大數據背景下企業財務管理存在問題及解決措施研究

摘"要：在信息技術不斷進步的時代，大數據應用正逐漸深入到企業的各個領域，對財務管理提出了新的挑戰和機遇。文章以大數據背景下企業財務管理問題及解決措施為研究主題，探討了大數據時代對企業財務管理提出的新挑戰，深入分析了數據分析困境、風險管控挑戰和財務決策不確定性等問題。在解決方面，提出了引入先進的數據分析工具、構建智能風險管理系統、強化數據治理和質量管理以及培養專業的數據團隊四項主要措施。這些措施旨在為企業提供更為科學、智能的財務管理方法，以適應大數據時代的經濟環境。通過文章的研究，希望能夠為企業在大數據時代下的財務管理提供有益的參考和指導。

關鍵詞：大數據；企業財務管理；物聯網

中圖分類號："F406.72文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）15-0179-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.15.045

1"引言

隨著信息技術的迅猛發展，大數據正成為企業經營管理的關鍵驅動力之一。在這個日新月異的大數據時代，企業財務管理面臨著前所未有的機遇和挑戰。傳統的財務管理方式已經難以勝任龐大、多樣的數據處理和分析需求，新的問題也隨之涌現。大數據時代的來臨標志著信息量的爆炸性增長，企業在日常運營中產生的數據呈現出多樣性、高維度和實時性的特點。這種變革不僅為企業帶來了更多的商機，同時也給財務管理帶來了前所未有的挑戰。大數據環境下，龐大而異構的數據使得傳統的數據分析手段變得力不從心，企業難以迅速準確地從海量數據中提煉出關鍵信息，導致決策的滯后和不準確。市場的不斷波動和風險的不斷涌現，要求企業更加實時、精準地進行風險管控。然而，傳統的財務風險管理手段已經無法適應這一新的挑戰，企業面臨著風險管理的巨大艱難。大數據的多樣性和不斷變化帶來了財務決策的不確定性，企業在制定財務決策時，缺乏對數據的全面理解和趨勢把握，導致決策的難以精準和可靠[1]。在大數據背景下，如何高效地處理和利用這些數據，成為企業財務管理亟待解決的核心問題。

2"大數據背景下企業財務管理問題

隨著信息技術的飛速發展，大數據的浪潮已經如一股強勁的潮流深刻地改變了企業的運營環境和商業模式。在這個大數據浩蕩潮流的涌動中，企業財務管理迎來了前所未有的挑戰，顛覆著傳統的財務管理方式，提出了一系列新的問題亟待解決。

2.1"數據的爆炸性增長

數據的爆炸性增長是指在大數據時代，企業所處理和存儲的數據量急劇增長的現象。這一現象主要是由于信息技術的飛速發展、數字化程度的提高以及各種數據源的普及所引起的。隨著科技的不斷進步，數據的來源逐漸變得多元化。傳感器、社交媒體、移動應用、在線交易等各種渠道產生的數據源不斷涌現，企業需要收集并分析這些來源廣泛的數據，以獲取更全面的信息。企業日常運營中的各種業務流程逐漸數字化，大量傳統手工操作的數據變為電子化。盡管這使得企業可以更方便地記錄和存儲數據，但同時也導致了數據量的急劇增加[2]。

物聯網（Internet"of"Things，IoT）的興起帶來了大量與設備和傳感器相關的數據。各種智能設備、傳感器網絡的普及，使得企業能夠實時收集和監控大量的物理世界數據，從而促使了數據量的大幅度增長。隨著互聯網的普及，用戶在網絡上的活動和交互產生了大量數據。用戶的搜索記錄、點擊行為、在線購物等產生的海量數據成為企業分析用戶行為和市場趨勢的重要依據，進一步推動了數據的急劇增加[3]。而企業作為市場中的一個主體，在制定戰略和決策時越來越依賴數據支持。為了更好地了解市場趨勢、客戶需求、產品性能等方面的信息，企業需要收集、存儲和分析更多的數據，以便更準確地進行戰略規劃和決策。隨著新興技術如人工智能、機器學習等的廣泛應用，需要大量的訓練數據。為了讓這些技術發揮最大效用，企業需要投入大量的數據作為訓練樣本，推動了數據量的進一步增長。除此之外，由于法規、合規性要求以及業務需要，企業可能選擇保留更多的歷史數據，這些數據的積累也是數據量爆炸性增長的一個重要原因。隨著技術成本的下降，企業更容易擴展其數據存儲和處理能力，這也就進一步推動了企業對大規模數據存儲和處理的需求，從而促使了數據量的飛速增長[4]。

