大數據技術在企業業財融合中的應用探討

鐘欽鐸

（廣東周大福珠寶金行有限公司，廣東 廣州 510000）

隨著經濟社會的發展，現代企業在經營過程中面臨了更大機遇與挑戰，在此情況下，促進企業業財融合是提升其核心競爭力的重要方法之一。業財融合是企業的一種新型管理模式，也是能夠促進企業內部財務實現平穩運營的理想模式之一。為落實企業業財融合模式，則需要重視對大數據技術的應用，大數據技術能夠有效替代人力完成更為復雜的財務數據管理工作，并以此提升企業財務管理效率與財務管理質量。基于此，在企業業財融合進程中合理應用大數據技術亟待提上日程。

一、現階段企業業財融合建設工作中存在的不足

在企業各項管理工作中，財務管理發揮的作用尤為重要。在企業財務管理發揮其應有作用的情況下，企業價值也能夠得以有效實現，在企業運營過程中，其財務狀況也能夠相應得以精確掌握，由此可見，企業財務管理工作是一項極為重要的工作。尤其在市場競爭日漸激烈的當今時代，企業業財融合的管理方法應運而生，越來越多的管理人員已開始重視業財融合建設工作，并將其付諸實踐。但就現階段情況而言，企業業財融合建設工作仍存在一定不足，亟待相關人員引起重視，并對其進行改善[1]。

首先，企業業務目標與企業財務目標缺乏一致性是業財融合建設工作中的較大障礙。部分企業在實際工作中仍存在業務目標與財務目標不統一的現象。業財融合顧名思義是業務與財務的融合，而目標不一致則難以使業財融合建設工作有效落實。企業實際運營過程中，其財務目標與業務目標各自為政，業務流程與財務管理流程互不相關、彼此割裂是最為嚴重的問題之一。業務管理工作僅重視業務指標的波動情況，而忽視對財務指標的分析與關注，業務活動效益分析難以為財務分析提供支持。而財務目標則僅關注企業財務運營的各項情況，而并未從業務經營角度分析財務活動所具備的合理性，在此情況下，財務工作難以為企業中的各類業務活動提供保障[2]。

其次，業財融合互動交流機制缺乏應有的完善度。業財融合需要使企業業務活動與企業財務活動進行充分結合，進而使二者實現深度融合，但目前仍存在部分企業的財務部門與業務部門間缺乏應有的溝通這一問題，兩個部門之間難以實現信息共享，財務與業務的溝通交流機制尚不完善，這一缺陷證明了企業財務部門與業務部門各自的運營方法存在差異，從而難以實現協作，也難以站在同一角度對問題進行解決。與此同時，仍有部分企業存在考核機制不合理的現象，在此考核機制下，企業業務部門關注的是銷售問題，企業財務部門關注的是指標問題，二者立場難以達成一致，同時也缺乏應有的溝通，企業業務部門工作人員認為財務人員不懂業務，而財務部門工作人員則認為業務人員不重視財務指標，因此難以進行有效融合。

此外，以大數據技術為支撐的業財數據庫的缺失是另一問題。在企業業財融合的理想狀態下，大數據技術能夠為企業提供更為精準的數據信息，現階段企業仍存在信息化建設不到位的問題，使得業財數據庫也難以進行完整建立，從而在一定程度上影響了企業業財融合建設工作的進度。而業財數據庫的缺失，則容易引發高集成度數據倉庫的缺失，業務人員在此狀況下，不得不在工作中頻繁填寫相關表格，而手工填寫的精準度則難以保障，從而導致后續財務指標分析工作失誤。在企業信息化建設過程中，數據庫雖已日漸完善，但其生產與銷售、財務、人力等各個模塊難以實現統籌，從而使得信息孤島現象極易發生。各類數據口徑難以統一，無形中增加了數據對接的難度。與此同時，信息化建設的缺失也導致了企業管理層信息混亂且零散，因而其不具備較高的利用價值。

最后，業財融合建設過程中缺乏高素質復合型人才也是重要問題之一。企業業財融合建設工作需要高素質復合型人才的參與，而現階段部分企業管理人員仍固守傳統管理模式，難以參與業財融合建設工作，相關財務人員水平良莠不齊與實踐經驗的缺失等各方面問題都為企業業財融合造成了阻礙。

