大數據潮流下財務管理變革之路

石采玉

[摘要]隨著互聯網技術的蓬勃發展，出現了移動互聯網、云計算、物聯網等科技成果，而現在大數據概念又應運而生。大數據的發展已經滲透到各個行業領域，逐漸成為重要的社會資源。與此同時，企業財務管理模式叉遭遇到前所未有的機遇和挑戰。本文探討了基于大數據技術下企業財務管理模式如何進行革新。

[關鍵詞]大數據；財務管理；變革

[DOI] 10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.103

1 引 言

隨著互聯網技術的蓬勃發展，出現了移動互聯網、云計算、物聯網等科技成果，而現在大數據概念又應運而生。“大數據”時代最早是由全球首屈一指的咨詢機構麥肯錫公司提出。該公司在經過長期調研后發布了《大數據：下一個競爭、創新、和生產力的前言領域》的研究報告，在其報告中提出當前大數據規模及其存儲容量正在快速增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，預示著新一波生產率的增長和消費者盈余的浪潮到來。目前，越來越多的政府、公司、機構意識到大數據所具有的潛在價值。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元來加強大數據的研發。這一政策旨在增強收集海量數據、分析提取信息的能力。這一舉動表明奧巴馬政府將大數據戰略上升為國家意志，其技術領域的競爭，與國家安全和未來密不可分。美國這一戰略的啟動，其他發達國家必然跟進，出臺相應的政策。在這個信息化的時代，誰能全面、及時、準確地掌握信息資源，必將站在戰略的制高點，走在信息時代的最前列。

2 大數據概述

有關大數據的概念，目前還尚未統一。研究機構Gar-tner認為“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。而麥肯錫咨詢公司在其《大數據：下一個競爭、創新、和生產力的前言領域》的報告中給出的定義是：大數據指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集。在維克托-梅爾松伯格及肯尼斯-庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。以上這幾種定義，雖各有各的不同的側重點，但無疑體現出了數據“大”的特點，但這并不是全部。具體來說，大數據具有以下四個基本特征。一是數據量巨大（Volume），從TB級別，躍升到PB級別。二是數據類型繁多（Variety），包括數字、文本結構化數據還有視頻、網絡日志、地理位置信息非結構化數據。三是價值密度低（Value），如何通過強大的數據處理技術迅速地完成有價值的信息的篩選成為目前大數據背景下亟須破解的難題。四是處理速度快（Velocity），這是大數據處理技術與傳統數據挖掘技術最明顯的特征。然而，大數據的戰略意義并不在于擁有海量的數據信息，而是對這些龐大數據進行“提純”，從而迅速獲得有價值的信息。

3 大數據時代對財務管理的影響

3.1 大數據時代給財務管理帶來的機遇

財務管理是企業管理核心內容，它是通過價值形態對資金運動進行決策、計劃和控制的綜合性管理，其主要目標是股東財富最大化。目前，企業財務管理工作是基于對財務報表的分析，而這種對數據的分析方式往往存在滯后性，不利于為企業決策提供支持。隨著企業的財務信息愈加復雜，各部門之間的信息要將大量的交易信息轉換為對企業決策有價值的信息一直是個難題。在大數據時代，企業所面對的數據量的規模越來越大，數據之間的關系更加清晰和完整。大數據的處理技術以其處理速度快、精度高的特點，能夠對大量的財務信息進行多維度的分析，幫助財務管理者破除用傳統方法無法解決的難題。有了大數據的基礎，就能使財務管理人員能從傳統的核算中脫離出來，轉向風險管理、信用管理、成本控制等重要的管理領域，利用大數據技術等分析工具獲得深度洞悉，實現資源的優化配置。

3.2 大數據時代給財務管理帶來的挑戰

大數據面臨的挑戰是多方面的。

（1）數據的迅速增長對存儲空間、存儲技術、能源消耗的挑戰：在大數據時代下，要求企業及時的搜集所有的信息，同時又要保證信息存儲的充分性、全面性、準確性，這就導致信息存儲的規模巨大。據百度技術委員會理事長陳尚義透露，百度每天處理的數據量將近100個PB，相當于5000個國家圖書館的信息量的總和。而現有的數據庫由于其自身存儲空間有限無法滿足高級別的數據分析需求。

