論企業經營分析管理工作中財務大數據的應用

孫俊 嘉里糧油（青島）有限公司

引言

企業作為市場經濟的參與主體，在拉動經濟、增加就業崗位等方面發揮著關鍵性作用。近年來，各地出臺系列舉措，進行營商環境的構建，持續釋放企業發展活力，根據相關研究機構公布的數據，2020年國內共有各類企業4457.2萬家，新增注冊市場主體2735.4萬家，同比增長12.8%。為保持企業良好發展勢頭，企業除了利用政府提供的優惠政策等外部因素之外，還需要借助財務大數據等一系列舉措，做好內部運營管理體系的轉變，實現決策的科學化與管理的高效化。

一、財務大數據在企業經營分析管理中應用的必要性

財務大數據對于企業經營分析管理工作成效有著極大的提升，通過對相關技術應用必要性與重要性的梳理，在整體層面形成完備的觀念認知，為后續財務大數據技術的應用提供方向性引導。

企業在發展的過程中，為了保持自身特點，突出競爭優勢，往往需要對業務開展、市場需求、產品質量以及資金現狀做好綜合評估，根據評估情況制定針對性的發展決策與管理方案，以實現企業內部資源的有效整合，合理應對內外因素的干擾。基于這種認知，企業在經營分析管理環節，需要采取必要的信息發掘處理等手段，強化企業經營性數據的發掘管理力度，增強管理工作的透明度。而這一目標的實現，有賴于財務大數據技術的參與，借助相關的技術舉措，對企業經營管理過程中的信息開展深層次的發掘與匯總，引導企業管理人員可以更加全面地掌握各類信息，并以此為基礎，制定相應的管理方案。例如在財務大數據應用過程中，逐步對產品的市場定位、質量要求等做好整體把控，使得企業決策者、管理者可以根據上述數據針對性地調整企業經營管理方案，確保產品類別的研發、生產的模式以及營銷的渠道更加符合市場消費需求，逐步擴大企業產品的市場占有率，增加企業利潤空間。同時財務大數據在企業經營分析管理中的應用，可以持續提升資源配置與利用能力，降低了企業整體的成本支出。例如，通過Power BI等數據分析工具，財務管理人員可以對財務數據進行不同維度、不同顆粒度的分析，清楚掌握不同的產線、品牌、渠道等多維度的銷量分布、成本構成及利潤貢獻等情況；同時，也可以逐層深入至SKU維度，對SKU定價的合理性、銷量的穩定性及成長性進行綜合分析，并及時進行相應的策略調整，通過結算與核算打通，提高財務大數據的使用價值，全面把握企業整體的經營情況，助力企業價值的持續提升。基于財務大數據在企業經營分析管理中的重要性，管理人員、財務人員需要從實踐角度出發，采取必要的舉措，扎實推進財務大數據技術應用工作的有序開展。

二、企業經營分析管理中財務大數據應用的主要特點

企業經營分析在應用財務大數技術的過程中，通過SAP、財務共享中心等方式實現了信息采集的全面化、信息處理的高效化，加速提升經營性數據的整合能力，有效解決企業經營分析管理效率性較低、覆蓋面較小等系列問題，構建標準化的企業經營分析管理體系。

（一）企業信息采集的高效化

財務大數據的主要特點在于通過高效化信息采集，對企業經營發展過程中所涉及財務數據實現發掘、整理，從而精準反映出企業在一段時間周期內的資金往來情況。為保持信息采集的高效化，現階段以時間與項目作為模塊劃分的依據，定向完成數據的整合。例如現階段部分企業通過引入財務大數據平臺，將企業內部的財務數據開展必要的整合，這種整合可以減少不同財務數據之間的割裂性，真正、全面地反映出企業財務基本情況，對后續企業經營風險評估、管控以及處置等提供方向性引導，同時也保證了經營分析管理工作的開展成效。

（二）企業信息分析的科學化

財務大數據分析功能的實現是以信息數據的采集為基礎，根據掌握的信息數據，有目標、有計劃地開展信息分析等系列工作。財務數據分析環節，工作人員將企業各項數據錄入到大數據分析軟件之中，利用軟件算法建立數據之間的邏輯關聯，將企業產品類別、產品質量、成本支出與利潤收益等信息進行統籌，這種統籌處理可以極大提升企業信息處理的科學化水平，減少了人為因素對于企業經營分析管理工作的干擾，很大程度上切實發揮出財務大數據在提升企業經營分析管理精準性方面的優勢。

