大数据背景下企业财务分析工作提升研究

喻英 深圳巴士集团股份有限公司

引言

大数据时代背景下，各类先进的技术用于各领域中，获取较佳的成效，从本质层面变更传统生产方式和经济运行机制，助力企业内部各项资源合理化配置和使用，助力经济高效化发展。财务分析工作实施的成效在一定程度上直接决定了企业内部整体的财务管理水平，基于此，相关管理层应当高度重视，但在企业具体实践过程中，财务分析工作仍存在部分困境难以消除，无法借力各类高效、合理的方法做好优化和改善。为确保财务分析工作高效化落地，建议借力大数据技术，发挥其自身优势，高效化实施财务分析工作，多层次、多维度挖掘数据价值，为企业提供更多完整、精准的决策和战略支持，推动企业高效化发展。

一、大数据背景下企业财务分析的特征

（一）数据来源广、种类多

在传统财务分析中，最关键的是在财务会计中进一步产生对应的数据，为编制财务报表提供参考，进行系统的解读，简单化全部数据具体的由来和种类，这样能够进一步明确企业内部财务数据的来源，以便于后续能够高效化地进行利用。基于大数据时代，大多数先进技术普遍使用，人们对数据高度重视，企业获取数据不受空间、时间约束和影响，收集数据成本较低，相对来讲，其信息数据搜集的速率也在不断地提升，且随着各项改革以及相关技术的不断完善，财务共享中心也越来越健全，与此同时，丰富多彩的数据能够体现企业财务分析的一致性和精确性。

（二）财务分析更加实时高效化

在传统企业模式中，财务分析重视之前的描述，即依据之前的财务数据分析、企业的经营收入等，凭借财务人员以往的经验开展实施，其结果也存在一定的滞后性。在大数据时代，各种各样前沿科技的崛起与发展，为动态性、实时财务分析增添优势。运用大数据发掘等信息科技，能够在短期内得到对应的数据，数据处理、分析实际速度显著提升，企业短时间内可将初期相关数据做好加工和处理，第一时间发现和有效解决问题，灵活性调整和优化企业自身战略，增强企业抵御风险能力，助力财务分析水平显著提升。与此同时，由于自身数据传输速率快，数据仿冒风险小，金融分析的剽窃等各类实践应用进一步降低。动态性财务分析汇报有利于客观真实地表达企业的运营执行能力和经济活动[1]。

（三）财务分析方法和工具更丰富

在传统财务分析实践中，挑选横向比较方式难以获得外界信息含量，无法体现数据的价值和特点。运用API、爬虫技术等技术，确保外界数据和信息的即时获得，同时提供相对应数据开展横向比较。在数据条件下，财务分析重视关联性分析，剖析多个买卖相互关系。财务分析不仅仅局限于过后意见反馈，最重要的是在事前和事件中进行。在财务分析常用工具中，BI、SQL、SPSS广泛用于数据科学研究，数据解释效率和质量显著。

（四）财务分析结果可视化

数据实现可视化大数据背景下，成就了一个新的信息处理工艺。在财务分析环节中，由于财务基础知识业务能力强、数据量多、数据易读性差，数据使用人无法把握重点。数据可视化技术的应用，对企业从多维度、多层次展开分析，选取丰富、多元的图形和表格呈现，促使数据更形象、生动，有助于实际应用者客观理解和掌握。

二、大数据背景下企业财务分析工作存在问题

（一）部门沟通不通畅、信息孤岛仍存在

企业财务分析需要充分融合企业多方面数据资源，尤其是在业财融合下，企业财务会计应当不断创新，通过建立完善的、高效的数据库，便于财务人员加强对于大数据的分析和探索，从当下企业实际现状分析，财务数据和业务数据并未实现深层次融合，主要包含以下几方面：第一，财务分析人员主要是通过业财一体化平台获取相应的财务数据信息等，但部分业务部门存在大量数据并未进入该平台实现传输，致使业务数据缺乏精准性及完整性。第二，财务人员技术专业能力较差，工作经验不足，必须从企业财务的视角细心掌握与分析业务流程数据，但是在实际过程中由于理论知识缺失或者是相应的经验不足等原因，部分财务数据分析工作仍落实不到位，增加了各种数据违反规定的风险。第三，业务部门和财务部门相互独立，内部并未实现沟通和交流，且沟通成本较高。上述因素也会导致财务分析师对数据的理解以及处理发生偏差，造成数据剖析目标与企业的普遍性脱轨。

