大数据背景下企业财务分析优化对策

摘要：在信息时代下，大数据技术在各个领域中广泛运用，为企业财务管理带来更多发展机遇，提高了数据的收集及分析效率。但是，企业在财务分析方面也存在各种问题。文章基于财务分析在财务管理中的重要性，分析大数据技术在其中的应用效果。鉴于此，依托于大数据背景，在明确大数据特点的基础上，深入研究企业财务大数据技术的应用价值，并从不同角度出发，探索企业财务分析优化的路径。

关键词：大数据；企业财务分析；优化对策

一、引言

大数据时代的到来，给企业财务分析带来颇多机遇和挑战，传统财务分析方法已经无法适应海量数据的处理和分析需求。因此，企业需要优化财务分析的方法和工具，提升财务分析的精准性。为实现此目标，应该对大数据技术充分利用，正确认识和理解大数据，并采用合理的方式与财务分析有效衔接，保证财务管理工作能顺利展开，为企业的长久、可持续发展奠定基础。

二、大数据技术特点

（一）学习能力强

大数据技术可以对海量数据深层次分析，找出其中有价值的数据，并采用数据分析的方式，对数据中潜在的规律和模式快速挖掘，以便决策方案的制定能够有据可依。在科学技术的飞速发展下，大数据发挥的作用越来越大，可以整合不同类型的数据信息，将自主学习优势发挥到最大，也能将非线性的问题科学、快速处理。比如在围棋比赛中，通过对大数据的科学运用，能够深入分析对手下的每一步棋，预测出对手可能落棋的位置。

（二）数据处理时效性

大数据技术的时效性特点较强，可以快速处理和分析海量的数据信息，并在计算、分布式存储等技术的支持下，快速获取数据，让业务的时效性需求得到满足。企业财务管理工作在推进过程中，大数据应用其中，可以从整体角度上提高网络运行质量，也可以让管理过程实现智能化、数字化，促进管理效率水平的提高，实现对企业成本高效管理和控制的目的。并且，在信息化系统的科学应用下，企业各部门工作在开展过程中，可以实现深度交流与信息共享，将以往信息孤岛的问题有效解决。

（三）运行效率高

大数据技术采用高效的算法和优化技术，可以快速处理海量数据并保持较高的运行效率。通过对数据存储及访问方式的不断优化，借助并行计算与分布式处理手段，以最快的时间完成复杂的计算及分析任务，提升数据处理效率。

三、财务分析对企业的影响

（一）内部影响

财务分析对企业内部经营活动有深远影响。通过财务分析，企业能快速掌握自身财务情况及经营绩效，合理分析财务报表，精准掌握自身资产、负债、收入、支出等方面的情况，对企业财务状况有全方位的了解，帮助企业制定可行的经营决策，优化资源配置，提高经营效益。通常情况下，企业在生产经营过程中，要了解经营活动的规律以及市场管理现状，就需要利用利润表评价，了解企业的实际经营情况，并对目标适当调整，以便企业绩效能得到科学管控，促进企业综合效益的提高。比如：经营者要明确企业存货的情况，是否有积压，资金能否正常周转，需要对企业存货周转率进行合理计算。简而言之，如果企业在经营发展过程中存货周转率为10，这就代表企业平均存货的周转天数为36天，企业存货资产处在相对安全的状态，有着充足的储备资金。并且通过分析财务指标，企业能发现自身存在的财务问题，如负债过高、利润率下降、资金周转不畅等。这些问题的出现会对企业经营活动产生负面影响，甚至会让企业面临经营危机，在财务的合理分析下，企业能第一时间熟知并解决问题，以促进企业良性发展。

（二）外部影响

财务分析对企业外部环境及利益相关方也有较大影响。财务分析提供了企业的财务状况和经营绩效的信息，对企业供应商、客户等利益相关方而言至关重要。供应商能通过对企业财务状况的了解，评估企业的信用情况，决定是否与企业展开合作。客户可以通过了解企业经营绩效，评估企业的产品或者服务质量，决定是否购买或者继续购买企业的产品、服务等。通过分析财务状况及经营绩效，外部竞争对手可以掌握企业的优势和劣势，制定可行且合理的竞争策略，从而更好地争取市场地位。

四、大数据背景下企业财务分析的意义

（一）有利于数据来源的拓展

在大数据背景下，加强企业财务分析，有利于数据来源的拓展。在大数据技术的支持下，能够帮助企业财务部门从更多数据源中获取信息。传统的财务分析主要依赖企业内部的财务报表和数据，大数据技术的灵活使用，可以将内部数据与外部数据有效整合，如市场数据、消费者行为数据等，提供更为全面且多样化的数据来源。通过这种方式，财务部门能全面、准确了解市场情况、行业趋势等各类因素对企业财务状况的影响。

