试析基于大数据技术的BI分析系统在企业财务管理方面的应用

摘 要：以提高企业核心竞争力为前提，针对BI分析系统在企业财务管理中的应用展开分析。首先介绍BI分析系统，了解该系统对于财务管理工作的实际应用价值。其次介绍现阶段企业财务管理工作存在的问题，提出构建财务管理数据库、加强数据预处理流程规范性、财务数据分析与建模、财务数据可视化处理、加强财务管理人员的财务分析技能五点建议。充分展现BI分析系统的应用优势，加快实现企业财务管理工作向数字化、智能化方向的转型，旨在利用大数据技术，推动企业总体的转型与升级。

关键词：大数据技术；BI分析系统；财务管理；数据分析

企业内部财务管理工作起到非常重要的作用，特别是企业规模不断拓宽，经济活动愈发复杂，导致财务管理工作面临诸多挑战，也随之暴露出一些不足。为此，基于传统财务管理模式，很难契合企业财务管理的个性化需求，虽然可以保证财务管理规范性，但是却不能使统计更加详实，增加了财务管理统计、缴税统计等工作面临极大难度。为此，企业在信息化建设中，财务管理转型成为一项重要的任务，在大数据技术基础上搭建BI分析系统（Business Intelligence System，数据分析系统），通过此系统，使财务管理与大数据结合，综合所有财务数据源，与企业各项业务提出的应用场景相符。此外，企业利用 BI分析系统，还可以深度挖掘海量财务数据，综合了解企业经济发展现状与业务关键指标。目前对于BI分析系统在企业财务管理工作中的应用，仍然面临一部分问题。为此，本文围绕大数据技术基础上的BI分析系统在财务管理中的实际应用展开分析，提出充分发挥该分析系统优势的对策，提高企业财务管理信息化、数字化水平。

一、BI分析系统应用价值

分析国内外大环境，受经济全球化、财务信息化双重影响，企业逐渐认识到了财务分析能力的重要性，并开始对粗放式财务管理模式做出转型，过渡到以智慧化、精细化、精准化为核心的综合财务管理模式。企业构建财务管理平台和系统，利用系统采集财务数据。那么在诸多财务系统中，BI分析系统在大数据技术的支持下，采用数据分析工具对企业中的财务信息进行处理，不仅可以提高财务管理人员的数据分析、业务管控以及风险防控能力，还可以按照业务需求，监督管理重点项目，实现企业关键财务指标分析与预警能力的显著提升。那么，针对企业财务管理工作中的BI分析系统，做出如下介绍：

1.加强财务管理人员专业水平

（1） 数据分析

以往开展财务管理，主要集中为基础会计事务，财务数据分析比较少，导致财务数据中的一些有利用价值的业务信息遭到忽视。当企业构建了BI 分析系统之后，认识到财务数据分析作用，也使得财务人员转移工作重点到财务数据分析，切实提高了企业经营管理水平。另外，BI分析系统有助于加强财务管理人员自身的数据分析水平，要想进一步发挥该财务分析系统的价值，财务管理人员通过BI系统，深度挖掘更有价值的财务数据，对企业中财务业务的发展提供指导。

（2） 业务管理

BI 分析系统与预算系统联合运行，采集预算系统中的有效数据构建预算体系，将企业经营目标加以分解，可以更加高效地实现目标。结合企业经营概况、经营成本以及财务实际情况，对今后经营方向做出预测与分析，预算执行按照预估信息提出应对方案，采集实时数据之后进行分析，及时展开业务调控。企业确定预算总目标之后，将去细化、分解，更加详细的展示收入、毛利以及收款等关键性指标，帮助财务管理人员了解真实的财务情况，使财务管理能够具备业务预警的功能，其间还可以利用BI分析系统加强过程管控，以免發生潜在亏损。

（3） 风险预防与控制

企业传统风险管理更多是以事后核算监控为主，很少会提前预测或者是实时监控风险。利用大数据技术，企业建构BI 分析系统，凭借系统具备的功能，提高了企业风险管理水平，特别是风险实时监督与风险预判。BI分析系统内部建构风险管控模型，财务管理人员观察模型，实时采集资金收支、关键财务指标相关的重要数据，随后设置量化指标、风险阈值，监督重点风险问题，提高风险监控水平。比如财务管理人员可以针对各个项目的进度进行监控，避免违约风险，或是项目延期导致的成本增加。企业方面利用资产负债率、带息负债总额这一类关键财务指标，管理人员科学设置阈值，一旦实际数值达到阈值，系统便会自动开启风险防控。

2.关键项目监控与预警

企业财务管理在信息化建设中，开始构建财务信息数据库，按照实际业务展开重点项目的监督，进一步拓展了监控指标，由原来的统一底层数据库采集数据，利用BI分析系统的可视化功能，全面提供给采集数据管理人员。比如企业建设财务一体化平台，需要针对进行中的项目、签订劳务合同与资金监控进行重点监控，财务管理人员通过手机端掌握实时数据，随后便可以此为依据进行BI 数据分析建模，深度分析重点项目当下运营实际，并借助大数据技术挖掘财务数据中蕴藏的业务关联问题，发现业务中的风险便可以及时预警，加强企业重点项目运行的安全性。

