大数据背景下财务数据分析方法的创新研究

李梦媛

［摘 要］大数据技术的不断发展和应用，给企业的经营管理带来巨大影响，财务数据分析作为企业决策的重要支撑，也在不断进行创新。财务数据分析不仅能够帮助企业更好地了解自身经营状况，为企业提供更为科学的经营决策支持，而且可以帮助企业在竞争中抢占先机，实现可持续发展和利润增长。文章探讨大数据背景下财务数据分析方法的创新，以期为企业提供更加科学、有效的财务数据分析方法，促进企业决策更加精准化和高效化。

［关键词］大数据；财务数据分析；创新；企业决策

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.18.032

［中图分类号］F275［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2023）18-0099-03

0     引 言

大数据时代，越来越多的企业意识到利用海量数据进行分析的价值。在企业数据分析中，财务数据分析作为其重要的组成部分，更是具有不可替代的作用。然而，随着企业数据量的不断增加和技术手段的更新，传统的财务数据分析方法已经不能满足企业的需求。因此，亟须创新财务数据分析方法，以更好地满足企业的需求，提高企业的决策水平。

1     大数据背景下的财务数据分析

1.1   财务数据分析的价值

第一，财务数据分析可以帮助企业管理层了解公司的财务状况，以便做出更明智的经营决策。通过财务数据分析，管理层可以识别收入增长、成本控制和现金流等关键指标的趋势，以便采取适当的措施。第二，清楚企业在市场竞争中面临的机会和威胁，以及与竞争对手的差距，帮助企业寻找新的市场机遇，并为新业务开发提供支持［1］。第三，可以帮助企业识别成本结构中的不足，以便优化成本结构并提高效率，通过解决制造成本、库存成本和物流成本等方面的问题，使企业制定更科学合理的成本控制策略。第四，可以帮助企业识别财务欺诈、盗窃和错误的风险，以便企业制定风险管理策略。第五，可以改进企业的财务报告和披露情况，提高报告的质量和透明度，使企业监测财务报告更具准确性和及时性。

1.2   大数据对财务数据分析的影响

以往企业的财务数据通常存储在单个系统或数据库中，然而随着企业业务范围的扩大、数据量的增加和数据来源的多样化，单个数据库往往无法满足企业对数据存储和分析的需求。大数据技术提供了分布式存储和处理的方案，可以帮助企业构建分布式数据库，存储不同格式和类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。通过构建分布式数据库，企业可以更好地管理和分析财务数据，准确了解自身的财务状况，包括成本、收入、利润和现金流等指标。此外，企业还可以将财务数据与业务数据进行整合，以获得更全面的业务视图。可以说，大数据技术有助于企业构建全面、准确和实用的财务数据库，进而为财务数据分析提供更可靠的数据基础。

在大数据环境下，企业可以获得更全面和多样化的数据资源，包括社交媒体数据、物联网数据、移动应用数据、传感器数据等，为管理者提供更准确的市场情报和竞争情报。通过分析财务数据与其他数据的关联性，企业可以更好地了解其市场表现、消费者需求、市场竞争、产品开发和运营状况等方面的信息［2］。此外，大数据技术还可以帮助企业进行预测分析和预测模型构建，以预测市场趋势和未来业务表现。例如，企业可以利用数据挖掘技术，对历史财务数据和其他相关数据进行分析和建模，以预测未来的销售表现、市场趋势、客户需求等，进而制定更合理的发展战略。同时，企业还可以进行敏感性分析和风险评估，以评估不同战略方案的风险和回报。大数据技术为企业提供了强大的数据支持，可以帮助企业在战略分析方面更加精准、到位。

2     企业财务数据分析工作中存在的主要问题

2.1   对财务数据分析工作认识不足

在大数据背景下，企业需要拥有先进的数据处理和分析技能，以及新的思维方式，这样才能更好地应对市场变化和业务挑战。然而，在实际工作中，一些企业的财务部门工作意识落后，思维转变跟不上时代发展步伐，导致企业的财务数据分析工作受到限制。在处理财务数据时，部分企业只注重数据的收集和汇总，对数据分析的重要性认识不足，只是简单地将数据整理成图表，忽视未来的发展趋势和变化，缺乏前瞻性思维，导致数据的潜在价值无法得到充分发挥。在数据处理和分析方面，一些企业的财务部门只局限于使用传统的方法和技术，缺乏创新思维，不熟悉最新的数据处理和分析技术，无法充分利用大数据技术在财务数据分析中的优势，在进行财务数据处理时，只考虑自己的工作职责和范围，忽略与其他部门的沟通和协作，致使出现重复工作、数据不一致等问题，影响了数据分析的准确性和效率。