三、企業經營分析管理中財務大數據應用現狀

企業經營分析過程中財務大數據的應用暴露出諸多問題，對存在問題的探討與明確，有助于工作人員形成正確的觀念認知，明確過往自身在財務大數據應用中的短板，為財務大數據應用策略的完善創造便利條件。

（一）企業對財務大數據重視程度不高

部分企業在利用財務大數據開展經營分析管理的過程中，沒有真正認識到財務大數據的重要性與必要性，沒有能夠將財務大數據納入企業決策、管理等活動之中，這種情況的出現，不僅造成了數據資源的浪費，還增加了經營分析管理的不科學性。例如企業在產業轉型過程中，為了保證自身競爭力，加速企業轉型，往往需要企業做好企業創新與營銷等系列工作，有目的、有計劃地開展經營分析管理等工作，但是工作開展環節忽視了財務大數據對于經營分析管理中相關數據發掘的有效性，這種認知層面的缺失，無疑影響了財務大數據應用成效，對于相應技術活動的開展產生了消極影響。

（二）企業對財務大數據應用范圍有限

財務大數據的應用無疑可以持續提升企業經營分析管理成效，實現了數據的全面發掘與高效處理，幫助企業更好地掌握自身的實際情況，科學預估某一時間周期內企業的發展走向，為經營決策、運行管理等系列工作的有序開展提供方向性引導。但是必須清楚地認識到，企業對于財務大數據的應用范圍較為有限、應用對象單一，大多數情況下，局限于企業結算、核算等日常工作，工作范圍的有限性導致企業財務大數據無法覆蓋企業財務信息的各個方面，造成信息發掘、采集、管理以及分析等流程的缺失，導致企業經營分析管理成效不佳，無法準確反映出企業經營管理情況。部分企業盡管轉變了財務大數據應用理念，將企業各類經營數據納入管理平臺之中，有意識地擴大財務大數據應用范圍，但是技術應用環節，缺乏不同數據信息之間的融合，導致企業財務數據與經營分析管理脫節，造成數據分析深度、利用水平達不到預期效果，引發財務大數據應用的片面性。

（三）企業對財務大數據應用缺乏創新性

企業經營分析管理中對于財務大數據的應用，應當確保相關工作系統性，以確保經營分析管理工作效率與工作質量的持續提升。現階段企業對財務大數據的應用缺乏創性，沒有能夠根據財務大數據的技術構成與主要特點，對應用方式做出創新，形成工作機制的不斷完善，以推動財務大數據技術優化的持續發揮。但是大多數企業沒有能夠很好地實現財務大數據創新應用的目標，盡管形成了ERP系統，嘗試對企業經營開展數字化與信息化管理，但是相關系統中沒有加入財務大數據模塊，模塊功能的缺失影響了企業不同數據的融合，導致企業財務大數據無法全面掌握企業各類經營性數據，在一定程度上影響企業經營戰略的制定、管理決策的實施等相關工作，引發工作失誤，對企業經營管理水平的提高產生了消極作用。

四、企業經營分析管理環節提升財務大數據應用的基本策略

企業經營分析環節，工作人員以科學性原則與實用性原則為框架，堅持問題導向，堅持需求驅動，結合財務大數據應用特點，逐步豐富大數據應用路徑，完善大數據應用方法，確保其在企業經營分析中的科學高效應用。

（一）有效轉變企業財務大數據應用思路

企業經營分析管理環節，對于財務大數據的應用，工作人員需要持續拓展思路，有計劃、有目的地將財務大數據融入經營分析管理之中，通過這種方式，實現經營分析管理的數字化與集成化。在這一思路的指導下，工作人員從實踐角度出發，明確財務大數據對于經營分析管理的重要性與必要性，以推動財務大數據在企業經營分析管理中的有效應用。例如企業需要認真組織好、開展好培訓工作，通過必要的培訓，一方面，引導工作人員掌握財務大數據應用的必要性與重要性，更好地突出財務大數據對于企業經營分析管理工作的重大作用，理順思路認知，明確財務大數據應用的關鍵節點，保證企業經營分析管理的全面性與有效性。另一方面，加強必要的技能培訓，通過培訓使得工作人員可以更好地融入財務大數據的應用環節。

