基于大数据背景的企业财务经营数据分析策略研究

［DOI］10.3969/j.issn.1672-0407.2024.09.003

［摘 要］为了提升企业财务经营质量水平，降低企业财务风险，文章立足大数据背景，对企业财务经营数据分析策略进行分析，首先讨论大数据背景下企业财务经营数据分析特征，随后分析当前企业在财务经营数据分析方面存在的问题，最后结合相应的问题，提出一些有针对性的应对策略，希望能够为相关研究提供一定的参考。

［关键词］大数据；企业财务经营；数据分析；策略

［中图分类号］F27文献标志码：A

在大数据背景下，企业财务数字化转型加快，同时产生了很多财务数据信息，增加了财务经营数据分析的难度。但大数据背景同样带来了很多先进的信息技术，为企业财务经营数据分析带来了很多新机遇，所以应加强对企业财务经营数据分析策略的探索，更好地应用大数据技术，不断提升企业财务经营数据分析水平，帮助企业防范财务风险，实现稳定顺利发展。

1 大数据背景下企业财务经营数据分析的特征

1.1 财务数据种类变多

以往在进行企业财务经营数据分析时，主要分析对象为企业生产经营数据，通过对这些信息数据进行汇总分析，为企业财务报表的编制创造有利的条件，同时结合企业实际经营情况，对这些经营数据进行准确的分类，以此来明确企业具体的财务数据来源，为企业财务经营决策提供充足的信息支持［1］。但随着大数据技术的广泛应用，数据采集分析不再局限于企业生产经营数据，还包括了具体的内部业务数据、外部财务风险数据等，实际的数据来源变多，数据种类也越来越丰富，这给企业财务经营数据分析带来了新的挑战。未来如何抓住大数据发展带来的机遇，提升企业财务经营数据分析水平，指导企业经营发展，是一个亟待解决的问题。

1.2 财务数据经营分析结果实现可视化

在财务分析的过程中，很多财务数据多以报表形式呈现，这些数据内容繁多，且数据易读性差，很容易增加数据使用者的理解难度。当前，大数据技术得到了发展，人工智能技术也得到了广泛的应用。依托于大数据、人工智能技术，财务数据经营分析结果已经实现可视化，从而更加便于管理者充分利用这些大数据信息，为企业财务管理提供更好的指导，推动企业经营实现稳定发展。

1.3 财务数据经营分析实时、高效

以往在进行企业财务经营数据分析的过程中，需要做好很多准备工作，且获取途径单一，需要经过人工筛选、核算，使得企业财务数据分析具有一定的滞后性，难以及时发现隐藏的财务风险，导致企业经营遭受重大经济损失［2］。而在大数据背景下，能够更高效地完成财务数据的采集与分析，且可以动态监控财务数据信息变化，实时进行财务数据分析，及时发现企业生产经营存在的问题，帮助企业更好地防范财务风险。

2 大数据背景下企业财务经营数据分析存在的问题

2.1 财务人员信息化素养有待提升，财务经营数据分析效率低下

在大数据背景下，很多企业搭建了财务共享中心，产生了海量的财务信息数据，这就需要财务人员提升自己的信息化素养，应用大数据技术，进而为企业决策提供全面支持。但从实际情况来看，企业财务人员信息化素养有很大提升空间，尤其是基层财务人员，依然习惯采用记账凭证与报表记录财务信息，缺乏信息技术的应用，导致财务经营数据处理效率低下，很多财务人员被困在“会计核算”“数据填报”这种低附加值、重复性劳动中，难以应用大数据技术对财务经营数据进行深度分析，无法为企业业务经营开展提供良好的指导，最终影响了企业财务管理质量水平的提升。

2.2 财务信息系统有待升级，难以深度应用财务经营数据

一方面，当前一些企业的财务信息系统功能相对落后，有待完善。并且企业财务信息系统本身具有独立性特征，存在的信息壁垒较多，难以与企业业务端进行充分对接，影响了财务经营数据的深度分析，难以为财务经营提供良好的指导。企业在财务管理方面，采用了传统分散式管理方式，不同业务系统之间难以实现数据共享，也无法实现数据深度挖掘，影响了财务数据分析的深度，不利于及时发现并防范财务风险［3］。另一方面，企业的财务信息化系统智能化程度不足，信息系统功能有待升级，影响了财务经营数据分析效率。比如企业在进行预算编制时，因为数据标准不统一、数据烦杂等，导致财务信息系统处理效率低下，不利于预算管理的顺利开展，限制了企业财务管理价值的发挥。

