數據分析在企業財務管理中的應用探討

張少華 趙 柯

（神華鐵路裝備有限責任公司陜西分公司，陜西 神木 719316）

信息化時代發展背景下，企業發展面臨著全新的機遇和挑戰，企業財務管理牽涉到多個方面，比如生產和銷售方面、設施設備和人員方面等。數據分析是源自信息技術發展而出現的，同時在企業財務管理工作中運用具備適應性，可以發揮出非常重要的作用，對提升企業財務管理工作效率和水平以及增強企業市場競爭力有著關鍵作用與重大意義。

一、數據分析的界定

所謂數據分析就是在海量的信息里面找出有價值的信息，同時對信息展開研究與總結的過程，因此數據分析是整個數據處理流程的重點之所在。經過對數據的分析，可以在第一時間發現與總結出相關規律，同時可以發現企業在管理中可能存在著的問題，借此可以有效減少企業發展產生風險的幾率。在這之中，對傳統數據分析來說，通常具有自身數據庫實現儲存與管理數據信息[1]。但是，倘若要從數據里面提取很多有價值的信息，還需要使用在描述性統計分析和數據挖掘等各種分析方法。不過，伴隨互聯網技術的持續發展與更新，數據復雜程度也在持續增加，類似于圖片和視頻等各種類型的數據持續涌現出來，如此就為傳統數據分析帶來了麻煩。大數據技術的誕生，可以有效緩解傳統數據分析中的問題，與此同時可以為企業發展提供很多有價值的信息。所以，需要把數據分析科學使用在企業財務管理之中，保證將其應用優勢全面發揮出來。

二、數據分析對數據與財務人員的基本要求

1.數據方面的要求

（1）全面性。數據信息需要全面，財務管理人員要進一步挖掘業務活動的全面信息，比如空間與時間維度、業務活動人員和資源耗費等各種信息，才可以了解與認識這一業務活動。

（2）了解數據含義。對于所有數據信息，均需要了解其代表的含義，對數據組合應當清楚講出各層面的故事。譬如，對應收款周轉期，不但需要懂得如何計算，還需要了解從什么時間到什么時間，這一時間好與壞。

（3）畫像。對數據從全面與了解數據含義具備了全面掌握以后，數據信息會變得非常立體化，如此就能夠橫到邊、縱到沿，實現立體畫像。

2.人員方面的要求

（1）分類管理意識。所有數據根據不同維度能夠解讀出不一樣的含義，在實務中需要分類數據，當了解每一個數據與數據組合應用場景，才可以在要處理設計問題時，喚起記憶，提高業務敏感性，迅速尋找到分析對象。

（2）經營意識。經營發展規定財務管理工作者需要實現從專業技能人才轉變成綜合性人才。財務管理人員之于企業好似參謀長之于將軍。當今財務管理工作人員，每日面對著財務數據但是無法提出有效的經營意見，追究其根本原因在于我們依舊是會計，而非懂得經營的財務。

（3）數據思維。所謂數據思維就是理性分析思維，不會憑借直覺。作為財務管理工作者需要隨時保持客觀性，數據思維規定財務管理人員的所有結論均需要有理有據。

三、企業財務管理中數據分析的重要作用

1.改善財務分析管理能力

企業財務管理過程中，財務預算管理工作確保了企業資金使用效率，確保了企業經營效益。在以往企業財務管理工作中，相關財務管理人員的預算管理工作不具備科學性與創新性，分析手段滯后造成財務管理人員很難全方位對資金使用實際情況進行掌握，對預算管理工作水平帶來了很大的影響，而且對合理配置預算資金毫無益處。利用大數據分析技術，財務管理工作人員能夠進一步挖掘數據背后的信息，從而更加全面的對財務管理工作和經營方案的制定提供參考，借此合理優化經營管理策略，對企業資金編制管理工作是非常有益的[2]。

2.強化財務管理風險控制能力

在新時代發展背景下，市場競爭越來越激烈，導致企業現階段對財務管理工作的關注度持續提高，財務管理能夠有效減少企業經營風險問題的發生，強化企業內部資金使用過程管理。假設要確保企業經營競爭能力，財務管理工作人員需要利用大數據技術與云計算平臺分析企業經營信息，在第一時間發現企業經營過程中可能已經存在的風險與缺陷，同時加以修正，構建科學的風險應對方案與管理機制，以此提高企業風險防控能力。

3.提高財務數據處理工作效率

市場拓展致使現下企業經營數據量持續增多，數據分析工作人員在實際工作過程中需要對企業經營效益和經營策略等各種因素展開研究與分析，為數據分析工作帶來了很多壓力。伴隨現代化技術的持續發展，技術工作人員逐漸采用大數據技術開展數據分析工作，大大提高了信息管理過程效率，對企業財務管理工作的開展有著很好的促進作用。大數據技術助力財務管理人員運用計算機設計完成數據分析整合和研究，給企業決策管理工作提供了十分關鍵的參考資料。

