大數據環境下的企業財務信息化建設探究

劉洋

摘?要：近年來，隨著互聯網技術的普及和大數據技術的發展，企業面臨著更加嚴峻的市場競爭和信息化建設的挑戰。在新形勢發展背景下，企業財務信息化建設也面臨著新的變革和挑戰。因此，文章主要從大數據環境下的企業財務信息化建設角度出發，對大數據技術在財務信息化建設中的應用進行探討，以期為企業財務信息化建設提供參考和幫助。

關鍵詞：大數據背景下；財務管理；信息化建設

中圖分類號：F275???????文獻標識碼：A???文章編號：1005-6432（2024）17-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2024.17.047

1???大數據環境下的企業財務信息化建設的重要性

首先，大數據環境下的企業財務信息化建設能夠為企業提供更加精準的數據分析和決策支持。在傳統的財務信息化系統中，企業往往只能獲得有限的數據和信息，難以進行深入的數據分析和挖掘。而在大數據環境下，企業可以通過數據挖掘和分析技術，對海量的財務數據進行有效的整理和分析，從而獲得更加準確的數據和信息，為企業的決策提供更加精準的支持。其次，大數據環境下的企業財務信息化建設能夠提高企業的工作效率和財務管理水平。通過信息化手段，企業可以實現對財務數據的自動采集、處理和分析，減少了人工操作的時間和成本，提高了工作效率。同時，企業還可以借助信息化手段實現財務數據的實時監控和管理，對企業的財務狀況進行全面、及時的掌握，提高了財務管理水平。最后，大數據環境下的企業財務信息化建設還可以為企業提供更加安全和穩定的數據保障。通過信息化手段，企業可以實現財務數據的備份和恢復，避免因為數據丟失或損壞導致的信息泄露和經濟損失。同時，企業還可以通過信息化手段加強對財務數據的安全控制和管理，保證財務數據的完整性和保密性。

2???大數據環境下企業財務信息化建設的應用

2.1???數據采集

數據采集是指從各種不同的來源收集數據，然后將這些數據整合到一個數據倉庫中，以便企業可以更好地分析和利用這些數據。數據采集在企業財務信息化建設中具有重要作用。首先，通過采集各種不同來源的數據，企業可以獲得更全面、更準確的財務數據。這些數據可以幫助企業更好地了解自身財務狀況，以便做出更準確的財務決策。其次，數據采集還可以幫助企業快速獲取數據，并且減少人工干預[1]。在大數據環境下，數據量巨大，人工采集和整理數據將消耗大量時間與人力，而通過自動化的數據采集，可以大大縮短數據處理的時間，從而提高工作效率。另外，數據采集也可以幫助企業發現一些隱藏在數據中的規律和趨勢。通過對數據進行分析和挖掘，企業可以發現一些隱藏的商機，從而更好地開展業務。總之，數據采集是企業財務信息化建設中不可或缺的一環。企業應該注重數據采集的質量和準確性，同時采用科學的方法和技術手段，提高數據采集的效率和準確性，為企業長期發展提供有力的支持。

2.2??數據分析

數據分析是指利用各種數據分析工具和技術，對企業收集的數據進行分析和挖掘，從中提取出有價值的信息和洞見，以便企業做出更準確的決策。數據分析在企業財務信息化建設中具有重要的作用。首先，通過數據分析，企業可以更好地了解收入、支出、利潤等方面的數據。通過對這些數據進行分析和比較，財務狀況一目了然。其次，數據分析可以幫助企業及時發現問題和瓶頸期。通過對數據進行分析和挖掘，企業可以發現潛在問題或機遇，從而更好地開展業務或者解決問題。另外，數據分析也可以幫助企業預測未來的趨勢和走向。通過對歷史數據的分析和預測，企業可以做出更準確的預測和規劃，為未來的發展提供有力的支持。總之，數據分析是企業財務信息化建設中不可或缺的一環。企業應該注重數據分析的質量和準確性，采用科學的方法和技術手段，提高數據分析的效率和準確性，為企業長遠發展奠定基礎。

