大數據時代企業財務分析與管理工作優化路徑

［摘 要］在大數據時代背景下，企業財務人員需要處理的數據量劇增，數據規模和數據種類都大幅增加，同時財務人員處理數據的效率顯著提升，風險管理水平明顯提高。企業應當加強對大數據技術的應用，基于大數據技術推動財務分析與管理工作模式的轉型，加快建立大數據分析平臺，構建數據安全防護體系，提高財務人員計算機技術應用水平和基于大數據的財務管理能力等。基于此，本文重點探討大數據時代背景下企業財務分析與管理工作的優化路徑，以供參考。

［關鍵詞］大數據；企業；財務分析；財務管理；優化路徑

0" " "引 言

大數據技術是指用于處理和分析大規模數據集的一系列技術和工具，包括分布式計算、云計算、數據倉庫、Hadoop、NoSQL數據庫、機器學習和人工智能等技術，涵蓋數據采集、存儲、處理以及分析等多個方面。在大數據技術的作用下，企業的財務分析與管理工作將迎來變革，財務人員可以利用大數據技術對財務分析方法進行創新，提高數據處理效率，幫助企業獲得更穩定的經濟收益，推動財務模式的轉型和企業的可持續發展。

1" " "大數據時代對企業財務分析與管理的主要影響

1.1" "數據規模和種類大幅增加

在大數據時代，企業的財務人員需要處理的數據規模和種類都大大增加，包括市場行情、競爭對手信息或者社交媒體數據等財務數據和非財務數據，這些數據可能在不同方面對財務分析與管理工作造成影響，需要財務人員進行科學的處理。在這種情況下，企業如果不及時變革財務分析與管理工作的模式，加強對大數據技術的應用，就會逐步與時代脫軌，難以在激烈的市場競爭中生存和發展［1］。因此，大數據時代的到來在某種程度上將強制多數企業創新財務分析與管理工作的模式和方法。

1.2" "數據處理能力大幅提升

通過對大數據技術的合理運用，企業財務人員在處理財務數據時將更加高效，數據處理的速度、準確性和全面性都將顯著提高。財務人員可以利用大數據技術快速完成對數據的收集、整合、挖掘和分析，并能將數據處理的結果以更加直觀的形式呈現出來，使財務人員能夠為企業高層提供更具價值的財務報告，幫助其做出更好的決策，促進企業實現利益最大化的目標。同時，隨著財務人員數據處理能力的提升，其對風險的把控能力也將提高，風險控制的實際效用會明顯提升。因此，大數據時代將大大提升企業財務分析與管理工作的價值，可以為企業創造更可觀的經濟收益。

2" " "大數據時代企業財務分析與管理工作現存的問題

2.1" "對大數據技術的重視程度不足

在大數據時代，有的企業對大數據技術的重視程度不足，在財務分析與管理工作中沒有注重對大數據技術的應用，財務人員仍采用傳統的財務分析方法對財務數據進行分析，但由于其所需處理的數據量劇增，導致其往往難以應對海量的財務數據，在使用傳統的財務分析方法時容易力不從心，不能及時處理完財務數據［2］。在這種情況下，企業在市場競爭中將漸漸處于不利地位，難以與其他順利完成財務分析與管理工作的數字化轉型的企業相抗衡。還有的企業雖然建立了大數據分析平臺，但沒有相應地變革財務管理制度，同樣導致工作效率低下。

2.2" "對數據安全的管控工作不全面

有的企業雖然基于大數據技術對財務分析與管理模式實行了創新優化，充分利用了大數據技術在財務分析與管理上的優勢，但卻沒有重視數據安全管理，導致財務人員在收集、處理或傳輸財務數據時容易遇到信息安全問題，包括數據泄露、數據篡改、數據失真等，導致財務分析的結果與客觀情況相差過多，嚴重干擾企業的決策，或導致企業的關鍵數據外泄，重要信息被竊取，進而造成嚴重的內部安全問題，還可能會影響到企業在市場競爭中的地位。究其原因，有的企業沒有加強培養財務人員的安全意識，有的企業沒有強化網絡安全防護，沒有構建完善的數據安全體系，致使企業遭遇安全風險［3］。

