大数据技术在企业业财融合中的应用探讨

钟钦铎

（广东周大福珠宝金行有限公司，广东 广州 510000）

随着经济社会的发展，现代企业在经营过程中面临了更大机遇与挑战，在此情况下，促进企业业财融合是提升其核心竞争力的重要方法之一。业财融合是企业的一种新型管理模式，也是能够促进企业内部财务实现平稳运营的理想模式之一。为落实企业业财融合模式，则需要重视对大数据技术的应用，大数据技术能够有效替代人力完成更为复杂的财务数据管理工作，并以此提升企业财务管理效率与财务管理质量。基于此，在企业业财融合进程中合理应用大数据技术亟待提上日程。

一、现阶段企业业财融合建设工作中存在的不足

在企业各项管理工作中，财务管理发挥的作用尤为重要。在企业财务管理发挥其应有作用的情况下，企业价值也能够得以有效实现，在企业运营过程中，其财务状况也能够相应得以精确掌握，由此可见，企业财务管理工作是一项极为重要的工作。尤其在市场竞争日渐激烈的当今时代，企业业财融合的管理方法应运而生，越来越多的管理人员已开始重视业财融合建设工作，并将其付诸实践。但就现阶段情况而言，企业业财融合建设工作仍存在一定不足，亟待相关人员引起重视，并对其进行改善[1]。

首先，企业业务目标与企业财务目标缺乏一致性是业财融合建设工作中的较大障碍。部分企业在实际工作中仍存在业务目标与财务目标不统一的现象。业财融合顾名思义是业务与财务的融合，而目标不一致则难以使业财融合建设工作有效落实。企业实际运营过程中，其财务目标与业务目标各自为政，业务流程与财务管理流程互不相关、彼此割裂是最为严重的问题之一。业务管理工作仅重视业务指标的波动情况，而忽视对财务指标的分析与关注，业务活动效益分析难以为财务分析提供支持。而财务目标则仅关注企业财务运营的各项情况，而并未从业务经营角度分析财务活动所具备的合理性，在此情况下，财务工作难以为企业中的各类业务活动提供保障[2]。

其次，业财融合互动交流机制缺乏应有的完善度。业财融合需要使企业业务活动与企业财务活动进行充分结合，进而使二者实现深度融合，但目前仍存在部分企业的财务部门与业务部门间缺乏应有的沟通这一问题，两个部门之间难以实现信息共享，财务与业务的沟通交流机制尚不完善，这一缺陷证明了企业财务部门与业务部门各自的运营方法存在差异，从而难以实现协作，也难以站在同一角度对问题进行解决。与此同时，仍有部分企业存在考核机制不合理的现象，在此考核机制下，企业业务部门关注的是销售问题，企业财务部门关注的是指标问题，二者立场难以达成一致，同时也缺乏应有的沟通，企业业务部门工作人员认为财务人员不懂业务，而财务部门工作人员则认为业务人员不重视财务指标，因此难以进行有效融合。

此外，以大数据技术为支撑的业财数据库的缺失是另一问题。在企业业财融合的理想状态下，大数据技术能够为企业提供更为精准的数据信息，现阶段企业仍存在信息化建设不到位的问题，使得业财数据库也难以进行完整建立，从而在一定程度上影响了企业业财融合建设工作的进度。而业财数据库的缺失，则容易引发高集成度数据仓库的缺失，业务人员在此状况下，不得不在工作中频繁填写相关表格，而手工填写的精准度则难以保障，从而导致后续财务指标分析工作失误。在企业信息化建设过程中，数据库虽已日渐完善，但其生产与销售、财务、人力等各个模块难以实现统筹，从而使得信息孤岛现象极易发生。各类数据口径难以统一，无形中增加了数据对接的难度。与此同时，信息化建设的缺失也导致了企业管理层信息混乱且零散，因而其不具备较高的利用价值。

最后，业财融合建设过程中缺乏高素质复合型人才也是重要问题之一。企业业财融合建设工作需要高素质复合型人才的参与，而现阶段部分企业管理人员仍固守传统管理模式，难以参与业财融合建设工作，相关财务人员水平良莠不齐与实践经验的缺失等各方面问题都为企业业财融合造成了阻碍。