（二）不斷擴大企業財務大數據應用范圍

在大數據時代的背景下，工作人員等群體對于圖書資源獲取的偏好信息，與工作人員基本信息、電子郵件、搜索歷史、信息咨詢以及即時信息有著密切的關系，這些結構性、半結構性以及非結構性數據，可以有效反映工作人員不同的信息獲取需求。基于這種認知，企業在財務大數據創新的過程中，應當認真做好個人數據的挖掘與分析工作，例如企業工作人員，充分利用大數據技術，對消費者在線咨詢情況、網頁瀏覽頻率、搜索習慣等半結構以及非結構數據開展匯總，通過消費者個人數據的挖掘分析，全面反映出消費者的信息獲取需要。企業在整合工作人員信息的基礎上，將不同的信息進行補充，形成完備的信息鏈條，幫助企業更加準確地掌握消費者個人習慣的捕捉以及預測，有針對性地完成產品結構調整等系列工作。企業在個人數據發掘與分析過程中，還應當加強與工作人員的協同溝通頻率，積極主動地吸納工作人員的建議，基于工作人員需求，開展企業財務大數據內容的延伸，針對性地增強數字資源的效用度與滿意度。同時，企業在工作人員個人數據挖掘的過程中，推動了企業工作人員專業能力的提升，強化服務工作人員的意識以及能力，并且根據工作人員的個人習慣，以保證數字資源的實用性。

（三）健全完善企業財務大數據管理體系

工作人員采用Hadoop技術、云計算技術以及關系型數據庫，將數據中的有效信息、潛在信息匯總起來，在數據資源匯總過程中，形成了知識的交叉、知識的演進，為工作人員提供更為優質的數據資源。大數據時代背景下，企業在財務大數據創新過程中，工作人員應當在科學性原則、實用性原則的框架下，通過大數據技術，實時掌握工作人員的閱讀需求，并通過連續追蹤的方式，為工作人員提供針對性的數字資源。在這一過程中，考慮到工作人員對于數字資源獲取需求的復雜性，工作人員可以嘗試采用訂單化的服務機制，堅持以工作人員為中心的財務大數據體系，采取個性化定制服務以及主動預測服務等手段，向工作人員定向推動數字資源，減少工作人員獲取數字資源的難度，提升圖書館數字資源獲取的便捷性與有效性。實現數字資源的智能化，將大數據技術、AI技術等技術手段納入企業財務大數據創新之中，以保證服務創新的有效性。

（四）科學發揮企業財務大數據應用價值

企業財務大數據應用過程中，工作人員需要充分做好大數據挖掘等技術的應用工作，通過問題識別、數據集成、數據準備、模型建立、模型評估以及應用部署等系列流程，構建起完備化、體系化的企業大數據應用機制。作為企業財務大數據的有效組成，在實際應用過程中，企業需要組織工作人員，從長期發展的角度出發，開展問題的識別、分析等一系列工作，以問題為導向，逐步明確財務大數據挖掘的主要方向，以此為基礎，提升數據挖掘工作的針對性，推動數據發掘工作的深入開展。由于企業財務數據類型多元，在完成問題識別工作的前提下，需要開展相應的數據集成等相關工作，考慮到企業財務數據價值的差異性以及不同部門之間信息的共享性，數據集成中應當著眼于不同的數據匯總要求，選擇恰當的數據類型，將其納入大數據系統平臺之中，實現財務數據的科學共享。例如針對企業的融資，數據集成應當主要集中于投資者關注度較高的銷售利潤、資本增值，增強投資者的信心，降低企業融資的難度。對于企業債務的處理，數據集成則應當集中于債權人關注度較高的負債率、速動比等，通過必要的數據層，在企業內部形成完整的數據處理鏈條，實現對某一項指標財務數據的高效處理，將冗余數據、格式差異數據進行簡化處理，為后續數據采集、存儲等工作有序開展創造了便利條件。數據挖掘過程中，技術人員還需要通過建立模型的方式，實現財務數據的有效整合，順利完成數據發掘、整合以及利用等相關任務，為經營分析管理工作的開展提供數據支撐。例如工作人員利用大數據技術、計算機技術，結合ERP系統的功能布局，借助決策樹、遺傳算法等方式，開展財務數據分析等系列工作，實現企業投資收益、市場布局的科學預測。大數據模型完成搭建后，工作人員需要做好相應的部署工作，借助必要的工作部署，切實提升財務大數據在企業經營管理中的應用效果，提升企業經營管理水平的持續提升。

結語

經營分析管理對于企業健康發展有著極大的提升作用，是確保決策科學性與管理實用性的重要路徑。本文嘗試以財務大數據作為切入點，利用數據挖掘技術等多元化的技術手段，全面提升經營分析管理的有效性，構建完備化、體系化的企業經營分析管理機制。