大數據環境下企業財務分析策略

孫安楠 哈爾濱商業大學

一、大數據相關理論概述

大數據(big data)，是指以云計算技術為基礎，將種類眾多、結構復雜、數量龐大的數據聚集而成的數據集合，并通過數據間的信息共享、交叉利用，最終變成智能有效資源并廣泛應用。與傳統的數據處理方式相比，大數據的優點尤為顯著，如規模大、來源廣、更清晰體現事物之間的關聯性且更準確預測未來的事物。大數據的產生具有劃時代的重大意義，在面對巨大技術挑戰的同時，也給各企業帶來改革創新及商業機會。準確來講，大數據將對生活、工作、學習乃至科技、經濟、社會等方面產生很大程度上的影響。

二、大數據環境下財務分析概述及發展趨勢

當前的財務分析主要包括經營分析、可行性分析、融資分析、籌資分析、財務報表分析等，與此同時，財務分析在資本市場、效績評價等領域也實現不少應用。眾所周知，企業財務管理的主要目標即為實現股東財富的最大化，通過大數據下的財務分析可以更好的幫助企業實現目標。此外，無論是投資或者融資一家企業，都應關注該企業的財務情況，在這信息化時代，隨著互聯網的不斷發展，實時財務報告受到了越來越多的企業和數據使用者重視；而大數據技術的產生為實時財務報告的實現提供了很大的幫助。實時財務報告的實現主要靠通過建立企業中心數據庫，會計信息系統以及管理信息系統收集實時數據，將數據資料與互聯網相連，數據匯集到一起，之后相關財務人員會進行會計信息處理，最后提供實時財務會計數據信息。

傳統的財務分析是對數據的詳細精準分析，這種分析方式適用于經濟業務少，數據量較小的財務數據分析，且同大數據作比較，數據的時間效力與完整程度不強，很難幫助財務信息使用者掌握完整的財務狀況。此外，大數據分析對于數據的儲存形式以及容納量，遠遠超越了傳統分析的范圍。在那之后，市場上涌現了許多數據管理與信息處理的分析工具，既提高了人們的工作效率同時又減少了人們的工作量。

當今社會，在互聯網，新型網絡的飛速發展以及云計算，人工智能的出現，社會以及全球經濟的發展都發生了顯著的變化，給人們創造了新型的工作方式以及帶來舒適的生活。財務數據分析在大數據環境下逐步改善傳統數據分析方法與技術，與新型財務數據分析思維相結合，進而促進財務數據分析有效的發展。

三、大數據對于企業財務數據分析的影響

從目前社會發展情況來看，企業的發展很大程度上受到多方因素共同作用的影響，如：技術改革創新，市場經濟波動等，特別是大數據時代的到來，給企業財務分析決策方面帶來了巨大改革。大數據自產生以來，受到了各行各業的關注，傳統財務數據分析已經滿足不了企業迅速發展的需求，數據核心資產已成為很多企業追求的競爭力的組成部分，具體原因表述如下。

(一)大數據背景下企業財務分析所面臨的挑戰與機遇

1.大數據所帶來的挑戰

在大數據的背景下，傳統數據分析處理方法很難從大量是數據里提取出有價值的數據化信息。在這種情況下，各個企業合理運用大數據的技術，研發了許多財務分析以及數據處理系統，一些解決方案就此涌現了出來，但是這些方案存在很多問題，他們注重擴容，并不注重硬件的結構設計，導致大數據的相關方案失效。除此之外，財務分析以及相關數據處理軟件的不成熟化，且大多數企業目前缺乏大數據財務分析人員等問題，這些都是企業需要去面臨的艱難挑戰。

2.大數據所帶來的機遇

回顧過去，企業財務分析大多數依靠企業內部產生的相關數據，而大數據的到來，改變了原有的現狀，合理合法的運用大數據技術，能夠有助于企業得到更完整的財務數據信息。大數據信息處理技術能夠對通過傳統技術獲得的雜亂的非結構化數據進行一定的整合，給企業日后應用這些數據打下了堅固的基礎。通過這些數據企業極大可能從客戶，供應商以及競爭對手等利益相關群體獲取有價值的數據信息。

