်းမျှခြင်း) နဲ့ ရာခိုင်နှုန်းတွက်ချက်မှုတွေကို တိုက်ရိုက် ပြုလုပ်နိုင်ပါပြီ။ ဒါကြောင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးတဲ့ DAX measures တွေကို ရေးသားနေစရာ မလိုတော့ပါဘူး။

စိတ်ကြိုက် စုစုပေါင်းတန်ဖိုးများ (Custom Totals)
[[00:41](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=41)]**

စုစုပေါင်းတန်ဖိုးပြသမှုတွေမှာ "Average" (ပျမ်းမျှ) သို့မဟုတ် "None" (မပြသရန်) စတဲ့ ရွေးချယ်စရာအသစ်တွေ ထပ်တိုးလာပါတယ်။

Landing Page သတ်မှတ်ခြင်း
[[00:49](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=49)]**
အစီရင်ခံစာကို ကြည့်ရှုသူတွေအနေနဲ့ ကိုယ်စစေချင်တဲ့ စာမျက်နှာကနေ အမြဲတမ်း စတင်မြင်တွေ့ရအောင် Landing Page အဖြစ် သတ်မှတ်ထားနိုင်ပါပြီ။

ဒေသန္တရစနစ် သတ်မှတ်ခြင်း (Format String Locale)
[[00:57](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=57)]**
အသုံးပြုသူတွေရဲ့ ဘရောက်ဆာ (Browser) ကွန်ပျူတာစနစ် ဘာပဲဖြစ်နေပါစေ၊ ရက်စွဲနဲ့ ကိန်းဂဏန်းပုံစံတွေကို အစီရင်ခံစာတစ်ခုလုံးမှာ တစ်ပြေးညီ ပုံသေမြင်တွေ့ရအောင် ပြောင်းလဲသတ်မှတ်နိုင်ပါတယ်။

Input Slicers အဆင့်မြှင့်တင်မှု
[[01:05](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=65)]**

ကိန်းဂဏန်းကော်လံ (Numeric columns) တွေနဲ့ Operator အခြေခံ စစ်ထုတ်မှု (Filtering) တွေကို ပံ့ပိုးပေးလာလို့ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ Dynamic Filters တွေကို အသုံးပြုနိုင်မှာပါ။

စာသားများ (Text Boxes)
[[01:15](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=75)]**
Microsoft Word ကနေ စာရင်းအင်း (Lists) ပုံစံတွေကို Space (အကွာအဝေး)၊ စာလုံးစောင်း၊ အရောင် စတာတွေ ပျက်ပြယ်မသွားဘဲ တိုက်ရိုက် ကူးယူဖော်ပြ (Paste) နိုင်လာပါတယ်။

ဇယားအကျယ် ပုံသေညှိခြင်း (Fixed Column Widths)
[[01:32](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=92)]

Tables နဲ့ Matrices ဇယားကွက်တွေမှာ ကော်လံတစ်ခုချင်းစီရဲ့ အကျယ်ကို ကိုယ်တိုင်တန်ဖိုးရိုက်ထည့်ပြီး Layout ကို တိတိကျကျ ထိန်းချုပ်လာနိုင်ပါတယ်။ (မိုဘိုင်းဗားရှင်း Layout တွေအတွက်ပါ အသုံးဝင်ပါတယ်)

၂။ Copilot နှင့် AI စနစ် အပ်ဒိတ်များ [[01:42](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=102)]

Guided Explore Experience

ဒေတာမော်ဒယ်အကြီးကြီးတွေကို အလွယ်တကူ ရှာဖွေနိုင်ဖို့အတွက် လိုအပ်တဲ့ ကွက်လပ် (Fields) အနည်းငယ်ကိုပဲ သီးသန့်ရွေးချယ်ပြီး စုစည်းပြသထားနိုင်ပါတယ်။

Matrix Auto Expand

Matrix visual တွေထဲကို ဒေတာအသစ်တွေ ထည့်လိုက်တာနဲ့ အလိုအလျောက် သန့်စင်ပြီး ဖြန့်ကျက်ပြသပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် အကျဉ်းချုပ်ခြင်း
(Copilot Summarization)
[[02:35](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=155)]**
အစီရင်ခံစာ တစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် သရုပ်ဖော်ပုံ (Visual) တစ်ခုချင်းစီအလိုက် အဓိကအချက်အလက်၊ အပြောင်းအလဲနဲ့ Trends တွေကို AI ကနေ စာသားဖြင့် အကျဉ်းချုပ် ထုတ်ပေးနိုင်စွမ်း ရှိလာပါတယ်။

Embedded Apps များတွင် အသုံးပြုနိုင်ခြင်း [[02:53](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=173)]**
အကောင့်ထဲ Login ဝင်ရန်မလိုသော ပတ်ဝန်းကျင်များအပါအဝင် သုံးစွဲသူတွေရဲ့ ကိုယ်ပိုင် Applications များထဲမှာပါ Copilot ရဲ့ AI စွမ်းရည်တွေကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

၃။ ဒေတာရယူခြင်း အတွေ့အကြုံ (Get Data Experience)
[[03:44](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=224)]

Power BI Desktop တွင် ပိုမိုရိုးရှင်းသန့်ရှင်းပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူတဲ့ Modern Get Data စနစ်သစ်ကို မိတ်ဆက်ပေးထားပါတယ်။