二、企业财务管理存在问题

1.企业财务管理缺乏统一的数据支持

财务管理作为企业市场竞争力的决定性因素，为了能够切实加强财务管理水平，在当前信息化大环境下，企业应重点关注到财务管理转型与创新，在原有管理模式基础上，大力应用信息技术、大数据技术，实现财务管理效率的提升。对于财务管理工作而言，财务数据信息非常必要，是制定财务管理方案、企业战略决策方案的基础。但实际上对于财务数据的处理，发现现阶段依然存在不足。例如企业开展财务管理工作期间，所使用的财务数据比较散乱，财务管理人员采集到的数据信息欠缺统一性，而且数据采集之后，没有做整理、分类工作，从而在后续检索财务数据时浪费大量的时间。从而该问题的原因，是企业内部缺乏财务数据库。特别是在BI分析系统得到广泛应用的当下，企业更需要有相应的数据库作为保障，才能够最大限度地提高财务数据应用效率，以免在数据信息管理环节浪费时间，这也不利于BI分析系统价值的展现。

2.数据预处理流程不够规范

财务数据在企业财务管理全过程中，是处理的主要对象，前期财务数据的预处理，对于企业管理而言占据重要的位置。通过预处理，有利于财务风险防范。特别是在企业建构BI分析系统之后，为了使财务管理与BI分析系统得到有机融合，针对数据预处理这一环节，财务管理人员也大力应用大数据技术，在分析系统中展开预处理工作。但是结合实践发现，财务数据预处理过程中，存在预处理流程不规范的问题。例如财务数据的格式和名称没有提前统一，导致系统识别的过程中出现错误；财务数据的清洗与验证不到位，没有严格按照企业财务管理要求展开；财务数据在采集之后，并未做好分类工作，增加了预处理的工作量，BI分析系统提取数据时，也会因上述问题的存在而降低效率，进而给企业财务管理增加困难。

3.财务数据分析不够深入

信息化时代下的企业财务管理，与传统财务管理相比，最为明显的一项区别便是管理方法。利用BI分析系统，借助大数据技术使财务管理效率得到提升，而且财务数据分析也会更为深入。然而实际上财务数据分析的深度依然有一定的提升空间，这主要是与财务管理人员没有发挥出BI分析系统的作用有关。例如财务管理人员在分析系统中分析财务数据，只是利用一些基础性功能，而机器学习、数据统计等先进技术手段却没有得到使用，或是财务管理人员对于数据挖掘技术的掌握不够灵活，导致数据分析比较浅显，没有能夠在数据分析中总结规律和企业当前在财务管理方面存在的问题，降低数据分析有效性。另外，部分财务管理人员对于BI分析系统的应用，只是掌握了其中一部分功能，实际上财务数据建模的应用比较有限，虽然在一定程度上也采用了BI分析系统，但却没有能够真正体现出该基础的优势。

4.财务管理人员专业水平有待提升

企业内部人力资源是参与市场竞争的关键，特别是财务管理人员。在不同时期企业对于财务管理人员的专业性要求有明显的差别，处于信息化时代，财务管理向数字化、智能化方向转型，利用BI分析系统开展财务管理工作，那么作为管理人员必须具备相应的素养与技能，才能够灵活应对财务风险与问题。尽管企业非常重视财务管理人员专业培训工作，也在培训中增设了关于BI分析系统和大数据技术等的相关内容，但是依然有部分财务管理人员，对于大数据技术的掌握情况不够理想。一方面表现在财务管理人员操作BI分析系统效率不高，没有完全实现职能转型，另一方面则表现在财务管理人员编制、分析财务管理分析报告水平有待提升，面对财务数据，利用BI分析系统进行分析的操作不够熟练，需要在今后财务管理实践中不断完善。

三、财务管理运用BI分析系统的建议

1.构建财务管理数据库

以大数据技术为基础的BI分析系统，在企业财务管理中应用，需要建构财务一体化平台进行数据采集。数据采集也是BI分析系统进行大数据分析的必要前提，构建 BI 分析系统，一般情况下需要提前制定数据采集方案和数据采集架构网络，在企业中的所有财务数据中采集真正有利用和分析价值的数据。通常BI 分析系统数据主要是从以下几种途径获得：（1） 建构财务一体化平台中包含的所有子系统原始数据、台账和报表等；（2） 今后可能形成前端人力资源、商务以及人力资源管理等各项业务平台运行产生的系统数据；（3） 企业需要参考的税务政策与行业对标数据。利用数据采集网络，还可搭建数据库信息更新机制，按照实际需求进行分析，财务管理人员可以自动增删系统中的数据项，从而构建数据库，并对数据仓库、数据源等进行优化，夯实BI分析系统的基础，也为企业制定管理决策提供可参考的数据。

