大數(shù)據(jù)在高校財務分析中的應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1672-4437（2025）02-0039-04

財務分析作為高校財務管理的重要組成部分，對于高校的決策制定、資源配置和戰(zhàn)略規(guī)劃具有重要意義。傳統(tǒng)財務分析存在著諸如對業(yè)務數(shù)據(jù)利用效率不足、對分析結(jié)果的重視程度不夠、過度依賴財務指標、時效性不強等不足。大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)，為高校財務分析提供了更豐富的數(shù)據(jù)來源和更強大的分析工具，有助于高校作出更科學的決策，提高資金使用效率，防范財務風險。大數(shù)據(jù)是指一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，核心是快速處理海量數(shù)據(jù)[1]。大數(shù)據(jù)財務分析是大數(shù)據(jù)技術與財務分析的有機結(jié)合，是業(yè)財融合的具體表現(xiàn)，是高校防控風險和科學決策的基礎，代表了財務分析的發(fā)展趨勢，是大數(shù)據(jù)技術的典型應用之一。

一、大數(shù)據(jù)在高校財務分析中應用的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

數(shù)字化時代背景下，高校財務數(shù)據(jù)受到大數(shù)據(jù)的深刻影響，呈現(xiàn)出數(shù)字化和多樣性的特點。大數(shù)據(jù)分析技術是運用專業(yè)的軟件工具對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)展開快速地分析處理，進而獲取較高時效性的分析數(shù)據(jù)的技術手段。通過深入研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校財務分析的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，充分利用大數(shù)據(jù)技術提升高校財務管理水平、優(yōu)化資源配置，對促進高校可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

（一）大數(shù)據(jù)在高校財務分析中應用的優(yōu)勢

1.多元化數(shù)據(jù)提供

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校財務數(shù)據(jù)不再局限于單一的財務報表和會計憑證數(shù)據(jù)。通過高校內(nèi)部數(shù)據(jù)接口，可以獲取在校生人數(shù)、教職工信息、教學資源、科研項目、校園管理、社會服務能力等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；借助網(wǎng)絡爬蟲技術進行數(shù)據(jù)采集，可以獲取別國的國家法律法規(guī)及相關政策、所處社會環(huán)境、用工單位需求等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。多元化的數(shù)據(jù)來源能夠為高校財務分析提供更廣泛的參考依據(jù)，有力提升了財務分析的質(zhì)量和深度。

2.數(shù)據(jù)處理效率提升

大數(shù)據(jù)技術通過分布式采集框架，可以并行處理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集任務，大大提高了財務數(shù)據(jù)分析速度。同時，大數(shù)據(jù)應用支持實時數(shù)據(jù)采集，能在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的瞬間進行捕獲和處理。借助流計算框架，可對連續(xù)不斷的財務數(shù)據(jù)流進行實時分析，在秒級的時間內(nèi)給出分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)的應用極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力和分析效率，使高校能夠更快速、準確地了解自身財務狀況，做出更科學的決策，為高校的持續(xù)發(fā)展提供了有力保障。

3.分析技術提升

大數(shù)據(jù)處理框架多采用內(nèi)存計算技術，將高校財務分析數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中進行處理，避免了頻繁的磁盤I/0操作，極大提高了財務數(shù)據(jù)的處理速度。同時，這些框架可以將大規(guī)模的財務數(shù)據(jù)分析任務分解成多個子任務，分配到多個計算節(jié)點上并行執(zhí)行，從而顯著縮短財務分析時間。

4.數(shù)據(jù)分析時效提高

大數(shù)據(jù)技術應用配備了自動化的數(shù)據(jù)管理工具，如數(shù)據(jù)治理平臺、元數(shù)據(jù)管理工具等。這些工具可以自動化地完成財務數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、集成等預處理工作，減少人工干預，提高財務數(shù)據(jù)處理的準確性和時效性。同時，大數(shù)據(jù)技術還能對財務數(shù)據(jù)的生命周期進行管理，確保財務數(shù)據(jù)的及時更新和刪除，提高其質(zhì)量和可用性。利用機器學習、深度學習等智能算法和模型，可以對財務大數(shù)據(jù)進行自動分類、聚類、預測等分析，可以提高財務數(shù)據(jù)分析的效率。

