大數據在高校財務分析中的應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1672-4437（2025）02-0039-04

財務分析作為高校財務管理的重要組成部分，對于高校的決策制定、資源配置和戰略規劃具有重要意義。傳統財務分析存在著諸如對業務數據利用效率不足、對分析結果的重視程度不夠、過度依賴財務指標、時效性不強等不足。大數據技術的出現，為高校財務分析提供了更豐富的數據來源和更強大的分析工具，有助于高校作出更科學的決策，提高資金使用效率，防范財務風險。大數據是指一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，核心是快速處理海量數據[1]。大數據財務分析是大數據技術與財務分析的有機結合，是業財融合的具體表現，是高校防控風險和科學決策的基礎，代表了財務分析的發展趨勢，是大數據技術的典型應用之一。

一、大數據在高校財務分析中應用的優勢與挑戰

數字化時代背景下，高校財務數據受到大數據的深刻影響，呈現出數字化和多樣性的特點。大數據分析技術是運用專業的軟件工具對規模巨大的數據展開快速地分析處理，進而獲取較高時效性的分析數據的技術手段。通過深入研究大數據環境下高校財務分析的優勢與挑戰，充分利用大數據技術提升高校財務管理水平、優化資源配置，對促進高校可持續發展具有重要意義。

（一）大數據在高校財務分析中應用的優勢

1.多元化數據提供

在大數據環境下，高校財務數據不再局限于單一的財務報表和會計憑證數據。通過高校內部數據接口，可以獲取在校生人數、教職工信息、教學資源、科研項目、校園管理、社會服務能力等結構化數據；借助網絡爬蟲技術進行數據采集，可以獲取別國的國家法律法規及相關政策、所處社會環境、用工單位需求等非結構化數據。多元化的數據來源能夠為高校財務分析提供更廣泛的參考依據，有力提升了財務分析的質量和深度。

2.數據處理效率提升

大數據技術通過分布式采集框架，可以并行處理來自不同數據源的數據采集任務，大大提高了財務數據分析速度。同時，大數據應用支持實時數據采集，能在數據產生的瞬間進行捕獲和處理。借助流計算框架，可對連續不斷的財務數據流進行實時分析，在秒級的時間內給出分析結果。大數據的應用極大地提升了數據處理能力和分析效率，使高校能夠更快速、準確地了解自身財務狀況，做出更科學的決策，為高校的持續發展提供了有力保障。

3.分析技術提升

大數據處理框架多采用內存計算技術，將高校財務分析數據加載到內存中進行處理，避免了頻繁的磁盤I/0操作，極大提高了財務數據的處理速度。同時，這些框架可以將大規模的財務數據分析任務分解成多個子任務，分配到多個計算節點上并行執行，從而顯著縮短財務分析時間。

4.數據分析時效提高

大數據技術應用配備了自動化的數據管理工具，如數據治理平臺、元數據管理工具等。這些工具可以自動化地完成財務數據的清洗、轉換、集成等預處理工作，減少人工干預，提高財務數據處理的準確性和時效性。同時，大數據技術還能對財務數據的生命周期進行管理，確保財務數據的及時更新和刪除，提高其質量和可用性。利用機器學習、深度學習等智能算法和模型，可以對財務大數據進行自動分類、聚類、預測等分析，可以提高財務數據分析的效率。

（二）大數據在高校財務分析中應用面臨的挑戰

1.數據完整性無法保證

大數據技術的應用，可使高校財務部門獲取海量數據信息，然而數據來源的多元化與復雜性也帶來了諸多問題。大數據應用帶來了一系列的轉換和管理挑戰，尤其是將業務端的數據轉換為財務數據的過程[2]。而對于高校內部獲取的大數據而言，由于不同部門、不同系統間的數據在統計標準、格式、語義以及口徑等方面存在差異，融合時可能因數據無法匹配或轉換不當，使得最終獲取的數據出現不一致、不完整甚至不準確的情況，進而導致數據信息不對稱，造成數據缺失或重復。高校外部獲取的大數據信息，由于不同的網絡爬蟲軟件在抓取網頁數據時，對網頁結構的解析能力和抓取規則不同，采集到的網頁數據可能存在內容缺失或錯誤。同時，網絡擁塞、信號干擾等問題還可能造成數據丟包，導致傳輸到目的地的數據不完整。

