多措并举应用大数据技术优化业财融合体系

王盼

大数据技术的出现为解决这些问题并促进业务和财务的有机融合提供了新的解决思路。在大数据视角下的业财融合体系应用，可以通过有效整合、分析和利用海量的业务和财务数据，为企业提供决策支持和战略指导。

数据孤立 数据孤立问题是当前业财融合体系中的一大障碍。由于业务数据和财务数据储存在不同的系统中，业务部门和财务部门无法共享彼此的数据，使得数据孤立现象愈发普遍。这一问题给企业的决策制定和运营管理带来了众多挑战。首先，企业无法获得全面的数据视图，业务部门和财务部门难以全面了解企业的经营状况；其次，由于缺乏数据的整合和分析，企业也无法发现业务和财务之间的关联性以及潜在机会；最后，数据孤立还导致了信息的重复采集和处理，进而造成资源的浪费和效率的下降。

信息共享不畅 信息共享不畅在业财融合体系中是一个重要问题。缺乏有效的信息共享机制导致业务部门和财务部门之间的信息流通受到阻碍，使得彼此无法准确理解对方的数据和决策需求。由于业务部门无法充分了解财务数据的情况，难以评估业务的财务影响和潜在风险，同时，财务部门也无法全面了解业务数据的细节，从而限制了财务决策的精确性和及时性。这种信息共享不畅，对于企业的经营和发展都可能带来重大影响。

决策效率低下 决策效率低下是企业融合体系中的另一个重要问题。由于业务部门与财务部门之间缺乏协作机制和信息沟通不畅，决策过程变得耗时且难以做出快速、准确的决策，这种低效决策对企业的发展带来了许多不利影响。首先，在决策延迟的情况下，企业可能会错失市场机遇，限制其竞争力和创新能力；其次，低效决策可能导致资源浪费和成本增加，对财务绩效产生负面影响。

建立统一的数据平台 建立统一的数据平台是解决业务和财务融合中數据孤立问题的重要步骤，不仅可以整合共享业务部门与财务部门的数据，还可以在不同系统之间实现数据的实时同步和访问。首先，需要建立高效的数据集成和同步机制，将业务部门和财务部门的数据进行整合。可以利用ETL（ExtractTransform-Load）技术和实时数据同步技术，确保数据的准确性和一致性。通过数据集成和同步，可以消除数据孤立问题，提高数据的可靠性和完整性。其次，必须制定统一的数据标准和规范，确保业务数据和财务数据之间的一致性和可比性。同时，还需加强数据质量控制，提高数据的准确性和完整性。通过数据标准化和质量控制，可以确保数据的可信度，为决策提供更加准确和全面的基础。同时，还要加强数据安全控制，确保数据在传输和存储过程中的安全性。建立权限管理机制，限制敏感数据的访问权限，保护数据的隐私和机密性。只有确保数据的安全，才能有效地促进业务和财务的融合发展。最后，借助云计算和大数据技术，构建可扩展、高可靠的数据平台。利用云计算服务提供商的资源和技术，实现数据的弹性扩展和高效管理，满足不同业务和财务需求。通过云计算和大数据技术的应用，可以更好地支持业务和财务决策制定，提高运营管理效率。

推动信息互通共享 推动信息互通共享是解决业务和财务融合中信息共享不畅问题的重要措施。首先，建立协同平台可以提供统一的工作空间，为业务部门和财务部门搭建一个共享文档、信息和数据的平台，以促进双方之间的信息流通，减少信息壁垒，提高沟通效率。其次，采用协作工具如在线会议、共享文档和即时通信工具等，可以帮助业务部门和财务部门之间进行更快速的沟通和知识共享。这些工具的使用能够提高沟通效率，降低误解和信息不足的风险。另外，制定明确的信息共享政策和标准也是推动信息互通共享的重要举措。建立起明确的信息流通流程和权限分配，有助于规范双方的信息共享行为，同时也能够保护信息安全和机密性。此外，加强沟通与培训也是非常有必要的。定期举行沟通会议和培训，可以加强业务部门和财务部门之间的理解与协作。通过提高双方的沟通能力和协作意识，可以增进合作关系，促进业务和财务的协同发展。

应用数据分析和智能决策 要解决业务和财务融合中决策效率低下的问题，应用数据分析和智能决策是重要的方向之一。通过利用大数据分析和人工智能技术，对业务和财务数据进行深度挖掘和分析，可以提供更准确、全面的决策支持。首先，建立完善的数据收集和整合机制，将业务和财务数据进行集中管理，并确保数据的准确性和及时性。这样可以确保数据的可靠性和一致性，为后续的分析提供良好的基础。其次，利用大数据分析技术，对业务和财务数据进行深入挖掘和分析。通过数据分析算法和模型，可以发现潜在的关联和趋势，为决策提供有力支持。同时，也可以识别出潜在的风险和机会，帮助企业迅速做出应对策略。接下来，基于数据分析结果，建立预测模型和智能决策系统，提供实时的决策建议和方案。这些系统可以基于历史数据和实时数据进行预测和推荐，减少决策过程中的主观偏差，提高决策的准确性和效率。同时，还可以根据不同的决策场景和需求，灵活调整决策模型和策略。最后，持续优化数据分析和智能决策系统，利用反馈机制和学习算法，不断提升系统的性能和准确度。同时，也要及时调整和改进决策策略，适应业务环境和需求的变化。这样可以确保数据分析和智能决策系统始终保持与业务相匹配的状态，真正发挥其优势。

通过应用数据分析和智能决策，可以充分利用业务和财务数据的价值，提高决策的准确性和效率。这将有助于优化业务和财务的整体运营，提升企业的竞争力和创新能力，进一步推动经济的发展。

综上所述，随着数字化时代的来临，业务与财务的融合已成为企业发展的必然趋势。要实现有效整合和分析规模庞大的数据，才能更好地支持决策制定、促进业务增长和优化财务绩效。通过建立统一的数据平台，推动信息共享，利用数据分析和智能决策技术，企业可以实现业务和财务的深度融合，提高决策的准确性和效率，为企业的发展提供强有力的支持。只有在业务和财务的紧密合作下，企业才能在竞争激烈的市场中保持竞争优势，并实现可持续发展。

作者单位：中国移动通信集团山西有限公司