李夢媛

［摘 要］大數據技術的不斷發展和應用，給企業的經營管理帶來巨大影響，財務數據分析作為企業決策的重要支撐，也在不斷進行創新。財務數據分析不僅能夠幫助企業更好地了解自身經營狀況，為企業提供更為科學的經營決策支持，而且可以幫助企業在競爭中搶占先機，實現可持續發展和利潤增長。文章探討大數據背景下財務數據分析方法的創新，以期為企業提供更加科學、有效的財務數據分析方法，促進企業決策更加精準化和高效化。

［關鍵詞］大數據；財務數據分析；創新；企業決策

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.18.032

［中圖分類號］F275［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）18-0099-03

0? ? ?引 言

大數據時代，越來越多的企業意識到利用海量數據進行分析的價值。在企業數據分析中，財務數據分析作為其重要的組成部分，更是具有不可替代的作用。然而，隨著企業數據量的不斷增加和技術手段的更新，傳統的財務數據分析方法已經不能滿足企業的需求。因此，亟須創新財務數據分析方法，以更好地滿足企業的需求，提高企業的決策水平。

1? ? ?大數據背景下的財務數據分析

1.1? ?財務數據分析的價值

第一，財務數據分析可以幫助企業管理層了解公司的財務狀況，以便做出更明智的經營決策。通過財務數據分析，管理層可以識別收入增長、成本控制和現金流等關鍵指標的趨勢，以便采取適當的措施。第二，清楚企業在市場競爭中面臨的機會和威脅，以及與競爭對手的差距，幫助企業尋找新的市場機遇，并為新業務開發提供支持［1］。第三，可以幫助企業識別成本結構中的不足，以便優化成本結構并提高效率，通過解決制造成本、庫存成本和物流成本等方面的問題，使企業制定更科學合理的成本控制策略。第四，可以幫助企業識別財務欺詐、盜竊和錯誤的風險，以便企業制定風險管理策略。第五，可以改進企業的財務報告和披露情況，提高報告的質量和透明度，使企業監測財務報告更具準確性和及時性。

1.2? ?大數據對財務數據分析的影響

以往企業的財務數據通常存儲在單個系統或數據庫中，然而隨著企業業務范圍的擴大、數據量的增加和數據來源的多樣化，單個數據庫往往無法滿足企業對數據存儲和分析的需求。大數據技術提供了分布式存儲和處理的方案，可以幫助企業構建分布式數據庫，存儲不同格式和類型的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。通過構建分布式數據庫，企業可以更好地管理和分析財務數據，準確了解自身的財務狀況，包括成本、收入、利潤和現金流等指標。此外，企業還可以將財務數據與業務數據進行整合，以獲得更全面的業務視圖。可以說，大數據技術有助于企業構建全面、準確和實用的財務數據庫，進而為財務數據分析提供更可靠的數據基礎。

在大數據環境下，企業可以獲得更全面和多樣化的數據資源，包括社交媒體數據、物聯網數據、移動應用數據、傳感器數據等，為管理者提供更準確的市場情報和競爭情報。通過分析財務數據與其他數據的關聯性，企業可以更好地了解其市場表現、消費者需求、市場競爭、產品開發和運營狀況等方面的信息［2］。此外，大數據技術還可以幫助企業進行預測分析和預測模型構建，以預測市場趨勢和未來業務表現。例如，企業可以利用數據挖掘技術，對歷史財務數據和其他相關數據進行分析和建模，以預測未來的銷售表現、市場趨勢、客戶需求等，進而制定更合理的發展戰略。同時，企業還可以進行敏感性分析和風險評估，以評估不同戰略方案的風險和回報。大數據技術為企業提供了強大的數據支持，可以幫助企業在戰略分析方面更加精準、到位。

2? ? ?企業財務數據分析工作中存在的主要問題

2.1? ?對財務數據分析工作認識不足

在大數據背景下，企業需要擁有先進的數據處理和分析技能，以及新的思維方式，這樣才能更好地應對市場變化和業務挑戰。然而，在實際工作中，一些企業的財務部門工作意識落后，思維轉變跟不上時代發展步伐，導致企業的財務數據分析工作受到限制。在處理財務數據時，部分企業只注重數據的收集和匯總，對數據分析的重要性認識不足，只是簡單地將數據整理成圖表，忽視未來的發展趨勢和變化，缺乏前瞻性思維，導致數據的潛在價值無法得到充分發揮。在數據處理和分析方面，一些企業的財務部門只局限于使用傳統的方法和技術，缺乏創新思維，不熟悉最新的數據處理和分析技術，無法充分利用大數據技術在財務數據分析中的優勢，在進行財務數據處理時，只考慮自己的工作職責和范圍，忽略與其他部門的溝通和協作，致使出現重復工作、數據不一致等問題，影響了數據分析的準確性和效率。

