企業財務管理中大數據與云計算的應用策略

王彥杉

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421002）

0 引言

大數據技術是在互聯網時代背景下，被IT行業提出的一種新型數據處理技術，與市場內相關的數據處理技術相比，大數據技術具備更為顯著的效率優勢。尤其在新世紀背景下，越來越多的企業單位關注到大數據技術對其發展帶來的價值，也嘗試將該技術引入其內部運營與生產活動過程中，并在不斷地實踐與嘗試中，成了支撐企業建設與市場發展的主要作用力[1]。企業高層管理者通過使用該技術，可以提升企業的生產效率，從而增加企業在市場的盈利。總之，大數據技術真正地使企業內結構發生了變革。以此同時，越來越多的人也開始關注該技術[2]。在這一時代背景下，企業內部財務部門的工作流程、工作模式、工作理念和工作結構等都應該順應產業的發展進行變革。為了更好地應對新時期對企業發展帶來的沖擊，該文將引進大數據技術，并結合云計算，設計一種面向企業的財務管理方法。希望通過該研究，完善企業財務傳統管理手段中存在的不足，縮減該項工作實施的成本，提高企業在市場運營過程中存在的財務管理效率，規避企業在發展過程中可能出現的風險。

1 基于大數據與云計算的企業財務管理方法

1.1 基于網絡爬蟲獲取企業市場運營財務數據

為了確保企業財務管理工作的有序實施，在開展相關的設計與研究前，可以結合大數據技術的應用，對企業市場運營的財務數據進行初步獲取。在獲取過程中，使用網絡爬蟲技術，在機器智能化的指引下，按照某種特定規律，對企業財務進行自動抓取。

在抓取信息的過程中，除了要對已定義的算法中的不符合規則的冗余信息進行篩查，同時也應當注意在獲取的數據中是否存在重疊數據[3]。并在此基礎上，保留有效鏈接的企業財務信息，將其列入URL數據隊列中。假定在此過程中，企業待管理的財務數據存在用戶自定義主題，可以在保留已篩選數據的基礎上，在下一個URL隊列中抓取網頁主題信息。并重復執行上述操作，直到網頁爬蟲程序中的腳本信息內容識別到“終止”字符串。

在完成對企業市場運營財務數據的抓取后，需要同步對獲取的數據進行清洗，通過該方式確保獲取的企業財務信息具有一定時效與價值。數據清洗的過程，如圖1所示。

圖1 抓取企業財務數據清洗過程

在完成對抓取企業財務數據的清洗后，按照數據規模，輸出URL隊列，就可以完成對企業市場運營財務數據的獲取。

1.2 基于大數據技術量化分析企業財務管理執行項目

在完成上文對企業財務數據信息的獲取后，再通過引進大數據技術，對企業財務管理執行項目進行量化處理。在處理過程中，可以將該過程近似地看為一種對數據信息離散處理的過程[4]。綜合企業財務管理執行項目的動態變化特點，可以采用非均勻量化的方式進行處理。即針對企業在運營中產生的固定數據（固定數據包括人力資源投資數據與市場運營投資數據），采用ADC均勻輸入的方式，將其平均地劃分成2.0n份。對于企業在運營中產生的非固定數據（非固定數據包括財務風險數據與市場運營投資數據），采用ADC不均勻輸入的方式，對其進行類似指數的量化。后者是在前者的基礎上提出的，在該過程中，參照大數據技術為量化行為的實施提供客觀的數據值，對企業財務管理執行項目進行詳細量化處理[5]。考慮到不同企業財務管理執行項目存在類型不同以及不同項目數據量不同的問題，在細化管理執行項目過程中，需要采用一種統一的方式執行。該過程可用一個標準化的公式表達，如公式（1）所示。