二、大數據技術在企業業財融合中的應用優勢

1.大數據有利于拓寬企業收集數據的范圍

在企業財務管理各項工作中，管理會計對數據進行收集是必不可少的環節，而其對數據進行收集的范圍大小也是后續財務相關工作效果的重要決定因素。對數據進行收集時，除常規意義上的業務數據外，也不能忽視財務數據，數據收集的最重要部分就是此二者。與此同時，數據的主要形式是結構化數據。但在現代社會中，企業發展極為迅速，非結構化數據與半結構化數據的數量出現了迅猛增長，無形中為企業收集數據與整理數據工作都帶來了困難。在此情況下，大數據技術則發揮了其自身重要作用，在大數據技術的輔助下，非結構化數據能夠得以有效收集，同時能夠被收集的也有半結構化數據，從而使收集到的數據能夠及時在現階段業財融合建設工作中得以應用，以此將更為可靠且更為全面的數據信息提供給企業管理會計。在此基礎上，大數據技術的應用也為清洗數據提供了有力支持，使不同類別的數據都能得以應用。此外，企業財務與外部平臺媒體信息緊密相連，而企業業務工作亦是如此，在傳統收集數據的工作中則需要面對較大的工作量，同時其工作難度也相對較高，而大數據技術的應用則能夠更為便捷地采集圖像數據與影像數據，不僅減少了工作量，節約了人力資源成本，也提升了工作的準確性[3]。

2.大數據有利于擴大企業存儲數據的空間

企業在大數據背景下進行業財融合建設則需要處理大量數據信息，而此類數據信息不僅數量龐大，其數據類型也極為龐雜。為處理此類數據，企業需要具備更大的數據存儲空間，只有具備足夠的數據存儲空間后，其處理數據的工作才能得以有效進行。而大數據技術正是企業擴大數據存儲空間的最有效技術之一，在擴大數據存儲空間時，運用分布式存儲技術與云平臺能夠對現階段業財融合工作中存在的問題進行有效解決，從而擴大數據存儲空間。在構建數據庫的實際過程中，分布式存儲技術發揮了重要作用，使用這一技術對數據庫進行構建，能夠提升數據庫穩定程度，也使其更具安全性。囿于企業不同業務性質各異，在業財融合建設過程中需要合理劃分數據庫，并以此保障企業中的供產銷等各類環節順利進行，從而使不同環節具備一定的聯系。此項工作既能使數據管理環節更具秩序性，也能使日后查詢數據與調用數據更為便利[4]。

3.大數據有利于加強企業分析數據的深度

在企業進行決策的過程中，其主要參考的是財務信息，為使企業所參考的財務信息更為精準，則需要對數據進一步分析，以此使提升數據反映企業業務的真實程度。在傳統分析數據環節中，往往采取抽樣技術，其分析結果相對片面，不具備應有的全面性，因而其數據分析過程容易在無形中出現偏差，使最終分析數據的結果缺失應有的精確度，同時其對非結構化數據與半結構化數據的分析都相對缺失。而大數據技術進行數據分析時主要依托于云計算平臺完成，數據類型也打破了傳統數據分析中的局限性，對非結構化數據與半結構化數據都能夠進行精準分析，提升數據自身所具備的價值[5]。

三、大數據技術在企業業財融合中的應用途徑

1.強化企業數據收集環節

近年來，隨著社會發展，企業財務工作與業務工作進程中產生的數據數量也越來越龐大，與此同時，數據種類也越來越多，為收集數據帶來了一定難度。為應對這一情況，則需要對大數據技術進行科學運用，以此為數據收集工作的效率與準確程度提供保障。在企業涉及的業務數據中，最主要的部分包括數據采購與生產、銷售環節，因此企業數據收集工作需要控制供產銷各項內容。收集數據時，則需要從數據采購計劃與數據供應商入手，并兼顧合同與結算貨款等重要環節，以此對數據收集工作中可能出現的漏洞進行有效避免。在對銷售數據進行收集時，需要側重對銷售計劃與銷售任務的關注，同時也不能忽略售后工作。在對環境數據進行采集的過程中，需要更加關注政策信息，并兼顧行業信息，同時也需要關注業內競爭對手。以此實現生產與收集財務數據一體化，從而在一定程度上提升工作效率。對于相關材料規格與單價等問題，以及存貨數量與存貨成本、運輸所耗金額等各類問題，則更是現階段對財務數據進行采購的核心環節，而對于付款方式與客戶信息等內容，則應當將其規劃為銷售財務數據內容[6]。

