浅析大数据技术在企业财务分析中的有效应用

翟梦佳

摘 要：随着第三次信息革命浪潮的到来，大数据渗透在企业日常管理经营的方方面面，传统的财务分析方法已经无法满足企业发展需求。高效准确的财务分析可以帮助企业提质增效。因此，企业要将大数据技术积极融入财务工作中，通过大数据技术可以快速获取及挖掘数据，全面提升财务管理水平。

关键词：大数据 数字基础设施 财务分析

中图分类号：F275  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）04-094-03

一、相关概念界定

（一）大数据概念

大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，核心是快速处理海量数据。大数据技术主要是指大数据应用技术，因其处理速度快、效率高，创造出巨大的经济价值。

大数据有以下四个显著特征，也称之为“4V”：一是数据量巨大，数量级可能达到甚至超过传统数据管理系统能够处理的范围；二是数据类型多样化，可以处理的数据类型包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据；三是时效性高，数据生成速度及处理速度快；四是价值密度低，但是基于大数据技术处理完成的计算结果具有很高的商业价值。

（二）财务分析概念

企业财务分析是对企业的财务信息进行系统性的评估、解释和比较的过程。分析旨在了解财务状况、经营绩效和未来发展趋势，为决策者提供支持和指导。财务分析的过程较为复杂，需要使用到多维度的分析方法，分析结果可以帮助企业进行财务决策，提高经营效率，因此，财务分析对于企业经营有着非常重要的作用。

常见的财务分析方法有：

1.比率分析。是使用各种财务比率来评估企业的财务状况和绩效。这些比率包括盈利能力比率（如利润率、毛利率）、偿债能力比率（如流动比率、速动比率）、运营效率比率（如总资产周转率、应收账款周转率）等。

2.财务比较分析。是将一个公司的财务数据与同行业其他公司或行业平均水平进行比较，以评估该公司的表现。

3.财务预测和建模。是使用历史财务数据和其他相关信息，建立数学模型来预测未来的财务状况和绩效。

4.财务报表。是企业向外界展示其财务状况和经营绩效的主要途径。主要包括资产负债表、利润表和现金流量表。

二、大数据技术运用于财务分析的必要性分析

（一）传统财务分析的局限性

数据是财务分析的基础，全面完善多维度的数据才能得出正确的分析结论。但是传统的财务分析受限于数据处理技术较为落后，通常依赖于有限的历史财务数据，而这些数据的规模和更新速度有限。关注的数据过于单一，主要关注企业内部的财务数据，如资产负债表、利润表等，而忽视了来自外部的非结构化数据，如社交媒体数据、市场数据等。分析复杂度受到限制，传统财务分析通常使用简单的统计方法和财务比率进行分析，对复杂的数据关系和模式难以捕捉，并且往往是基于历史数据的回顾性分析，对未来的预测能力有限。

（二）大数据技术应用于财务分析的必要性

1.提高财务数据的处理效率。大数据技术意味着数据处理工具的革新，通过提前设定好的程序，系统可以自动地从大量的数据中挖掘有价值的数据，并且根据逻辑框架进行后续的合并、对比、整合等步骤，最终将财务分析进行可视化的呈现。如果操作熟练，对于重复性的数据处理工作可以交给系统进行处理，大大提高了企业处理财务数据的效率。

2.帮助管理层进行财务决策。大数据背景下，企业可以用于分析的数据不再局限于企业的内部数据，还包括大量的外部数据，如社会环境数据、同行对比数据、市场政策数据等，实现各种数据的关联。通过深度综合处理分析数据，为管理层提供了更具参考价值的财务分析结果。并且运用技术手段，将分析的重点不再只聚焦于历史数据，将更多的注意力放在未来的预测中，高效精准地发掘未来经营状况。帮助企业更好地评估财务绩效，财务分析更多走向战略决策方向。

3.财务风险管理能力提升。企业的财务风险无处不在，比如信用风险、市场风险、汇率风险等，旧的财务分析体系受限于抽样统计技术无法做到及时识别风险。企业运用大数据技术，可以实时监测财务数据及预警。例如，零售企业可以将销售系统、库存系统和财务系统的数据进行整合，统一存储。如果发现销售额下降而库存在持续增加，可以及时分析原因，避免库存积压，影响现金流和盈利能力。