2.3 财务风险分析不足，控制力度薄弱

一方面，企业内部控制薄弱，财务风险较高。企业不同部门之间缺乏有效的沟通与交流，难以及时反馈发生的财务风险。企业对投资经营活动的分析与风险评价不够全面，采用单一的财务指标进行风险评估，缺乏对关联财务数据的深度挖掘分析，难以找出隐藏的财务风险问题，导致企业遭受重大经济损失［4］。另一方面，企业财务风险评价缺乏对客观数据的挖掘分析，比较依赖主观判断与个人经验。财务信息系统进行海量的财务数据信息加工处理时效率低下，财务数据经营分析反馈时间较长，缺乏统一客观的评价标准，导致财务风险识别滞后，不利于企业财务风险防范能力的提升。

2.4 企业财务经营数据分析组织架构僵硬，不利于财务数据信息传递

组织架构是企业财务经营数据分析的重要支撑，对整体财务分析效果带来的影响较大。从实际情况来看，当前的一些企业财务经营数据分析组织架构没有得到及时更新与调整，难以适应发展日益成熟的大数据环境，影响了财务数据传递的效率。尤其是伴随着企业经营规模不断扩张，传统的分散式财务管理组织架构难以满足大数据时代组织架构精简、降低财务成本的要求。并且在大数据环境下，财务组织架构模式也变得日益丰富，但一些企业依然习惯采用传统的财务组织架构模式，导致财务数据信息传递效率低下，难以为企业管理者提供必要的决策支持，最终影响了企业财务数据分析效率以及质量水平的提升。

3 大数据背景下企业财务经营数据分析策略

3.1 做好财务人员信息化培养工作，提升财务经营数据分析效率

首先，应加强企业文化建设，做好大数据宣传工作。在这一过程中，企业管理者可以积极组织工作人员学习大数据知识，了解基于大数据的管理思维以及管理理念，在企业内部营造良好的大数据管理氛围，引导财务人员接受并认可这种思维，为后续大数据技术应用创造有利条件。其次，在大数据背景下，还应推动企业财务管理进行数字化转型，明确不同财务岗位职责、数字化能力要求等，做好评价工作，并合理设置岗位系数，完成年度绩效的评定，将财务管理数字化效果与工作人员切实利益绑定在一起。在考核评价的过程中，企业还可以选择重点工作、财务信息化管理能力、价值创造三项指标作为关键评价指标，完成绩效考核，激励引导财务管理人员顺利完成数字化管理转型，使其更好地适应大数据环境，主动进行大数据技术的应用，提升财务管理信息化水平。最后，还应加强对财务工作人员的培训教育，不断提升财务人员的信息化素养，尽快完成财务数字化管理转型，为大数据技术在财务数据经营分析中的深度应用奠定坚实的基础。

3.2 推动财务信息化系统升级，深度挖掘应用财务经营数据信息

首先，企业可以以建设财务集中管理信息系统为抓手，成立专门的领导小组，集中解决企业在财务经营数据分析中存在的问题。比如针对财务信息系统繁多、彼此系统独立、业务口径不一致等难题，应充分听取财务管理人员的意见，了解财务数据分析的需求，同时协调组织企业财务、业务人员，对不同系统数据基于不同的需求进行整合，最终形成统一的固式报表，统一财务经营数据口径，构建财务业务协同管理的机制。其次，企业应加大投入，建立智能化财务信息系统［5］。该系统既包含财务会计，又包含管理会计，同时融入企业经营数据分析内容，真正实现业财融合，提升企业经营质量。

其中，财务会计部分主要包括财务标准化管理、费用报销系统。企业可以通过建立业财数据标准，基于不同的业务场景，科学合理分类，明确不同业务类型，确定对应的管理流程，明确其中的关键风险点。在此基础上，将上述内容按照结构化数据的形式，在整个智能化财务信息系统建立独立的功能模块，通过不同系统功能，建立企业业务、财务标准化流程，为后续财务人员与业务人员的工作提供良好的指导。费用报销系统主要负责核算企业资金，系统搭载了图像信息采集系统，可以采集纸质原始单据的信息，一键完成纸单据数据信息到电子数据信息的转化，自动生成电子档案，确保单据法律效力。企业基层业务端可以对接企业智能化财务管理系统的费用报销子系统，在线上完成单据提交，开展高效率的电子审批，审批通过后，相关数据信息会传输至财务核算中心，以此完成企业财务经营数据的集中高效处理。

管理会计部分主要包含预算管理系统、定额管理系统、经济核算系统等。在预算管理系中，可以结合企业生产实际，以车间作为基础的预算单位，通过结合企业生产实际，线上输入年度生产计划，系统可以自动生成资源消耗预算。在此基础上，还会对预算指标进行分解、审核。在审核过程中如果发现指标不合理问题，将会自动生成预警信息，提醒管理人员进行调整与修改，有效提升预算管理的效果。在预算执行阶段，系统可以结合企业生产实际，定期采集企业生产车间的经营数据，自动生成预算执行报表以及具体的财务分析报告，为企业管理者决策提供全面的信息支持，及时发现一些预算执行问题，保证预算得到规范执行。定额管理系统主要应用了大数据采集挖掘分析技术，其中数据采集对象是企业ERP物资系统中的历史数据，通过结合企业生产实际，搭建科学的模型与算法，完成对企业定额数据的自动化计算分析。系统会对接企业生产物料数据资料库，实时更新企业生产物料信息变化，同时根据今年的物料消耗情况，制定未来一年的生产物料消耗标准，更有利于帮助企业降低生产成本。经济核算系统主要通过分析预算数据与实际物料消耗数据，计划生产任务量以及实际完成的任务量，可以实现对企业投入与产出核算［6］。经济核算系统可以采集企业不同ERP生产系统的数据信息，深度挖掘内在的成本变化规律，找出其中增加成本的因素，分析具体的原因，为后续企业降本增效奠定坚实的基础。基于大数据技术应用的企业智能化财务管理信息系统如图1所示。