Fabric, Power BI နဲ့ Excel တို့အကြား တစ်ပြေးညီဖြစ်စေမယ့် ဒေတာချိတ်ဆက်မှုစနစ်တွေ ပါဝင်လာပြီး၊ တစ်ဆက်တည်းမှာပဲ အားလုံးမျှော်လင့်နေကြတဲ့ Native Dark Mode (မှောင်သောနောက်ခံစနစ်) ကိုပါ Power Query ထဲမှာ သုံးစွဲနိုင်ပြီဖြစ်ကြောင်း သရုပ်ပြသသွားပါတယ်။ [[05:00](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=300)]

၄။ လစဉ်ဂုဏ်ပြုခံရသူ (Spotlight Member)
[[14:05](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E&t=845)]

ဒီလရဲ့ ထူးချွန်တဲ့ အသိုက်အဝန်းဝင်အဖြစ် Mike Carloကို ဂုဏ်ပြုဖော်ပြသွားပါတယ်။ သူဟာ ၂၀၁၅ ခုနှစ်ကတည်းက Power BI Community မှာ တက်ကြွစွာ ပါဝင်ခဲ့ပြီး နည်းပညာဖြန့်ဝေမှု ပေါ့ဒ်ကတ်စ် (Podcasts) တွေနဲ့ ဗီဒီယိုတွေများစွာ ပြုလုပ်ပေးနေသူ ဖြစ်ပါတယ်။

---

အထက်ပါ အကြောင်းအရာများထဲမှ တစ်ခုခုကို အသေးစိတ် ထပ်မံသိရှိလိုပါက မေးမြန်းနိုင်ပါတယ်။ ဗီဒီယိုကို အောက်ပါလင့်ခ်တွင် တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည် -

[https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E](https://www.youtube.com/watch?v=Fiyw2YT4w-E)

Power BI Update - May 2026 May blog: https://aka.ms/powerbimay2026updateIntro - 0:22Reporti...

Interest in drone boats is surging as the crisis in the Strait of Hormuz drags on.

Havoc, which just closed a $100 million funding round, claims it has the perfect tech to help but faces stiff headwinds from bigger rivals like Anduril and Saronic.

Read the full story: https://www.forbes.com/sites/monicahunter-hart/2026/05/12/meet-the-former-burmese-refugee-vying-to-be-the-us-militarys-go-to-drone-guy/?utm_campaign=ForbesMainFB&utm_source=ForbesMainFacebook&utm_medium=social
📸: Havoc AI

Accounting ဆိုတာ လွယ်လား? ခက်လား?

Accounting ဟာ ပညာရပ်နယ်ပယ်များအနက် ထူးခြားတဲ့ အနေအထားတစ်ခုကို ယူထားပါတယ်။ အပြင်ပန်းက ကြည့်မယ်ဆိုရင် ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်ကို ရောက်ဖို့ လမ်းကြောင်းက ရှည်လျားပြီး ခက်ခဲသလို မြင်ရတတ်ပါတယ်။ ဥပမာ — LCCI လို အခြေခံ Qualification တစ်ခုအတွက် ၁ နှစ်ခွဲခန့်၊ B.Com အတွက် ၄ နှစ်၊ CPA အတွက် ၂ နှစ်ဝန်းကျင်၊ ACCA အတွက် ၃ နှစ်ခန့် လိုအပ်ပါတယ်။ အဲ့ဒီနောက် Accounting Software များ၊ Advanced Excel သို့မဟုတ် Data Analytics Tools များ၊ Business English စွမ်းရည်၊ နှင့် ၅–၁၀ နှစ်ခန့် လက်တွေ့အတွေ့အကြုံတွေ စုဆောင်းပြီးမှသာ မြင့်မားတဲ့ ယုံကြည်ကိုးစားမှုနဲ့ ဝင်ငွေကို ရရှိလာတတ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် ပုံမှန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်း လည်ပတ်မှုတွေအတွက် နေ့စဉ်သုံး အခြေခံ Accounting Fundamentals တွေက တကယ်တော့ နားလည်ရလွယ်ကူပါတယ်။

တကယ့်အခက်အခဲက Accounting Mechanics တွေကြောင့် မဟုတ်ဘဲ ခေတ်သစ် စီးပွားရေးပတ်ဝန်းကျင်ရဲ့ ရှုပ်ထွေးမှု၊ သက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်အဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက် (Professional Judgment) ရဲ့ အလေးချိန်၊ နှင့် အဆင့်မြင့် ဘဏ္ဍာရေးပညာရှင် (Senior Finance Professionals) တွေကို တောင်းဆိုလာတဲ့ ဘာသာရပ်စုံ ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက် (Multidisciplinary Demands) တွေကြောင့် ဖြစ်လာတာပါ။

Core Accounting ရဲ့ လွယ်ကူမှု

Accounting ရဲ့ အခြေခံက တကယ်တော့ ရိုးရှင်းတဲ့ အပြန်အလှန်ဒွန်တွဲမှု (Duality) တစ်ခုအပေါ် တည်ဆောက်ထားပါတယ် —

Debits

(Assets/Expenses တိုးလာမှု သို့မဟုတ် Inflows)

Credits (Liabilities/Revenues/Equity တိုးလာမှု သို့မဟုတ် Outflows)

