论企业经营分析管理工作中财务大数据的应用

孙俊 嘉里粮油（青岛）有限公司

引言

企业作为市场经济的参与主体，在拉动经济、增加就业岗位等方面发挥着关键性作用。近年来，各地出台系列举措，进行营商环境的构建，持续释放企业发展活力，根据相关研究机构公布的数据，2020年国内共有各类企业4457.2万家，新增注册市场主体2735.4万家，同比增长12.8%。为保持企业良好发展势头，企业除了利用政府提供的优惠政策等外部因素之外，还需要借助财务大数据等一系列举措，做好内部运营管理体系的转变，实现决策的科学化与管理的高效化。

一、财务大数据在企业经营分析管理中应用的必要性

财务大数据对于企业经营分析管理工作成效有着极大的提升，通过对相关技术应用必要性与重要性的梳理，在整体层面形成完备的观念认知，为后续财务大数据技术的应用提供方向性引导。

企业在发展的过程中，为了保持自身特点，突出竞争优势，往往需要对业务开展、市场需求、产品质量以及资金现状做好综合评估，根据评估情况制定针对性的发展决策与管理方案，以实现企业内部资源的有效整合，合理应对内外因素的干扰。基于这种认知，企业在经营分析管理环节，需要采取必要的信息发掘处理等手段，强化企业经营性数据的发掘管理力度，增强管理工作的透明度。而这一目标的实现，有赖于财务大数据技术的参与，借助相关的技术举措，对企业经营管理过程中的信息开展深层次的发掘与汇总，引导企业管理人员可以更加全面地掌握各类信息，并以此为基础，制定相应的管理方案。例如在财务大数据应用过程中，逐步对产品的市场定位、质量要求等做好整体把控，使得企业决策者、管理者可以根据上述数据针对性地调整企业经营管理方案，确保产品类别的研发、生产的模式以及营销的渠道更加符合市场消费需求，逐步扩大企业产品的市场占有率，增加企业利润空间。同时财务大数据在企业经营分析管理中的应用，可以持续提升资源配置与利用能力，降低了企业整体的成本支出。例如，通过Power BI等数据分析工具，财务管理人员可以对财务数据进行不同维度、不同颗粒度的分析，清楚掌握不同的产线、品牌、渠道等多维度的销量分布、成本构成及利润贡献等情况；同时，也可以逐层深入至SKU维度，对SKU定价的合理性、销量的稳定性及成长性进行综合分析，并及时进行相应的策略调整，通过结算与核算打通，提高财务大数据的使用价值，全面把握企业整体的经营情况，助力企业价值的持续提升。基于财务大数据在企业经营分析管理中的重要性，管理人员、财务人员需要从实践角度出发，采取必要的举措，扎实推进财务大数据技术应用工作的有序开展。

二、企业经营分析管理中财务大数据应用的主要特点

企业经营分析在应用财务大数技术的过程中，通过SAP、财务共享中心等方式实现了信息采集的全面化、信息处理的高效化，加速提升经营性数据的整合能力，有效解决企业经营分析管理效率性较低、覆盖面较小等系列问题，构建标准化的企业经营分析管理体系。

（一）企业信息采集的高效化

财务大数据的主要特点在于通过高效化信息采集，对企业经营发展过程中所涉及财务数据实现发掘、整理，从而精准反映出企业在一段时间周期内的资金往来情况。为保持信息采集的高效化，现阶段以时间与项目作为模块划分的依据，定向完成数据的整合。例如现阶段部分企业通过引入财务大数据平台，将企业内部的财务数据开展必要的整合，这种整合可以减少不同财务数据之间的割裂性，真正、全面地反映出企业财务基本情况，对后续企业经营风险评估、管控以及处置等提供方向性引导，同时也保证了经营分析管理工作的开展成效。

（二）企业信息分析的科学化

财务大数据分析功能的实现是以信息数据的采集为基础，根据掌握的信息数据，有目标、有计划地开展信息分析等系列工作。财务数据分析环节，工作人员将企业各项数据录入到大数据分析软件之中，利用软件算法建立数据之间的逻辑关联，将企业产品类别、产品质量、成本支出与利润收益等信息进行统筹，这种统筹处理可以极大提升企业信息处理的科学化水平，减少了人为因素对于企业经营分析管理工作的干扰，很大程度上切实发挥出财务大数据在提升企业经营分析管理精准性方面的优势。

