企业财务管理中大数据与云计算的应用策略

王彦杉

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421002）

0 引言

大数据技术是在互联网时代背景下，被IT行业提出的一种新型数据处理技术，与市场内相关的数据处理技术相比，大数据技术具备更为显著的效率优势。尤其在新世纪背景下，越来越多的企业单位关注到大数据技术对其发展带来的价值，也尝试将该技术引入其内部运营与生产活动过程中，并在不断地实践与尝试中，成了支撑企业建设与市场发展的主要作用力[1]。企业高层管理者通过使用该技术，可以提升企业的生产效率，从而增加企业在市场的盈利。总之，大数据技术真正地使企业内结构发生了变革。以此同时，越来越多的人也开始关注该技术[2]。在这一时代背景下，企业内部财务部门的工作流程、工作模式、工作理念和工作结构等都应该顺应产业的发展进行变革。为了更好地应对新时期对企业发展带来的冲击，该文将引进大数据技术，并结合云计算，设计一种面向企业的财务管理方法。希望通过该研究，完善企业财务传统管理手段中存在的不足，缩减该项工作实施的成本，提高企业在市场运营过程中存在的财务管理效率，规避企业在发展过程中可能出现的风险。

1 基于大数据与云计算的企业财务管理方法

1.1 基于网络爬虫获取企业市场运营财务数据

为了确保企业财务管理工作的有序实施，在开展相关的设计与研究前，可以结合大数据技术的应用，对企业市场运营的财务数据进行初步获取。在获取过程中，使用网络爬虫技术，在机器智能化的指引下，按照某种特定规律，对企业财务进行自动抓取。

在抓取信息的过程中，除了要对已定义的算法中的不符合规则的冗余信息进行筛查，同时也应当注意在获取的数据中是否存在重叠数据[3]。并在此基础上，保留有效链接的企业财务信息，将其列入URL数据队列中。假定在此过程中，企业待管理的财务数据存在用户自定义主题，可以在保留已筛选数据的基础上，在下一个URL队列中抓取网页主题信息。并重复执行上述操作，直到网页爬虫程序中的脚本信息内容识别到“终止”字符串。

在完成对企业市场运营财务数据的抓取后，需要同步对获取的数据进行清洗，通过该方式确保获取的企业财务信息具有一定时效与价值。数据清洗的过程，如图1所示。

图1 抓取企业财务数据清洗过程

在完成对抓取企业财务数据的清洗后，按照数据规模，输出URL队列，就可以完成对企业市场运营财务数据的获取。

1.2 基于大数据技术量化分析企业财务管理执行项目

在完成上文对企业财务数据信息的获取后，再通过引进大数据技术，对企业财务管理执行项目进行量化处理。在处理过程中，可以将该过程近似地看为一种对数据信息离散处理的过程[4]。综合企业财务管理执行项目的动态变化特点，可以采用非均匀量化的方式进行处理。即针对企业在运营中产生的固定数据（固定数据包括人力资源投资数据与市场运营投资数据），采用ADC均匀输入的方式，将其平均地划分成2.0n份。对于企业在运营中产生的非固定数据（非固定数据包括财务风险数据与市场运营投资数据），采用ADC不均匀输入的方式，对其进行类似指数的量化。后者是在前者的基础上提出的，在该过程中，参照大数据技术为量化行为的实施提供客观的数据值，对企业财务管理执行项目进行详细量化处理[5]。考虑到不同企业财务管理执行项目存在类型不同以及不同项目数据量不同的问题，在细化管理执行项目过程中，需要采用一种统一的方式执行。该过程可用一个标准化的公式表达，如公式（1）所示。

其中Rij的取值范围为[0，1.0]，即0 ≤Rij≤1.0。式中：Rij为对企业财务管理执行项目的标准化统一过程；Xij为客观财务数据；i为量化指标数量，常规情况下i=1，2，3，…，n（1，2，3，…，n为人力资源投资数据、市场运营投资数据等）；j为企业财务管理细化项目数量，常规情况下i=1，2，3，…，m（1，2，3，…，m为财务风险数据、市场运营投资数据等）。综合上述计算公式，可以显著地看出，企业财务管理细化项目在量化过程中，都呈现了一种正向值[6]。在该过程中，可以结合不同企业财务管理执行项目的递进规律，来确定企业财务主营项目[7]。在完成该方面工作后，结合ETL数据处理工具的使用，输出此部分数据，完成对企业财务管理执行项目的量化离散处理。

1.3 结合云计算定位财务管理内容相关性

在完成上述相关工作的基础上，使用云计算技术，对财务管理内容相关性进行定位。为了全面落实对企业财务信息的管理，可以采用搭建云空间的方式，对企业内部财务信息的相关性进行挖掘。该过程中，利用云空间内的平台层资源，进行数据点分布的提取。在分析财务信息资源存储的过程中，发现不同项目对应的数据在区域内的离散分布是不同的[8]。为此，结合K-means聚类算法，将云空间内分布的离散点信息进行聚合处理。

选定企业财务管理过程中的部分数据集，根据canopy信息表要求，在云空间内对数据进行操作。例如，要求canopy信息保留到小数点后7位，可对（5.23，2.5333333）数据集合进行K-means聚类算法处理，经过该算法处理后，canopy组内至少生成应11个数据集合。抽取部分数据集合，将其绘制成一个二维数据集合，深度挖掘数据集合中与K-means聚类算法对应的K值（相似值），获取数据的边缘点，使每个数据点保持一个相对均等的距离，当绘制的二维数据集合在x-y空间坐标内呈现一种聚类效果时，输出聚类区域中心对应的x-y点坐标，使用（x，y）的方式对聚类中心数据进行表达[9]。常规情况下，在云空间内实现对财务信息数据聚类处理后，空间点坐标表达，如图2所示。