၁၅ ရာစုမှာ Luca Pacioli က စနစ်တကျ ပုံစံချခဲ့တဲ့ Double-entry Bookkeeping System က စီးပွားရေးအရောင်းအဝယ် (Transaction) တိုင်းကို ညီမျှ (Balance) စေပြီး သူ့အလိုလို ပြန်လည်စစ်ဆေးတဲ့ စနစ် (Self-checking Mechanism) တစ်ခုအဖြစ် နှစ်ပေါင်း ၅၀၀ ကျော် အသုံးပြုလာနိုင်ခဲ့တာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီ အခြေခံအုတ်မြစ် (Foundation) နဲ့ Core Principles အချို့ကို နားလည်ထားရုံနဲ့ ကုန်သွယ်မှုလုပ်ငန်းအသေးစားနဲ့ အလတ်စား (Small to Medium-sized Trading Businesses) အများစုအတွက် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝတဲ့ ဘဏ္ဍာရေးရှင်းတမ်း (Financial Statements) တွေဖြစ်တဲ့ — Profit & Loss, Balance Sheet, Cash Flow Summary— တို့ကို ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်။

Accounting ရဲ့ အခြေခံ Principles များ

Prudence (Conservatism)

ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ ဆုံးရှုံးမှု (Losses) တွေကို စောစော အသိအမှတ်ပြု (Recognize) လုပ်ပြီး အမြတ် (Gains) တွေကိုတော့ တကယ်တမ်း လက်တွေ့ရရှိမှသာ (Realized ဖြစ်မှသာ) အသိအမှတ်ပြုခြင်း။ ဒါက ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေ (Financial Position) ကို ပုံကြီးချဲ့ဖော်ပြခြင်း (Overstate) မဖြစ်စေဖို့ ကာကွယ်ပေးပါတယ်။

Matching Principle

ဝင်ငွေ (Revenue) တစ်ခု ရရှိစေဖို့အတွက် ဖြစ်ပေါ်ခဲ့တဲ့ ကုန်ကျစရိတ် (Expenses) တွေကို သက်ဆိုင်ရာ ကာလအပိုင်းအခြား (Period) တစ်ခုတည်းမှာပဲ အတူတူ အသိအမှတ်ပြု မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။

Accrual Basis

ငွေသား အဝင်အထွက်ရှိတဲ့ အချိန်ကို မကြည့်ဘဲ စီးပွားရေးအရ ဖြစ်ပျက်မှု (Economic Event) ဖြစ်ပေါ်တဲ့အချိန်မှာ စီးပွားရေးအရောင်းအဝယ် (Transaction) ကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။

Going Concern

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းက ခန့်မှန်းရနိုင်တဲ့ အနာဂတ် (Foreseeable Future) အထိ ဆက်လက်လုပ်ကိုင်သွားမယ်လို့ ယူဆချက် (Assumption) ထားခြင်း။

ဒီ Principles တွေက ရာစုနှစ်များစွာကတည်းက ကုန်သွယ်မှုအလေ့အထ (Commercial Practices) တွေအပေါ် အခြေခံထားတာဖြစ်ပြီး ပုံမှန်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွေအတွက် IFRS သို့မဟုတ် GAAP Standards အကြီးကြီးတွေကို သေသေချာချာ မလေ့လာရသေးခင်မှာတောင် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည် (Business Performance) နဲ့ ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေကို တိကျစွာ ထင်ဟပ်စေနိုင်ပါတယ်။

Accounting ဘယ်အချိန်မှာ ခက်ခဲလာသလဲ?

စီးပွားရေးလုပ်ငန်း ပမာဏ (Business Scale) ကြီးလာတာနဲ့အမျှ Accounting ရဲ့ ရှုပ်ထွေးမှု (Complexity) လည်း တက်လာပါတယ်။ လမ်းဘေးဆိုင်လေးတစ်ဆိုင်ရဲ့ စာရင်းရေးသွင်းမှု (Bookkeeping) နဲ့ နိုင်ငံစုံ ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးတစ်ခု (Multinational Conglomerate) ရဲ့ ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံစာ (Financial Reporting) ကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရင် ကွာခြားချက်က အလွန်ကြီးမားပါတယ်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကွင်းဆက်များ (Global Supply Chains)၊ ဝင်ငွေရလမ်း အစုံအလင် (Multiple Revenue Streams)၊ နိုင်ငံခြားငွေလဲလှယ်နှုန်းများ (Foreign Currencies)၊ Derivatives၊ ပင်စင်လစာများ (Pensions)၊ ငှားရမ်းမှုများ (Leases)၊ နှင့် နိုင်ငံဖြတ်ကျော် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ (Cross-border Regulations) စတဲ့ ရှုပ်ထွေးမှုတွေ ဝင်လာပါတယ်။

“ရိုးရှင်းတဲ့” အလုပ်တွေတောင် Complex ဖြစ်လာပုံ

Revenue Recognition

နှစ်ရှည်စာချုပ်များ (Multi-year Contracts)၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ် သုံးစွဲခွင့်များ (Software Subscriptions)၊ အထုပ်လိုက်ဝန်ဆောင်မှုများ (Bundled Services)၊ ဆောက်လုပ်ရေးစီမံကိန်းများ (Construction Projects) စတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မျိုးမှာ ဝင်ငွေအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်မယ့်အချိန် (Timing) ကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ အဆင့်မြင့်တဲ့ ဝေဖန်ပိုင်းခြားမှု (Sophisticated Judgment) လိုအပ်ပါတယ်။