2.加强数据预处理流程规范性

建构BI分析系统，系统一般会自动采集财务数据，并对其展开预处理。所谓数据的预处理，主要是利用数据转换功能，将其转换成所需要的数据内容、名称，便于系统快速识别与展示，采集到的财务数据还可以进行清洗、验证，保证其准确性与匹配度，提高财务数据采集和处理的规范性。财务预处理在BI分析系统中，还可以对相关数据划分类别，按照数据的类型，主要有基础数据、风险防控数据、关键项目数据等几种类型，数据有对应的标签，构建若干子数据库，为BI分析系统高效提取数据提供了便利。

3.财务数据分析与建模

针对企业中的财务管理工作，数据分析为了保证能够更加高效地进行，且保证财务数据分析的稳定性，需要财务管理人员利用BI分析系统，在大数据技术的支持下进行建模分析。要求财务管理人员综合掌握数据统计、机器学习、数据挖掘等技术，挖掘数据之后便可以获取相对合理的财务指标、业务指标，总结两者之间的深层联系。按照不同类型业务场景建立数据分析模型，财务管理人员针对建立模型展开分析判断，有的放矢地展开财务数据分析，保证财务数据分析精准性的基础上，获得具有总结性、预测性和决策性的数据信息。

4.财务数据可视化处理

大数据技术为核心的BI分析系统具有可视化分析的功能，所有采集数据均可以通过可视化这一项功能，在财务数据分析中可视化呈现图像、表格、文字，为企业管理者了解当前财务管理情况、预测今后财务发展趋势，还可以及时预警财务风险，提出财务管理的针对性建议和决策。针对财务数据进行可视化分析，需要在企业内部制定具备可视化的财务管理分析报告，例如运营分析报告，财务管理人员按照实际需求，选择已经配置完成的核心财务指标，立足于多个维度进行组合，分别在不同主题下展开运营分析，使不同级别的运营分析效率得到提升，而且还能够利用BI分析系统的可视化功能，提高财务数据分析水平。

5.加强财务管理人员的财务分析技能

BI分析系统作为财务一体化平台的一种，在大数据作用下显著加强了企业在财务数据分析这一方面的能力，而且分析系统价值创造也会得到进一步的提升。在大数据基础上，BI 分析系统加强财务数据分析水平和企业财务分析核心能力的，这使得财务管理人员成为重点，不仅要尽快实现职能转型，还需要掌握契合BI分析系统要求的编制财务管理分析报告的技能。

第一，为了推动财务管理人员实现职能转型，建议在企业中全面落实财务流程自动化升级。财务管理人员也应从原来的基础会计核算、计量事务基础上进行提升，做好职能分工、财务转型等相关工作。部分管理人员依然从事比较基础的财务核算，采集准确的基础财务信息数据，其他财务管理人员则应转型成为信息化人才，掌握附加值更高的财务数据分析、信息挖掘等技能。转型之后的财务管理人员，更应该重视企业经营分析、财务风险防范、综合业绩评估以及成本分析等，采用大数据算法，对财务数据的分析结果加以整合，自动化生成报告，从而为企业管理者制定战略决策提供帮助，也有利于实现企业在当前市场环境中运营价值的最大化。

第二，在編制、生成财务管理分析报告这一方面，最为重要的是立足于数据维度，对业务决策展开分析和专业指导，这也是企业建构BI 分析系统需要达到的关键目标。当企业已经采集了比较完整的基础财务数据之后，便可以利用大数据挖掘技术，展示当前企业经营业绩数据，从而在BI分析系统中自动生成财务管理分析报告，不仅可以发挥出BI分析系统的实际作用。还有利于加快企业管理会计向信息化、数字化与智能化方向的转型。利用财务数据分析，获取财务数据、业务发展有实际价值的信息，提高企业内部财务管理人员对于业务发展判断的综合实力，还可以获得有参考价值的财务管理分析报告。此时可以采用机器学习技术，对财务管理分析报告内容进行优化，使管理者制定企业的经营决策有数据信息支持，明确今后企业财务管理方向，针对性地建设财务体系。

四、结束语

综上所述，对于企业而言，为了紧跟时代发展趋势，必须做到与时俱进。财务管理在企业运营中占据重要位置，更是直接关系到企业在市场中的竞争力。为此，针对信息化时代下企业财务管理工作的创新，应大力应用大数据技术，在财务管理工作中采用BI分析系统。从传统财务管理模式过渡到信息化、一体化管理，从财务数据采集、预处理等环节着手，深入分析财务数据，总结潜在财务风险，一方面制定财务管理的优化建议，另一方面也可通过BI分析系统，为企业管理者制定战略决策提供帮助，不断提高财务管理信息化水平。

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作者简介：杨晓峰（1983.09- ），男，汉族，江苏无锡人，本科，中级，研究方向：会计（财务大数据应用）