4.推動財務人員職能的改變

在現階段的市場環境下，企業財務管理工作者與傳統會計工作內容存在一定的差別，在現實工作過程中， 財務管理工作人員需要綜合企業需求與現代信息技術改變自身工作職能，提高自身對于企業經營的責任感，確保自身具備很強的數據分析與處理能力，與此同時可以發現數據背后信息，給經營過程提供自己的意見。在信息化背景下，財務管理工作人員的職能逐步轉變為企業管理人員職能，這是將來的發展趨勢。

四、數據分析在實務中的弊端與處理對策

1.弊端

（1）數據收集缺乏全面性。當前，各企業信息化程度高，可是對信息化提供的數據常常關注不到，更加執著于會計數據。如此在平時工作中，對很多有價值的數據好似篩網過濾了。如此，可以采用作業成本法的管理思路，把符合企業經營活動相關的一切數據摸底，監督指導業務部門構建數據臺賬，采集非財務信息，把財務信息與非財務信息相融合，才可以掌握更加全面的數據信息。

（2）財務數據概念模糊。財務管理方面存在很多財務指標，財務指標計算是所有會計工作者具有的基礎技能，但是對財務指標背后所蘊藏的含義常常含糊不清。比如，應收款周轉期，需要了解應收款周轉期的含義就是從發貨時間點至回款時間點的周期，然后需要分析何種因素對周轉期影響較大，對周轉期根據業務活動流程加以畫段分解，如貨物運輸在途周期，到貨驗收、入庫和客戶付款周期。如此對各環節數據加以采集，尋找到規律，從而總結規律，才可以把應收賬款周轉期解讀清晰，把數字變成改善企業經營的良方。

（3）客戶與產品意識不足。將客戶作為重心，掌握客戶實際所需，此為企業基本經營意識。在財務中運用需要預先掌握客戶需求，也就是總經理與業務分管領導管理需要，掌握經營需求。每一個月財務均會制定很多表單與分析報告，這部分報告均為財務管理人員的觀點，表達沒有重點，不了解想要傳遞給客戶何種信息，尚未思考怎么表達能夠確?？蛻衾斫獾轿籟3]。鑒于財務報表分析僅為財務管理人員自己的數據分析，如此分析對財務管理人員與經營者均是無益的，僅有將價值發揮出，被客戶所認同的產品才是真正的優質產品。

2.對策

（1）增加人員技能儲備。鑒于職能轉型要求，財務管理人員需要構建完整的知識儲備才可以有效應對時代發展與變遷。知識不但在會計和稅務方面需要儲備，也需要學習經營管理與統計學等多種技能。知識有乘法效應，知識儲備到某種程度上時，就會產生關聯性，繼而融匯在一起，培養財務管理人員的數據管理能力。

（2）解讀財務數據，提升數據可讀性。財務管理工作有著很多的財務管理專業術語，不了解財務的人難以理解其術語的含義，需要充分發揮出財務作用，要避免將自己圈在財務專業人員范疇以內，需要把財務語言生活化，研究財務本質，把財務語言非財務化，讓非財務人員愿意傾聽，而且能夠理解。

（3）細化數據，增強數據反映能力。對數據的感知能力來自對業務細節的觀察，財務管理人員經過細節培養職業嗅覺。籠統的數據僅可以反映出企業整體經營結果，而不能夠細化到各個部門、產品或者流程。企業經營結果是平時很多細化的過程活動的結果，利用杜邦分析方法解構數據，細化到個人、部門與產品，如此才能夠分析評價企業經營的所有要素。例如，某小微企業，讓每一個人都變成利潤中心，每一個人均成為業績貢獻的被評估對象，如此才可以對全體人員的貢獻加以量化，從而構建科學的激勵機制，以此提高團隊創造性與活力。

五、數據分析在企業財務管理中運用的途徑

1.數據分析體系的構建

數據分析是一個過程，同時還是把其運用于企業財務管理中的中間環節，對指導企業財務管理工作有著重要作用。財務數據分析涵蓋了資產負債表、利潤表和現金流量表等，分析內部環境影響因素，構建完整的指標，把經營和管理相融，分析管理因素。這之中可以使用的數據分析方式很多，在這里面就涵蓋了因素與對比分析方法等，經過分析了解財務管理實際情況，指導投資決策，繼而提供有價值的參考。詳細的數據分析體系構建需要涵蓋如下方面：一是分析應收賬款和流動資產等數據背后蘊藏的含義，評價企業資金管理情況和資金周轉情況；二是分析營業和業務范圍，還有現金周轉實際情況，反饋企業盈利實際情況；三是需要分析流動比和速動比，反饋債務償還能力；四是需要合理分析現金流量和比例，反饋企業盈利能力。

2.保證財務數據的真實性

數據分析技術在企業財務管理中運用可以分成三個部分，即收集、分析與反饋。怎樣運用且發揮出數據分析在企業財務管理中的價值是核心。在數據收集過程中，需要保證數據匯總信息的時效性與精準性，嚴格遵循信息披露原則，按時把財務信息和資本信息等加以整理，避免漏報與錯報數據的情況發生。假設數據真實性產生問題，會直接影響到數據分析結果。假設在采集數據階段發現數據模糊，需要立即披露，構建共享信息平臺，構建披露流程，健全已有數據[4]。為確保數據真實性，企業內部需要構建健全的監督和責任考察制度，防止由于工作人員的失誤造成偽數據的情況。采取監督的方法，能夠發現企業財務管理中的缺陷，同時實時糾正，保證財務信息真實性。