2.3???數據挖掘

在大數據環境下，數據挖掘在企業財務信息化建設中發揮著不可替代的作用。數據挖掘是指利用各種數據挖掘技術和算法，對企業收集的數據進行深入的挖掘和分析，從中發現隱含的模式、關系和趨勢，以便做出更好的決策。首先，數據挖掘技術可以對大量的財務數據進行分析和挖掘，幫助企業更好地了解財務運營狀況，以便做出更準確的財務決策。其次，數據挖掘可以幫助企業發現更多商機和機會。通過對數據進行挖掘和分析，企業可以預測發展趨勢，適應市場變化探討一些隱藏的契機，從而更好地開展業務或者擴大業務范圍。另外，通過對數據進行挖掘和分析，企業可以及時發現潛在的風險和問題，并采取相應的措施來解決這些問題，從而減少潛在的損失和風險[2]。總之，數據挖掘是企業財務信息化建設中不可或缺的重要部分。企業應該注重數據挖掘的質量和準確性，采用科學的方法和技術手段，提高數據挖掘的效率和準確性，為企業的發展提供有力的支持。

3???大數據環境下企業財務信息化建設面臨的挑戰和問題

3.1???數據質量問題

數據質量問題主要表現為數據的準確性、完整性、一致性、可靠性等方面的問題。首先，數據準確性是指數據是否真實、準確地反映了企業的實際情況。在數據采集和處理過程中，一旦出現錯誤、漏洞等問題，就會影響數據準確性，從而威脅企業決策的準確性和效果。其次，數據完整性是指數據是否包含了所有必要的信息。在數據采集和處理過程中，如果缺少了關鍵信息，就會導致數據的不完整性，從而影響企業對事物的全面認識和分析。另外，數據一致性是指數據是否在不同的數據源中保持一致。在企業財務信息化建設中，數據來源多樣，如果不同的數據源中的數據不一致，就會影響企業對數據的分析和決策。最后，數據可靠性是指數據是否可信、可靠。在數據采集和處理過程中，如果出現數據被篡改、丟失等問題，就會影響數據的可靠性，從而影響企業決策的可靠性和效果。

3.2??數據安全問題

在大數據環境下，企業財務信息化建設面臨著數據安全問題。隨著數據規模的不斷增長，數據安全問題變得越來越復雜和嚴峻。首先，數據泄露問題。在大數據環境下，企業存儲的數據量龐大，包括企業的財務數據、客戶數據、員工數據等敏感信息。一旦這些數據被惡意攻擊者竊取，就會導致企業的核心競爭力和信譽受到嚴重損失。其次，數據篡改問題。在大數據環境下，數據處理和分析涉及多個環節和多個部門，如果數據被篡改，就會導致企業決策和預測的不準確性，從而影響企業的經營和發展。另外，數據丟失問題。在大數據環境下，數據的備份和恢復變得非常重要。如果數據丟失，就會導致企業在決策和運營方面的不穩定性，從而影響企業生產力和競爭力。最后，數據濫用問題。在大數據環境下，企業可能會面臨內部員工或外部合作伙伴的濫用數據問題。如果企業不能對數據進行嚴格的管理和監控，就會導致數據的濫用和泄露，從而對企業的經營和聲譽造成不良影響。

3.3?人才問題

大數據環境下，企業財務信息化建設面臨著人才問題。隨著企業數字化轉型的加速和數據規模的不斷增長，需要擁有大量的高素質、高技能的人才來支持企業的數據處理和分析工作。然而，當前市場上的高端數據專家、數據科學家等人才非常緊缺，對于企業而言是一個巨大的挑戰。首先，人才匱乏。大數據領域是一個全新領域，目前市場上真正懂得大數據技術和工具的人才非常有限。所以企業在招聘大數據專業人才時，往往需要投入大量的時間和精力，同時也需要支付高昂的薪酬和福利，從而增加了企業的運營成本。其次，人才流失。由于大數據領域競爭激烈，一些優秀的大數據人才容易被其他企業挖走，從而造成企業的人才流失問題[3]。基于此，企業需要不斷地投資于人才培養和開發，以確保企業在數據分析和處理方面的競爭力。

