大數據技術應用于財務數據分析研究

摘 要：隨著大數據云計算技術的快速變化發展，大數據技術也在各個行業領域獲得普遍廣泛應用。針對會計行業而言，企業日常會計核算期間，會產量大量財務數據，之前，由于技術條件產生的制約影響，大量財務數據潛藏的信息并未得到充分有效挖掘。而隨著技術的革新發展，將大數據技術應用于財務數據分析之中，可以為企業財務管理提供重要的數據支持。基于此，本文對大數據技術應用于財務數據分析進行研究探討。

關鍵詞：大數據技術;財務;數據分析

隨著大數據技術的快速發展，各個行業領域也發生較大的發展變革。大數據與云計算的興起發展，以及“互聯網+”時代的全面來臨，會計行業同樣面臨著前所未有的機遇和挑戰。財務數據存在著相應的特點，財務數據存在不同分類，整體而言，涵蓋對外報送數據，為企業外部人員提供所需的數據，同樣涵蓋對內報送數據，此類數據通常涉及企業重要的商業機密，并不面向企業外部人員進行共享。同時，此類數據也潛藏相應的規律和特點，隨著大數據與云計算的快速發展，運用大數據技術對財務數據進行科學系統分析計算，獲得對企業發展有利的有關信息數據，為企業科學決策提供可靠保障，以此促進企業穩定良好發展。

一、大數據概述

（一）大數據含義

互聯網數據中心關于“大數據”做出具體定義，即“大數據”具體指為經濟、高效地從高頻率、大容量、復雜結構與類型的海量數據中，獲得相應價值二設計的全新架構與技術，用其描述并定義信息時代所出現的海量信息數據。2009年，“大數據”這一概念在社會中得到廣泛傳播，2012年，美國政府則發布“大數據研究和開發計劃”，大數據時代也快速進入人們視野和社會經濟生活。

（二）大數據特征

針對大數據所具備的特征，目前，存在的統一認識，即數據規模較大、數據種類豐富、數據價值密度較低、數據要求處理速度較快，即四V特征。依托于存在的鮮明特征，使大數據同普通層面的海量數據存在區別，大數據能夠對海量數據做出具體描述，同樣可提取獲得具有重要價值的數據信息。

二、企業財務數據分類

（一）企業成本費用類數據

針對企業而言，成本非常關鍵，唯有對成本做出科學合理控制，方可使企業競爭力得到一定的提高。針對企業費用而言，亦是如此，費用屬于企業運行期間產生的經濟利益流程，若企業費用保持相應較高水平，則產生危機的可能性會大大增加。企業開展核算工作時，成本數據的總量相對較大，基于對數據做出的科學分析，對企業成本預測、控制和分析等環節具有非常重要的影響作用，可以提供關鍵的信息保障。

（二）企業客戶往來數據

企業經營活動期間，產生大量客戶數據，此類數據直觀反映出企業特定時間段同客戶的往來、資金流動情況以及資金數額等，此類數據位于企業中通常用于對企業客戶信譽進行綜合測評，對企業構建誠信檔案、篩選重點客戶提供重要的基礎保障[1]。

（三）企業銷售數據

全新經濟體制下，對客戶資源的充分了解掌握，對企業具有十分關鍵的影響和作用，銷售數據可以充分反映出企業特定時段內各不相同產品、地區的具體銷售情況，此類數據形成循序，數據量較大且較為冗雜。企業預算管理期間，銷售預算也成為企業其他預算的重要起點，所以，企業銷售數據可以為企業預算編制提供非常重要的數據支撐。

（四）企業利潤相關數據

企業獲取利潤，成為企業發展經營階段最為重要的方向和目標之一，若企業無法獲取利潤，則失去所具有的重要價值。企業開展核算工作時，同利潤息息相關數據總量相對較大，如成本、利潤或收入類數據等，此類數據為企業預測未來盈利情況提供非常關鍵的基礎依據。

（五）其他財務數據

除以上數據，企業會計核算期間，同行產生大量其他財務數據，如企業資產負債以及存貨入庫情況等，此類數據以會計核算的形式，直接反映出企業實際財務狀況。通過對財務數據的歸納匯總以及科學系統分析，能夠為企業銷售、財務以及資金預測等提供重要的基礎數據信息，為企業經營決策、客戶測評等提供強有力的數據支撐，對企業未來發展同樣具有相應的預測作用。

三、財務數據分析中應用大數據技術的優勢

（一）不再依賴抽樣

傳統財務數據收集分析期間，以隨機采樣方法為主，僅選取企業運營數據中所涵蓋的部分，無法確保樣本可以有效代表整體，造成數據中海量數據資源出現浪費的情況。與此同時，實際認為采樣無法確保絕對隨機性，從而致使分析結果同實際存在不相符的情況。通過大數據技術的有效應用，可對全部數據加以有效利用，確保樣本可以反映出整體，以此使收集整理的數據信息可以更加全面完整。

（二）突出相關關系，解決信息滯后性

傳統財務使用已發生事情所產生的數據結果，重點是找出事情形成的具體原因，存在相應的滯后性。通過大數據技術的有效應用，通過對全部數據的收集整理，并做出科學系統分析，可預測未來可能出現的情況，使數據利用效率得到顯著提高，有利于管理會計的良好發展，使企業管理可以更具科學性與針對性。

（三）數據效率超過準確率

傳統數據時代，由于測量能力的影響限制，數據點測量對結果具有非常關鍵的影響和意義，所以，應確保數據的精準性。處于大數據時代，人們無須過多擔心某一數據存在的差錯問題，對整個系統產生錯誤影響，無須浪費過多時間和精力用于數據的模糊性以及不確定方面。通過大數據技術的有效應用，更為重視數據整體性以及混雜性，可以幫助人們更加接近和了解事實真相[2]。