（二）大數(shù)據(jù)在高校財務分析中應用面臨的挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)完整性無法保證

大數(shù)據(jù)技術的應用，可使高校財務部門獲取海量數(shù)據(jù)信息，然而數(shù)據(jù)來源的多元化與復雜性也帶來了諸多問題。大數(shù)據(jù)應用帶來了一系列的轉(zhuǎn)換和管理挑戰(zhàn)，尤其是將業(yè)務端的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為財務數(shù)據(jù)的過程[2]。而對于高校內(nèi)部獲取的大數(shù)據(jù)而言，由于不同部門、不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計標準、格式、語義以及口徑等方面存在差異，融合時可能因數(shù)據(jù)無法匹配或轉(zhuǎn)換不當，使得最終獲取的數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致、不完整甚至不準確的情況，進而導致數(shù)據(jù)信息不對稱，造成數(shù)據(jù)缺失或重復。高校外部獲取的大數(shù)據(jù)信息，由于不同的網(wǎng)絡爬蟲軟件在抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時，對網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的解析能力和抓取規(guī)則不同，采集到的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)可能存在內(nèi)容缺失或錯誤。同時，網(wǎng)絡擁塞、信號干擾等問題還可能造成數(shù)據(jù)丟包，導致傳輸?shù)侥康牡氐臄?shù)據(jù)不完整。

2.數(shù)據(jù)安全性無法保障

隨著大數(shù)據(jù)技術的廣泛運用，數(shù)據(jù)安全問題也將迎來前所未有的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校的財務數(shù)據(jù)規(guī)模龐大且種類繁多，其中涉及敏感的財務信息和業(yè)務數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的安全性在大數(shù)據(jù)應用過程中成為不可忽視的問題。大數(shù)據(jù)應用過程中，海量財務數(shù)據(jù)被存儲在系統(tǒng)中，存儲系統(tǒng)一旦遭受攻擊，數(shù)據(jù)極易被竊取或篡改。數(shù)據(jù)共享時，若對共享對象和使用范圍缺乏嚴格管控，數(shù)據(jù)可能被非法傳播和濫用。同時，分析人員可能因操作失誤或惡意行為，導致數(shù)據(jù)泄露或被錯誤解讀，給數(shù)據(jù)安全帶來風險。如何切實保障大數(shù)據(jù)應用過程中財務數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，有效防止數(shù)據(jù)被篡改、泄露以及濫用，成為必須認真思索并妥善解決的難題。

3.人才素養(yǎng)有待加強

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，面對海量、高維、復雜的數(shù)據(jù)，財務人員缺乏高效的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和建模能力，無法運用先進的算法和工具挖掘有價值的信息。財務人員不能熟練使用Python、Java等編程語言進行數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)開發(fā)，也無法運用SQL等語言進行數(shù)據(jù)庫管理和查詢，限制了大數(shù)據(jù)的運用和創(chuàng)新。并且財務人員對各部門、各院系業(yè)務了解不深，不能準確地將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化為財務數(shù)據(jù)問題，欠缺從數(shù)據(jù)角度思考問題和解決問題的習慣和能力，不善于利用數(shù)據(jù)進行預測和決策，也難以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出切實可行的業(yè)務解決方案，導致數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實際業(yè)務脫節(jié)，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務增長。

二、提升大數(shù)據(jù)在高校財務分析中應用的措施

（一）優(yōu)化數(shù)據(jù)收集與整合

高校應當推動業(yè)務部門與財務部門的深度融合，構(gòu)建業(yè)財融合的數(shù)據(jù)共享中心，進一步將業(yè)務流程、財務流程與高校管理流程有機整合。制定涵蓋業(yè)務和財務數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范，明確數(shù)據(jù)格式、內(nèi)容、精度等要求，開發(fā)或定制特定的數(shù)據(jù)接口或轉(zhuǎn)換工具，以適應不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)[3]。打破部門之間的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)業(yè)務系統(tǒng)與財務系統(tǒng)的無縫集成，使業(yè)務數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r共享與交互，完成數(shù)據(jù)的自動采集與傳輸，確保數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)之間的準確傳輸和同步，保證不同部門的數(shù)據(jù)收集具有一致性和可比性。同時，進一步挖掘校內(nèi)各業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)潛力，不僅僅局限于常規(guī)的教務、學生、資產(chǎn)管理系統(tǒng)。例如，深入挖掘科研管理系統(tǒng)中的項目經(jīng)費使用明細、科研成果轉(zhuǎn)化收益等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能全面反映高校科研活動的財務狀況，為評估科研投入產(chǎn)出比提供關鍵依據(jù)；關注后勤管理系統(tǒng)中能源消耗、物資采購等數(shù)據(jù)，有助于分析高校運營成本的構(gòu)成與變化趨勢，從而為成本控制提供數(shù)據(jù)支撐。

