大数据背景下财务数据分析管理的探究

◎ 曲丽艳

大数据是互联网发展所必然会出现的一种情况，在云计算等科学技术的支持之下，众多本来分散各处的数据得以被整合和再利用，并被分配到其能被最大利用的地方，再通过各个行业进一步整理与汇总，为更多的企业创造更多的价值。大数据时代信息数据规模不断扩展，信息数量不断提升，企业所面临的财务数据分析与处理压力也与日俱增。大数据背景下，企业财务数据分析的精确度与可靠性都有了不同程度的提高。在信息技术的支持下，财务数据及非财务数据都可作为企业重大管理决策制定的信息依据，有效推动了企业的稳定经营与健康发展。

一、大数据对传统财务数据分析产生的影响

1.数据范围得以拓展。大数据背景下，企业所涉及的数据信息数量日益庞大并且数据量级不断提升，并且数据量的持续上升趋势较为明显。尤其是生产制造及农业领域的数据增长速度较快。面临大规模的数据信息，企业所应用的财务分数据分析系统与当下的数据需求并不一致，且财务数据分析过程中需消耗较高的成本并且数据分析效率较为低下，数据分析时间较长，因此，财务管理所面临的压力日益严峻。

2.计量方法与现实需求不一致。应用传统财务管理方式进行数据分析，其所采用的计算方式较为单一，数据模型也较为简单，运用最为基础的运算方式而进行数据的统计与分析，同时计算数据来源的选择范围并不宽泛，因此运算结果的精度难以得到有效提升。此外部分数据统计分析会需要设置假设性的前提，因此分析环境与企业的实际状况并不一致，所得出的计算结果也并不精准，难以为正常经营决策的制定提供准确依据。

3.决策制定中非财务数据的地位有所提高。在传统财务管理过程中，财务数据是企业重大经营决策制定的主要依据，非财务数据的利用率并不高，在大数据背景下财务管理呈现出多元化的发展趋势，而非财务数据在企业经营决策中所占据的地位不断提升，在决策过程中必须将非财务数据纳入考量，并与财务数据进行有效融合，以实现所有数据的联合应用。

二、在财务数据分析中应用大数据技术的重要性

1.有利于提高信息质量。财务数据分析是财务管理工作的主要内容，传统财务管理过程中，对结构化数据较为重视，却忽略了非结构化数据的管理与应用，因此加强大数据管理可以解决这一问题。通过了解行业发展信息，分析国家政策并掌握竞争对手的财务信息状况而实现企业财务及非财务数据的有效融合，利用大数据技术进行综合性分析，以此促进企业信息质量的有效提升。

2.有利于促进财务管理内容和体系的完善。在大数据背景下，企业财务数据分析工作的开展，有利于整合企业内部与外部所有信息数据，实现了结构与非结构化数据的有效融合与分析，因此企业财务管理工作的内容得以进一步拓展，管理模型也得以优化，管理方式也得到了不断的创新，使财务管理的内容更加丰富与全面，财务管理也逐步形成体系。

3.有利于实现全面管理决策的科学化发展。在大数据背景下，可采用云计算等先进的技术手段进行规模化数据的整合与分析，传统的财务管理体系不断优化，进而可以实现大规模数据的深度挖掘与统计，有效解决了信息孤岛问题的出现，实现了信息资源的高效整合，也可为信息决策的制定提供高效准确的数据依据，有利于促进财务与生产、业务环节的一体化发展，使财务信息与各个业务环节的匹配度更高，使重大决策项目的制定思路更加清晰，进而提高了决策制定的科学性与合理性。

三、大数据背景下财务数据分析管理的优化对策

1.建立与应用信息化数据管理系统。在财务数据分析过程中进行规模化的数据获取，必须要建立与信息化数据管理系统，并对该系统进行合理应用，进而运用网络及计算机技术进行数据的有效识别，将数据传感体系以及智能识别体系等各种软件与系统进行有效连通，并以企业的实际发展需求为依据合理进行结构化与非结构化财务数据信息的智能识别与获取，也可以进行数据的准确定位、传送与监控管理。

2.优化与完善财务综合预测流程。在大数据背景下进行财务数据信息的统计与分析，应以财务综合分析的结果为依据，分析与参考历史数据资料，并结合外部环境数据的情况运用线性回归方式进行企业当前潜在财务危机的准确判断与预警，合理进行经营绩效的评价分析，高效开展成本预算工作。在成本预算过程中应运用成本分析法将各个项目或部门所应承担的成本进行合理划分，并运用因素分析法对影响成本控制情况的各个因素进行分析，明确其影响程度，进而以历史业务量为依据，结合各个项目成本的变化情况，构建数据分析模型，并对企业未来一段时间的经营成本进行合理预测。

3.筹资决策模型的合理构建。在数据管理系统应用过程中建立科学高效的财务投资决策模型可以准确判断出所筹集资金的成本情况，了解企业潜在的财务风险，并对资金需求情况进行合理判定。还可以分析企业的资金结构，了解其资金使用情况，并将行业发展的影响因素纳入到分析内容当中，以此作为企业资金结构优化的依据，掌握通过不同渠道筹集到的资金的成本变化情况，还可以了解到每股收益受到筹集资金的影响，进而运用销售百分比法进行资金需求的合理预测，在加权平均法等多种方式的支撑下分析资金的筹资成本，并对资金使用效果加以判定，以此作为筹资决策制定的主要依据。

4.科学进行财务投资决策。在投资决策过程中，会应用到数据运算并建立数据模型，因此应对投资类型进行客观分析，并对分享资产组合的各个因素加以明确，运用投资决策指标分析法合理进行投资机会的有效发掘，进而制定合理的投资决策，并对潜在的风险进行预防与控制。同时还应以企业的历史信息数据为依据，合理进行资金组成结构的判定，分析资金使用情况以及结构变化趋势，了银行业竞争情况以及市场变化情况，分析消费者的喜好及竞争产品的特点并将企业的负债情况纳入考量，综合进行企业潜在风险与市场情况变化趋势的预测与分析。运用多种评价方式分析多项评价指标，合理进行投资决策的科学化选择。

5.加强财务监控，提高资金流通速率。在财务数据分析过程中，要合理进行分析过程的监控与管理，以确保管理者可以了解企业的真实经营情况，掌控项目的具体执行状况，并对企业的库存资金、应收或应付账款以及存货情况有着更加清晰的了解，以此及时发现财务管理中出现的问题，并针对性的进行优化与调整，有效提高资金的流通速率。

6.加强对非财务指标分析的重视程度。在进行收益分配决策制定时，根据利润信息数据情况建立多维分析模型，合理进行销售量、销售成本以及利润的综合分析，同时，还要对非财务指标进行综合性分析，了解销售收入的产品组成情况，并对影响企业收益的所有因素进行有效分析，准确判断出市场变化的趋势，并对经济发展的规律进行准确把控，进而探寻出提升企业利润的有效方式，并以数据信息系统为依据合理进行利润分配结果的分析，进而促进利润分配合理性的有效提升。

结语：大数据时代财务数据分析管理模式发生了巨大转变，传统管理财务管理方式与当下企业的管理需求并不一致，因此，应从建立信息化数据管理系统、优化与完善财务预测流程、建立筹资决策模型，提高财务投资决策的科学性、加强对财务监控、重视非财务指标分析等多个层面进行大数据背景下财务数据分析管理的合理优化，进而有效提升企业财务数据分析管理效果。