2.2"數據的多樣性和復雜性

數據的多樣性和復雜性是指在大數據時代，企業所處理和分析的數據呈現出豐富多彩的類型和復雜的結構，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。結構化數據是指以表格、數據庫形式存儲的數據，具有清晰的數據模式和關系，如傳統的數據庫記錄。企業常常在財務報表、客戶信息數據庫等方面使用結構化數據。然而，大數據時代不僅有了大量的結構化數據，還涌現了更多其他形式的數據；半結構化數據是介于結構化數據和非結構化數據之間的數據類型，它包含了一定的結構，但并沒有嚴格的模式，通常采用標簽或標記來組織數據。例如，JSON、XML格式的數據就是半結構化數據。這些數據常常包含了豐富的信息，但處理起來相對更為復雜；非結構化數據是指沒有明確結構和組織形式的數據，通常以文本、圖像、音頻、視頻等形式存在。社交媒體內容、日志文件、圖像文件等都屬于非結構化數據的范疇。這類數據在傳統的關系型數據庫中難以存儲和處理，因此需要采用新的技術和工具進行有效的管理和分析[5]。

數據多樣性不僅僅表現在數據類型上，還包括數據來源的多元化。企業從傳感器、社交媒體、在線交易、移動應用等各個渠道獲得的數據形式各異，涉及不同的業務領域和應用場景。大數據時代，企業可能同時處理來自多個來源的結構化、半結構化和非結構化數據，這導致了數據混雜性。數據混雜性使得企業在整合和分析數據時面臨更大的復雜性，需要通過先進的技術手段進行數據清洗和整合。多樣性和復雜性也帶來了數據質量的挑戰。不同數據類型可能有不同的質量標準，而且數據來源的異構性可能導致數據質量參差不齊。企業需要采取有效的數據質量管理措施，確保數據的準確性和一致性[6]。

2.3"數據質量和一致性

數據質量和一致性是大數據時代企業面臨的關鍵挑戰，它們直接影響到企業對數據的準確性、可信度以及決策的有效性。完整性是指數據集中包含所有必要的信息，沒有遺漏或缺失。在大數據環境下，由于數據來源多元，數據完整性成了一個更為復雜的問題，確保數據從采集到存儲的全過程都能保持完整性是數據管理中的一項挑戰。準確性是指數據與實際情況的一致性。數據在采集、傳輸和存儲的過程中可能受到各種因素的影響，包括人為錯誤、傳感器誤差等。企業需要采用有效的方法來檢測和修復數據的準確性問題，確保數據反映真實的業務狀態。數據一致性要求在不同的系統、部門和時間點上，相同的數據應該保持一致。然而，大數據時代下，數據可能分布在不同的存儲系統中，可能存在同一數據的多個版本，導致一致性難以維護。企業需要實施數據一致性的策略，確保在所有業務環節中數據的一致性。數據的可信度涉及數據的來源、采集過程和管理過程。企業需要建立健全的數據采集和管理機制，確保數據來源可靠，采集過程可追溯，以提高數據的可信度[7]。

2.4"數據隱私與安全

數據隱私與安全問題在現代社會中變得愈加突出，尤其是在大數據時代，大量敏感信息的存儲和傳輸使得數據隱私與安全問題日益復雜。隨著個人信息的數字化，包括姓名、地址、電話號碼、身份證號等在網絡上的傳播變得更加廣泛。個人隱私泄露可能導致身份盜竊、詐騙等問題，對個體的經濟和社會生活帶來嚴重影響。大量的數據存儲在云端或企業內部服務器上，同時在不同網絡中進行傳輸。未經加密的數據可能在傳輸過程中被黑客截取，導致敏感信息泄露。此外，不當配置的存儲設備也可能導致數據泄露。而企業擁有大量客戶數據、業務機密和市場戰略等敏感信息，這些信息可能會被競爭對手或不法分子濫用，導致商業間諜活動、產品抄襲等問題，損害企業的競爭力和創新能力。

黑客攻擊是數據安全的另一大威脅，黑客可能通過惡意軟件、網絡釣魚等手段非法訪問企業系統，竊取敏感信息。這種攻擊不僅威脅企業數據安全，也可能導致企業聲譽受損。大規模數據泄露事件已經成為一種常見的威脅。當大型企業或服務提供商的數據庫被非法入侵時，可能導致數百萬甚至數億用戶的信息泄露。這種情況會引發廣泛的恐慌和社會不安。一些應用程序和在線服務可能在用戶不知情的情況下收集大量個人數據，用于廣告定向、用戶行為分析等目的，這種非授權的數據收集可能侵犯用戶隱私，引發社會關注和爭議[8]。