2.2   技术水平较低

一些企业财务部门的工作人员不具备数据分析知识和技能，只会基础的数据收集、整理，无法进行复杂的数据挖掘、分析。很多企业财务部门缺乏技术复合型人才，无法应用新的技术、方法进行数据分析，导致数据质量不高，影响数据分析的准确性，给企业决策带来不良影响。在大数据背景下，数据处理和分析技术处于快速发展阶段，需要对其进行持续的学习与更新。然而，目前很多企业的财务部门由于技术落后，因而不能有效发挥大数据技术在财务分析中的作用［3］。

2.3   信息数据共享時效性差

企业内部各部门之间的数据往往处于孤立状态，缺乏良好的数据共享机制，导致数据来源分散，数据流转困难，影响企业财务数据的收集、整合和分析。企业与外部合作伙伴之间的数据共享也存在较大困难，如企业与银行之间存在财务数据共享存在格式不一致、规格不同等问题，往往需要耗费大量时间和资源，影响决策的时效性。在当前快速变化的商业环境下，企业需要及时调整自己的经营策略，以适应市场的变化，而数据共享得不及时，会导致企业错失机会，甚至失去市场竞争优势。此外，无法及时共享数据，也会影响企业与外部合作伙伴之间的关系，影响企业的声誉和信誉。

3     大数据背景下财务数据分析方法的创新

3.1   创新数据分析模式

创新数据分析模式的核心是实时性和预测性。随着信息技术的发展，企业数据的规模和种类日益庞大和复杂，传统的数据处理和分析方式已经无法满足企业的实际需求。因此，新的数据分析模式需要基于实时的数据处理和分析，结合预测模型帮助企业实现数据驱动的决策。

3.1.1   实时数据分析模式

实时数据分析模式是基于实时数据处理和分析的一种新型数据分析方式。企业可以通过各种传感器、物联网设备等采集大量的实时数据，并通过云计算、边缘计算等技术手段实时处理和分析这些数据，以获取实时的业务运营状态和预测信息。例如，电商公司可以通过实时数据来分析用户行为和消费趋势，及时调整销售策略，以提高销售额和客户满意度。

3.1.2   预测性数据分析模式

预测性数据分析模式是一种基于预测模型的数据分析方式。企业可以通过历史数据建立预测模型，并利用该模型对未来的业务发展趋势进行预测。例如，保险公司可以通过历史赔付数据建立赔付预测模型，从而预测未来可能出现的赔付情况，并调整保险费率和理赔政策，以保证公司的盈利和用户满意度。

3.1.3   可视化数据分析模式

可视化数据分析模式是一种基于可视化技术的数据分析方式。企业可以将数据分析结果以可视化的方式展现，以帮助管理者更加直观地了解业务运营状况［4］。例如，零售企业可以通过可视化数据分析模式展现商品销售趋势、地区分布情况、客户偏好等数据，以帮助企业决策者更好地了解业务状态，制定营销策略。

3.2   构建数据分析体系

企业建立一套科学、完整的财务数據收集、存储、处理、分析、应用的系统和流程，可以保证财务数据的完整性、准确性和及时性，并最大限度地挖掘财务数据的价值。

3.2.1   建立数据清洗流程

建立数据清洗流程是保证数据质量的重要措施，企业需要建立一套完整的数据清洗流程，包括数据收集、数据验证、数据转换、数据清理、数据集成等环节，以保证数据的准确性、完整性。同时，制定相应的数据标准和质量评估标准，评估数据质量，指导数据清洗流程。

3.2.2   建立数据仓库和数据湖

数据仓库和数据湖是存储与管理数据的关键设施。数据仓库将多个数据源的数据集成到一起，按照一定的数据模型进行建模和管理，以满足企业的数据分析和查询需求；数据湖是可扩展的数据存储系统，支持存储结构化、半结构化和非结构化的数据，以满足企业的大数据处理和分析需求。企业需要根据实际需求建立相应的数据仓库和数据湖，以支持数据分析和应用。