Expense Allocation & Cost Accounting

အထွေထွေကုန်ကျစရိတ် ခွဲဝေမှု (Overheads Allocation)၊ ကုန်ပစ္စည်းလက်ကျန် တန်ဖိုးသတ်မှတ်မှု (Inventory Valuation - FIFO, LIFO, Weighted Average)၊ လုပ်ဆောင်ချက်အပေါ်အခြေခံသည့် ကုန်ကျစရိတ်တွက်ချက်မှု (Activity-based Costing) စတာတွေမှာ နက်နက်နဲနဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်း (Analytical Depth) လိုအပ်လာပါတယ်။

Consolidation & Elimination

ကုမ္ပဏီအချင်းချင်း ကြားက အရောင်းအဝယ်များ (Intercompany Transactions)၊ အစုရှယ်ယာအနည်းစု ပိုင်ဆိုင်ခွင့်များ (Minority Interests)၊ နိုင်ငံခြားအခြေစိုက် လက်အောက်ခံကုမ္ပဏီများ၏ စာရင်းပြောင်းလဲမှုများ (Foreign Subsidiary Translations) စတာတွေကို ကိုင်တွယ်ရပါတယ်။

လုပ်ငန်းပမာဏ ကြီးလာတာနဲ့အမျှ ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေ စီမံခန့်ခွဲမှု (Risk Management)၊ အတွင်းပိုင်း ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ (Internal Controls)၊ စည်းမျဉ်းလိုက်နာမှု လိုအပ်ချက်များ (Compliance Requirements) တွေပါ အလွန်ရှုပ်ထွေးလာပါတယ်။

Professional Mastery အတွက် မရှိမဖြစ် Domain ၈ ခု

ရှုပ်ထွေးတဲ့ စီးပွားရေးပတ်ဝန်းကျင်မှာ ကျွမ်းကျင်တဲ့ Accounting Professional တစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့ လယ်ဂျာစာရင်းသွင်းတာ (Ledger Work) တစ်ခုတည်းနဲ့ မလုံလောက်တော့ပါဘူး။ ထူးချွန်မှုကို သတ်မှတ်ပေးတဲ့ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်နေတဲ့ ကဏ္ဍကြီး (Domains) ၈ ခု ရှိပါတယ် —

1. Financial Accounting

ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများအတွက် ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံစာ (External Financial Reports) များကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ စံနှုန်း (Standards) များနှင့်အညီ ပြင်ဆင်ခြင်း။

2. Cost Accounting

ကုန်ကျစရိတ်များ၏ သဘာဝ (Costs Behavior) နှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို နားလည်ခြင်း။

3. Management Accounting

ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (Decision-making)၊ ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်း (Budgeting)၊ စွမ်းဆောင်ရည်တိုင်းတာခြင်း (Performance Measurement) တို့အတွက် အတွင်းပိုင်း လိုအပ်တဲ့ အချက်အလက်နှင့် အမြင်များ (Internal Insights) ပေးခြင်း။

4.Auditing & Assurance

အချက်အလက်များ၏ ခိုင်မာစိတ်ချရမှု (Information Reliability) နှင့် အတွင်းပိုင်းထိန်းချုပ်မှုစနစ် (Internal Controls) များကို အကဲဖြတ်ခြင်း (Evaluate လုပ်ခြင်း)။

5. Information Systems & Technology

ERP Systems (SAP, Oracle, Dynamics)၊ Databases များနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်သုံး ကိရိယာများ (Automation Tools) ကို အသုံးချနိုင်ခြင်း။


6. Domestic & International Trade Laws

ကုန်သွယ်မှုဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများ၊ စာချုပ်စာတမ်းများ၊ နိုင်ငံဖြတ်ကျော် စည်းကမ်းလိုက်နာမှု (Cross-border Compliance) များကို နားလည်ခြင်း။


7. Labor & Employment Laws

လစာပေးချေမှု (Payroll)၊ ပင်စင်များ၊ ဝန်ထမ်းခံစားခွင့်များနှင့် လုပ်သားအင်အားဆိုင်ရာ ပေးရန်တာဝန်များ (Workforce Liabilities) ကို ကိုင်တွယ်ခြင်း။

8.Taxation Laws

ကော်ပိုရိတ်အခွန် (Corporate Tax)၊ သွယ်ဝိုက်အခွန် (Indirect Tax)၊ နိုင်ငံတကာအခွန်တည်ဆောက်ပုံ (International Tax Structures) များကို အခွန်အသက်သာဆုံးဖြစ်အောင် စီမံနိုင်ပြီး (Optimize လုပ်နိုင်ပြီး) စည်းကမ်းလိုက်နာမှုကို ထိန်းသိမ်းခြင်း။

ထို့အပြင်

Economics (စျေးကွက်ယန္တရားများ၊ တွန်းအားပေးမှုများ၊ မက်ခရိုစီးပွားရေးဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ)

Statistics (အချက်အလက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ဖြစ်နိုင်ခြေတွက်ချက်မှု၊ ခန့်မှန်းခြင်း၊ ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)