三、企业经营分析管理中财务大数据应用现状

企业经营分析过程中财务大数据的应用暴露出诸多问题，对存在问题的探讨与明确，有助于工作人员形成正确的观念认知，明确过往自身在财务大数据应用中的短板，为财务大数据应用策略的完善创造便利条件。

（一）企业对财务大数据重视程度不高

部分企业在利用财务大数据开展经营分析管理的过程中，没有真正认识到财务大数据的重要性与必要性，没有能够将财务大数据纳入企业决策、管理等活动之中，这种情况的出现，不仅造成了数据资源的浪费，还增加了经营分析管理的不科学性。例如企业在产业转型过程中，为了保证自身竞争力，加速企业转型，往往需要企业做好企业创新与营销等系列工作，有目的、有计划地开展经营分析管理等工作，但是工作开展环节忽视了财务大数据对于经营分析管理中相关数据发掘的有效性，这种认知层面的缺失，无疑影响了财务大数据应用成效，对于相应技术活动的开展产生了消极影响。

（二）企业对财务大数据应用范围有限

财务大数据的应用无疑可以持续提升企业经营分析管理成效，实现了数据的全面发掘与高效处理，帮助企业更好地掌握自身的实际情况，科学预估某一时间周期内企业的发展走向，为经营决策、运行管理等系列工作的有序开展提供方向性引导。但是必须清楚地认识到，企业对于财务大数据的应用范围较为有限、应用对象单一，大多数情况下，局限于企业结算、核算等日常工作，工作范围的有限性导致企业财务大数据无法覆盖企业财务信息的各个方面，造成信息发掘、采集、管理以及分析等流程的缺失，导致企业经营分析管理成效不佳，无法准确反映出企业经营管理情况。部分企业尽管转变了财务大数据应用理念，将企业各类经营数据纳入管理平台之中，有意识地扩大财务大数据应用范围，但是技术应用环节，缺乏不同数据信息之间的融合，导致企业财务数据与经营分析管理脱节，造成数据分析深度、利用水平达不到预期效果，引发财务大数据应用的片面性。

（三）企业对财务大数据应用缺乏创新性

企业经营分析管理中对于财务大数据的应用，应当确保相关工作系统性，以确保经营分析管理工作效率与工作质量的持续提升。现阶段企业对财务大数据的应用缺乏创性，没有能够根据财务大数据的技术构成与主要特点，对应用方式做出创新，形成工作机制的不断完善，以推动财务大数据技术优化的持续发挥。但是大多数企业没有能够很好地实现财务大数据创新应用的目标，尽管形成了ERP系统，尝试对企业经营开展数字化与信息化管理，但是相关系统中没有加入财务大数据模块，模块功能的缺失影响了企业不同数据的融合，导致企业财务大数据无法全面掌握企业各类经营性数据，在一定程度上影响企业经营战略的制定、管理决策的实施等相关工作，引发工作失误，对企业经营管理水平的提高产生了消极作用。

四、企业经营分析管理环节提升财务大数据应用的基本策略

企业经营分析环节，工作人员以科学性原则与实用性原则为框架，坚持问题导向，坚持需求驱动，结合财务大数据应用特点，逐步丰富大数据应用路径，完善大数据应用方法，确保其在企业经营分析中的科学高效应用。

（一）有效转变企业财务大数据应用思路

企业经营分析管理环节，对于财务大数据的应用，工作人员需要持续拓展思路，有计划、有目的地将财务大数据融入经营分析管理之中，通过这种方式，实现经营分析管理的数字化与集成化。在这一思路的指导下，工作人员从实践角度出发，明确财务大数据对于经营分析管理的重要性与必要性，以推动财务大数据在企业经营分析管理中的有效应用。例如企业需要认真组织好、开展好培训工作，通过必要的培训，一方面，引导工作人员掌握财务大数据应用的必要性与重要性，更好地突出财务大数据对于企业经营分析管理工作的重大作用，理顺思路认知，明确财务大数据应用的关键节点，保证企业经营分析管理的全面性与有效性。另一方面，加强必要的技能培训，通过培训使得工作人员可以更好地融入财务大数据的应用环节。