（二）有利于财务分析时效性的增强

传统的财务分析需要人工逐一收集、整理以及分析数据，消耗的时间及人力较大。通过对大数据技术的使用，财务部门可以在短时间内获取并处理大量数据，实现实时或近实时的数据分析。通过这种方式，财务部门能及时获取企业财务状况、经营情况等信息，为企业决策提供准确且可靠的数据支持。并且在大数据技术的支持下，通过对内部一体化交流平台的有效构建，各个部门在工作过程中，财务数据能够快速收集与处理，通过信息合理分析和共享、传输，让企业财务数据得到及时分析，满足企业发展要求。

（三）有利于人工成本的降低

在以往财务分析工作开展过程中，需要大量人工参与，包括数据收集、分析等环节。在大数据技术的支持下，可以实现自动化的数据处理与分析，减少对人工的依赖，财务部门能将更多精力放在数据解读和分析等高级工作上，促进工作效率质量的提升，降低人力成本。此外，大数据等新技术的使用，不会对人员提出太高要求，财务分析的岗位配置能够得到整体改进与完善，保证人力资源不会出现过度消耗的情况，让财务分析的价值充分展现出来，最大程度节约时间成本，从企业角度上实现经济效益的综合提升。

（四）有利于提高企业财务分析质量

企业开展财务分析工作期间，对传统方式方法的依赖性强，经常被滞后的管理理念和模式影响，导致财务分析工作时效性不强，财务指标的应用存在单一化特点，多围绕发展能力等展开分析，致使企业的经营情况不得真实呈现。并且，在对财务分析过程中，采用时应用的方式方法亟待革新，最终对财务分析质量造成影响。在对大数据技术的合理应用下，财务分析人员可以利用先进的技术手段，主动革新工作理念与方法，将客户满意度、企业位置等各类指标融合到财务分析中，以达到对财务分析效果与质量提高的目标。

五、大数据背景下企业财务分析优化对策

（一）促进财务数据处理时效性的提高

依托于大数据背景下，企业若想实现财务分析全面优化的目的，首先要让财务处理的效果提升，强化报表的实用性。在大数据的支持下，利用可行的方式与企业财务工作有效整合，保证数据信息能快速处理与分析，同时将企业发展情况、未来发展趋势、发展目标等作为基础，强化财务报表数据的分析，并科学优化与完善。

1. 不断完善财务报表数据系统。通过引入先进的信息技术和数据分析工具，让数据的采集及分析效率提高。比如：借助自动化工具收集和整理财务数据，减少人工操作的实现成本，也可以建立实时更新的数据系统，及时反映企业的财务状况，方便管理人员决策。

2. 搭建数据共享平台。在对财务分析优化过程中，加强对数据共享平台的搭建，借助云计算和大数据技术，建立数据仓库和数据湖，将各个部门的数据集中存储，统一管理与分析。同时要加强对先进技术手段的应用，尤其是数据挖掘等，对财务数据深层次分析和处理，保证其中规律以及趋势能以最快的速度找出，为企业的财务决策提供科学依据。通过搭建数据共享平台，企业能快速收集处理及分析财务数据，提高财务数据处理的实效性。数据共享平台也能帮助企业构建更为透明且高效的财务数据流程，减少人工处理的错误和漏洞，让财务数据的准确度与可靠度提高。

3. 积极引入智能化财务分析工具。在对企业财务分析优化过程中，可以引入智能化的财务分析工具，运用人工智能技术辅助财务分析。通过机器学习和自然语言处理等技术，对财务数据展开智能化分析和预测。比如：运用机器学习算法训练历史财务数据，预测未来的财务趋势和风险；借助自然语言处理技术，对财务报告文本深入分析，提取关键信息，辅助管理决策。

（二）积极融合多种分析方法

在以往财务分析过程中，应用的方式方法相对滞后，暴露出的问题较多。并且各类分析方法应用过程中，呈现的优点和缺点存在差异。财务分析指标在选择期间，存在单一性，财务数据的收集以及处理方式不先进，最终效果与预期不符合。为将此问题解决，应该合理运用大数据技术，注重各类分析方法的衔接，确保财务分析工作有序推进，促进财务分析质量的提高。

1. 在企业内部财务与非财务数据获取过程中，需要从多途径获取，搭建与企业发展需求吻合的财务分析体系，并注重各类数据信息的收集与整理。传统财务比率分析与财务报表分析是企业财务分析的基础，通过对企业财务比率的分析，诸如盈利能力、运营能力等指标，全面评估企业财务状况与经营能力。财务报表分析能帮助分析企业的盈利能力、经营活动等方面情况。这些传统的分析方法具有较高参考价值。同时借助数据挖掘技术，挖掘潜藏在大量数据中的有价值信息，发现企业的潜在风险和机会。运用机器学习技术对海量数据模拟训练，促进分析准确度和效率的提高。在融合多种分析方法期间，需要保证数据的精准性和完整性，避免因为数据质量问题而导致分析结果偏差。此外，要依照企业的实际情况与发展需求，选择合适的分析方法与指标，避免过度依赖某一种方法。