2.5"實時性要求

隨著大數據的涌現，企業財務數據的規模和復雜性急劇增加。傳統的數據處理方法可能無法滿足大規模、高速度的數據流，導致實時性受限。傳統的財務管理系統通常采用批處理方式，數據定期匯總和處理，導致數據更新的延遲，無法實時反映企業最新的財務狀況。企業的財務數據來自多個來源，包括交易系統、在線銷售、供應鏈等。要實現實時性，需要有效整合和同步這些多元化的數據源。實時數據分析和決策需要強大的計算和分析能力，傳統的分析工具無法應對大規模數據的實時處理需求，導致決策的滯后。財務數據的復雜計算和深度分析需要更高性能的計算和分析能力。傳統計算資源可能無法滿足大規模數據的實時計算需求，導致效率低下。除此之外，傳統技術基礎設施可能缺乏支持人工智能和機器學習應用的能力，導致企業無法充分挖掘大數據中的潛在價值。這限制了企業在財務分析和決策方面的創新和深度應用[9]。

2.6"人才短缺

隨著大數據時代的來臨，對于具備數據科學和分析技能的專業人才的需求急劇增加。然而，這方面的專業人才相對匱乏，導致企業在財務數據的深度分析和智能決策方面面臨瓶頸。傳統的財務人才通常缺乏足夠的技術背景，而技術領域的專業人才可能對財務領域的業務規則不夠了解。企業在財務與技術的融合領域面臨找到既懂財務業務又具備大數據技術能力的人才的難題。并且，實時數據處理和流式分析對于專業人才的技術要求較高，需要具備流式處理、大數據平臺等相關技能。在這方面的專業人才相對不足，制約了企業對實時財務數據的高效處理。應用人工智能和機器學習技術進行財務預測、智能決策等方面需要具備相關專業知識的人才，而這又是相對新興的領域，相關專業人才相對匱乏，企業在這方面的應用受到限制。大數據背景下的財務管理，不僅僅需要關注技術層面，還需要業務洞察力和對數據的深刻解讀能力，這樣的人才較為稀缺，導致企業難以充分挖掘財務數據中的潛在價值[10]。

3"大數據背景下企業財務管理的有效措施

3.1"引入先進的數據分析工具

在大數據背景下，引入先進的數據分析工具是解決企業財務管理問題和提高工作效率的重要舉措。這些工具可以幫助企業更好地處理、分析和解讀財務數據，為決策提供更全面的支持。先進的數據分析工具具備強大的數據處理能力，能夠處理大規模財務數據，加速數據的提取、轉換和加載過程，提高整體的數據處理效率。先進的工具支持實時數據處理和分析，使企業能夠更快速地獲取最新的財務信息，及時作出決策，適應市場的變化；能夠有效整合來自不同數據源的財務信息，提供一體化的視圖，幫助企業更全面地了解整體財務狀況。與此同時，具備機器學習和人工智能技術的工具可以進行智能數據分析，幫助企業發現數據中的模式和趨勢，從而提供財務預測和決策支持。先進的工具還能通過圖表、儀表盤等可視化方式呈現財務數據，使數據更易于理解，管理層能夠直觀地查看業務狀況。一些先進的工具內置強化的數據安全和隱私保護功能，確保敏感財務數據的安全性，符合法規和合規要求。

然而，在選擇先進的數據分析工具時也需要非常慎重。在選擇工具之前進行充分的需求分析，了解企業財務團隊的具體需求和問題，確保選擇的工具能夠切實解決實際問題。引入新工具后進行相關用戶培訓，確保團隊成員能夠熟練使用工具進行財務數據的分析和應用。培訓有助于提高整個團隊的工作效率。確保選用的工具能夠與企業已有的系統和軟件順利整合，避免信息孤島，確保數據的一致性和完整性?？紤]工具的擴展性，確保它能夠應對未來業務增長和數據規模的擴大，具備足夠的靈活性。選擇具備直觀友好用戶界面的工具，有助于用戶快速上手，提高工作效率。在正式引入之前，進行試用期評估，通過小規模的試點項目，評估工具的性能和適應性，以確保滿足實際需求[11]。

3.2"構建智能風險管理系統

構建智能風險管理系統是企業在面對不斷變化的商業環境和復雜風險背景下，提升風險識別、評估和應對能力的一項重要舉措。在建立系統之前，了解企業業務特點和風險管理的具體需求，明確系統要解決的問題，確定系統構建的目標，如提高風險識別速度、減少誤報率、實現數據實時監控等。然后整合來自不同業務部門和外部來源的數據，包括財務數據、市場數據、供應鏈數據等，建立實時數據采集機制，確保系統能夠及時獲取最新的業務信息。對原始數據進行清洗和去重，確保數據的準確性和完整性，提取和構建有效的特征，以提高模型的預測性能。根據業務需求選擇適當的風險模型，可以是統計模型、機器學習模型或深度學習模型，利用歷史數據對模型進行訓練，并通過調優確保模型在未來具有良好的泛化性能。將風險管理系統與決策支持系統整合，為管理層提供智能的決策支持，幫助其制定風險防范和應對策略。引入數據加密、訪問控制等技術，確保敏感數據得到充分保護，確保系統的設計和運作符合相關法規和合規要求，降低法律風險[12]。