တို့ကိုလည်း နားလည်ထားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။

Modern Finance ရဲ့ Reality — Data, Judgment & Technology

ယနေ့ခေတ် Finance Profession ဟာ အလွန်ပြောင်းလဲသွားပါပြီ။ Finance Leaders တွေဟာ အချက်အလက်အမြောက်အမြား (Big Data) နဲ့ အချိန်နဲ့တပြေးညီ အစီရင်ခံရတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင် (Real-time Reporting Environment) ထဲမှာ အလုပ်လုပ်နေကြပါတယ်။

SQL, Power BI, Python, AI-assisted Analytics Tools စတဲ့ နည်းပညာတွေကို သိရှိနားလည်ခြင်းဟာ ရွေးချယ်စရာ (Optional) မဟုတ်တော့ဘဲ မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ အခြေခံအရည်အချင်း (Essential Skill) ဖြစ်လာနေပါတယ်။

စာရင်းတိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးခြင်း (Reconciliations) နဲ့ အခြေခံအစီရင်ခံစာ ပြုစုခြင်း (Basic Reporting) လိုမျိုး ပုံမှန်လုပ်ဆောင်နေကျ လုပ်ငန်းစဉ် (Routine Tasks) တွေကို အလိုအလျောက်စနစ် (Automation) နဲ့ လုပ်ဆောင်လာကြတဲ့အတွက် လူသားတွေရဲ့ တန်ဖိုးက အချက်အလက်အဓိပ္ပာယ် ဖော်ထုတ်ခြင်း (Interpretation)၊ ကြိုတင်မျှော်တွေးနိုင်ခြင်း (Foresight) နဲ့ မဟာဗျူဟာမြောက် အမြင် (Strategic Insight) ဘက်ကို ရွေ့လာနေပါတယ်။

Professional Judgment ရဲ့ အရေးပါမှု
IFRS 15 သို့မဟုတ် ASC 606 လို Standards တွေဟာ ခန့်မှန်းချက် (Estimates) နဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက် (Judgments) များအပေါ် အလွန်မူတည်ပါတယ် —

* Assets များ၏ အသုံးဝင်မည့် သက်တမ်းကာလ (Useful lives)
* ရရန်မသေချာသော အကြွေးများအတွက် အရန်ငွေ သတ်မှတ်ခြင်း (Doubtful debt provisions)
* ရပိုင်ခွင့်များ တန်ဖိုးလျော့ကျမှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း (Impairment tests)
* တရားမျှတသော ကာလပေါက်စျေး သတ်မှတ်ခြင်း (Fair value measurements)
* ဖြစ်လာနိုင်ခြေရှိသော ပေးရန်တာဝန်များ (Contingent liabilities)
စတာတွေမှာ အရေးပါတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်အမှား (Material Misjudgment) တစ်ခုတည်းကြောင့်ပင် —

* ဘဏ္ဍာရေးရှင်းတမ်းကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရခြင်း (Financial Restatement)
* စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များ၏ ဒဏ်ရိုက်အရေးယူခံရခြင်း (Regulatory Penalties)
* ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၏ ယုံကြည်မှု ဆုံးရှုံးခြင်း (Investor Confidence Loss)
* ကုမ္ပဏီကြီး တစ်ခုလုံး ပြိုလဲသွားခြင်း (Corporate Collapse)
အထိ ဖြစ်သွားနိုင်ပါတယ်။

သမိုင်းထဲက Enron, WorldCom, Wirecard စတဲ့ အရှုပ်တော်ပုံ (Scandals) တွေက ဒီအချက်ကို ထင်ရှားစွာ ပြသခဲ့ပါတယ်။

Hindsight မှ Foresight သို့

ရိုးရာ စာရင်းကိုင်ပညာ (Traditional Accounting) ဟာ အတိတ်က ဖြစ်ရပ်တွေကို အစီရင်ခံခြင်း (Historical Reporting) နဲ့ စည်းကမ်းလိုက်နာမှု (Compliance) ကိုပဲ အဓိကထားတဲ့ 'အတိတ်ကို ပြန်ကြည့်ခြင်း' (Hindsight) ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် ခေတ်သစ် CFO တွေနဲ့ Finance Directors တွေဟာ —

* အခြေအနေအမျိုးမျိုးကို ပုံတူကြမ်းဖန်တီးခြင်း (Scenario Modeling)
* ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အရင်းအနှီး ခွဲဝေမှု (Capital Allocation)
* ကုမ္ပဏီများ ပူးပေါင်းခြင်းနှင့် ဝယ်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်မှု (M&A Evaluation)
* ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေ စီမံခန့်ခွဲမှု (Risk Management)
* မဟာဗျူဟာမြောက် အကြံပေးခြင်း (Strategic Advisory)

စတဲ့ 'အနာဂတ်ကို ကြိုတင်မျှော်တွေးရတဲ့ အခန်းကဏ္ဍ' (Foresight-oriented Role) တွေကို ဆောင်ရွက်နေကြပါတယ်။ ယနေ့ခေတ် CFO ဟာ စာရင်းမှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းသူ (Record Keeper) တစ်ယောက်မဟုတ်တော့ဘဲ CEO နဲ့ ဒါရိုက်တာဘုတ်အဖွဲ့ (Board) အတွက် မဟာဗျူဟာမြောက် စီးပွားရေးမိတ်ဖက် (Strategic Business Partner) တစ်ယောက် ဖြစ်လာပါပြီ။