積極引入外部數(shù)據(jù)，一方面通過與教育主管部門、統(tǒng)計機構(gòu)等建立數(shù)據(jù)共享合作關系，獲取權(quán)威的教育行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，了解高校在全國或地區(qū)范圍內(nèi)的發(fā)展水平和財務狀況；收集同類型高校的財務數(shù)據(jù)，對比分析，找出自身的優(yōu)勢與差距，為制定合理的財務策略提供參考。另一方面還應加強與金融機構(gòu)、政府部門等外部機構(gòu)的數(shù)據(jù)關聯(lián)。與金融機構(gòu)合作，獲取高校貸款、投資等金融數(shù)據(jù)，實時掌握高校的資金流動情況和融資成本；與政府部門的數(shù)據(jù)共享，如獲取教育政策補貼、稅收優(yōu)惠等信息，能使高校財務分析更貼合政策環(huán)境，精準把握政策對財務狀況的影響。

（二）強化數(shù)據(jù)存儲與安全保障

首先，要建立健全數(shù)據(jù)管理制度，建立完善的數(shù)據(jù)安全制度，對數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和處理等環(huán)節(jié)進行全面規(guī)劃，加強數(shù)據(jù)安全管理，構(gòu)建數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制機制，確保數(shù)據(jù)的安全性和保密性。其次，采取加密保護、設置防護墻、進行入侵監(jiān)控等措施，對存儲在大數(shù)據(jù)平臺上的財務數(shù)據(jù)進行加密處理，防止數(shù)據(jù)在存儲過程中被竊取或篡改。采用對稱加密算法（如AES）和非對稱加密算法（如RSA）相結(jié)合的方式，對敏感數(shù)據(jù)進行加密。數(shù)據(jù)傳輸過程中，使用SSL/TLS協(xié)議進行加密傳輸，確保數(shù)據(jù)的安全性。根據(jù)員工的職責，利用大數(shù)據(jù)使用權(quán)限體系，合理劃分數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。再次，加強與業(yè)務部門的溝通與聯(lián)系，共同制定數(shù)據(jù)風險應對措施，加強對數(shù)據(jù)泄露、篡改、破壞等風險的防范和應對，定期對系統(tǒng)進行安全評估和漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)并排除安全隱患，如引入自動化的監(jiān)控和預警系統(tǒng)，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問和操作行為，從而及時發(fā)現(xiàn)并應對異常活動[4，確保學校的財務安全和穩(wěn)定運行。同時，隨著網(wǎng)絡病毒和黑客入侵的威脅不斷增加，高校還應當加強數(shù)據(jù)安全防護，進行攻防演練，不斷提高數(shù)據(jù)的安全性。最后，建立完善的數(shù)據(jù)備份與恢復策略，定期對財務數(shù)據(jù)進行全量備份和增量備份。將備份數(shù)據(jù)存儲在異地的數(shù)據(jù)中心，以防止因本地數(shù)據(jù)中心發(fā)生災難（如火災、地震等）導致數(shù)據(jù)丟失。另外，制定數(shù)據(jù)恢復計劃，定期進行數(shù)據(jù)恢復演練，確保在數(shù)據(jù)丟失或損壞時能夠快速、準確地恢復數(shù)據(jù)，保障高校財務業(yè)務的正常運行。

（三）創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法與工具應用

高校可根據(jù)自身財務分析的特點和需求，開發(fā)定制化的數(shù)據(jù)分析工具。這些工具能夠集成高校常用的財務分析指標和分析方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢、分析和可視化展示。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，引入人工智能算法，利用深度學習算法對高校財務數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別，預測財務風險和資金需求。例如，建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對高校歷年的財務數(shù)據(jù)和市場環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析，預測未來的學費收入和科研經(jīng)費收入，為預算編制提供更準確的參考。