图2中聚类区域内中心点坐标即为K值（财务管理内容中的相似值），按照上述图2的方式，输出聚类点坐标的具体数值（x1，y1）与（x2，y2），完成对财务管理内容相关性的定位。

图2 二维数据集合空间聚类效果示意图

1.4 优化企业财务管理流程

在确保全面落实相关工作的基础上，提出了对企业财务管理的优化。在该过程中，明确企业财务管理相关工作的实施步骤，是支撑和维持企业在市场运营的关键。因此，在优化企业财务管理流程的过程中，可按照“发现问题—分析挖掘因果原因—财务管理逻辑结构分析—制定解决方案—修订解决方案”的流程，对传统财务决策行为进行优化，分为3步：1）在企业内建立财务信息高效率传输平台，将财务管理相关工作的实施变得具体化与信息化，确保财务信息在企业内部的传递具备时效性。2）优化企业决策行为。当企业在市场运营过程中，存在或面临财务风险问题时，可按照“四种战略方式”对企业财务进行组织性管理。“四种战略方式”分别为：企业市场发展成本战略方式、内部财务差异化管理方式、集中发展战略方式和领先发展战略方式。结合企业社会发展的实际需求，使用大数据技术，对企业财务信息中的分布式数据进行深度挖掘处理。并在该基础上，将企业财务信息与市场前沿发展信息进行参照与对比（包括执行信息的云存储行为以及对企业财务信息进行虚拟化处理行为等），按照云计算的标准流程，对企业财务数据进行针对性处理，以该方式优化企业财务的决策效率。3）考虑到决策者在进行企业财务管理的过程中，可能会受到个人以及主管因素的影响。为了避免这些干扰性问题的发生，可综合上文1.3提出的项目相关性处理方式，对企业内部不同财务项目进行对应的处理。总的来说，要实现对企业财务管理流程的优化，需要企业内部执行者从多个角度对该方面展开研究，以这种方式完成基于大数据与云计算的企业财务管理方法的设计。

2 对比实验

在完成该文对企业财务管理方法的理论设计后，该章将选择经济市场某企业作为试点应用场所，对设计的方法进行实证检验。

实验前，需要调派专业人员，对选定的企业进行市场调研，分析企业内部工作文化、企业市场建设规模和企业财务部门工作现状等信息。并将3个月作为一个实验周期，获取企业近3个月在市场运营过程中产生的财务数据。在初步获取企业账务数据后，对获取的信息进行综合整理，并使用计算机设备，建立专门企业财务数据库，将财务信息统一格式后，上传到计算机。在此基础上，选择对财务信息的“只读（read）”选项，定义操作人员定义的企业财务信息获取路径（常规情况下，文件检索位于计算机D盘内），采用人工处理的方式，将不同目录下的子路径进行遍历处理，并将具备前缀目录访问权限的财务信息文件定义为元文件，该行为的实施应确保企业财务信息文件的访问权限不处于遍历子目录决策树中。在完成相关准备工作后，使用计算机建立财务管理专项文件夹，要求文件夹内需要涵盖不同财务信息类别的目录，且每个目录下的文件都具备超连接功能，可以通过鼠标直接操作跳转到文件指定位置。对财务管理文件夹目录的描述，见表1。

表1 财务管理文件夹目录描述

完成在财务计算机上进行管理文件夹目录的描述后，分别使用该文设计的企业财务管理方法和传统财务管理方法，对获取的企业近3个月在市场运营过程中产生的财务数据进行管理操作。记录2种方法对财务管理引擎的创建时间，并以此作为依据，评价2种方法的执行效率。考虑到实验过程中，可能存在干扰实验过程的相关不可测因素，会对实验结果造成影响。为了降低这种影响，要求在实验实施的过程中，参与实验的操作人员行为必须规范。完成检测后，记录相关实验数据，将实验结果整理成表格，见表2。

表2 企业财务管理方法对比结果

在完成该文对企业财务管理引擎创建时间的对比后，调派专业人员进行财务管理信息引擎的检测。考虑到与企业财务相关的数据量过大，因此采用抽样调查的方式，对2种管理方法建立的目录引擎进行检测，经过检测，该文设计的企业财务管理方法创建的引擎100.0%通过测试，传统企业财务管理方法创建的引擎85.0%通过测试。结合表2中实验结果的数据，得出此次对比实验的结论：相比传统的企业财务管理方法，该文设计的基于大数据与云计算的企业财务管理方法，在对大批量企业财务数据进行管理的过程中，具备更高的引擎创建效率，且创建完成的财务数据检索引擎测试通过率更高，更加适用于企业财务的高效率管理。

3 结语

该文利用大数据技术与云计算技术的优势，结合企业财务管理需求以及现状，提出了一套新的企业财务管理方法，开拓了一种新的企业财务管理模式，符合当今时代发展需求。该研究具有一定的研究价值，在方法创新方面提高了企业财务管理技术水平，对原有方法的技术和理念进行了创新，在技术应用方面实现了现代信息技术与企业财务管理工作的融合，量化分析了基于大数据技术的企业财务管理的执行项目，结合云计算技术，定位了财务管理内容的相关性，扩大了大数据与云计算技术的应用范围。此外，对企业未来的健康发展和转型升级都具有促进意义和应用意义，同时也对大数据技术与云计算技术在财务管理方面应用具有一定的推广作用。由于个人能力有限，本次提出的企业财务管理方法尚未经过大量实际应用，在管理效率和管理精度方面还需要进一步提升，在基于大数据与云计算的企业财务管理方法完善与优化方面进行深入探究，为企业财务管理提供技术支撑。