2.3" "財務人員的信息素養有待提升

隨著大數據技術的發展及其在企業財務分析與管理工作中的持續應用，有的企業沒有對內部財務人員展開及時的培訓，導致不少財務人員難以及時跟上時代發展的節奏，遲遲不能適應財務分析與管理模式的變化，在工作過程中不善于使用大數據技術與大數據分析平臺，操作系統時容易出錯，對基于大數據的財務分析與管理工作流程也不甚熟悉，導致大數據技術的應用價值得不到充分發揮，反而打亂了企業財務分析與管理工作的正常節奏，起到反作用。另外，有的企業沒有及時招聘兼具計算機應用能力與財務管理能力的專業人才，致使沒有合適的人才及時填補空缺，影響了企業的財務分析與管理工作，延緩了企業數字化轉型的進程。

3" " "大數據時代企業財務分析與管理工作優化路徑

3.1" "建立大數據分析平臺，優化財務管理制度

企業要想在大數據時代及時完成數字化轉型，提高財務分析與管理工作的質量，必須建立大數據分析平臺，為財務人員進行數字化財務分析與管理創造基礎條件。在大數據分析平臺中，應當包括數據采集模塊、數據存儲模塊、數據處理模塊、數據分析模塊、可視化模塊、數據門戶模塊以及數據安全模塊，用以提供數據爬取、數據抽取、分布式存儲、數據備份、數據清洗以及數據分析算法等功能。在建立大數據分析平臺時，企業可以選擇Hadoop作為開源平臺，選用Spark作為大數據處理框架，將Hive作為數據倉庫工具，建立Kafka分布式流處理平臺，用Elasticsearch作為分布式搜索引擎，或采用其他方案建立大數據分析平臺，視具體的使用需求和成本規劃而定［4］。

在建立好大數據分析平臺后，企業還要對財務管理制度進行優化，引導財務人員在工作中規范使用大數據分析平臺和相關技術，以制度為引擎推動財務分析與管理模式的數字化轉型。首先，企業要綜合分析大數據時代對企業自身所造成的具體影響，如財務數據量的劇增、數據價值的顯著提升、風險管理要求的提高以及數據來源的多樣化等，以及基于企業自身特點的特殊影響，據此對傳統的財務管理制度進行改良。其次，企業要基于大數據分析平臺的功能引導財務人員轉變角色，落實崗位責任，讓每個財務人員在財務分析、資產管理以及投融資管理等工作中負責新的內容，強調數據采集與整合、數據預處理、數據存儲與管理、數據分析與挖掘等，并與傳統的財務管理工作有機結合起來。

3.2" "轉變觀念，創新財務分析方法

在大數據時代下，財務人員在進行財務分析時有必要加強對大數據技術的應用，借此提高工作效率，增強數據的全面性、實時性和準確性，為企業決策提供有力的支持。首先，財務人員可以利用大數據技術進行數據挖掘分析，收集財務系統中的利潤表、資產負債表和現金流量表等財務數據，對收集到的數據進行數據清洗、數據轉換和數據整合等預處理，將數據處理成適于進行挖掘分析的形式，然后明確財務分析的具體目標，在目標導向下選擇具體的挖掘算法，包括分類分析法、聚類分析法等，在選好算法后即可對數據進行挖掘，完成對數據的探索性分析并建立模型，將挖掘結果轉化為利于企業決策的財務語言［5］。

其次，財務人員在進行財務分析時還可以利用大數據技術進行預測分析，對收集到的財務數據進行智能化整合，高效利用歷史數據，提高預測結果的準確性。同時，財務人員可以利用機器學習技術構建預測模型，靈活運用決策樹、線性回歸和神經網絡等機器學習算法，并用數據可視化技術將數據展現出來，創建出更清晰的數據圖表，對企業未來的財務狀況進行更精準的分析，判斷出財務數據的發展趨勢［6］。

最后，財務人員還可以利用大數據技術對財務數據進行關聯分析，運用關聯規則挖掘或序列模式挖掘等方法發現財務數據之間的相互聯系和潛在規律，提前設定好閾值，最后對關聯分析的結果進行評估，將其轉化為有利于企業高層做出決策的參考信息。

3.3" "防范風險，構建數據安全體系

大數據技術雖然能夠顯著提高財務分析與管理工作中對數據的處理量和處理效率，但與此同時，大數據時代下的數據安全問題也至關重要，對企業的財務風險、運營風險和資產風險都具有不可忽視的影響。首先，企業要增強財務人員的安全意識，要求財務人員在利用大數據技術進行財務分析與管理時必須嚴格遵守安全規范，嚴禁任何人泄露數據，并教會財務人員識別和應對數據風險的方法，在安全規范中制定相應的違規處置原則［7］。同時，企業要加強密碼管理、數據加密和身份認證，要求財務人員定期更換賬號密碼，對用戶身份采取二次認證的方式，為企業的財務數據和其他重要數據設置可靠的安全防線。企業還可以通過加強企業文化建設提高財務人員對數據安全與保護的重視程度，進一步落實數據安全管理要求。財務人員要在管理層的領導下加快構建數據安全體系，建立數據安全保障機制。企業與財務人員要簽訂保密協議，實施嚴格的訪問控制和權限管理，明確授權人員的名單，禁止其他人員越權操作系統。同時，企業要定期審查大數據分析平臺的權限設置，以保證權限的分配方式科學合理。

