大数据环境下的财务分析变革研究

摘要：随着信息技术的不断发展，大数据技术应运而生，并且实现了与多个行业、领域的密切融合。对于绝大多数企业而言，大数据技术的诞生与应用，对其内部运营管理产生了极为重要的影响，尤其是在财务分析和管理方面。毕竟大数据技术的诞生和应用，能够为企业提供大量的信息和数据，无论是结构数据还是非结构化的数据，企业可以充分利用这些数据展开更加细致和全面的财务分析，进而产出更加合理和科学的决策。本文围绕“大数据环境下的财务分析变革”进行论述，首先分析了大数据技术的应用对企业财务分析工作的影响，然后分析了大数据环境下，企业财务分析工作的变革路径，认为企业可以通过思路的调整、工作流程的优化以及人员的培训，来实现对大数据技术更为有效的应用，同时突破以往财务分析存在的瓶颈和不足。简而言之，大数据正在深刻改变企业的财务管理方式，对未来的财务分析也提出了新的要求，企业需要及时调整财务管理思路，以适应大数据环境下的财务分析变革。

关键词：大数据；财务管理；财务分析

随着大数据时代的来临，企业的财务管理正在接受前所未有的挑战和机遇。大数据环境不仅可以为企业呈现更加丰富的数据资源，将各种结构化、非结构化的数据呈现在财务工作者面前，也为企业更加深入地分析和了解企业的财务状况，预判和评估风险隐患，就未来发展趋势进行预测提供基础和保障。但是对于广大企业而言，其究竟该如何利用这些复杂的、多样化的数据，如何突破传统财务分析方式存在的局限与瓶颈，激发数据本身的价值和作用，就成为一个非常关键的话题。

一、大数据环境对企业财务管理工作的影响分析

在大数据环境下，企业可以通过对大数据以及大数据技术的合理使用，实现对各类数据的综合性分析与研究，进而帮助企业更好地识别和掌控各类风险与安全隐患，提升经营绩效。总体而言，大数据环境对企业财务管理工作的影响，主要体现在以下几个方面：

（一）显著提升企业的运营管理效率

大数据环境下，企业的财务管理工作能够获得更加丰富和便捷的工具，包括各种数据分析工具、财务分析软件等，通过对其的使用，企业可以显著提升财务运营管理的效率，降低财务管理的成本，更减少财务工作过程中多余的人力、物力损耗。

（二）对内建立更加精准的预测模型

传统的财务预测模型主要是围绕历史数据以及传统的统计分析办法展开预测，预测结果准确度不高，而且很容易受到数据广度和深度的局限。但是在导入大数据技术之后，企业可以获得更加广泛和全面的数据信息，采用先进的大数据技术，呈现更加精准的预测模型，并且在预测过程中考虑更多的变量和常量因素，保障预测结果的合理性和科学性。

（三）为企业提供更加及时和全面的行业信息

大数据技术的应用可以让企业获得海量的结构以及非结构数据，包括呈现行业以及市场的信息、竞争对手的信息等，企业可以实现对竞争环境的动态分析和对市场环境的及时掌握，进而更好地把握市场机遇，制定科学合理的运营策略。

与此同时，大数据环境下的财务管理工作能够呈现更为理想的市场趋势分析与预测效果，便于企业及时对现有的经营管理策略做出必要的调整，提前应对潜在的风险和隐患，及时把握市场机遇。

二、大数据环境下的财务分析工作的开展

（一）围绕多源异构数据展开分析

虽然大数据环境下，企业能够获取海量的、不同类型的数据和信息，但为了能够从这些信息中及时选择和取得有价值的部分，就需要进一步采用大数据分析技术，将拥有不同来源的数据整合到一起展开分析。相对于传统的、缺乏整合的分析办法，这种融合了多源异构数据的分析办法显然更有意义，其能够帮助企业更为全面的了解运营管理现状，分析自身的优劣势、外部环境所呈现出的机遇和危机，进而产出合理的决策和战略定位。