(二)企業財務分析的局限性

1.所采取的財務數據分析方法有限

一方面，在歷史的財務分析軟件系統中，所產生的數據多為無價值的非結構化數據，并不能有效的為企業提供有用的決策；另一方面，紙質化數據雖然能給企業帶來一些有用的價值，但由于在存儲以及運用這些數據的過程中容易被泄漏或丟失，加上財務數據的總量不斷增加，以及技術處理愈發困難，所以傳統的財務風險系統將面臨很大的困難，如果還沿用傳統的方法，不僅會讓企業經濟業務的效率變低，更會讓所產生的財務信息丟失及被不法分子獲取。

2.數據源產生的局限性

企業財務會計核算的相關數據以及管理層所編制的企業財務報表在傳統數據分析中被廣泛的利用，然而，這些數據都屬于結構化數據，雖然可信賴性偏高，但是可利用的數據的總量卻相對較少。所以對這些數據進行財務分析，僅能幫助企業了解過去的經營成果以及財務狀況，且分析效果也一般，并不能幫助企業預測未來的前景并作相關未來決策。除此自外，企業對于同行競爭對手的財務信息也無法得到，僅靠一些市場上公開的財務信息是遠遠不夠的。所以數據源產生的局限性，很大程度上影響了企業進行精確的財務分析。

四、大數據背景下針對企業財務分析的對策

(一)健全大數據財務網絡安全管理制度

在大數據的時代，充滿了許多風險危機，最大的隱患莫過于大數據財務信息數據泄漏，以及數據錯誤。一旦財務信息數據發生泄漏，在大數據環境下采取的這些數據就會把我們自己暴露。以至于在網絡信息傳遞過程中，競爭企業對手就很大可能非法收取甚至惡意篡改涉及到企業相關機密的財務核心數據。與此同時，大數據分析財務數據的價值將因為病毒受到影響。總之，應健全大數據相關的網絡信息安全管理的法律法規與制度，保證通過大數據分析財務數據是安全可靠的。

(二)提高財務分析人員的綜合水平

在大數據的背景下，之前從事傳統財務分析的人員如果不進行相應的學習，就很可能被現有的大數據財務分析體系所淘汰。當今時代，需要的是綜合管理財務分析人才，其財務人員應將傳統財務知識與大數據相關技術相結合，共同作用與企業財務分析工作。相信在不久的將來，財務管理人員會借助大數據的條件，實現精確財務數據分析，風險管理，成本管理等綜合方面的領域。

(三)建立企業財務分析風險預警系統

各個企業應該依據自己所制定的公司財務發展戰略，來建立合適的財務分析風險預警系統。在大數據的背景下，根據技術方法，收集處理大量的財務信息數據，建立完整的財務分析風險體系。各企業也可依據經濟業務具體的需求，對風險預警體系進行進一步建立，也可以針對某一財務分析步驟進行專門建立。風險預警是建立財務分析體系的重要因素，如不提前進行風險預警，很容易對投資以及時間效率造成很大的虧損。現階段許多企業的財務風險預警系統大多數都是形式化，尚未創建支撐起整個企業的財務分析風險預警體系，也沒有搭建起財務信息共享交流平臺。所以應建立數據信息庫，制定相應數據預警標準，從而使管理者可以依據這個標準設計出合理的風險預警方案。

(四)構建更智能的財務數據分析體系

企業應采用先進的財務數據分析技術，匯總大量的數據源，產生綜合化的財務信息分析結論，通過構建智能財務數據分析體系，能夠幫企業實現從傳統的財務會計向新型的管理會計轉型。在大數據的背景下，相關財務分析人員可以對企業各個方面進行挖掘及分析，并從中選出有價值的財務指標，從而實現公司的目標，提高經營業績及工作效率。

五、結語

大數據的產生，對于財務工作者來講，不僅僅是一門需要掌握的技術，更是一種全新的理念，思路。而傳統的財務分析方法將被翻新，只有抓住大數據所帶給企業的良好的優勢，這樣才能更好地創造出企業經營管理中財務數據分析所帶來的價值，從而加大企業核心競爭力，使企業在殘酷的市場斗爭中取得勝利。■