其次，企業要對相對敏感的財務數據采用數據加密技術，使用加密算法提高數據傳輸的安全性，并加強利用防火墻、入侵檢測和防御系統等安全技術，保護企業財務系統內部網絡的安全，以防止財務數據在傳輸過程中被截獲或被篡改。

最后，企業還要加強內部控制與審計監督，對財務部門進行內部管理，對財務人員在財務分析與管理工作中的行為進行記錄和監控，借此進一步提高財務數據的安全性。

3.4" "內培外招，加強人才隊伍建設

在基于大數據對財務分析與管理工作進行創新優化的過程中，企業必須高度重視對專業人才的培養。首先，企業要加強對內部財務人員的培養，轉變其工作理念，引導其學習有關大數據技術和基于大數據的財務分析與管理方法的理論知識，通過開展系統化的培訓課程提高人才培養工作的規范性和科學性，同時在課程中引導財務人員利用大數據分析平臺和相關技術進行實務操作，促進財務人員計算機技術水平的快速提升，使其能夠基于大數據有效開展財務分析與管理工作。在培訓過程中，企業要加強對財務人員的監督與考核，定期安排理論考試，確保財務人員在受訓過程中能保持自律，積極學習新技術和新方法［8］。

其次，由于對內部財務人員的培訓工作不可能立竿見影，而為了加快企業財務工作的數字化轉型，企業有必要結合內培與外招，及早招聘兼具財務管理能力與計算機技術應用能力的專業人才，根據工作經驗、畢業院校、編程能力、數據分析與決策能力等招聘條件進行嚴格選拔，從而在大數據時代為企業補充短缺的人才。

最后，企業要對所有在職的財務人員進行監督管理，完善績效考核機制，利用合理的獎懲手段激勵財務人員，包括發放獎金、帶薪休假等獎勵措施和扣發津貼、通報批評等懲罰措施，使財務人員在工作學習中能夠更加積極上進。在考核標準上，企業要基于大數據技術引起的變動對其進行調整與完善，加強考察財務人員對大數據技術的應用情況及其在財務分析與管理工作中創造出的實際價值。

4" " "結束語

綜上所述，在大數據時代，企業在財務分析與管理工作中必須加強對大數據技術的應用，用大數據技術優化財務分析與管理方式方法，加快建立大數據分析平臺，優化財務管理制度，及時轉變工作觀念，積極創新財務分析方法，加大風險防范力度，構建數據安全體系，加強培養內部財務人員，同時招聘兼具財務管理能力與計算機技術應用能力的復合型人才，確保在大數據時代企業能夠順利完成數字化轉型，提高財務信息質量，促進財務管理工作效率的顯著提升，推動企業穩定發展。

主要參考文獻

［1］王培春.數字經濟下企業財務智能化應用趨勢與實施路徑探究［J］.現代營銷（上旬刊），2023（1）：1-3.

［2］麥青.大數據背景下企業財務管理的現狀分析與策略研究［J］.商業觀察，2022（21）：49-52.

［3］曾嬋.企業經營分析管理工作中財務大數據的應用實踐［J］.中國中小企業，2022（11）：145-147.

［4］楊曉峰.試析基于大數據技術的BI分析系統在企業財務管理方面的應用［J］.商場現代化，2022（20）：171-173.

［5］余韻.企業財務共享服務中心建設存在的問題與對策研究［J］.財富生活，2022（20）：79-81.

［6］唐琴，于順華.大數據經濟背景下財務會計向管理會計轉型思考探究［J］.上海商業，2022（10）：126-128.

［7］陳建宇.探討如何培養財務管理人員財務大數據分析處理能力［J］.中國產經，2022（18）：49-51.

［8］李秀梅.基于“大數據”時代下企業財務管理水平提升分析［J］.大眾投資指南，2022（17）：139-141.

［收稿日期］2023-12-10

［作者簡介］李春曉（1986— ），女，天津人，碩士，中級會計師，主要研究方向：財務管理。