（二）财务分析信息化水平较低

财务分析的核心目标是通过对于大数据信息的分析等实现既定的财务管理目标。传统式的手工解决方法和措施效率不高、误码率高，进行智能化系统、智能的财务分析系统软件显得格外急切。大数据不仅对企业财务工作产生较大的影响，而且使整个企业面临数字化、智能化转型，从而不断强化信息化建设力度。信息化建设目标的达成，前期需投入大量资金和资源，企业面临最大的困境便是资金缺乏，难以为财务分析工作提供强有力的信息化建设基础。财务分析过程中，信息化建设过程中，筛选各类财务分析软件时，并未综合性分析企业实际状况，导致软件配置和引入缺少适应性、实用性，如部分数据处理软件自身拥有较强的功能，但与企业内部信息化系统适应度、融合度不佳，或功能与企业需求难以相匹配，若企业并未做好精细化分析，无序化采购，造成大量资金占用。

（三）财务分析指标不完善

财务分析指标是否完善、合理，直接决定整个财务分析工作成效，应对其高度重视，由于企业领导及管理人员对财务分析并不是较为了解，企业财务分析整个过程常用的财务指标包含资产、负债、盈利等财务指标，但缺少非财务指标，两者缺少均衡性，导致财务分析缺少科学性、合理性，不同程度干扰和影响企业生存和未来战略发展状况，不利于企业财务分析水平提升。除此之外，企业并未对价值链展开精细化分析，并未正确意识业财融合处于财务分析中核心作用，导致财务分析中缺少业财系统性分析，无法对整个业务程序做好优化和分析，难以展示财务分析作用和成效[2]。

（四）财务数据质量把控不严格

财务数据作为财务分析的核心基础和前提，更是企业高质量发展的关键，应对其加以重视，当前财务分析过程中，财务数据质量把控和筛选缺乏严格性，致使整个工作难以高效化开展，主要体现在以下两方面：第一，部分企业忽视财务数据安全性。大数据时代背景下，各类先进技术的应用为财务分析带来优势和机遇的同时，风险同时存在，安全问题成为人们关注的焦点，企业并未构建完善的数据安全监管制度，不乏存在财务数据泄露、损坏的现象，导致财务数据产生安全隐患，无法为财务分析提供完整、可靠的信息。第二，企业未选择高效益的财务数据。云技术优势比较明显，必须充分结合云技术等尖端技术来突显数据库的可靠性。部分企业对于这个问题缺乏清晰的认识。在挑选和获得财务数据的过程当中，实用价值的信息非常少。

（五）财务分析方法存在局限性

财务分析方式自身是正确的，为了确保财务分析的观点更为确切可靠，目前常见的方式有比率分析法、趋势分析法和对比分析法。数据分析方法实践应用的原理不一样，存在一定的差别，最终的结局也不尽相同，无法彻底解决。其中，比率分析法关心的是企业早已进行的财务活动，对可持续发展观欠缺指导，尤其是在信息高速发展的条件下，无法适应新时期必然要求。趋势分析法主要是根据财务报表的信息，在数据库可靠性和完好性无法得到确保的情形下，企业发展趋向各个阶段的财务报表自然是相对比较。对比分析主要是对经济信息进行对比分析，从而揭露出极为重要的差别。但各个地区社会经济发展差异很大，因此在具体分析时还应考虑地区或行业的相关影响。

三、大数据背景下企业财务分析工作提升策略

（一）企业财深度融合，助力数据共建共享

业财融合作为大数据背景下财务管理转型的主要趋势，不仅是简单地将业务和财务数据进行深层企业次融合，而且是企业管理层以整体宏观层面为核心着力点，以相关政策、制度保障为核心措施，实现业财深层次融合。为实现该目标，主要包含以下几方面：第一，企业管理人员应当按照内部实际情况建立统一的数据标准，通过合理的数据统一标准实现对于财务数据的分析工作的规范，确保相关信息数据等能够在企业内部各部门等实现共享，达到既定的财务分析工作目标等，在各个部门中间有效做好传播。以此来增加数据的标准，降低不同部门对数据接受的误差，表明数据的现实意义与作用。第二，创建杰出人才流通双重管理体系。针对企业内部构造的财务人员而言，自身能力的提升和强化需在实践中提高，为更全面、完整掌握企业实际状况，可选取轮岗方式，积累丰富的业务工作经验。第三，构建双向沟通机制。强化业财部门研讨，研讨会可选择线上或线下，但应保持动态化和常态化，为业务、财务部门获取较佳的沟通和交流奠定良好的基础，促使业务数据全面、精准融入财务分析中，充分挖掘数据内在价值，显著提高企业经营效益[3]。