2. 在确保企业财务数据分析方法科学整合的前提下，对大数据模型合理构建与完善，保证各类方法能够充分衔接。比如：将静态报表的数据与大数据模型下预测企业发展的实时动态数据有效整合，以提供更为精准的财务分析结果。同时借助大数据技术，对财务数据展开深层次挖掘与分析，及时发现潜在的财务问题和风险，有针对性地制定应对办法。基于大数据背景，运用机器学习算法，自动化处理与分析海量数据，减少人工干预的错误和主观性，让财务分析的可靠性提高。结合云计算与大数据平台，实现对财务数据分析的实时监控与分析，及时发现异常现象，合理制定解决措施。

（三）应用大数据技术拓宽信息来源渠道

在大数据背景下，企业在进行财务分析过程中，可以利用大数据拓宽信息来源渠道，提升分析的精准性与全面性。

1. 数据的采集和整合。借助大数据技术，企业可以从多个渠道获取数据，包括内部系统数据、外部供应链数据、市场销售数据等。通过对数据的整合与清洗，将分散的数据整合成一张完整的财务分析数据表，提升数据的准确性与可比性。比如，在分析企业财务报表过程中，可以结合其他企业的实际经营情况，合理分析与对比。诸如毛利率，如果同行业的毛利率10%，那么企业在行业中处在中等水平，并且和其他企业销售能力没有太大区别。如果同行业的毛利率达到80%，投资者需要对企业重点分析，了解是否有粉饰报表的情况，是否有虚增收入的现象，通过系统的分析，确保投资者在决策过程中不会出现错误。

2. 科学且灵活运用外部数据。在大数据的支持下，企业在对外部各类数据获取过程中更为便利，宏观经济数据、社交媒体数据等可以快速获取并灵活运用，提供更为全面的市场信息及行业趋势，帮助企业准确开展财务分析工作。

3. 数据分析和挖掘。在大数据技术的支持下，企业可以深层次地进行数据分析与挖掘，通过对数据挖掘算法和机器学习技术的灵活使用，及时发现潜藏在大量数据背后的模式与关联性，让企业财务分析结果更为精准。

4. 数据可视化和报告。通过对大数据技术的使用，将财务数据以可视化的方式展示，借助仪表盘、图表及报告等形式，帮助企业直观理解、分析财务数据。通过这种方式，决策者对财务数据的理解和应用能更为高效，从而达到对企业财务分析优化的目的。

（四）提升财务分析的安全性

基于大数据背景下，企业在开展财务分析工作期间，还应该全面提升安全性，具体可以采取以下措施。

1. 构建完善的监督管理机制，强化监管职责的落实，特别是财务分析工作开展过程中，需要保证各类数据的安全性，明确划分各类职责，保证在出现问题时能够及时找到责任人，快速对问题进行处理。监督管理部门在工作过程中，应该将自身的职能发挥到最大，针对网络风险及潜在的隐患，需要及时处理并强化预防，将造成的影响控制在最小化。

2. 不断优化相关机制，促进大数据与财务分析工作融合效果的提高，增强财务分析的安全性。在对监督制度与财务分析制度实施过程中，还要加大优化力度，强化对财务分析人员的约束和指导，确保其能够认识到数据保管的重要性，提高工作质量和效率。同时，搭建完善的监控系统，对财务数据实时监督和管控，一旦发现异常情况，第一时间处理和应对，防止未授权的数据访问和窃取行为发生。

3. 积极开展宣传工作。为提高财务分析的安全性，还要积极开展宣传工作，保证财务分析人员可以认识到数据安全的重要性，增强人员的安全意识。在宣传工作开展期间，可以利用线上线下联合的办法，促进宣传有效性的提升，让全体人员形成良好的安全意识，以便财务数据能得到科学监管。

4. 加强数据访问权限管理，设定不同层次的权限，保证数据泄露风险出现的概率能降低。针对重要的财务数据，可以应用加密技术，加大保护力度，保证数据在传输及存储期间不会出现非法窃取的情况。此外，定期进行数据备份，防止数据丢失或者损坏，让数据的完整度和可用度提高。

5.加强网络安全防护，采取有效的网络安全防护措施，包括防火墙、入侵检测系统等，确保企业内部网络的安全性。同时，强化对人员的网络安全教育，提升其网络安全意识，防范各类网络安全威胁，包括病毒攻击、网络钓鱼等。

