大數據背景下財務數據分析管理的探究

◎ 曲麗艷

大數據是互聯網發展所必然會出現的一種情況，在云計算等科學技術的支持之下，眾多本來分散各處的數據得以被整合和再利用，并被分配到其能被最大利用的地方，再通過各個行業進一步整理與匯總，為更多的企業創造更多的價值。大數據時代信息數據規模不斷擴展，信息數量不斷提升，企業所面臨的財務數據分析與處理壓力也與日俱增。大數據背景下，企業財務數據分析的精確度與可靠性都有了不同程度的提高。在信息技術的支持下，財務數據及非財務數據都可作為企業重大管理決策制定的信息依據，有效推動了企業的穩定經營與健康發展。

一、大數據對傳統財務數據分析產生的影響

1.數據范圍得以拓展。大數據背景下，企業所涉及的數據信息數量日益龐大并且數據量級不斷提升，并且數據量的持續上升趨勢較為明顯。尤其是生產制造及農業領域的數據增長速度較快。面臨大規模的數據信息，企業所應用的財務分數據分析系統與當下的數據需求并不一致，且財務數據分析過程中需消耗較高的成本并且數據分析效率較為低下，數據分析時間較長，因此，財務管理所面臨的壓力日益嚴峻。

2.計量方法與現實需求不一致。應用傳統財務管理方式進行數據分析，其所采用的計算方式較為單一，數據模型也較為簡單，運用最為基礎的運算方式而進行數據的統計與分析，同時計算數據來源的選擇范圍并不寬泛，因此運算結果的精度難以得到有效提升。此外部分數據統計分析會需要設置假設性的前提，因此分析環境與企業的實際狀況并不一致，所得出的計算結果也并不精準，難以為正常經營決策的制定提供準確依據。

3.決策制定中非財務數據的地位有所提高。在傳統財務管理過程中，財務數據是企業重大經營決策制定的主要依據，非財務數據的利用率并不高，在大數據背景下財務管理呈現出多元化的發展趨勢，而非財務數據在企業經營決策中所占據的地位不斷提升，在決策過程中必須將非財務數據納入考量，并與財務數據進行有效融合，以實現所有數據的聯合應用。

二、在財務數據分析中應用大數據技術的重要性

1.有利于提高信息質量。財務數據分析是財務管理工作的主要內容，傳統財務管理過程中，對結構化數據較為重視，卻忽略了非結構化數據的管理與應用，因此加強大數據管理可以解決這一問題。通過了解行業發展信息，分析國家政策并掌握競爭對手的財務信息狀況而實現企業財務及非財務數據的有效融合，利用大數據技術進行綜合性分析，以此促進企業信息質量的有效提升。

2.有利于促進財務管理內容和體系的完善。在大數據背景下，企業財務數據分析工作的開展，有利于整合企業內部與外部所有信息數據，實現了結構與非結構化數據的有效融合與分析，因此企業財務管理工作的內容得以進一步拓展，管理模型也得以優化，管理方式也得到了不斷的創新，使財務管理的內容更加豐富與全面，財務管理也逐步形成體系。

3.有利于實現全面管理決策的科學化發展。在大數據背景下，可采用云計算等先進的技術手段進行規模化數據的整合與分析，傳統的財務管理體系不斷優化，進而可以實現大規模數據的深度挖掘與統計，有效解決了信息孤島問題的出現，實現了信息資源的高效整合，也可為信息決策的制定提供高效準確的數據依據，有利于促進財務與生產、業務環節的一體化發展，使財務信息與各個業務環節的匹配度更高，使重大決策項目的制定思路更加清晰，進而提高了決策制定的科學性與合理性。

三、大數據背景下財務數據分析管理的優化對策

1.建立與應用信息化數據管理系統。在財務數據分析過程中進行規模化的數據獲取，必須要建立與信息化數據管理系統，并對該系統進行合理應用，進而運用網絡及計算機技術進行數據的有效識別，將數據傳感體系以及智能識別體系等各種軟件與系統進行有效連通，并以企業的實際發展需求為依據合理進行結構化與非結構化財務數據信息的智能識別與獲取，也可以進行數據的準確定位、傳送與監控管理。

2.優化與完善財務綜合預測流程。在大數據背景下進行財務數據信息的統計與分析，應以財務綜合分析的結果為依據，分析與參考歷史數據資料，并結合外部環境數據的情況運用線性回歸方式進行企業當前潛在財務危機的準確判斷與預警，合理進行經營績效的評價分析，高效開展成本預算工作。在成本預算過程中應運用成本分析法將各個項目或部門所應承擔的成本進行合理劃分，并運用因素分析法對影響成本控制情況的各個因素進行分析，明確其影響程度，進而以歷史業務量為依據，結合各個項目成本的變化情況，構建數據分析模型，并對企業未來一段時間的經營成本進行合理預測。

3.籌資決策模型的合理構建。在數據管理系統應用過程中建立科學高效的財務投資決策模型可以準確判斷出所籌集資金的成本情況，了解企業潛在的財務風險，并對資金需求情況進行合理判定。還可以分析企業的資金結構，了解其資金使用情況，并將行業發展的影響因素納入到分析內容當中，以此作為企業資金結構優化的依據，掌握通過不同渠道籌集到的資金的成本變化情況，還可以了解到每股收益受到籌集資金的影響，進而運用銷售百分比法進行資金需求的合理預測，在加權平均法等多種方式的支撐下分析資金的籌資成本，并對資金使用效果加以判定，以此作為籌資決策制定的主要依據。

4.科學進行財務投資決策。在投資決策過程中，會應用到數據運算并建立數據模型，因此應對投資類型進行客觀分析，并對分享資產組合的各個因素加以明確，運用投資決策指標分析法合理進行投資機會的有效發掘，進而制定合理的投資決策，并對潛在的風險進行預防與控制。同時還應以企業的歷史信息數據為依據，合理進行資金組成結構的判定，分析資金使用情況以及結構變化趨勢，了銀行業競爭情況以及市場變化情況，分析消費者的喜好及競爭產品的特點并將企業的負債情況納入考量，綜合進行企業潛在風險與市場情況變化趨勢的預測與分析。運用多種評價方式分析多項評價指標，合理進行投資決策的科學化選擇。

5.加強財務監控，提高資金流通速率。在財務數據分析過程中，要合理進行分析過程的監控與管理，以確保管理者可以了解企業的真實經營情況，掌控項目的具體執行狀況，并對企業的庫存資金、應收或應付賬款以及存貨情況有著更加清晰的了解，以此及時發現財務管理中出現的問題，并針對性的進行優化與調整，有效提高資金的流通速率。

6.加強對非財務指標分析的重視程度。在進行收益分配決策制定時，根據利潤信息數據情況建立多維分析模型，合理進行銷售量、銷售成本以及利潤的綜合分析，同時，還要對非財務指標進行綜合性分析，了解銷售收入的產品組成情況，并對影響企業收益的所有因素進行有效分析，準確判斷出市場變化的趨勢，并對經濟發展的規律進行準確把控，進而探尋出提升企業利潤的有效方式，并以數據信息系統為依據合理進行利潤分配結果的分析，進而促進利潤分配合理性的有效提升。

結語：大數據時代財務數據分析管理模式發生了巨大轉變，傳統管理財務管理方式與當下企業的管理需求并不一致，因此，應從建立信息化數據管理系統、優化與完善財務預測流程、建立籌資決策模型，提高財務投資決策的科學性、加強對財務監控、重視非財務指標分析等多個層面進行大數據背景下財務數據分析管理的合理優化，進而有效提升企業財務數據分析管理效果。