4????大數據環境下企業財務信息化建設解決措施

4.1??數據質量控制

大數據環境下企業財務信息化建設面臨著數據采集、數據分析、數據挖掘、數據質量、數據安全、人才等一系列問題和挑戰。為了解決這些問題，企業需要采取一系列措施，以確保企業財務信息化建設的順利實施和持續發展。首先，企業需要優化數據采集。在數據采集方面，企業應該采用多樣化的采集方式，包括內部數據和外部數據，結構化和非結構化數據等，同時，采集的數據應該經過處理和整合，確保數據的準確性和完整性。其次，企業需要加強數據分析和挖掘。數據分析和挖掘是企業利用大數據實現價值的核心，企業需要采用先進的數據分析和挖掘技術，通過探索性分析、預測分析、關聯分析等手段，挖掘數據中潛在的價值和趨勢。另外，企業需要加強數據質量的管理。數據質量是企業財務信息化建設的重要保證，企業需要制定完善的數據質量管理策略，包括數據質量評估、數據質量監控和數據質量改進等環節，確保數據質量的穩定和可靠。同時，企業需要加強數據安全的保障。在數據安全方面，企業需要采用多種手段，包括身份驗證、訪問控制、數據備份、加密等技術，確保數據的安全性和完整性。最后，企業需要加強人才的培養和管理。在人才方面，企業需要制定完善的人才培養和管理策略，包括建立完善的人才激勵機制、提供良好的工作環境和發展機會，同時，還需要加強對員工的培訓和發展，提高員工的專業技能和知識水平。總之，大數據環境下企業財務信息化建設面臨著多方面的挑戰和問題，企業需要采取一系列的解決措施，以確保企業財務信息化建設的順利實施和持續發展。只有不斷地加強技術創新和人才培養，企業才能在大數據時代中獲得更多的機遇和發展空間。

4.2?數據安全管理

在大數據環境下，數據安全問題是企業面臨的重要挑戰。由于數據的規模龐大，形式多樣，數據的泄露、丟失、被篡改等問題會給企業帶來重大的損失，甚至會導致企業破產。因此，企業需要采取措施加強數據安全保障。首先，企業需要建立完善的數據安全管理體系。該體系包括安全策略、安全組織、安全管理、安全技術和安全評估等方面。企業需要明確安全政策，建立安全責任體系，并制定相應的安全管理制度和安全技術措施，同時定期開展安全評估，有利于及時發現和解決安全問題。其次，企業需要加強身份驗證和訪問控制。數據安全的核心在于控制訪問權限，企業需要采用身份驗證、權限管理、訪問控制等措施，保證只有授權的人員才能訪問敏感數據。同時，企業還需要建立操作日志和審計系統，對數據的訪問和操作進行監控和審計。另外，企業需要建立數據備份和恢復機制。數據備份是數據安全的重要保障措施，企業需要定期對數據進行備份，并建立完善的數據恢復機制，以應對數據意外丟失或被破壞的情況。最后，企業需要加強數據加密技術的應用。數據加密是保障數據安全的重要手段，可以有效地防止數據被竊取、篡改或破壞[4]。因此企業應采用對稱加密、非對稱加密等多種加密算法，最大限度保證數據的安全性。