四、大數據技術在財務數據分析中的應用

（一）提高財會透明性與真實性

傳統模式下，企業財務工作存在保密性特點，工作主要以線下為主，較易出現會計造假問題。大數據時代背景下，針對數據的收集、分析與處理，得到非常明顯的改進，企業大多數財務工作轉移至線上為主，如此，便于有關部門與人員對資金流動情況做出及時的了解和掌握。資金流向也綜合直觀地反映出企業生產經營的具體情況，企業可基于客戶數據以及資金流向，對客戶信息做出科學評估與歸納總結，以此篩選獲得具有關鍵價值的目標客戶。與此同時，基于對異常資金流向的查找以及監控，能夠對企業內部外有關證據做出發現以及核對，基于資金流向追溯到具體的負責人，使個流程監督得到明顯的強化，發現并預防潛藏于企業內部的各類違法違規的不良問題。

（二）提高信息預測能力

傳統數據時代，人們更加傾向于基于數據發現尋找具體的原因，關于數據分析同樣更為傾向于職業經驗判斷，同大數據方法進行對比，明顯不具備科學性以及準確性。大數據所具備的重要功能之一，即利用模型對海量數據進行科學系統分析，從而對事件發生可能性做出科學預測，所以，大數據時代背景下，人們不但可以采取實時分析，同樣可以構建預測模型。同傳統方法進行對比，人們同樣更為強相遇了解掌握未來可能發生的事情，以此提前制定科學解決方法。例如，目前，大數據能夠基于消費者網絡瀏覽以及購買記錄做出科學系統分析，以此發現消費者偏好，向消費者推薦有關的產品。針對企業而言，對消費者購買偏好以及地域分布等數據進行科學系統分析，可以為企業制定具體的銷售策略以及預算提供重要的基礎依據。對于企業財務預算，銷售預算是十分關鍵的基礎，唯有銷售預測保證做到科學準確，方可為后續預測的科學性與準確性奠定重要基礎。

（三）控制企業經營成本

企業經營成本可劃分成剛性成本以及隱形成本。關于剛性成本，如差旅費。稅務金額以及人員浮力等，屬于企業必須支出。關于隱形成本，則對企業經營成本起到非常重要的決定作用，如人員工作效率、部門組織內部協調等方面，關乎企業運營管理的實際成本，對企業經營能力具有重要的影響和作用。通過對大數據技術的有效應用，能夠清晰的了解到企業內部運作的各環節，以此對各環節所產生的消耗與效率做出科學系統分析，發現具體問題以及產生原因。依托于大數據技術可以及時快速地對問題做出發現和解決，以此有利于企業經營成本的綜合全面控制，確保企業管理更加科學合理[3]。

（四）為成本管理提供科學方案

針對企業而言，開展經營核算期間，涉及到大量成本核算數據，企業可結合之前成本數據，結合市場運行相關的分析數據，對成本做出相應的科學預測。目前，國內外市場均存在著不斷變化的情況，原材料市場價格存在的波動變化，成為企業非常重視的關鍵信息，以市場大戶數為準，做出科學系統分析，能夠對響應時間范圍情況做出分析預測，確保企業可以對成本數據做出更為科學的預測，為利潤計算提供所需的基礎依據。

（五）為經營方向提供基礎數據

目前，大數據逐漸運用到消費者偏好與地域氛圍等方面的分析，企業制定銷售策略期間，可基于數據平臺所提供的分析所得的數據，基于企業銷售數據，對產品銷售前景和地域等方面，同產品銷售是否相符做出科學系統分析。針對財務數據分析，銷售預算十分關鍵，成為財務預算的關鍵初始，唯有保證做到科學準確，方可對資金、利潤和費用預測等體統可靠保障，確保同實際更加貼近。

（六）為客戶評級提供基礎支持

針對企業往來業務，涉及的客戶往來數據相對較多。企業經營運行時，對往來企業做出必要的信用評級，已經成為備受關注的焦點。通過科學系統的評級分類，可以為企業經濟利益提供可靠保障。大數據技術的科學有效應用，能夠為企業提供可靠的數據支撐，企業可基于之前客戶往來數據，或是基于數據平臺所提供的有關企業歷史還款記錄等數據，對企業客戶做出科學系統的評級，此種評價也更具科學性與準確性。

（七）科學預測企業利潤

利潤預測，屬于企業財務數據分析以及預算的關鍵環節，針對企業利潤預測，需要以企業成本費用數據以及銷售數據等為主，應用大數據技術，此類內容充分明確之后，可以為企業利潤依存提供科學準確的目標和方向。

結束語：

綜上所述，財務數據分析中，對大數據技術的科學應用具有非常重要的影響和作用。隨著大數據技術的快速良好發展，各個行業領域對大數據技術的應用也變得更為普遍。通過對大數據技術的科學有效應用，能夠為企業管理層預測決策提供重要的基礎數據支撐，確保數據來源更加安全可靠，同傳統方法相對更具科學性與準確性，使財務數據分析效率得以有效提高，從而促使財務管理水平得以有效提高。

參考文獻：

[1]張冰茹，牛巍.大數據技術應用于會計數據分析研究[J].商場現代化，2015（20）：176-176.

[2]劉念.大數據挖掘技術在財務分析中的應用研究[J].財會學習，2019（38）：138-138.

[3]劉楹林.大數據挖掘技術在財務分析中的應用研究[J].營銷界，2019（35）：123-125.

作者簡介：楊雨晴（1992-），女，漢族，河南省信陽市人，碩士，助教。研究方向：財務會計，環境會計。