2.數據安全性無法保障

隨著大數據技術的廣泛運用，數據安全問題也將迎來前所未有的挑戰。大數據環境下，高校的財務數據規模龐大且種類繁多，其中涉及敏感的財務信息和業務數據，數據的安全性在大數據應用過程中成為不可忽視的問題。大數據應用過程中，海量財務數據被存儲在系統中，存儲系統一旦遭受攻擊，數據極易被竊取或篡改。數據共享時，若對共享對象和使用范圍缺乏嚴格管控，數據可能被非法傳播和濫用。同時，分析人員可能因操作失誤或惡意行為，導致數據泄露或被錯誤解讀，給數據安全帶來風險。如何切實保障大數據應用過程中財務數據的安全性和隱私性，有效防止數據被篡改、泄露以及濫用，成為必須認真思索并妥善解決的難題。

3.人才素養有待加強

大數據環境下，面對海量、高維、復雜的數據，財務人員缺乏高效的數據清洗、轉換和建模能力，無法運用先進的算法和工具挖掘有價值的信息。財務人員不能熟練使用Python、Java等編程語言進行數據處理和系統開發，也無法運用SQL等語言進行數據庫管理和查詢，限制了大數據的運用和創新。并且財務人員對各部門、各院系業務了解不深，不能準確地將業務問題轉化為財務數據問題，欠缺從數據角度思考問題和解決問題的習慣和能力，不善于利用數據進行預測和決策，也難以根據數據分析結果提出切實可行的業務解決方案，導致數據分析結果與實際業務脫節，無法實現數據驅動的業務增長。

二、提升大數據在高校財務分析中應用的措施

（一）優化數據收集與整合

高校應當推動業務部門與財務部門的深度融合，構建業財融合的數據共享中心，進一步將業務流程、財務流程與高校管理流程有機整合。制定涵蓋業務和財務數據的統一規范，明確數據格式、內容、精度等要求，開發或定制特定的數據接口或轉換工具，以適應不同系統的數據格式和結構[3]。打破部門之間的數據壁壘，實現業務系統與財務系統的無縫集成，使業務數據和財務數據能夠實時共享與交互，完成數據的自動采集與傳輸，確保數據在不同系統之間的準確傳輸和同步，保證不同部門的數據收集具有一致性和可比性。同時，進一步挖掘校內各業務系統的數據潛力，不僅僅局限于常規的教務、學生、資產管理系統。例如，深入挖掘科研管理系統中的項目經費使用明細、科研成果轉化收益等數據，這些數據能全面反映高校科研活動的財務狀況，為評估科研投入產出比提供關鍵依據；關注后勤管理系統中能源消耗、物資采購等數據，有助于分析高校運營成本的構成與變化趨勢，從而為成本控制提供數據支撐。

積極引入外部數據，一方面通過與教育主管部門、統計機構等建立數據共享合作關系，獲取權威的教育行業統計數據，了解高校在全國或地區范圍內的發展水平和財務狀況；收集同類型高校的財務數據，對比分析，找出自身的優勢與差距，為制定合理的財務策略提供參考。另一方面還應加強與金融機構、政府部門等外部機構的數據關聯。與金融機構合作，獲取高校貸款、投資等金融數據，實時掌握高校的資金流動情況和融資成本；與政府部門的數據共享，如獲取教育政策補貼、稅收優惠等信息，能使高校財務分析更貼合政策環境，精準把握政策對財務狀況的影響。

（二）強化數據存儲與安全保障

首先，要建立健全數據管理制度，建立完善的數據安全制度，對數據的采集、傳輸、存儲和處理等環節進行全面規劃，加強數據安全管理，構建數據訪問權限控制機制，確保數據的安全性和保密性。其次，采取加密保護、設置防護墻、進行入侵監控等措施，對存儲在大數據平臺上的財務數據進行加密處理，防止數據在存儲過程中被竊取或篡改。采用對稱加密算法（如AES）和非對稱加密算法（如RSA）相結合的方式，對敏感數據進行加密。數據傳輸過程中，使用SSL/TLS協議進行加密傳輸，確保數據的安全性。根據員工的職責，利用大數據使用權限體系，合理劃分數據訪問權限。再次，加強與業務部門的溝通與聯系，共同制定數據風險應對措施，加強對數據泄露、篡改、破壞等風險的防范和應對，定期對系統進行安全評估和漏洞掃描，及時發現并排除安全隱患，如引入自動化的監控和預警系統，實時監控數據訪問和操作行為，從而及時發現并應對異常活動[4，確保學校的財務安全和穩定運行。同時，隨著網絡病毒和黑客入侵的威脅不斷增加，高校還應當加強數據安全防護，進行攻防演練，不斷提高數據的安全性。最后，建立完善的數據備份與恢復策略，定期對財務數據進行全量備份和增量備份。將備份數據存儲在異地的數據中心，以防止因本地數據中心發生災難（如火災、地震等）導致數據丟失。另外，制定數據恢復計劃，定期進行數據恢復演練，確保在數據丟失或損壞時能夠快速、準確地恢復數據，保障高校財務業務的正常運行。