Integrity ရဲ့ Premium

Technical Skill နဲ့ ဘာသာရပ်စုံဗဟုသုတ (Multidisciplinary Knowledge) တွေက အခွင့်အလမ်းတံခါးကို ဖွင့်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုး (Value) ကို ပေးတဲ့အရာကတော့ ကျင့်ဝတ်သိက္ခာ စောင့်ထိန်းမှု (Moral Integrity) ဖြစ်ပါတယ်။

Finance Leaders တွေဟာ အစုရှယ်ယာရှင်များ (Shareholders)၊ ဝန်ထမ်းများ၊ အကြွေးပေးထားသူများ (Creditors) နဲ့ အများပြည်သူတို့အတွက် လုပ်ငန်းရဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို တာဝန်ခံထိန်းသိမ်းပေးရသူတွေ (Stewardship လုပ်ပေးရသူတွေ) ဖြစ်ပါတယ်။

* အမြတ်အစွန်းများကို စိတ်ကြိုက်ပုံဖော် ပြုပြင်မလုပ်ခြင်း (Earnings Manipulation မလုပ်ခြင်း)
* ပေးရန်တာဝန် (Liabilities) များကို ဖုံးကွယ်မထားခြင်း
* ရေတိုအပေါ်ယံ ကောင်းမွန်နေမှုထက် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှု (Long-term Sustainability) ကို ဦးစားပေးခြင်း
စတဲ့ ကျင့်ဝတ်စံနှုန်း (Ethical Standards) တွေကပဲ အဆင့်မြင့်မားတဲ့ ယုံကြည်မှု (Premium Trust) နဲ့ သြဇာသက်ရောက်မှု (Influence) ကို တည်ဆောက်ပေးပါတယ်။ သမိုင်းက အကြိမ်ကြိမ် သက်သေပြခဲ့တာက ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပိုင်းဆိုင်ရာ ပျက်ကွက်မှု (Integrity Failure) တွေဟာ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အမှားအယွင်း (Technical Mistakes) တွေထက် ပိုမိုကြီးမားတဲ့ ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုကို ဖြစ်စေတတ်ပါတယ်။

Aspiring Finance Professionals များအတွက် Roadmap

ဒီခရီးလမ်းက Technical Certifications တွေနဲ့ စတင်ပါတယ်။ ပြီးတော့ လုပ်ငန်းကဏ္ဍ (Industries) မျိုးစုံနဲ့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပမာဏ (Business Scales) မတူညီတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်တွေထဲက လက်တွေ့လုပ်ငန်းခွင်အတွေ့အကြုံ (Hands-on Experience) တွေက ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တစ်ယောက်ရဲ့ ရင့်ကျက်မှု (Professional Maturity) ကို တည်ဆောက်ပေးပါတယ်။

စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူခြင်း (Continuous Learning) ဟာလည်း ရွေးချယ်စရာ မဟုတ်တော့ပါဘူး —

* အမြဲတမ်း ပြောင်းလဲတိုးတက်နေတဲ့ စံနှုန်းများ (Evolving Standards)
* နည်းပညာဆိုင်ရာ ကိရိယာများ (Technology Tools)
* စီးပွားရေး အခြေအနေများ (Economic Conditions)
တို့ကို အမြဲတမ်း နောက်ဆုံးအခြေအနေအတိုင်း (Update ဖြစ်အောင်) လေ့လာနေရပါမယ်။

အောင်မြင်တဲ့ Finance Professionals တွေဟာ အောက်ပါစွမ်းရည်တွေကို ပျိုးထောင်ကြပါတယ် —

* ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် စေ့စပ်သေချာခြင်းနှင့် အချက်အလက်များအပေါ် အလွယ်တကူမယုံဘဲ စိစစ်လိုစိတ်ရှိခြင်း (Analytical Rigor & Skepticism)
* ရှုပ်ထွေးတဲ့ ကိန်းဂဏန်းတွေကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့ စီးပွားရေးအမြင်အဖြစ် ပြောင်းလဲရှင်းပြနိုင်စွမ်း (Communication Skills)
* နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်လိမ္မာမှု (Technological Fluency)
* ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုနှင့် သတ္တိရှိမှု (Ethical Clarity & Courage)
AI၊ Blockchain အခြေခံ လယ်ဂျာစနစ်များ၊ ESG Reporting၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ တစ်ပြေးညီဖြစ်လာခြင်း (Global Regulatory Harmonization) ခေတ်ထဲမှာ ပတ်ဝန်းကျင်နဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်း (Adaptability) ကပဲ လုပ်ငန်းခွင်မှာ ရေရှည်ရပ်တည်နိုင်မှု (Longevity) ကို သတ်မှတ်ပေးလာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

Accounting ဟာ တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာနဲ့ လွယ်ကူနေတာမျိုးလည်း မဟုတ်သလို၊ မဖြစ်နိုင်လောက်အောင် ခက်ခဲနေတာမျိုးလည်း မဟုတ်ပါဘူး။ သူ့ရဲ့ အခြေခံ Fundamentals တွေက ချဉ်းကပ်ရ လွယ်ကူပါတယ်။