3.3"強化數據治理和質量管理

強化數據治理和質量管理是確保企業在風險管理和業務決策中使用可靠數據的重要步驟。數據治理涵蓋了數據的收集、存儲、處理和使用等方方面面，而數據質量管理則關注數據的準確性、完整性、一致性和及時性。首先要確定數據治理的責任人，明確數據的使用權限和管理責任，建立明確的治理架構，同時確保數據治理政策符合法規和行業標準，保障數據的合法合規使用。企業應該制定數據質量標準，明確數據應當具備的準確性、一致性、完整性等方面的要求，建立數據質量度量和監控機制，定期評估數據質量并及時發現問題。要將數據進行分類，確定哪些數據對業務決策和風險管理至關重要，重點關注對業務有重要影響的核心數據。同時，設立嚴格的數據訪問權限，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據，降低數據泄露和濫用的風險。

3.4"培養專業的數據團隊

培養專業的數據團隊對于企業在數據驅動時代中的成功至關重要。一個強大的數據團隊能夠負責數據的收集、分析、挖掘以及有效地傳達數據洞察，為企業提供有力的支持。

首先，需要明確數據團隊的業務目標，確保團隊的工作與企業整體戰略一致，制定明確的數據戰略，包括數據收集、分析、治理和應用等方面，以實現業務的最大化價值。

其次，需要招募具備不同技能和背景的專業人才，包括數據科學家、數據工程師、業務分析師等，以形成一個多元化的團隊，考慮招募具有相關行業經驗的人才，能更好地理解業務需求和行業背景。

再次，需要提供團隊成員所需的技術培訓，確保他們熟練掌握數據分析、機器學習、大數據處理等領域的技能。除此之外，還需要建立與其他部門的良好溝通機制，確保數據團隊充分理解業務需求，與其他團隊緊密合作，使用數據可視化和報告工具，使數據團隊的分析結果更容易理解和共享。

最后，需要設立激勵機制，獎勵團隊成員在數據分析和應用方面的卓越表現，鼓勵創新和貢獻[13]。

4"結語

總而言之，大數據時代給企業財務管理帶來了新的問題和挑戰，但同時也為財務管理提供了前所未有的機遇。通過一系列解決措施，企業可以更好地適應大數據環境，提升財務管理的科學性和智能化水平。未來，隨著技術的不斷發展，可以期待更多創新性的解決方案，為企業在大數據時代下的財務管理提供更為全面、可持續的支持。同時，企業應不斷加強對新技術的學習和應用，不斷優化財務管理流程，以適應日益復雜的商業環境。

參考文獻：

[1]許晶晶.企業財務管理信息化協同模式研究[J].中國集體經濟，2024（3）：162-164.

[2]陳瑾，王國容，曾楨，等.業財一體化背景下的項目管理研究[J].中國集體經濟，2024（2）：80-83.

[3]孫夢瑤.論“互聯網+”時代房地產企業財務管理存在的問題及對策[J].財會學習，2024（2）：28-30.

[4]瞿依潔.大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用[J].上海企業，2024（1）：140-142.

[5]劉雪睿.大數據時代企業財務管理面臨的機遇與挑戰[J].中國集體經濟，2024（2）：149-152.

[6]張清穎.數字經濟時代背景下企業財務管理轉型研究[J].中國集體經濟，2024（1）：133-136.

[7]黃政熙.關于大數據背景下會展企業財務管理的挑戰探析[J].中國會展（中國會議），2023（24）：76-78.

[8]曹冉冉.業財融合在企業財務管理工作中的應用研究[J].中國產經，2023（24）：140-142.

[9]劉云.數智化背景下企業財務風險防范及內控管理初探[J].中國農業會計，2024，34（1）：33-36.

[10]姚祎.大數據視角下企業財務數字化改造的困境與出路[J].現代商業，2023（24）：176-179.

[11]宋超.大數據時代背景下企業財務風險預警機制的優化策略探究[J].中國市場，2023（36）：134-137.

[12]黃雅倩.大數據背景下財務會計與管理會計融合發展路徑探析[J].財會學習，2023（36）：5-8.

[13]黃娟.大數據背景下如何解決電商企業財務管理問題[J].今日財富，2023（12）：113-115.

［作者簡介］張莉翎（1991—），女，漢族，江蘇無錫人，本科，中級會計師，研究方向：財務管理、財務預算。