4.3???加強對新興技術的研究和應用

在大數據環境下，新興技術不斷涌現，例如人工智能、區塊鏈、物聯網等技術，這些新興技術的應用能夠提高企業的數據采集、分析和挖掘的效率與精度，同時也能夠加強企業數據的安全保障。因此，企業需要加強對新興技術的研究和應用。首先，企業需要建立健全的技術研究機制，加強與高校、研究機構等合作，了解最新的科研成果和技術趨勢，不斷更新技術知識，掌握新興技術的最新發展。其次，企業需要擁有強大的技術團隊和研發能力，從人才儲備和培養上下功夫，吸引和培養一批專業的技術人才，提高企業的技術實力和競爭力。在技術開發和應用方面，企業需要進行有針對性的培訓和知識共享，提高員工的技術素養和創新能力，從而推動新技術的應用和落地。再次，企業應該加強風險管理和監控，在新技術的開發和應用中，對潛在的安全風險進行識別和評估，并采取相應措施進行防范和應對。同時，企業需要建立健全的監控機制，對新技術的應用進行跟蹤和評估，有利于及時發現問題，確保新技術的安全性和可靠性。最后，企業需要對自身的業務進行全面的了解和分析，確定需要應用哪些新興技術，以及如何將新技術與原有的業務流程和系統相結合。例如，在選擇新技術時，需要綜合考慮技術的成熟度、適用場景、風險控制等因素，選擇適合自己的技術進行應用。同時，需要注重知識產權的保護。在新技術的研究和應用中，知識產權的保護是非常重要的，尤其是在涉及到專利、商標等方面。企業需要建立知識產權管理制度，完善技術研發和知識產權保護的流程和機制，避免侵權和知識產權糾紛的發生。另一方面，企業還應該積極參與行業內的技術研究和交流，共同推進技術創新和應用。通過與行業內的專家、學者和企業進行交流，企業可以獲取更多的技術信息和資源，從而不斷提高自身的技術水平和競爭力[5]。

4.4??人才培養

隨著大數據和新興技術的快速發展，企業對于高素質的人才需求越來越高。因此，人才培養成為企業在大數據環境下財務信息化建設中不可或缺的部分。首先，企業需要根據自身的業務發展需要，制定符合實際的人才培養計劃，包括對不同類型人才的培養。例如，對于技術人才，可以考慮提供相關的培訓課程和研發項目，讓員工掌握最新的技術和發展趨勢；對于管理人才，可以注重團隊管理和領導力的培養，使管理隊伍具備更好的領導力和團隊合作能力。與此同時，企業還需要制定良好的員工培訓和激勵機制，以激發員工的學習積極性和工作熱情。對于員工培訓，企業可以采取多種方式，如內部培訓、外部培訓、在線培訓等，讓員工學習到不同領域的知識和技能；對于員工激勵，企業可以考慮制定獎勵制度、晉升機制等，讓員工感受到自身的價值和發展空間。其次，企業還應該注重員工的考核和評價機制，對員工的業績和貢獻進行客觀評估，以便及時發現問題和提高績效。同時，強化內部交流和分享必不可少，有利于讓員工感受到企業的團隊氛圍和文化，進而提高企業的凝聚力和競爭力。另一方面，企業應注重培養員工的實際能力和綜合素質，包括技術能力、管理能力、創新能力和團隊協作能力等。企業可以采用多種方式進行人才培養，例如專項儲備人才培訓、職業規劃等，以幫助員工提升自身能力，適應企業發展需求。另外，與高校合作可以幫助企業吸納年輕人才和新思維。例如，可以與高校合作開展聯合培養項目，為學生提供實習機會、畢業論文指導等，吸引優秀畢業生加入企業，并將他們培養成專業人才、技術人才或管理人才。除此之外，與科研機構合作可以為企業提供更多的技術資源和創新思路。企業可以與科研機構合作開展技術研究項目，獲取前沿技術信息和研究成果，為企業的技術創新提供支持。同時，企業也可以通過與科研機構合作開展人才交流、聯合研發等方式，獲取更多優秀人才和技術資源[6]。與此同時，企業應提高員工考核和評價的重視程度，對員工的業績和貢獻進行客觀評估，以便及時發現問題和提高績效。

5??結束語

隨著大數據技術的發展和應用，企業的財務信息化建設面臨著前所未有的機遇和挑戰。大數據技術可以為企業提供更為全面、準確的財務信息，幫助企業更好地了解自身經營狀況，從而制定合理的經營策略。其次，大數據技術還可以加速財務處理速度，提高工作效率，降低成本。然而，大數據技術的應用也帶來了一系列的挑戰和難題。為了解決這些問題，企業需要采取一系列的措施，用以提升財務信息化建設的水平。首先，企業需要加強對數據安全的保護，建立健全的信息安全管理制度和技術保障體系等，以確保數據的安全性和可靠性。另外，企業需要加強對數據質量的管理，建立數據治理機制，全面保障數據的質量和準確性。

參考文獻：

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