ဒါပေမယ့် အဆင့်မြင့်နေရာ (Upper Echelons) တွေကို ရောက်လာတဲ့အခါ ဗဟုသုတ (Knowledge)၊ အတွေ့အကြုံ (Experience)၊ ဆုံးဖြတ်ချက် (Judgment) နဲ့ စရိုက်လက္ခဏာ (Character) တို့ကို စုစည်းပေါင်းစပ် (Synthesis) လုပ်နိုင်ဖို့ လိုအပ်လာပါတယ် —

အဲ့ဒီအချက်မှာ Accounting Profession ဟာ အခြားအသက်မွေးဝမ်းကျောင်း လုပ်ငန်းအများစုထက် ပိုပြီး တောင်းဆိုမှုများတဲ့ (Demanding ဖြစ်တဲ့) ပညာရပ် ဖြစ်လာပါတယ်။

ဒီကျယ်ပြန့်မှုကို ရင်ဆိုင်တွန်းလှန်နိုင်သူတွေအတွက်တော့ Accounting ဟာ —

* ဉာဏ်ပညာပိုင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတွေနဲ့ စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းခြင်း (Intellectually Stimulating)၊
* တည်ငြိမ်မှုရှိခြင်း (Stable)၊
* ငွေကြေးအရ ထိုက်တန်တဲ့ အကျိုးအမြတ်ရှိခြင်း (Financially Rewarding)၊
* မဟာဗျူဟာမြောက် သြဇာညောင်းခြင်း (Strategically Influential)
စတဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း လမ်းကြောင်း (Career Path) တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။

ကိန်းဂဏန်းတွေကို အင်္ဂလိပ်စာသား (Kyat / Pya) အဖြစ် အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲပေးတဲ့ ဖန်ရှင် (SpellNumber)ဖြစ်ပါတယ်။

အခွန်ဌာန ပုံစံ (၁၇) Withholding Tax နဲ့ ပုံစံ (၃၁) Commercial Tax သို့မဟုတ် Invoice, Receipt တွေ Excel form ပုံစံချထုတ်တဲ့အခါမှာ တော်တော်များများအတွက် အရမ်းအသုံးဝင်ပြီး အချိန်ကုန်သက်သာစေမယ့် နည်းလမ်းကောင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီ Code ကို Excel ထဲမှာ ဘယ်လိုထည့်သွင်း အသုံးပြုရမလဲဆိုတာကို မသိသေးတဲ့သူတွေ သဘောပေါက်အောင် အောက်မှာ အဆင့်ဆင့် ရှင်းပြပေးထားပါတယ်။

ကူးထည့်ရမည့် VBA program code.

Option Explicit
'Main Function
Function SpellNumber(ByVal MyNumber)
Dim Dollars, Cents, Temp
Dim DecimalPlace, Count
ReDim Place(9) As String
Place(2) = " Thousand "
Place(3) = " Million "
Place(4) = " Billion "
Place(5) = " Trillion "
' String representation of amount.
MyNumber = Trim(Str(MyNumber))
' Position of decimal place 0 if none.
DecimalPlace = InStr(MyNumber, ".")
' Convert cents and set MyNumber to dollar amount.
If DecimalPlace > 0 Then
Cents = GetTens(Left(Mid(MyNumber, DecimalPlace + 1) & _
"00", 2))
MyNumber = Trim(Left(MyNumber, DecimalPlace - 1))
End If
Count = 1
Do While MyNumber ""
Temp = GetHundreds(Right(MyNumber, 3))
If Temp "" Then Dollars = Temp & Place(Count) & Dollars
If Len(MyNumber) > 3 Then
MyNumber = Left(MyNumber, Len(MyNumber) - 3)
Else
MyNumber = ""
End If
Count = Count + 1
Loop
Select Case Dollars
Case ""
Dollars = " "
Case "One"
Dollars = "One Kyat"
Case Else
Dollars = Dollars & " Kyat "
End Select
Select Case Cents
Case ""
Cents = " Only"
Case "One"
Cents = " and One Pya Only "
Case Else
Cents = " and " & Cents & " Pya Only"
End Select
SpellNumber = Dollars & Cents
End Function

' Converts a number from 100-999 into text
Function GetHundreds(ByVal MyNumber)
Dim Result As String
If Val(MyNumber) = 0 Then Exit Function
MyNumber = Right("000" & MyNumber, 3)
' Convert the hundreds place.
If Mid(MyNumber, 1, 1) "0" Then
Result = GetDigit(Mid(MyNumber, 1, 1)) & " Hundred "
End If
' Convert the tens and ones place.
If Mid(MyNumber, 2, 1) "0" Then
Result = Result & GetTens(Mid(MyNumber, 2))
Else
Result = Result & GetDigit(Mid(MyNumber, 3))
End If
GetHundreds = Result
End Function