（二）不断扩大企业财务大数据应用范围

在大数据时代的背景下，工作人员等群体对于图书资源获取的偏好信息，与工作人员基本信息、电子邮件、搜索历史、信息咨询以及即时信息有着密切的关系，这些结构性、半结构性以及非结构性数据，可以有效反映工作人员不同的信息获取需求。基于这种认知，企业在财务大数据创新的过程中，应当认真做好个人数据的挖掘与分析工作，例如企业工作人员，充分利用大数据技术，对消费者在线咨询情况、网页浏览频率、搜索习惯等半结构以及非结构数据开展汇总，通过消费者个人数据的挖掘分析，全面反映出消费者的信息获取需要。企业在整合工作人员信息的基础上，将不同的信息进行补充，形成完备的信息链条，帮助企业更加准确地掌握消费者个人习惯的捕捉以及预测，有针对性地完成产品结构调整等系列工作。企业在个人数据发掘与分析过程中，还应当加强与工作人员的协同沟通频率，积极主动地吸纳工作人员的建议，基于工作人员需求，开展企业财务大数据内容的延伸，针对性地增强数字资源的效用度与满意度。同时，企业在工作人员个人数据挖掘的过程中，推动了企业工作人员专业能力的提升，强化服务工作人员的意识以及能力，并且根据工作人员的个人习惯，以保证数字资源的实用性。

（三）健全完善企业财务大数据管理体系

工作人员采用Hadoop技术、云计算技术以及关系型数据库，将数据中的有效信息、潜在信息汇总起来，在数据资源汇总过程中，形成了知识的交叉、知识的演进，为工作人员提供更为优质的数据资源。大数据时代背景下，企业在财务大数据创新过程中，工作人员应当在科学性原则、实用性原则的框架下，通过大数据技术，实时掌握工作人员的阅读需求，并通过连续追踪的方式，为工作人员提供针对性的数字资源。在这一过程中，考虑到工作人员对于数字资源获取需求的复杂性，工作人员可以尝试采用订单化的服务机制，坚持以工作人员为中心的财务大数据体系，采取个性化定制服务以及主动预测服务等手段，向工作人员定向推动数字资源，减少工作人员获取数字资源的难度，提升图书馆数字资源获取的便捷性与有效性。实现数字资源的智能化，将大数据技术、AI技术等技术手段纳入企业财务大数据创新之中，以保证服务创新的有效性。

（四）科学发挥企业财务大数据应用价值

企业财务大数据应用过程中，工作人员需要充分做好大数据挖掘等技术的应用工作，通过问题识别、数据集成、数据准备、模型建立、模型评估以及应用部署等系列流程，构建起完备化、体系化的企业大数据应用机制。作为企业财务大数据的有效组成，在实际应用过程中，企业需要组织工作人员，从长期发展的角度出发，开展问题的识别、分析等一系列工作，以问题为导向，逐步明确财务大数据挖掘的主要方向，以此为基础，提升数据挖掘工作的针对性，推动数据发掘工作的深入开展。由于企业财务数据类型多元，在完成问题识别工作的前提下，需要开展相应的数据集成等相关工作，考虑到企业财务数据价值的差异性以及不同部门之间信息的共享性，数据集成中应当着眼于不同的数据汇总要求，选择恰当的数据类型，将其纳入大数据系统平台之中，实现财务数据的科学共享。例如针对企业的融资，数据集成应当主要集中于投资者关注度较高的销售利润、资本增值，增强投资者的信心，降低企业融资的难度。对于企业债务的处理，数据集成则应当集中于债权人关注度较高的负债率、速动比等，通过必要的数据层，在企业内部形成完整的数据处理链条，实现对某一项指标财务数据的高效处理，将冗余数据、格式差异数据进行简化处理，为后续数据采集、存储等工作有序开展创造了便利条件。数据挖掘过程中，技术人员还需要通过建立模型的方式，实现财务数据的有效整合，顺利完成数据发掘、整合以及利用等相关任务，为经营分析管理工作的开展提供数据支撑。例如工作人员利用大数据技术、计算机技术，结合ERP系统的功能布局，借助决策树、遗传算法等方式，开展财务数据分析等系列工作，实现企业投资收益、市场布局的科学预测。大数据模型完成搭建后，工作人员需要做好相应的部署工作，借助必要的工作部署，切实提升财务大数据在企业经营管理中的应用效果，提升企业经营管理水平的持续提升。

结语

经营分析管理对于企业健康发展有着极大的提升作用，是确保决策科学性与管理实用性的重要路径。本文尝试以财务大数据作为切入点，利用数据挖掘技术等多元化的技术手段，全面提升经营分析管理的有效性，构建完备化、体系化的企业经营分析管理机制。