比如企业可以通过对财务以及供应链数据进行分析，更好的了解目前的成本结构、价值链及供应链运作情况，为后续优化供应链和价值链管理、精简冗余的业务和环节，提升供应链的运作效率和灵活度予以保障；通过机器学习算法和数据挖掘技术处理不同来源的数据和信息，通过可视化工具呈现不同的分析结果，尽可能以更加容易被理解和直观的方式，为广大决策者提供参考和建议。

（二）对企业的经营状况进行实时监控

在大数据环境下，企业能够实时监控经营状况，以便及时了解关键指标的变化。通过设置实时监控系统，企业能够及时收集与财务状况相关的数据，并通过数据分析和可视化的方式，准确地把握企业的经营情况。实时监控的好处在于可以快速发现异常情况和潜在风险，并及时采取相应的措施。举例来说，企业可以通过对销售数据的动态关注、实时监控，及时了解产品销量、销售额、市场分布的变化情况，进而及时调整销售策略，对产品质量或者出品方式做出规划、设计与调整，进而满足多样化的市场诉求。

除此之外，实时的监控还能够帮助企业进一步提升运营管理效率，对决策过程实施必要的优化。比如可以通过动态的供应链数据监测和分析，及时了解企业相关供应链的运行状态，及时预测和剖析潜在的问题、库存情况，提高供应链的反应能力以及绩效。

从人力资源工作的角度来看，实时的监控可以帮助企业动态评估和分析员工的绩效指标，第一时间察觉绩效下滑的员工，及时对其采取有力的激励措施和引导，最大限度的释放人力资源管理的价值和作用。

（三）借助算法辅助决策的制定

大数据环境下，企业完全可以借助算法工具，全面分析各项财务和业务数据，了解市场以及行业发展趋势、预判竞争对手的发展状况，辅助各项决策的生成。如此也可以减少人为因素在决策生成中的主观干扰，以数据驱动决策的方式减少误判所致的风险。比如当企业在对市场需求进行预测时，可以通过现代算法模型准确评估市场需求量的变化情况，为后续优化供应链管理、调整价格策略提供参考依据。

第一，借助算法辅助决策的过程中，需要保障先期信息以及数据来源的准确度；第二，借助算法辅助决策，能够帮助企业及时识别运营管理过程中潜在的隐患和危机，也为及时把握市场经济中呈现出的机遇带来支持；第三，借助算法辅助决策，能够帮助企业正确响应市场的变化、趋势以及受众所需，保证企业可以通过及时和动态的信息分析、数据研究，及时调整内部运营管理战略和市场开发的侧重点。

三、大数据环境下的财务分析工作突破点

虽然大数据环境引发了企业财务分析手段、方法和实现路径的变革，为其带来了更多的便利、呈现出一定的优势，但是过程中也会给相关从业人员带来一定的压力和挑战，恰是传统财务分析工作有待更新和突破之处。

（一）历史数据、动态数据分析的侧重点不合理

很多企业进行财务分析的主要来源是各种财务报表当中呈现的数据，其都是已经存在的历史性数据，对于当下企业所面临的市场环境、企业所呈现的运营管理状态在信息反馈上具有一定的滞后性。这种分析习惯，对于企业当下的战略决策及运营管理模式的选择并没有太多的指导意义。

（二）财务和业务部门之间存在的信息共享壁垒

不少企业受到传统工作理念和思维习惯的影响，财务部门和业务部门长期独立开展工作，彼此之间缺少信息汇总和共享、沟通的渠道，经常出现对外信息发布和传达不一致的情况，给后续业务开展以及政策福利的获取带来一定阻碍。如果关键决策制定和实施的过程中，必须多部门核实其真实性，必然会因为投入大量的人力和时间，而影响到财务分析工作开展与实施的效率。

（三）对非财务数据的关注和认知失之偏颇

在大数据时代已经到来的当下，财务报表依然是企业进行财务分析的重要来源和输出端口，财务分析人员个体持有的认知、对相关数据和信息的感知，对财务分析的结果以及对相关信息利用的有效性，具有不容忽视的作用和影响。但是在实际开展和推进工作的过程中，由于企业所处的市场态势不断变化、周边竞争对手及行业政策所营造的环境动态调整，各种非财务因素对企业运营发展的干扰越来越突出，再加上财务分析人员所采用的分析办法、指标及核算方式不同，实际呈现的分析结论对企业当下运营管理状态的呈现会存在一定的局限性。