' Converts a number from 10 to 99 into text.
Function GetTens(TensText)
Dim Result As String
Result = "" ' Null out the temporary function value.
If Val(Left(TensText, 1)) = 1 Then ' If value between 10-19...
Select Case Val(TensText)
Case 10: Result = "Ten"
Case 11: Result = "Eleven"
Case 12: Result = "Twelve"
Case 13: Result = "Thirteen"
Case 14: Result = "Fourteen"
Case 15: Result = "Fifteen"
Case 16: Result = "Sixteen"
Case 17: Result = "Seventeen"
Case 18: Result = "Eighteen"
Case 19: Result = "Nineteen"
Case Else
End Select
Else ' If value between 20-99...
Select Case Val(Left(TensText, 1))
Case 2: Result = "Twenty "
Case 3: Result = "Thirty "
Case 4: Result = "Forty "
Case 5: Result = "Fifty "
Case 6: Result = "Sixty "
Case 7: Result = "Seventy "
Case 8: Result = "Eighty "
Case 9: Result = "Ninety "
Case Else
End Select
Result = Result & GetDigit _
(Right(TensText, 1)) ' Retrieve ones place.
End If
GetTens = Result
End Function

' Converts a number from 1 to 9 into text.
Function GetDigit(Digit)
Select Case Val(Digit)
Case 1: GetDigit = "One"
Case 2: GetDigit = "Two"
Case 3: GetDigit = "Three"
Case 4: GetDigit = "Four"
Case 5: GetDigit = "Five"
Case 6: GetDigit = "Six"
Case 7: GetDigit = "Seven"
Case 8: GetDigit = "Eight"
Case 9: GetDigit = "Nine"
Case Else: GetDigit = ""
End Select
End Function

Excel ထဲမှာ သုံးရမယ့် အဆင့်ဆင့် နည်းလမ်း

အဆင့် (၁) - Developer Tab ကို ဖွင့်ခြင်း

အကယ်၍ သင့် Excel မီနူးဘားမှာ Developer ဆိုတဲ့ Tab မပေါ်သေးရင် အရင်ဆုံး ဖွင့်ပေးရပါမယ်။

1. Excel ရဲ့ File -> Options ကို သွားပါ။
2. Customize Ribbon ကို နှိပ်ပါ။
3. ညာဘက်ခြမ်းက Main Tabs အောက်မှာရှိတဲ့ Developer ဆိုတဲ့ Checkbox လေးကို အမှန်ခြစ် (✔) ပေးပြီး OK နှိပ်ပါ။

အဆင့် (၂) - VBA Code ထည့်သွင်းခြင်း

1. Developer Tab ထဲက Visual Basic ကို နှိပ်ပါ (သို့မဟုတ် ကီးဘုတ်က Alt + F11ကို တွဲနှိပ်ပါ)။

2. ပွင့်လာတဲ့ Microsoft Visual Basic for Applications Window ထဲက မီနူးဘားမှာ Insert -> Module ကို နှိပ်ပါ။

3. ပေါ်လာတဲ့ Blank Module Window ထဲမှာ အပေါ်က ပေးထားတဲ့ VBA Code အားလုံးကို Copy ကူးပြီး Paste ချ (ထည့်)လိုက်ပါ။

4. ပြီးရင် ထို Window ကို ပိတ်လိုက်လို့ ရပါပြီ။

အဆင့် (၃) - ဖန်ရှင်ကို စတင်အသုံးပြုခြင်း
ယခုဆိုရင် Excel Sheet ထဲမှာ SpellNumber ဆိုတဲ့ Formula ကို စသုံးလို့ရပါပြီ။

* ဥပမာ - အကွက် A1 မှာ ငွေပမာဏ 1550.50 ရှိတယ်ဆိုပါစို့။
* စာသားပေါ်စေချင်တဲ့ အကွက်မှာ အောက်ပါအတိုင်း ရိုက်ထည့်လိုက်ပါ။
=SpellNumber(A1)

ထွက်လာမည့်ရလဒ်

One Thousand Five Hundred Fifty Kyat and Fifty Pya Only

⚠ အရေးကြီးသော သတိပြုရန်အချက်
ဒီလို VBA Code (Macro) တွေ သုံးထားတဲ့ Excel File ကို သိမ်းတဲ့အခါ ပုံမှန် .xlsx format နဲ့ သိမ်းရင် Code တွေ ပျက်သွားတတ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် File ကို သိမ်းတဲ့အခါ:
1. File -> Save As ကို သွားပါ။

2. Save as type မှာ Excel Macro-Enabled Workbook (*.xlsm) ကို သေချာပေါက် ရွေးချယ်ပြီးမှ သိမ်းဆည်းပေးရပါမယ်။

💡 အခြေခံ ပြင်ဆင်နည်းလမ်းညွှန် (တခြား ငွေကြေးပုံစံ ပြောင်းချင်ရင်)

တကယ်လို့ Kyat / Pya မဟုတ်ဘဲ Dollar / Cent သို့မဟုတ် ကျပ် / ပြား (မြန်မာလို) ပြောင်းချင်ရင် Code ထဲက အောက်ပါ စာသားတွေကို ရှာပြီး မိမိစိတ်ကြိုက် လဲလှယ်နိုင်ပါတယ်။

* Kyat နေရာတွင် Dollars (သို့) ကျပ်
* Pya နေရာတွင် Cents (သို့) ပြား

ဒီနည်းလမ်းလေးက အခွန်ပုံစံတွေတင်မကဘဲ လုပ်ငန်းသုံး Invoice တွေ၊ Receipt တွေ ထုတ်တဲ့အခါမှာလည်း အမှားအယွင်းမရှိ မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပြီးမြောက်စေဖို့ အများကြီး အထောက်အကူပြုမှာ ဖြစ်ပါတယ်။