2.強化企業數據整合環節

對數據進行整合時，其實質也是對業務數據與財務數據的整合，以此保障企業業財融合建設工作的開展。在對數據進行整合時，對大數據技術進行合理運用是至關重要的內容，大數據技術的應用能夠有效提升數據交互程度，同時提升數據輸入過程中具備的邏輯性，使數據以共享模式完成對資源配置的優化構建工作。一般情況下，數據的基本類型分為非結構化數據、半結構化數據與結構化數據三種，企業的業財融合建設環節中，需要以企業自身生產實際情況為依據完成數據分類與數據清洗工作，以此提升數據具備的應用價值。在此基礎上也需要對數據渠道邊界加以明確界定，以此使數據庫構建工作更具針對性，并有效避免混亂現象的發生。同時也需要對數據類型之間存在的內在聯系加以明確，使數據庫對接工作更具實效性。最后，在對數據庫的構建過程中應當嚴格遵守邏輯規律，以此提升數據抓取的可靠程度與完整程度。在企業的業財融合建設過程中，需要使數據共享中心自身具備的優勢得以完全發揮，以此為企業日常工作提供有力保障[7]。

3.優化企業數據存儲環節

在企業對數據存儲進行優化的過程中，可從兩方面入手，一方面是對數據存放空間進行優化，另一方面則是對數據存儲效果進行優化。在傳統數據存儲模式中，需要使用服務器對數據進行存放，而專用服務器則需要購買，其存放空間相對較小，難以對企業實際工作中涉及的數據進行全部存儲。而在大數據技術的幫助下，云平臺能夠在短期內實現搭建，因而數據存放的空間也相應出現了擴大化趨勢。在云端即可對數據進行相應的存儲工作與調用工作，從而使企業數據處理工作更為便捷。與此同時，對數據存儲的優化也能夠有效防止存儲容量不足對企業業財融合建設工作帶來的不利影響。在對數據存儲進行優化的過程中，云端的安全性也應當予以重視，需要在備份相關數據時引入網絡安全防護技術，以此方式有效避免數據出現丟失的問題。在確定存放數據的秩序時，需要從構建數據自身具備的宏觀邏輯與大數據庫入手，而在細化數據庫時則需要參考業務流程。例如可對采購數據庫進行細化，使其細化為供應商數據庫與原材料管理數據庫，同時也需要設置采購基礎信息數據庫與采購基金管理數據庫等。在此基礎上，生產數據庫與銷售數據庫、環境數據庫等各項數據也可以此為參考進行細化[8]。

4.制定企業數據分析結果報告

在企業數據管理工作中有效應用大數據技術，能夠使傳統工作方法得以改進，與此同時也提升了企業數據容量與數據計算能力。在傳統數據分析過程中，往往依賴于抽樣方式，其數據分析結果相對較為片面，且準確性也相對不夠理想，而大數據技術的應用則使企業數據分析結果更具精準性與全面性。在數據分析過程中，使用回歸分析與聚類分析等方法，能夠使數據計算所得出的結果更具客觀性，從而有助于管理會計職能在此環節中進行充分發揮。而對于現代化企業財務管理工作中必不可少的預算環節，傳統數據分析的方法同樣難以計算出較為精準的預算結果，而在預算環節中應用大數據技術則可以使內部環境數據與外部環境數據進行有效結合，同時兼顧歷史數據，以此實現對數據進行全面而客觀的綜合分析，從而為構建預算模型的工作奠定基礎，使預算會計在企業運營與發展過程中發揮自身應有的作用[9]。

針對數據分析結果報告，其輸出環節在企業業財融合建設中也是核心環節，輸出數據分析結果報告的過程需要提升報告傳達的及時性，在此基礎上也應當關注歷史報告，對其實施有效的管理辦法。在傳統數據分析過程中，財務報告的傳達時間是固定的，因此其難以與當今社會企業業財融合建設工作相適應，業財融合過程中的報告往往種類繁多且形式各異。為滿足這一報告需求，則需要有效應用大數據技術，使報告體系在后續工作中能夠不斷被完善，從而為使用者帶來更多便利。與此同時，對數據分析結果報告進行分類時需要以管理決策的差異化為依據，其類別主要包括經營決策報告與戰略決策報告、預算決策報告、業績考核報告等各類內容，以此對企業各項決策工作中的不同需求都能進行滿足[10]。

四、結語

綜上所述，在企業中落實業財融合建設工作，不僅能夠使企業中財務人員獲取數據的方式更為便捷，也能夠為其分析數據與管理數據的工作提供較多便利，同時保障了企業財務工作與企業業務工作的協同進行。在企業業財融合過程中對大數據技術進行有效應用，能夠使企業自身收集數據與存儲數據、分析數據的工作更具準確性，從而使企業與未來發展需求更為契合。在對大數據技術進行應用時，需要對收集數據與整合數據的工作環節更為重視，以此使存儲數據的方式得以優化，從而能夠取得更為精準的數據分析結果，以此為企業財務工作與企業業務工作之間的有效銜接提供保障。