2.2? ?技術水平較低

一些企業財務部門的工作人員不具備數據分析知識和技能，只會基礎的數據收集、整理，無法進行復雜的數據挖掘、分析。很多企業財務部門缺乏技術復合型人才，無法應用新的技術、方法進行數據分析，導致數據質量不高，影響數據分析的準確性，給企業決策帶來不良影響。在大數據背景下，數據處理和分析技術處于快速發展階段，需要對其進行持續的學習與更新。然而，目前很多企業的財務部門由于技術落后，因而不能有效發揮大數據技術在財務分析中的作用［3］。

2.3? ?信息數據共享時效性差

企業內部各部門之間的數據往往處于孤立狀態，缺乏良好的數據共享機制，導致數據來源分散，數據流轉困難，影響企業財務數據的收集、整合和分析。企業與外部合作伙伴之間的數據共享也存在較大困難，如企業與銀行之間存在財務數據共享存在格式不一致、規格不同等問題，往往需要耗費大量時間和資源，影響決策的時效性。在當前快速變化的商業環境下，企業需要及時調整自己的經營策略，以適應市場的變化，而數據共享得不及時，會導致企業錯失機會，甚至失去市場競爭優勢。此外，無法及時共享數據，也會影響企業與外部合作伙伴之間的關系，影響企業的聲譽和信譽。

3? ? ?大數據背景下財務數據分析方法的創新

3.1? ?創新數據分析模式

創新數據分析模式的核心是實時性和預測性。隨著信息技術的發展，企業數據的規模和種類日益龐大和復雜，傳統的數據處理和分析方式已經無法滿足企業的實際需求。因此，新的數據分析模式需要基于實時的數據處理和分析，結合預測模型幫助企業實現數據驅動的決策。

3.1.1? ?實時數據分析模式

實時數據分析模式是基于實時數據處理和分析的一種新型數據分析方式。企業可以通過各種傳感器、物聯網設備等采集大量的實時數據，并通過云計算、邊緣計算等技術手段實時處理和分析這些數據，以獲取實時的業務運營狀態和預測信息。例如，電商公司可以通過實時數據來分析用戶行為和消費趨勢，及時調整銷售策略，以提高銷售額和客戶滿意度。

3.1.2? ?預測性數據分析模式

預測性數據分析模式是一種基于預測模型的數據分析方式。企業可以通過歷史數據建立預測模型，并利用該模型對未來的業務發展趨勢進行預測。例如，保險公司可以通過歷史賠付數據建立賠付預測模型，從而預測未來可能出現的賠付情況，并調整保險費率和理賠政策，以保證公司的盈利和用戶滿意度。

3.1.3? ?可視化數據分析模式

可視化數據分析模式是一種基于可視化技術的數據分析方式。企業可以將數據分析結果以可視化的方式展現，以幫助管理者更加直觀地了解業務運營狀況［4］。例如，零售企業可以通過可視化數據分析模式展現商品銷售趨勢、地區分布情況、客戶偏好等數據，以幫助企業決策者更好地了解業務狀態，制定營銷策略。

3.2? ?構建數據分析體系

企業建立一套科學、完整的財務數據收集、存儲、處理、分析、應用的系統和流程，可以保證財務數據的完整性、準確性和及時性，并最大限度地挖掘財務數據的價值。

3.2.1? ?建立數據清洗流程

建立數據清洗流程是保證數據質量的重要措施，企業需要建立一套完整的數據清洗流程，包括數據收集、數據驗證、數據轉換、數據清理、數據集成等環節，以保證數據的準確性、完整性。同時，制定相應的數據標準和質量評估標準，評估數據質量，指導數據清洗流程。

3.2.2? ?建立數據倉庫和數據湖

數據倉庫和數據湖是存儲與管理數據的關鍵設施。數據倉庫將多個數據源的數據集成到一起，按照一定的數據模型進行建模和管理，以滿足企業的數據分析和查詢需求；數據湖是可擴展的數據存儲系統，支持存儲結構化、半結構化和非結構化的數據，以滿足企業的大數據處理和分析需求。企業需要根據實際需求建立相應的數據倉庫和數據湖，以支持數據分析和應用。