二、大数据技术在企业业财融合中的应用优势

1.大数据有利于拓宽企业收集数据的范围

在企业财务管理各项工作中，管理会计对数据进行收集是必不可少的环节，而其对数据进行收集的范围大小也是后续财务相关工作效果的重要决定因素。对数据进行收集时，除常规意义上的业务数据外，也不能忽视财务数据，数据收集的最重要部分就是此二者。与此同时，数据的主要形式是结构化数据。但在现代社会中，企业发展极为迅速，非结构化数据与半结构化数据的数量出现了迅猛增长，无形中为企业收集数据与整理数据工作都带来了困难。在此情况下，大数据技术则发挥了其自身重要作用，在大数据技术的辅助下，非结构化数据能够得以有效收集，同时能够被收集的也有半结构化数据，从而使收集到的数据能够及时在现阶段业财融合建设工作中得以应用，以此将更为可靠且更为全面的数据信息提供给企业管理会计。在此基础上，大数据技术的应用也为清洗数据提供了有力支持，使不同类别的数据都能得以应用。此外，企业财务与外部平台媒体信息紧密相连，而企业业务工作亦是如此，在传统收集数据的工作中则需要面对较大的工作量，同时其工作难度也相对较高，而大数据技术的应用则能够更为便捷地采集图像数据与影像数据，不仅减少了工作量，节约了人力资源成本，也提升了工作的准确性[3]。

2.大数据有利于扩大企业存储数据的空间

企业在大数据背景下进行业财融合建设则需要处理大量数据信息，而此类数据信息不仅数量庞大，其数据类型也极为庞杂。为处理此类数据，企业需要具备更大的数据存储空间，只有具备足够的数据存储空间后，其处理数据的工作才能得以有效进行。而大数据技术正是企业扩大数据存储空间的最有效技术之一，在扩大数据存储空间时，运用分布式存储技术与云平台能够对现阶段业财融合工作中存在的问题进行有效解决，从而扩大数据存储空间。在构建数据库的实际过程中，分布式存储技术发挥了重要作用，使用这一技术对数据库进行构建，能够提升数据库稳定程度，也使其更具安全性。囿于企业不同业务性质各异，在业财融合建设过程中需要合理划分数据库，并以此保障企业中的供产销等各类环节顺利进行，从而使不同环节具备一定的联系。此项工作既能使数据管理环节更具秩序性，也能使日后查询数据与调用数据更为便利[4]。

3.大数据有利于加强企业分析数据的深度

在企业进行决策的过程中，其主要参考的是财务信息，为使企业所参考的财务信息更为精准，则需要对数据进一步分析，以此使提升数据反映企业业务的真实程度。在传统分析数据环节中，往往采取抽样技术，其分析结果相对片面，不具备应有的全面性，因而其数据分析过程容易在无形中出现偏差，使最终分析数据的结果缺失应有的精确度，同时其对非结构化数据与半结构化数据的分析都相对缺失。而大数据技术进行数据分析时主要依托于云计算平台完成，数据类型也打破了传统数据分析中的局限性，对非结构化数据与半结构化数据都能够进行精准分析，提升数据自身所具备的价值[5]。

三、大数据技术在企业业财融合中的应用途径

1.强化企业数据收集环节

近年来，随着社会发展，企业财务工作与业务工作进程中产生的数据数量也越来越庞大，与此同时，数据种类也越来越多，为收集数据带来了一定难度。为应对这一情况，则需要对大数据技术进行科学运用，以此为数据收集工作的效率与准确程度提供保障。在企业涉及的业务数据中，最主要的部分包括数据采购与生产、销售环节，因此企业数据收集工作需要控制供产销各项内容。收集数据时，则需要从数据采购计划与数据供应商入手，并兼顾合同与结算货款等重要环节，以此对数据收集工作中可能出现的漏洞进行有效避免。在对销售数据进行收集时，需要侧重对销售计划与销售任务的关注，同时也不能忽略售后工作。在对环境数据进行采集的过程中，需要更加关注政策信息，并兼顾行业信息，同时也需要关注业内竞争对手。以此实现生产与收集财务数据一体化，从而在一定程度上提升工作效率。对于相关材料规格与单价等问题，以及存货数量与存货成本、运输所耗金额等各类问题，则更是现阶段对财务数据进行采购的核心环节，而对于付款方式与客户信息等内容，则应当将其规划为销售财务数据内容[6]。