其中Rij的取值范圍為[0，1.0]，即0 ≤Rij≤1.0。式中：Rij為對企業財務管理執行項目的標準化統一過程；Xij為客觀財務數據；i為量化指標數量，常規情況下i=1，2，3，…，n（1，2，3，…，n為人力資源投資數據、市場運營投資數據等）；j為企業財務管理細化項目數量，常規情況下i=1，2，3，…，m（1，2，3，…，m為財務風險數據、市場運營投資數據等）。綜合上述計算公式，可以顯著地看出，企業財務管理細化項目在量化過程中，都呈現了一種正向值[6]。在該過程中，可以結合不同企業財務管理執行項目的遞進規律，來確定企業財務主營項目[7]。在完成該方面工作后，結合ETL數據處理工具的使用，輸出此部分數據，完成對企業財務管理執行項目的量化離散處理。

1.3 結合云計算定位財務管理內容相關性

在完成上述相關工作的基礎上，使用云計算技術，對財務管理內容相關性進行定位。為了全面落實對企業財務信息的管理，可以采用搭建云空間的方式，對企業內部財務信息的相關性進行挖掘。該過程中，利用云空間內的平臺層資源，進行數據點分布的提取。在分析財務信息資源存儲的過程中，發現不同項目對應的數據在區域內的離散分布是不同的[8]。為此，結合K-means聚類算法，將云空間內分布的離散點信息進行聚合處理。

選定企業財務管理過程中的部分數據集，根據canopy信息表要求，在云空間內對數據進行操作。例如，要求canopy信息保留到小數點后7位，可對（5.23，2.5333333）數據集合進行K-means聚類算法處理，經過該算法處理后，canopy組內至少生成應11個數據集合。抽取部分數據集合，將其繪制成一個二維數據集合，深度挖掘數據集合中與K-means聚類算法對應的K值（相似值），獲取數據的邊緣點，使每個數據點保持一個相對均等的距離，當繪制的二維數據集合在x-y空間坐標內呈現一種聚類效果時，輸出聚類區域中心對應的x-y點坐標，使用（x，y）的方式對聚類中心數據進行表達[9]。常規情況下，在云空間內實現對財務信息數據聚類處理后，空間點坐標表達，如圖2所示。

圖2中聚類區域內中心點坐標即為K值（財務管理內容中的相似值），按照上述圖2的方式，輸出聚類點坐標的具體數值（x1，y1）與（x2，y2），完成對財務管理內容相關性的定位。

圖2 二維數據集合空間聚類效果示意圖

1.4 優化企業財務管理流程

在確保全面落實相關工作的基礎上，提出了對企業財務管理的優化。在該過程中，明確企業財務管理相關工作的實施步驟，是支撐和維持企業在市場運營的關鍵。因此，在優化企業財務管理流程的過程中，可按照“發現問題—分析挖掘因果原因—財務管理邏輯結構分析—制定解決方案—修訂解決方案”的流程，對傳統財務決策行為進行優化，分為3步：1）在企業內建立財務信息高效率傳輸平臺，將財務管理相關工作的實施變得具體化與信息化，確保財務信息在企業內部的傳遞具備時效性。2）優化企業決策行為。當企業在市場運營過程中，存在或面臨財務風險問題時，可按照“四種戰略方式”對企業財務進行組織性管理。“四種戰略方式”分別為：企業市場發展成本戰略方式、內部財務差異化管理方式、集中發展戰略方式和領先發展戰略方式。結合企業社會發展的實際需求，使用大數據技術，對企業財務信息中的分布式數據進行深度挖掘處理。并在該基礎上，將企業財務信息與市場前沿發展信息進行參照與對比（包括執行信息的云存儲行為以及對企業財務信息進行虛擬化處理行為等），按照云計算的標準流程，對企業財務數據進行針對性處理，以該方式優化企業財務的決策效率。3）考慮到決策者在進行企業財務管理的過程中，可能會受到個人以及主管因素的影響。為了避免這些干擾性問題的發生，可綜合上文1.3提出的項目相關性處理方式，對企業內部不同財務項目進行對應的處理。總的來說，要實現對企業財務管理流程的優化，需要企業內部執行者從多個角度對該方面展開研究，以這種方式完成基于大數據與云計算的企業財務管理方法的設計。