（2）數據本身的安全及個人和機構的隱秘信息泄露的挑戰：海量的數據信息對企業財務管理的影響是顯著的，但是“大數據”理論是建立在“海量數據都是事實”的基礎之上，人們無法保障所提供的所有信息都是事實，就可能出現“災難性大數據”，從而導致企業管理層做出錯誤的決策。同時，在大數據時代下的信息往往包含個人或機構的隱秘信息，如何保障這些信息的安全避免被不法之徒利用是個亟待解決的難題。

（3）數據價值密度低，無法有效攫取：雖然大數據時代給企業財務管理帶來了很多信息，但從這些海量的信息中篩選有價值的信息的過程是十分復雜的。同時，存儲、計算、分析PB級以上規模的數據是需要非常高的成本的。大數據雖然看起來利用價值很高，但是價值密度卻遠遠低于傳統數據庫中已經有的那些數據，加之現有的數據分析技術有限，難以有效的攫取獲得優質的信息。

（4）數據技術的分析手段亟待完善：在大數據時代，企業的數據量不僅巨大，而且數據結構種類繁多，不僅僅有結構化的數據，更多的則是非結構化的數據，其中的非結構化數據所占比重大且持續增加，而且數據之間的關系較為復雜。如何從這些數據中識別和檢測錯誤、缺失的信息，傳統的技術和方法已無法快速地完成對所有信息的檢測，就這需要企業配備高端的數據存儲設備的同時開發、設計或引進先進的大數據分析技術和方法，以實現數據的整合、分析等操作，充分的挖掘大數據潛在的價值。

4 大數據時代下財務管理的改革之路

4.1 企業管理層要樹立大數據的意識

首先，大數據的應用需要企業管理層的重視和支持，有了管理層的重視，就有望將大數據的應用及發展規劃進一步推動。同時，在企業管理層的帶動下，就能加強大數據的質量意識建立完善的數據質量保證制度。然而，在國內大數據的發展還屬于初級階段，不少企業尚未意識到大數據的應用會給企業帶來巨大的價值，也并未將大數據的認識提升到企業發展戰略的高度，從而就導致大數據的價值無法發揮，不利于企業未來的發展。

4.2建立數據安全系統

基于云計算的大數據時代的信息多而繁雜，其中還包括不少用戶的個人隱私及機構的機密信息。如何保障這些信息的安全，同時又能使企業能有效地運用這些信息，這就需要企業從全面的數據安全系統人手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標準化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防御。

4.3 建立統一的信息化管理系統

大數據中包含了企業多年積累的業務、財務、市場等各方面信息，對其進行深入的剖析就能找到指導企業財務管理發展的方法。因此大數據的興起，很可能顛覆現有的信息管理系統，這就要對現有的信息管理系統進行革新，使之統一化。在大數據時代，數據格式的統一，就能迅速的對數據進行高效的分析，為企業的管理效率提升、成本節約、風險控制以及價值增值提供機會

4.4培養數據分析型的財務管理人才

在大數據時代改變企業財務管理模式的同時，這就需要財務管理人員轉換傳統的基于核算反映、監督的思維，發展為善于通過數據分析，實事求是，引導決策者關注本質，做出正確決策的人才。而這些高素質的人才在當今社會是短缺的，如何培養高技能、高素質的財務管理人才，這就需要企業加大招聘力度的同時大力培養內部員工，通過對員工派遣外出培訓、交流學習，提拔具有潛質的財務管理人員，增強企業未來競爭能力。

5 結論

在大數據的時代的來臨，將會對企業的財務管理模式帶來全面的革新。傳統的財務管理方式已不再適應信息化時代管理的發展趨勢，因此企業要通過大數據來創造全新的財務管理模式迫在眉睫。總之，企業必須抓住大時代潮流下的財務管理契機，采取有效的措施進行財務管理革新，才能走在大數據時代的前沿。