（三）創新數據分析方法與工具應用

高校可根據自身財務分析的特點和需求，開發定制化的數據分析工具。這些工具能夠集成高校常用的財務分析指標和分析方法，實現數據的快速查詢、分析和可視化展示。在數據分析環節，引入人工智能算法，利用深度學習算法對高校財務數據進行特征提取和模式識別，預測財務風險和資金需求。例如，建立神經網絡模型，對高校歷年的財務數據和市場環境數據進行分析，預測未來的學費收入和科研經費收入，為預算編制提供更準確的參考。

（四）深化分析結果應用與決策支持

基于大數據分析的結果，開展財務情景分析，為高校管理者提供多維度的決策參考。通過設定不同的情景假設，如市場環境變化、政策調整等，模擬高校財務狀況的變化趨勢，評估不同決策方案的風險和收益。例如，在制定高校的發展戰略時，通過財務情景分析，評估擴大招生規模、開展新科研項目等決策對高校財務狀況的長期影響，為戰略決策提供科學依據。

建立集成化的財務決策支持系統實時獲取財務數據和分析結果，根據預設的決策模型和規則，為高校管理者提供決策建議和風險預警。例如，高校在進行重大決策時，財務決策支持系統能夠自動分析該項目的財務可行性、風險評估等信息，為管理者提供決策參考，提高決策的科學性。

（五）完善人才培養與激勵機制

為實現業務與財務的深度融合，高校應加強對財務人員和信息技術人員的培訓，培養既懂財務知識又熟悉大數據技術的復合型人才。通過內部培訓、學術交流、在線學習等方式，助力財務工作人員更新知識結構，提高財務工作人員專業素養和業務能力，使其能夠熟練運用大數據技術進行財務分析和管理。打造既懂業務又懂財務的數據分析團隊，運用大數據分析技術，如數據挖掘、機器學習等，對業財數據進行深度分析，挖掘數據背后的業務規律和財務風險，為高校戰略決策提供依據。

積極引進具有大數據分析、財務管理等專業背景的高層次人才，充實高校財務分析團隊。同時，鼓勵高校與企業、科研機構開展合作，聘請行業專家擔任兼職顧問，為高校財務分析體系建設提供技術支持和指導。

除了培養和引進復合型人才，高校還應建立完善的人才激勵機制。設立專項獎勵基金，對在大數據財務分析領域取得突出成果的人員進行表彰和獎勵，激發人才的積極性和創造力。鼓勵財務人員和信息技術人員參與行業內的科研項目和學術交流活動，提升其專業水平和創新能力。通過以上舉措，可推動財務工作人員緊跟時代發展步伐，更好地運用大數據技術為高校決策提供有力支持。

隨著大數據技術的不斷進步和應用的深入，高校財務管理將迎來更多的機遇和變革，高校財務分析將朝著更加智能化、實時化和個性化的方向發展。提升大數據在高校財務分析中的應用，需要從數據收集、存儲、分析、應用以及保障措施等多個方面進行全面優化和創新，從而為高校財務管理提供更加科學、精準、高效的決策支持，助力高校在復雜多變的教育環境中實現可持續發展。

參考文獻：

[1]翟夢佳.淺析大數據技術在企業財務分析中的有效應用[J]，經濟師，2024（04）：94-95.

[2]吳毅琳.大數據在財務管理中應用的挑戰及其應對策略[J].投資與創業，2024（19）：77-79.

[3]梁紅俠.大數據技術在財務報表審計分析程序中的應用現狀及優化對策[J].太原城市職業技術學院學報，2024（06）：159-161.

[4]王峰.大數據時代下企業財務決策演變及對策[J].西部財會，2024（04）：30-32.

The Application of Big Data in Financial Analysis in Higher Education

Institutions

QI Wenting（Fuyang Institute of Technology，Fuyang， Anhui 236031， China）

Abstract：Financial analysisisacriticalcomponentof financial managementinhighereducation institutionsand the applicationofbigdata technology hasbrought newopportunitiesand transformations tothisfield.Thispaper explores the advantagesandchalengesofutilizingbigdatainuniversityfinancialanalysisandproposestargetedstrategies，including optimizingdatacoectionandintegration，strengtheningdatastorageandsecurityinnovatinganalytical methodsandtools， enhancigtheapplicationofanalyticalresultsfor decision-makingsupportand improving talent developmentandincentive mechanisms，whichaimtohelpuniversitiesadapttothebigdataera，alocateresourcesmoreeffectivelyandelevatefinancial management standards.

KeyWords：BigData;Universities;FinancialAnalysis