3.2.3? ?建立數據分析平臺

數據分析平臺是集數據采集、數據處理、數據分析、數據應用等多種功能于一體的平臺。企業需要構建高效、靈活的數據分析平臺，以支持各種數據分析需求。同時，要建立數據管理和安全機制，以保障數據的安全性和機密性。

3.2.4? ?制定數據分析策略和方法

制定數據分析策略和方法是保證數據分析效果的關鍵。企業需要根據實際需求和目標制定相應的數據分析策略與方法，包括數據分析目標、數據分析技術、數據分析時間周期等，并根據實際情況對數據分析結果進行驗證和評估，以保證數據分析效果的可靠性。

3.3? ? 強化信息數據共享

在大數據背景下，企業需要打破內部各部門之間的信息孤島，同時與外部合作伙伴實現數據共享，以便更好地利用數據進行財務數據分析。企業可以通過構建數據集成平臺，將不同部門的數據整合到一個數據倉庫中，以便實現數據的共享和充分利用。數據標準化是內外對接的前提，只有實現數據標準化，才能保證不同部門之間數據的互通和共享，所以企業需要建立數據標準化規范，并將其落實到各個部門中。數據安全是內外對接和數據共享的重要前提，企業要采用嚴格的數據安全措施，保障數據的安全性、保密性，避免數據被泄露和濫用。企業可以與合作伙伴建立數據共享協議，并構建數據共享網絡，以便更好地利用外部數據進行財務數據分析。

3.4? ?加強人員的培養與引進

隨著大數據技術的發展，企業需要培養一批具備數據分析技能和財務背景知識的專業人才，以適應大數據背景下財務數據分析的需要。一是企業可以建立培訓機制，為現有員工提供數據分析和財務知識的培訓，如可以組織相關的培訓課程、研討會、分享會等，讓員工了解最新的數據分析技術和應用案例，提高與豐富員工的數據分析能力和財務背景知識。二是企業可以引進一批具有數據分析和財務背景知識的高端人才，以填補企業在數據分析和財務領域的人才空缺，同時，為這些高端人才提供良好的工作環境和晉升機制，以此留住這些人才。三是企業需要培養具有數據分析技能和財務背景知識的專業復合型人才，這些人才可以更好地理解財務數據，同時也能夠運用數據分析技術進行深度挖掘和分析，為企業的決策提供更加強大的支撐。四是企業可以建立行業交流平臺，便于與其他企業和行業專家進行交流，分享經驗和技術，以促進相關工作人員的學習和專業技能的提高，同時有助于企業了解行業最新發展趨勢，以更好地應對行業競爭和挑戰。五是企業還可以為員工制訂個人發展計劃，根據員工的實際情況和發展需求，為其提供有針對性的培訓，促進員工的成長，提高員工的工作滿意度和忠誠度，為企業的長期發展打下堅實的人才基礎。

3.5? ?有效結合績效考核

首先，企業可以根據自身的業務需求和目標，制定明確的考核指標，包括數據分析質量、分析速度、數據共享率等。其次，建立完善的績效考核體系，包括目標制定、考核周期、考核方法、結果評價等，對人員的績效進行科學、全面、公正的評估。再次，利用數據分析技術，對人員在數據分析過程中的表現進行績效評估，如分析工作效率、創新性等［5］。最后，設計合理的激勵機制，如獎勵制度、晉升機制等，激勵人員更加積極地參與數據分析工作，提高工作效率和質量。

4? ? ?結束語

大數據時代給企業財務數據分析帶來了前所未有的機遇和挑戰。對于企業而言，只有不斷地創新方法和思路，增強數據分析能力，才能更好地利用數據資源，更精準地預測未來，更科學地做出決策。因此，企業應采取創新數據分析模式、構建數據分析體系、加強信息數據共享、強化人員培養與引進、結合績效考核等措施，積極推動財務數據分析方法的創新，不斷提高數據分析水平，實現財務數據在企業管理中的價值最大化。

主要參考文獻

［1］符銳.基于大數據背景下企業財務管理模式創新分析［J］.納稅，2021（29）：95-96.

［2］趙寅.探索大數據時代下企業財務分析中存在問題及方法［J］.海峽科技與產業，2019（11）：4-6.

［3］王志.大數據背景下如何做好企業財務管理創新分析［J］.中外企業家，2020（7）：70.

［4］郭夢婷.大數據及可視化技術與財務分析的融合研究［J］.中小企業管理與科技，2022（17）：109-111.

［5］李天澤.會計大數據對企業財務績效的影響性分析［J］.商場現代化，2022（8）：176-178.