三、大数据背景下企业财务分析存在的问题

（一）数据处理技术不足

大数据技术的发展给企业财务分析带来了便利，同时也面临很多挑战。大数据使得非结构化数据成为数据主体，已占据85%以上的数据量。但是在实践中，收集及处理数据的能力仍有很大的提升空间。首先，用于进行财务分析的数据是实时更新的，财务数据处理的时效性受到很多因素的影响，比如数据处理工具的成熟度、财务人员的处理能力等。大多数企业的数据整合和传递具有延迟性。其次，需要对财务指标进行实时分析，对财务人员的能力也是巨大挑战。

（二）复合型人才紧缺

传统的财务人员进行财务分析已经习惯了已有的框架，多是利用历史数据、结构化数据、财务数据进行分析。但在大数据时代，若想实现大数据技术在财务分析上的应用，需要多学科跨领域的人才，只拥有财务知识是不够。这也对企业的工作人员提出了更高的要求。

（三）信息化水平低，“信息孤岛”问题严重

完整的信息化建设前期需要巨大的资金投入，很多企業无力负担，使得进行财务分析的数据来源较少，达不到精准分析的要求。同时，许多企业内部存在“信息孤岛”的问题。高质量的财务分析依赖于全面充分的数据支持，但是目前许多企业无法做到数据跨部门共享，不同业务使用不同的数据库，跨部门沟通机制不完善、信息共享模式不够发达，导致数据壁垒无法突破，无法获得完整、全面的数据。

（四）信息安全成为隐患

如今数据已经成为企业的一项重要资产，但是数据泄露问题越来越严重，每年都有很多企业遭受黑客的攻击。加上各个部门的系统使用者并不都是计算机专业人员，很容易出现操作失误的状况，导致企业数据丢失或泄露，这些都会给企业造成损失。

四、大数据技术对企业财务分析的影响

（一）财务分析理念改变

伴随着大数据应用范围的扩大，财务部门与其他部门团结合作才能为企业带来更多利润。财务数据分析工作的对象不仅仅是财务数据，其它非财务信息也是应该关注的。大数据时代下，信息技术的飞速发展，企业经营管埋过程均可通过网络完成，财务分析应符合企业信息化的要求，通过在线管理、集中管理或业务协同等方式，利用网络化的技术手段让企业的财务部门在整理预算、采购、制造以及销售的实际数据时同步做出数据分析，输出利于企业未来发展的数据。逐渐完善的大数据技术也对企业的财务管埋模式提出了新的要求。

（二）财务分析模型改变

传统的财务工作多为重复的劳动密集型工作，集中在票据、账目的处理，数据也多为结构化数据，导致财务分析模型也专注于历史数据。面对大数据时代海量的多种类数据类型，急需对分析模型进行改革，提高企业预测和决策的能力。在大数据时代，用全量数据代替样本数据，以数据挖掘、机器学习等技术代替人脑分析，以客观分析结果代替主观经验判断。

（三）人才培养模式改变

大数据时代要求企业拥有复合型的人才队伍，传统的单一人才培养模式已经无法满足企业发展的需求，企业应该制定新的人才培养模式及团队建设模式。在招聘时不要局限于财务专业的人员，可以考虑数据方面的人才。同时，入职之后应当持续地提供培训和学习机会，不断提升员工的数字化水平，强化知识能力和技术能力。完善考核方式，不仅要考核财务人员的财务知识，也要考核数据处理知识。

五、大数据技术应用于财务分析的框架

（一）数据获取

数据的采集获取是进行数据分析的基础及核心要素。大数据时代数据来源广泛，数据类型多种多样，企业需要采用不同的收集方式来高效地完成数据采集工作。

企业的财务数据一般可以分为企业内部数据和企业外部数据。内部数据主要是指来自于企业内部信息系统的数据，比如ERP系统、客户关系管理系统、业务系统等。这类数据多以结构化数据为主，是大数据中价值密度比较高的一类数据。对于企业内部数据的采集，因为存在“信息孤岛”的问题，应采取建立数据仓、数据中台的方式进行数据采集。企业的外部数据主要指政府政策数据、竞争对手数据、行业相关数据等，在获取外部数据时，由于数据来源较多，一般采用网络爬虫或API传输数据的方式进行收集。

