大數據時代企業財務信息管理初探

姚熙桓 劉建文

摘要：我國大數據產業目前已進入快速推進階段。對于企業來說，大數據是一項極其重要的戰略資產。文章從大數據的起源及基本特征出發，分析大數據給企業財務信息管理帶來的影響，并提出大數據時代加強企業財務信息管理的有效策略。

關鍵詞：大數據；財務信息管理

一、大數據的發展及其特征

伴隨互聯網+、云計算、物聯網、社交網絡平臺、傳感技術等新興技術與服務的出現，人類社會的數據種類和規模正以前所未有的速度呈爆發式增長和累積。據市場調研機構IDC預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50%左右，到2020年，全球數據總量將達到40ZB，其中我國數據量將達到8.6ZB，是2013年的10倍。海量數據的產生已經完全不受時間、地點的限制，其規模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰。

大數據產生經歷了被動-主動-自動三個發展階段。第一階段是數據庫技術的出現。數據庫技術被廣泛應用于運營系統，數據伴隨著系統的運轉產生并被記錄下來。這種數據的產生是被動的；第二階段是互聯網技術的誕生。新型社交平臺的開發與各類便攜式移動設備的使用，給人們更多的表達個人想法的途徑與機會，這個階段數據的產生方式是主動的；第三階段是感知式系統的廣泛應用。裝配微型傳感器的設備被廣泛布置于社會的各個角落，這些設備源源不斷記錄下大量的新數據。這種數據的產生是自動的。這些被動-主動-自動記錄與存儲的數據共同構成了大數據的數據源。

關于大數據的特征，在國外大數據研究先河之作的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數據是以4V為基本特征的數據集，即規模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）。而IBM認為，大數據還必然具有真實性（veracity）。維基百科則通過簡單明了的描述，對大數據進行定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。2017年國際電信聯盟首次以大數據作為世界電信日主題，提出了“發展大數據，擴大影響力”。

二、企業財務信息管理基本概述

企業財務信息管理起源于16世紀初的西方資本主義萌芽時期，早期并沒有形成專業、獨立的財務信息管理系統。企業的業務單一，信息資料也比較籠統、簡單。隨著20世紀初期工業革命的成功，公司制企業迅速發展并成為主要的企業組織形式，財務管理和財務信息的重要性日益突出，財務管理理論、制度、法規逐步完善。政策法規對財務信息有了規范性的要求，甚至對財務信息的披露、存檔時間、保存形式有了詳細的規定。到20世紀90年代，微型計算機應用逐漸普及，財務信息由傳統手工編制過渡到手工+計算機輔助編制。隨著計算機應用軟件技術的進步，專業性的財務軟件逐步代替了手工記賬方式，進入財務電算化時代。當前，隨著互聯網和云存儲、指紋加密、人臉識別等信息技術的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財信息管理系統已開始得到廣泛應用。

在企業財務信息管理中，數據來源的真實、有效、可驗證性，數據采集的及時性、數據與本企業經營決策的相關性，數據的可計量性等是企業做出正確經營決策和投資參照的重要基礎，為明確企業財務現狀和運營前景提供依據；先進設備與技術的應用，是企業財務信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊伍的建設，更是企業財務信息管理的關鍵所在。在大數據時代，財務數據，設備與技術，制度與人才多項因素緊密相結合，對于促進企業快速、良性發展有著重要的意義。

三、大數據給財務信息管理帶來的影響主要體現在以下方面：

1、財務信息來源增加

在計劃經濟時代，財務信息最主要的來源是各項經營的收支，并以貨幣計量方式表達。在大數據時代，除了傳統的紙質或電子形式存在的文字、表格，電子設備、傳感器、刷卡機、收款機、網站瀏覽點擊行為、電子地圖、社交網絡媒體互動等設施與平臺記錄下來的數據與信息都可成為影響企業經營決策的信息源。

2、財務信息類型增多

傳統財務信息管理主要是以貨幣形式出現的跟收入與支出相關的數據，信息類型單一。而大數據的基本特征之一是信息類型繁多，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等。信息整合難度加大。

3、財務管理職能前置

傳統的財務管理是事后管理，且局限于對現有數據進行簡單的統計分析、查詢。大數據的應用能夠對企業經營情況進行實時分析和及時預測，提供更具時效性、指標多樣化、更貼近經營管理需求的財務管理動態分析報告。財務管理的職能前置到市場預測、產品設計、供應鏈建設等價值規劃階段，財務體系由核算型向價值型轉變。

四、新形勢下加強財務信息管理的策略

1、提高財務信息質量

大數據時代，海量數據的價值性呈現低密度，高附加值特點。單個數據看起來價值很低，但同類型的數據規模增加到一定數量，就會有很高的商業價值，對企業經營決策的指導力越強。當前，財務信息來源可分為二個方面：一是企業經營過程中產生的信息，這類信息屬于內部數據。除日常收支外，還應括用戶注冊信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構成產品價值鏈的各個環節產生的數據，比如研發記錄、生產作業記錄、采購過程動態監控記錄、物資出入庫數據、銷售業務數據等；還包括人事、戰略、公共策略、專業知識庫、企業文化等非結構化信息數據。二是本行業及跨行業相關數據信息，這類信息屬于外部數據。外部數據應注重從目標人群、行業、大環境等方面收集。伴隨著各種隨身設備、物聯網、移動互聯網等技術的發展，人成為了移動互聯網的核心網絡節點，通過用戶點擊行為、電子地圖、社交網絡行為等數據，可以對目標人群進行有效分析。行業數據既包括本行業的產品種類、銷售狀況、研發趨勢、競爭對手情況等，還包括跨行業的關聯性信息，以全面性提高數據的準確度和價值。大環境指所處社會的經濟、政治、法律等環境。國務院《促進大數據發展行動綱要》提出要穩步推動公共數據資源開放，這將成為重要的外部數據來源。

2、強化財務信息整合

大數據搜集，重點不在于占有，而在于利用。而要利用好數量龐大，來源廣泛，格式多樣的財務信息數據，就必須對其進行實時整合，存儲與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲。分類是找出大數據中的一類數據對象的共同點，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數據由于具有不同特征，可以被分到多個類別中去。聚類就是按照某個特定標準（如距離準則）把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大。存儲則是以根據財務管理需要將大數據劃分成分布式存儲模塊，如生產計劃模塊、銷售管理模塊、會計核算模塊、資產管理模塊、業績評價模塊和企業間關系模塊等，以便數據管理和使用。

參考文獻

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（作者單位：北京優炫軟件股份有限公司）