2 對比實驗

在完成該文對企業財務管理方法的理論設計后，該章將選擇經濟市場某企業作為試點應用場所，對設計的方法進行實證檢驗。

實驗前，需要調派專業人員，對選定的企業進行市場調研，分析企業內部工作文化、企業市場建設規模和企業財務部門工作現狀等信息。并將3個月作為一個實驗周期，獲取企業近3個月在市場運營過程中產生的財務數據。在初步獲取企業賬務數據后，對獲取的信息進行綜合整理，并使用計算機設備，建立專門企業財務數據庫，將財務信息統一格式后，上傳到計算機。在此基礎上，選擇對財務信息的“只讀（read）”選項，定義操作人員定義的企業財務信息獲取路徑（常規情況下，文件檢索位于計算機D盤內），采用人工處理的方式，將不同目錄下的子路徑進行遍歷處理，并將具備前綴目錄訪問權限的財務信息文件定義為元文件，該行為的實施應確保企業財務信息文件的訪問權限不處于遍歷子目錄決策樹中。在完成相關準備工作后，使用計算機建立財務管理專項文件夾，要求文件夾內需要涵蓋不同財務信息類別的目錄，且每個目錄下的文件都具備超連接功能，可以通過鼠標直接操作跳轉到文件指定位置。對財務管理文件夾目錄的描述，見表1。

表1 財務管理文件夾目錄描述

完成在財務計算機上進行管理文件夾目錄的描述后，分別使用該文設計的企業財務管理方法和傳統財務管理方法，對獲取的企業近3個月在市場運營過程中產生的財務數據進行管理操作。記錄2種方法對財務管理引擎的創建時間，并以此作為依據，評價2種方法的執行效率。考慮到實驗過程中，可能存在干擾實驗過程的相關不可測因素，會對實驗結果造成影響。為了降低這種影響，要求在實驗實施的過程中，參與實驗的操作人員行為必須規范。完成檢測后，記錄相關實驗數據，將實驗結果整理成表格，見表2。

表2 企業財務管理方法對比結果

在完成該文對企業財務管理引擎創建時間的對比后，調派專業人員進行財務管理信息引擎的檢測。考慮到與企業財務相關的數據量過大，因此采用抽樣調查的方式，對2種管理方法建立的目錄引擎進行檢測，經過檢測，該文設計的企業財務管理方法創建的引擎100.0%通過測試，傳統企業財務管理方法創建的引擎85.0%通過測試。結合表2中實驗結果的數據，得出此次對比實驗的結論：相比傳統的企業財務管理方法，該文設計的基于大數據與云計算的企業財務管理方法，在對大批量企業財務數據進行管理的過程中，具備更高的引擎創建效率，且創建完成的財務數據檢索引擎測試通過率更高，更加適用于企業財務的高效率管理。

3 結語

該文利用大數據技術與云計算技術的優勢，結合企業財務管理需求以及現狀，提出了一套新的企業財務管理方法，開拓了一種新的企業財務管理模式，符合當今時代發展需求。該研究具有一定的研究價值，在方法創新方面提高了企業財務管理技術水平，對原有方法的技術和理念進行了創新，在技術應用方面實現了現代信息技術與企業財務管理工作的融合，量化分析了基于大數據技術的企業財務管理的執行項目，結合云計算技術，定位了財務管理內容的相關性，擴大了大數據與云計算技術的應用范圍。此外，對企業未來的健康發展和轉型升級都具有促進意義和應用意義，同時也對大數據技術與云計算技術在財務管理方面應用具有一定的推廣作用。由于個人能力有限，本次提出的企業財務管理方法尚未經過大量實際應用，在管理效率和管理精度方面還需要進一步提升，在基于大數據與云計算的企業財務管理方法完善與優化方面進行深入探究，為企業財務管理提供技術支撐。