（二）数据预处理

收集到的数据需要进行专门的处理才能用于后续的分析，否则会导致错误的分析结论。数据预处理包括数据清洗及数据标准化。数据清洗是将原始数据中的值缺失、值异常或重复等问题进行纠正。数据标准化是用于消除不同评价指标的单位量纲和数量级别带来的数据不可比性，又称数据五量纲化或数据归一化。常用的数据标准化处理方法有：平均归一化、非线性归一化、min-max归一化等。

数据预处理的目标为有效性、准确性、完整性、一致性、可信性，可以作为参考指标评估数据预处理的效果。

（三）数据分析和挖掘

财务人员拿到清洗后的数据可以进行数据分析和挖掘。数据分析是指采用适当的方法对收集来的大量数据进行理解、分析和汇总，提炼数据内在规律，发挥数据的最大作用。基于大数据技术的分析活动主要挑战的不是大数据分析的技术，而是分析的目标，也就是基于对行业的深入了解和对业务的精准把控，只有明确问题的分析方向才能准确地实现分析目标。

数据挖掘是采用适当的挖掘算法或工具，对收集来的海量数据进行挖掘，从中发现不为人知、无法通过人的经验或对数据的直观观察得出的规则或结论。

在这一步中，财务人员要结合业务需求以及对数据的理解，不断尝试各种数据模型，为最后一步数据可视化奠定基础。

（四）数据可视化

经过数据分析提炼出有效的财务分析信息后，要对结论进行可视化展示。数据可视化是指将大型的、集中的数据以图形、图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。财务人员需要根据分析目标、解决问题及已有数据关系之间的联系，选择合适的视觉呈现方式，高效推动企业决策。

六、大数据技术应用于财务分析的策略

（一）提升数据使用效率

在大数据时代下企业若想更好地利用数据，实现财务分析促进提质增效，需要设计好数据使用的平台，提升数据的时效性及可靠性。企业可以通过构建统一数据中台实现业财税一体化，全面挖掘、处理数据，也能避免“信息孤岛”的出现，降低数据处理风险。同时，优化数据管理模式，通过科学有效的数据管理方式，明确使用方法及目标，建立相关评价指标促使员工规范化使用。

企业也应该积极探索提高数据可靠性的路径。从数据分析的全链路中保障数据的准确、真实、有效，为正确的财务决策做基础。此外，企业也应该重视数据作为一项资产，在大数据时代有着重要的价值。建立数据安全防护网络，加大对数据库的投入程度，确保数据的安全性，避免发生数据泄露等问题给公司带来损失；完善企业内部控制系统，保障数据的可靠性；推动企业信息化进一步升级，管理模式升级，实现财务信息化。

（二）选择合适的数据处理工具

目前财务方向常用的大数据处理工具主要有以下几种：一是Excel，作为office办公系列的一员，Excel功能强大且使用人数最多，可以胜任数据量较小的业务。当然局限性在于处理数据量小、无法实现互动性强的可视化。二是Python，作为编程语言语法结构简单易懂，可以处理大量数据且绘图功能强大，不过需要编程知识，有一定难度。三是Power Bi，也是由微软研发的一款商业智能分析软件，功能强大易上手，数据处理步骤简单便捷，可视化效果多。

财务人员应当根据公司真实情况及业务要求，选择适合公司的数据处理工具，同时融入多种财务分析方法，推进财務分析走向预测高度。

（三）培养复合型人才队伍

人才是企业最重要的资产，从加强人才管理方面为提高财务分析准确性提供基础。首先，在招聘时可以要求应聘者有复合专业背景，有丰富的财务分析经验。其次，在入职后提供持续的学习培训，提高员工的专业技能。

七、结语

在大数据背景下，传统的财务分析已经无法适应时代，企业若想更好发展离不开高质量的财务分析。作为企业要意识到行业新业态的转变，推动大数据技术的应用。同时财会人员也要认识到财务分析工作对提升企业管理效率的重要性，积极主动学习大数据技术，帮助企业获得更加精准的数据，做出更加完善的财务决策。

[基金项目：2023年山西省高等学校哲学社会科学研究项目“数字基础设施建设赋能山西乡村振兴的理论机制、时空效应及推进路径研究”（2023W287）]

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[作者简介：翟梦佳，山西省财政税务专科学校助教，研究方向：智能会计。]

（责编：贾伟）