3.關注財務數據分析反饋

收集和分析數據信息以后，應當對數據分析結果加以反饋評估。所以，企業需要構建完整的財務管理數據反饋制度和評估制度，著重處理財務管理中的難題。數據分析應當構建于職責清晰和目標確定的工作制度下，每一個部分工作者的工作范圍和責任分劃應清除，著重提高財務管理人員分析能力，構成監督和反饋范圍，把財務監督和管理整合于企業文化建設中，實時發現財務管理中產生的問題，合理制定有效的處理對策。再者，制定財務工作計劃，定期查看與核算反饋數據，比較分析數據信息，并且尋找到數據中的缺陷，找到數據產生問題的根源，合理制定出經營管理措施。

4.完善數據分析管理制度

數據分析應當制定出完整的管理制度，從而保證數據分析精準性。在企業財務管理工作中需要使用數據分析技術，涵蓋數據收集、傳遞、整理匯總工作，假設尚未具備完善的管理制度作為保障，數據分析運用規范性也有所欠缺。數據分析管理制度和數據分析體系需要彼此吻合，管理分析行為和數據傳輸手段，從而實現數據分析標準化。例如，在運用數據分析技術的時候，因為分析管理制度的不足，在計算和分析負債率等情況時沒有根據標準規范執行，同時運用了以往的計算分析方式，并沒有和現階段的市場經濟相融合，反饋行業現實情況，導致數據分析結果適應性不足，不能夠滿足企業決策與發展所需。所以，企業需要構建行為管理機制和操作標準，責任追究機制和績效考核機制，從而保證數據分析技術運用是有效的。

六、案例分析

此次以某企業而言，對數據分析于企業財務管理中的運用展開具體分析。

1.產品營銷利潤

根據市場經濟環境下的企業而言，其能夠得到很高的利潤和經濟效益目標實現關系密切，企業參加市場競爭時，必須持續改變經營管理模式提升企業利潤，借此提高企業競爭能力。根據企業財務管理角度而言，可以按照市場發展情況判斷影響企業獲取利潤的因素，這是需要數據分析實現的。借助數據分析方法得到相關數據，提出企業在某一經營階段中產生的數據給企業作出準確的管理決策提供重要依據。產品營銷利潤是直接影響企業利潤指標的主要因素，企業財務管理人員需要掌握企業產品營銷情況，才可以準確判斷出下一次銷售計劃，同時判斷銷售收益與成本控制對策。通過觀察企業年度產品銷售數據信息，可以發現在每個年度之中，企業收入利潤和成本利潤等因素不一樣的參考指標。按照企業的銷售收入信息可以了解到，企業在年度利潤指標中表現比較穩定。而且，企業銷售收入有明顯增長，可是該增長趨勢尚未在企業銷售利潤增長過程中得到體現，從該層面而言，企業財務管理需要關注該內容。構成此現象的原因，主要從兩方面來分析。一方面，企業產品于市場定位上較低。由于企業參加市場競爭時，需要確保產品有一定的專業性，才可以讓其得到很多市場份額，為確保銷售目標實現，一般會使用諸多方式達到對成本的控制，可是并未獲得較好的效果。在此狀況之下，企業僅有挑選減少產品營銷價格來彌補因為成本不能降低所造成的損失。另一方面，企業在營銷成本投入上投資大，因為企業在生產經營方式上毫無創新，很多產品均要依托手工制造與機械設備相融的方式，在此情況下就不能確保產品質量一致性。全新的生產工藝于企業生產經營中尚未得到較多的運用，所以不能提高產品生產效率，就是因為如此造成產品生產成本過高。

2.利潤總額

企業衡量經濟效益的核心指標之一就是利潤，在現實情況下，利潤會遭到各種因素所影響。而企業利潤總額是由銷售利潤、其他業務利潤、財務與管理費用、營業利潤和財政補貼等構成的，企業在分析利潤總額的過程中，對各個經營區間的營業外收入賬面作了相應的調整，與此同時，營業外收入來源是經過企業于固定資產處理時產生的收益和受到多種類型的捐款與罰款等項目構成。我們可以發現，銷售收入是影響企業利潤總額的核心因素，伴隨企業銷售收入的持續增長，企業利潤總額也出現了很大的提高，該現象的出現關鍵源自于企業產品銷售帶來的效益，并且還表現出了企業市場競爭參加機制持續完善，對企業競爭力而言，是十分重要的影響因素。

七、結語

總而言之，在信息化時代運用數據分析技術是一種趨勢，企業不但需要合理運用數據分析技術，與此同時還需要全面調動數據分析結果，有效分析且運用數據反饋內容，以此提高企業市場競爭能力，推動企業健康穩定的發展。但是，運用數據分析有著諸多問題，怎么運用且促使其價值最大化是關鍵之所在。