（四）对财务分析价值和功能的激发相对有限

部分企业即便是在大数据时代已经到来、大数据技术广为应用的当下，对财务分析的认知依然存在局限性，比如对通过财务分析发现的问题不予重视，没有在实际开展工作的过程中，对后续工作进行必要的调整和改进，相关问题和症结依旧存在，并且持续对企业的财务工作和整体运营产生干扰；财务分析对于部分投融资项目的论证效果有限，容易误导企业在此方面做出不合理的决策，迫使自身承受一定的经济损失。更重要的是，如果企业的决策层、管理者对财务分析的过程和结果不够重视，财务分析人员自身的价值也会得不到呈现，长此以往，其工作的积极性、主动性都会在一定程度上受到影响。

四、大数据环境下财务分析工作的变革保障

（一）及时革新财务管理思路，加强对大数据的合理使用

在大数据技术得到广泛应用的当下，企业需要及时调整自身对财务管理思路，从最初被动地搜集和整合数据，转变为主动利用和分析数据，发掘数据潜在的价值和作用。为了达成这一目标，企业需要积极培育以数据为驱动的文化，坚持将数据作为日常决策的重要指标和参考对象。

第一，企业在构建以数据为驱动的文化系统过程中，可以通过设置关键绩效指标的方式，来对业绩进行评估；第二，企业需要格外关注对数据隐私以及安全性的保护，通过制定合规合理的数据使用及管理政策，对敏感数据施加保护。

（二）构建与大数据环境相契合的管理流程

为了更好地适应大数据环境，迎合大数据时代到来对财务分析工作带来的机遇和便利，企业需要对内完成财务管理流程的重塑、方法的调整。

第一，进一步构建协同工作机制，促使各部门的信息和数据能够进一步关联，得到协同和共享；第二，企业需要加强对数据和信息呈现质量的评估和监督，对内构建有效的数据清洗以及纠错机制；第三，企业需要对内完成数据分析平台以及数据存储仓库的建立，用来保障大数据技术应用以及数据分析工作的顺利开展和实施；第四，企业对内需要完成有关数据采集、整理以及流程的处理标准建立，保障相关数据和信息从前期搜集到最终投入使用，都严格按照规范和标准进行。

（三）加强对内部员工的数据分析能力培养

于企业而言，财务分析工作归根到底也需要企业内部员工来最终完成和输出，所以在大数据环境下，企业需要对其进行数据分析能力的培养。

第一，企业可以设置奖惩激励措施，来鼓励广大员工积极参与培训和学习，主动掌握大数据环境下的财务分析办法和技巧；第二，强调对企业内多部门协作和沟通能力的培养，确保企业能够对各个部门所持有的资源进行更好的利用与整合，合力推动企业的发展与进步；第三，企业需要对内开展以大数据应用和数据分析为主题的培训、教育活动，邀请行业内的专家、系统和软件开发人员及学者到企，为员工进行专业培训和指导；第四，企业可以对内构建专属的数据分析以及实践应用平台，目的在于让广大工作人员可以在实践过程中不断积累经验、掌握相关理论，并且在和其他同事交流的过程中，共同探索既有问题的解决办法；第五，企业内部的工作人员，尤其是实际负责财务分析以及财务管理的工作人员，需要掌握先进且常用的分析技术、工具，更要了解有关统计学以及数据挖掘的相关知识、技术。为其更加顺利和快速地完成工作，保证工作效率提供支持。

五、结束语

在大数据环境下，企业内部财务管理以及财务分析工作确实面临着不小的压力和挑战，当企业能够依托技术之便，获得更加及时、全面的行业信息，了解市场动态和竞争环境时，便能够对市场机遇、行业发展趋势有更加全面和从容的认知，进而实现对自身战略的精准定位、对未来发展的科学引导。但是在此过程中，企业也需要懂得随时应对大数据环境所致的工作条件、资源等发生的变革，懂得顺应时代发展积极做出应对，包括在工作方法和思维习惯上的变革，调整传统的、已经落后于时代的数据处理和分析模式。如此才能确保企业的财务分析工作能够一直保持先进性、始终顺利进行。

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