大数据时代企业现金流预测精益化研究
——以汽车制造业为例

（东风雷诺汽车有限公司财务部湖北武汉430051）

一、大数据对企业现金流预测的挑战

（一）大数据及其特征

1980年，美国未来学家阿尔文·托勒夫在《第三次浪潮》一书中，首次提出了“大数据”的概念，并将其盛赞为“第三次浪潮的华彩乐章”。2011年，麦肯锡发布《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》，说明了大数据技术的影响和应用，这也预示着大数据时代的到来。2012年，奥巴马政府《大数据研究和发展计划》的发布，以及随后有“大数据系统研究先河之作”之称的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书的发行，“大数据”引起了各界的关注。

大数据具有数据体量大、数据类型多、数据价值密度低和数据处理速度快等四个显著特点。这也就意味着，大数据时代，数据来源多元化，通过对数据内在逻辑和潜在信息的甄别和判断，可以有针对性地提取其蕴含的价值，为企业管理服务。

二、大数据对企业现金流预测的影响

要做好现金流预测，既需要对历史数据进行解读，研究其规律性，又要对未来情况进行推断，做出前瞻性的判断。在历史数据方面，相对于大数据，传统的历史数据主要源于企业财务系统中所储存的数据。这类数据来源单一，仅局限在财务数据的小范围里，缺乏必要的业务信息，这样所得出的分析结果很难达到科学有效。在对未来情况进行预测时，由于缺乏多元化的数据支持，财务人员往往过于依赖业务部门的分析结果，难以对数据的有效性进行甄别。……