（四）深化分析結(jié)果應用與決策支持

基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，開展財務情景分析，為高校管理者提供多維度的決策參考。通過設定不同的情景假設，如市場環(huán)境變化、政策調(diào)整等，模擬高校財務狀況的變化趨勢，評估不同決策方案的風險和收益。例如，在制定高校的發(fā)展戰(zhàn)略時，通過財務情景分析，評估擴大招生規(guī)模、開展新科研項目等決策對高校財務狀況的長期影響，為戰(zhàn)略決策提供科學依據(jù)。

建立集成化的財務決策支持系統(tǒng)實時獲取財務數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，根據(jù)預設的決策模型和規(guī)則，為高校管理者提供決策建議和風險預警。例如，高校在進行重大決策時，財務決策支持系統(tǒng)能夠自動分析該項目的財務可行性、風險評估等信息，為管理者提供決策參考，提高決策的科學性。

（五）完善人才培養(yǎng)與激勵機制

為實現(xiàn)業(yè)務與財務的深度融合，高校應加強對財務人員和信息技術人員的培訓，培養(yǎng)既懂財務知識又熟悉大數(shù)據(jù)技術的復合型人才。通過內(nèi)部培訓、學術交流、在線學習等方式，助力財務工作人員更新知識結(jié)構(gòu)，提高財務工作人員專業(yè)素養(yǎng)和業(yè)務能力，使其能夠熟練運用大數(shù)據(jù)技術進行財務分析和管理。打造既懂業(yè)務又懂財務的數(shù)據(jù)分析團隊，運用大數(shù)據(jù)分析技術，如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等，對業(yè)財數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的業(yè)務規(guī)律和財務風險，為高校戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。

積極引進具有大數(shù)據(jù)分析、財務管理等專業(yè)背景的高層次人才，充實高校財務分析團隊。同時，鼓勵高校與企業(yè)、科研機構(gòu)開展合作，聘請行業(yè)專家擔任兼職顧問，為高校財務分析體系建設提供技術支持和指導。

除了培養(yǎng)和引進復合型人才，高校還應建立完善的人才激勵機制。設立專項獎勵基金，對在大數(shù)據(jù)財務分析領域取得突出成果的人員進行表彰和獎勵，激發(fā)人才的積極性和創(chuàng)造力。鼓勵財務人員和信息技術人員參與行業(yè)內(nèi)的科研項目和學術交流活動，提升其專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。通過以上舉措，可推動財務工作人員緊跟時代發(fā)展步伐，更好地運用大數(shù)據(jù)技術為高校決策提供有力支持。

隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷進步和應用的深入，高校財務管理將迎來更多的機遇和變革，高校財務分析將朝著更加智能化、實時化和個性化的方向發(fā)展。提升大數(shù)據(jù)在高校財務分析中的應用，需要從數(shù)據(jù)收集、存儲、分析、應用以及保障措施等多個方面進行全面優(yōu)化和創(chuàng)新，從而為高校財務管理提供更加科學、精準、高效的決策支持，助力高校在復雜多變的教育環(huán)境中實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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The Application of Big Data in Financial Analysis in Higher Education

Institutions

QI Wenting（Fuyang Institute of Technology，F(xiàn)uyang， Anhui 236031， China）

Abstract：Financial analysisisacriticalcomponentof financial managementinhighereducation institutionsand the applicationofbigdata technology hasbrought newopportunitiesand transformations tothisfield.Thispaper explores the advantagesandchalengesofutilizingbigdatainuniversityfinancialanalysisandproposestargetedstrategies，including optimizingdatacoectionandintegration，strengtheningdatastorageandsecurityinnovatinganalytical methodsandtools， enhancigtheapplicationofanalyticalresultsfor decision-makingsupportand improving talent developmentandincentive mechanisms，whichaimtohelpuniversitiesadapttothebigdataera，alocateresourcesmoreeffectivelyandelevatefinancial management standards.

KeyWords：BigData;Universities;FinancialAnalysis