（五）增强财务分析的客观性

现阶段，各企业在飞速发展的同时，企业间的竞争也愈发激烈，应该让财务分析工作有序开展，提高工作效率，以便企业的核心竞争力能进一步增强。在大数据背景下，通过对先进经验与方法的合理运用，财务分析工作能顺利实施，工作效果也能达到预期。企业在经营期间，需要采用先进的财务软件以及智能终端，并在资金方面加大投入力度，积极购进软件及硬件设备，并与先进技术整合，尤其是信息技术，以便财务分析的合规性、先进性能整体提高。在大数据平台的支持下，还要加强对各类指标的测评与分析，以便各类因素不会对财务管理工作造成干扰。企业在应用大数据技术期间，应该合理搭建模型，并在对经营以及市场风险充分掌握的基础上，科学制定应对办法，提升企业经营的资金安全性。企业要制定明确的数据采集处理与分析流程，提升财务分析的效率和精准度，诸如建立标准化的财务分析模型与指标体系，准确评估企业的财务状况，为企业决策提供有力支持。引入财务管理软件和系统，实现财务数据的自动收、集整理以及分析，减少人工干预的错误和延时。此外，通过数据可视化及报表自动化生成功能，增强财务报告的可读性与实用性，为企业提供及时且准确的财务分析结果。

（六）加大风险防控力度

在现代企业经营发展过程中，各类经营活动的开展不可避免存在风险，因此应该将大数据作为背景，通过对大数据技术的合理应用，加大风险防控力度，制定针对性、合理性、可行性的风险防范对策，以便企业能朝着稳定的方向发展。在开展财务分析工作过程中，相关人员需要加大风险防范和管控力度，对风险出现的成因以及表现形式深入研究，了解风险可能造成的影响，并合理制定应对办法。同时，对其他企业财务分析方面的成功经验积极借鉴和参考，在对企业实际现状充分掌握的基础上。不断完善财务分析方法，确保制定的各项对策能够与企业发展需求吻合。相关人员也要加强对风险的挖掘，加大细节把控力度，诸如对信息流量表和资产负债表中的各类数据严格审查，了解是否存在异常情况，是否与公司的实际情况吻合。如果在审核过程中发现异常情况，需要及时解决。在财务风险管理和控制方面，应该有健全的制度作为支撑，科学预测以及评估风险，并将大数据技术融入其中，促进财务分析能力的提高。制定并严格执行财务管理制度与规范，保证财务数据的精准性与可靠性。强化财务流程的监控与审计，及时发现和纠正潜在风险与问题。此外，通过大量数据的分析与挖掘，快速发现潜在的风险与异常情况，在数据挖掘技术的支撑下，精准识别异常交易、欺诈行为等风险因素，采取可行的应对方法解决风险问题。

（七）提升财务人员水平与能力

基于大数据背景，在对企业财务分析优化过程中，还应该全面提升财务人员的水平与能力。在此期间，可以采用培训和学习教育的方式，增强财务人员的数据分析能力。在企业内部，可以组织开展培训活动，财务人员学习并掌握使用数据分析工具及技术的方法，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等，快速理解和分析企业的财务数据。企业也要引入专业的数据分析师或者团队，与财务部门密切合作。数据分析师能帮助财务人员快速收集数据，高效率整理与分析，提供更为准确和全面的财务分析报告与建议。

六、结语

综合而言，在大数据背景下，对大数据技术灵活且合理应用，同时与企业财务分析有效结合，不仅可以提高财务分析的准确性和效率，还能为决策提供更有力支持。因此，为充分发挥大数据在财务分析中的优势和作用，满足企业现代化发展需要，应该根据企业的发展趋势和财务管理要求，制定切实可行的财务分析优化对策，包括提升数据时效性、积极融合多种分析方法、拓宽信息获取渠道等。

参考文献：

[1]汪秀英.大数据背景下企业加强财务分析的优化策略探讨[J].企业改革与管理，2023（13）：149-151.

[2]张阳霞，郭建龙，蔡晓丽.大数据背景下企业财务管理共享中心的优化对策[J].营销界，2023（11）：149-151.

[3]胡莺.大数据背景下企业财务分析优化对策[J].今日财富（中国知识产权），2023（04）：77-79.

[4]王显红.大数据背景下企业财务内部控制优化对策分析[J].中国中小企业，2023（02）：114-116.

[5]许琼祎.大数据背景下企业财务分析优化对策[J].财会学习，2023（01）：20-22.

[6]路阳.大数据时代背景下企业财务风险管控问题分析与对策[J].网络安全和信息化，2023（01）：11-13.

[7]黄鑫鑫.大数据背景下企业财务分析优化对策[J].现代企业，2022（11）：172-174.

（作者单位：资生堂丽源化妆品有限公司）