3.2.3   建立数据分析平台

数据分析平台是集数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等多种功能于一体的平台。企业需要构建高效、灵活的数据分析平台，以支持各种数据分析需求。同时，要建立数据管理和安全机制，以保障数据的安全性和机密性。

3.2.4   制定数据分析策略和方法

制定数据分析策略和方法是保证数据分析效果的关键。企业需要根据实际需求和目标制定相应的数据分析策略与方法，包括数据分析目标、数据分析技术、数据分析时间周期等，并根据实际情况对数据分析结果进行验证和评估，以保证数据分析效果的可靠性。

3.3    强化信息数据共享

在大数据背景下，企业需要打破内部各部门之间的信息孤岛，同时与外部合作伙伴实现数据共享，以便更好地利用数据进行财务数据分析。企业可以通过构建数据集成平台，将不同部门的数据整合到一个数据仓库中，以便实现数据的共享和充分利用。数据标准化是内外对接的前提，只有实现数据标准化，才能保证不同部门之间数据的互通和共享，所以企业需要建立数据标准化规范，并将其落实到各个部门中。数据安全是内外对接和数据共享的重要前提，企业要采用严格的数据安全措施，保障数据的安全性、保密性，避免数据被泄露和滥用。企业可以与合作伙伴建立数据共享协议，并构建数据共享网络，以便更好地利用外部数据进行财务数据分析。

3.4   加强人员的培养与引进

随着大数据技术的发展，企业需要培养一批具备数据分析技能和财务背景知识的专业人才，以适应大数据背景下财务数据分析的需要。一是企业可以建立培训机制，为现有员工提供数据分析和财务知识的培训，如可以组织相关的培训课程、研讨会、分享会等，让员工了解最新的数据分析技术和应用案例，提高与丰富员工的数据分析能力和财务背景知识。二是企业可以引进一批具有数据分析和财务背景知识的高端人才，以填补企业在数据分析和财务领域的人才空缺，同时，为这些高端人才提供良好的工作环境和晋升机制，以此留住这些人才。三是企业需要培养具有数据分析技能和财务背景知识的专业复合型人才，这些人才可以更好地理解财务数据，同时也能够运用数据分析技术进行深度挖掘和分析，为企业的决策提供更加强大的支撑。四是企业可以建立行业交流平台，便于与其他企业和行业专家进行交流，分享经验和技术，以促进相关工作人员的学习和专业技能的提高，同时有助于企业了解行业最新发展趋势，以更好地应对行业竞争和挑战。五是企业还可以为员工制订个人发展计划，根据员工的实际情况和发展需求，为其提供有针对性的培训，促进员工的成长，提高员工的工作满意度和忠诚度，为企业的长期发展打下坚实的人才基础。

3.5   有效结合绩效考核

首先，企业可以根据自身的业务需求和目标，制定明确的考核指标，包括数据分析质量、分析速度、数据共享率等。其次，建立完善的绩效考核体系，包括目标制定、考核周期、考核方法、结果评价等，对人员的绩效进行科学、全面、公正的评估。再次，利用数据分析技术，对人员在数据分析过程中的表现进行绩效评估，如分析工作效率、创新性等［5］。最后，设计合理的激励机制，如奖励制度、晋升机制等，激励人员更加积极地参与数据分析工作，提高工作效率和质量。

4     结束语

大数据时代给企业财务数据分析带来了前所未有的机遇和挑战。对于企业而言，只有不断地创新方法和思路，增强数据分析能力，才能更好地利用数据资源，更精准地预测未来，更科学地做出决策。因此，企业应采取创新数据分析模式、构建数据分析体系、加强信息数据共享、强化人员培养与引进、结合绩效考核等措施，积极推动财务数据分析方法的创新，不断提高数据分析水平，实现财务数据在企业管理中的价值最大化。

主要参考文献

［1］符锐.基于大数据背景下企业财务管理模式创新分析［J］.纳税，2021（29）：95-96.

［2］赵寅.探索大数据时代下企业财务分析中存在问题及方法［J］.海峡科技与产业，2019（11）：4-6.

［3］王志.大数据背景下如何做好企业财务管理创新分析［J］.中外企业家，2020（7）：70.

［4］郭梦婷.大数据及可视化技术与财务分析的融合研究［J］.中小企业管理与科技，2022（17）：109-111.

［5］李天泽.会计大数据对企业财务绩效的影响性分析［J］.商场现代化，2022（8）：176-178.