（二）打造智能、安全的财务分析系统

企业为促进财务分析工作高效化实施，企业务必妥善处理大数据条件下企业智能化系统和智能控制系统更新改造工作，充足掌握信息内容整体规划，推动其在大数据中的运用，科学规范地剖析财务分析在企业数据发掘和价值创造中的价值。数据处理软件的选择较为重要，需充分考量各部门实际客观需求，综合性考量软件的性能，选取与企业发展适用性较高的软件，如数据安全方面，应保证整个软件应用可靠性。同时，应按照各层级布设相应的权限，确保各岗位人员按照自身岗位职责进行访问，促使该系统使用安全，减少财务数据安全风险。

（三）建立完善的财务分析指标体系

财务分析指标体系是否完善，直接决定财务分析效果，应从多方面做好创新和改革，不断优化和完善财务分析指标体系，主要包含以下几方面：第一，使得财务分析专业化、规范性，企业务必挑选合理、丰富多彩、多元化的财务指标与非财务指标，不断完善财务分析评价体系，使财务分析更加高效、井然有序。不同种类的企业应依据不同的情况制定对应措施，结合自身实际基本上特征和工作内容要求，推动财务分析与企业发展趋向及管理紧密结合，使财务分析更为科学合理。第二，财务分析指标挑选水准不但包含成本费用、开支、债务等财务指标，还需涵盖预算执行率、服务质量、客户竞争力等非财务指标，为企业可持续发展提供导向，促使财务分析评价更具客观性、完整性。需强调的是，财务指标设定并非固定，需结合企业实际状况进行合理化调整，并在具体实践中进行优化，以此保证财务分析指标体系更具适用性及合理性，为财务分析工作高效化开展奠定良好的基础[4]。

（四）严控财务数据质量，把控安全底线

财务数据信息质量可靠性至关重要，需做好数据质量高效化把控，牢筑数据安全底线，主要从以下两方面着手：一方面，企业要充分考虑实际操作财务数据品质。自始至终会计记账凭证尤为重要，竭尽全力做好下一步财务分析，避免影响财务分析实际效果。同时，借力各类大数据先进技术，充分整合和筛选价值度较高的数据，对各类数据信息做好精细化处理，云计算技术可有效提升数据精准度及可靠性，企业应充分借力各类先进技术对数据做好整合，以此获取更有价值的财务数据信息。另一方面，企业应当注重财务数据安全性及可靠性，根据数据信息的全面监控和预警分析，尽快解决各种各样异常情况，避免重要经济损失。企业理应常常升级维护保养各种互联网信息安全性系统，保证综合性稳定性，避免数据泄漏和破坏[5]。

（五）丰富财务分析方法

财务分析方法选取是否合理、可靠，直接决定整个企业高效化发展，为了适应新时期普遍性，企业务必积极推进财务分析方式，进行财务分析人工智能的转型。在企业的具体实践和发展过程中，开展财务分析过程中，选取方法较为单一，无法客观、完整呈现企业内部相关信息，应动态化掌握各方面环境信息，从本质层面突破财务分析局限于内部数据信息。大数据背景下，高效化使用各类先进技术，不断创新和丰富财务分析方法，结合企业自身业务实际开展状况，有针对性选用财务分析方法，联合多种财务分析方法共同使用，分别发挥各类财务分析方法的优势，充分运用各种各样财务分析方法的优点，使企业高管从最后的结果中要求本身经营情况和财务状况，开展针对性的监管与控制，使财务分析更为精确有效，给管理者提供全面并且清晰的财务数据信息，促进企业全面发展。

结语

大数据时代背景下，企业面临激烈竞争，要保持财务管理水平，高度重视财务分析，不断增强财务分析效率及质量，凸显企业核心竞争优势。财务分析可以全方位客观地表述企业的实体经营和经营情况，确立本身窘境，为战略决策保驾护航。要准确整理财务分析中的缺陷，利用大数据，针对性地挑选有效对策，大力加强财务分析，突显财务管理水平，推动企业可持续发展。