2.强化企业数据整合环节

对数据进行整合时，其实质也是对业务数据与财务数据的整合，以此保障企业业财融合建设工作的开展。在对数据进行整合时，对大数据技术进行合理运用是至关重要的内容，大数据技术的应用能够有效提升数据交互程度，同时提升数据输入过程中具备的逻辑性，使数据以共享模式完成对资源配置的优化构建工作。一般情况下，数据的基本类型分为非结构化数据、半结构化数据与结构化数据三种，企业的业财融合建设环节中，需要以企业自身生产实际情况为依据完成数据分类与数据清洗工作，以此提升数据具备的应用价值。在此基础上也需要对数据渠道边界加以明确界定，以此使数据库构建工作更具针对性，并有效避免混乱现象的发生。同时也需要对数据类型之间存在的内在联系加以明确，使数据库对接工作更具实效性。最后，在对数据库的构建过程中应当严格遵守逻辑规律，以此提升数据抓取的可靠程度与完整程度。在企业的业财融合建设过程中，需要使数据共享中心自身具备的优势得以完全发挥，以此为企业日常工作提供有力保障[7]。

3.优化企业数据存储环节

在企业对数据存储进行优化的过程中，可从两方面入手，一方面是对数据存放空间进行优化，另一方面则是对数据存储效果进行优化。在传统数据存储模式中，需要使用服务器对数据进行存放，而专用服务器则需要购买，其存放空间相对较小，难以对企业实际工作中涉及的数据进行全部存储。而在大数据技术的帮助下，云平台能够在短期内实现搭建，因而数据存放的空间也相应出现了扩大化趋势。在云端即可对数据进行相应的存储工作与调用工作，从而使企业数据处理工作更为便捷。与此同时，对数据存储的优化也能够有效防止存储容量不足对企业业财融合建设工作带来的不利影响。在对数据存储进行优化的过程中，云端的安全性也应当予以重视，需要在备份相关数据时引入网络安全防护技术，以此方式有效避免数据出现丢失的问题。在确定存放数据的秩序时，需要从构建数据自身具备的宏观逻辑与大数据库入手，而在细化数据库时则需要参考业务流程。例如可对采购数据库进行细化，使其细化为供应商数据库与原材料管理数据库，同时也需要设置采购基础信息数据库与采购基金管理数据库等。在此基础上，生产数据库与销售数据库、环境数据库等各项数据也可以此为参考进行细化[8]。

4.制定企业数据分析结果报告

在企业数据管理工作中有效应用大数据技术，能够使传统工作方法得以改进，与此同时也提升了企业数据容量与数据计算能力。在传统数据分析过程中，往往依赖于抽样方式，其数据分析结果相对较为片面，且准确性也相对不够理想，而大数据技术的应用则使企业数据分析结果更具精准性与全面性。在数据分析过程中，使用回归分析与聚类分析等方法，能够使数据计算所得出的结果更具客观性，从而有助于管理会计职能在此环节中进行充分发挥。而对于现代化企业财务管理工作中必不可少的预算环节，传统数据分析的方法同样难以计算出较为精准的预算结果，而在预算环节中应用大数据技术则可以使内部环境数据与外部环境数据进行有效结合，同时兼顾历史数据，以此实现对数据进行全面而客观的综合分析，从而为构建预算模型的工作奠定基础，使预算会计在企业运营与发展过程中发挥自身应有的作用[9]。

针对数据分析结果报告，其输出环节在企业业财融合建设中也是核心环节，输出数据分析结果报告的过程需要提升报告传达的及时性，在此基础上也应当关注历史报告，对其实施有效的管理办法。在传统数据分析过程中，财务报告的传达时间是固定的，因此其难以与当今社会企业业财融合建设工作相适应，业财融合过程中的报告往往种类繁多且形式各异。为满足这一报告需求，则需要有效应用大数据技术，使报告体系在后续工作中能够不断被完善，从而为使用者带来更多便利。与此同时，对数据分析结果报告进行分类时需要以管理决策的差异化为依据，其类别主要包括经营决策报告与战略决策报告、预算决策报告、业绩考核报告等各类内容，以此对企业各项决策工作中的不同需求都能进行满足[10]。

四、结语

综上所述，在企业中落实业财融合建设工作，不仅能够使企业中财务人员获取数据的方式更为便捷，也能够为其分析数据与管理数据的工作提供较多便利，同时保障了企业财务工作与企业业务工作的协同进行。在企业业财融合过程中对大数据技术进行有效应用，能够使企业自身收集数据与存储数据、分析数据的工作更具准确性，从而使企业与未来发展需求更为契合。在对大数据技术进行应用时，需要对收集数据与整合数据的工作环节更为重视，以此使存储数据的方式得以优化，从而能够取得更为精准的数据分析结果，以此为企业财务工作与企业业务工作之间的有效衔接提供保障。