3.3 加强财务数据分析，防范财务风险

企业财务风险数据信息主要由两部分组成，一是内部风险数据，二是外部风险数据。前者主要源自内部财务、业务数据，后者主要源自一些公开信息披露网站数据。在此基础上，企业通过对这些数据信息进行验证、比较分析，抽取其中的风险数据信息，并进行提前预告，为后续企业经营管理决策提供重要帮助。通过应用智能化财务管理系统，还可以完成对财务风险信息的识别与管控。在这一过程中，需要应用数据挖掘和人工智能技术，通过对数据库中的关联数据进行比较分析，找出其中的风险数据，并合理分类。同时结合企业经营特点，合理评估企业财务风险承受能力，建立合理的风险预警指标体系［7］。通过搭建专业的分析模型，适当对分类后的风险定量分析，合理划分风险等级，一旦超出了企业事先设置好的风险阈值，将会及时预警，提醒相关人员提前做好准备，采取有效应对措施，防范可能会出现的财务风险。最后，企业还可以结合自身实际经营情况，制定有针对性的财务风险报告模板，然后将其嵌入智能化财务信息系统内，当系统在大数据以及人工智能技术的支持下，完成财务风险识别、分类以及评估后，将会以此为依据，自动生成财务风险分析报告。

3.4 优化企业财务组织架构，提升财务信息传递的效率

在大数据背景下，为了更好地提升财务数据分析质量水平，应优化企业财务组织架构，提升财务信息传递的效率。首先，在“五定原则（定人员、定制度、定任务、定效果、定措施）”的指导下，横向分解财务工作要点，交由企业相关部门分管领导、责任人负责，纵向分解至企业基层单位，促使财务工作要点落实。在此基础上，还应加强对财务工作要点落实的考核工作，使其发挥出应有作用。其次，完成财务前台构建，加强大数据、智能化信息技术的应用，降低财务管理费用增长率，彰显企业财务数据分析效果。第三，建立财务中台，实现财务数据核算、资金以及税务共享，加快财务数据信息传递，为企业经营决策提供更多的财务数据信息支持，同时还可以对企业业务进行有效的监督，提升企业财务数据综合分析管理能力，最终实现财务数据核算一体化、智能化、精准化目标。最后，建立财务数据分析后台，通过引入专家中心以及基于大数据的智能化系统，在提升企业财务数据分析准确性的同时，进一步强化企业的财务监控能力，助力企业实现财务精细化管理。通过上述前台、中台以及后台组织架构的优化，实现企业财务数据互通互融，有效地梳理企业的内部业务流程，减少以往一些重复性工作，提升企业整体财务质量管理水平。

4 结语

在大数据背景下，企业财务经营数据分析出现了很多新特征，比如数据种类变多、分析结果实现可视化等，同时企业在财务经营数据分析方面也面临着很多新的挑战，比如财务人员信息化素养有待提升、财务信息化系统不够完善等，这些都阻碍了大数据技术在企业财务经营数据分析中的应用，不利于企业经营效益的提升。因此，应采取有效策略，加强对企业财务经营数据分析中大数据技术的应用分析，有效提升企业财务经营质量水平，促进企业的发展。

参考文献

［1］于瑞琪. 大数据背景下国企业财融合数字化体系建设分析［J］. 投资与合作，2023（11）：136-138.

［2］吴强康. 大数据时代国有企业财务管理的创新与转型［J］. 环渤海经济瞭望，2023（10）：74-76.

［3］陈艳. 大数据背景下企业财务分析问题及提升策略［J］. 大众投资指南，2023（20）：140-142.

［4］李碧红. 大数据时代下国企财务管理转型的业财融合研究［J］. 商讯，2023（11）：13-16.

［5］喻英. 大数据背景下企业财务分析工作提升研究［J］. 财会学习，2022（33）：16-18.

［6］孙潇潇，胡俊辰. 大数据背景下国企业财融合数字化体系的建设与探究［J］. 中小企业管理与科技，2022（14）：179-181.

［7］李龙飞. 大数据时代云会计的小微企业财务管理［J］. 现代企业，2022（3）：172-173.

［作者简介］徐立海，男，山东邹城人，山东圣方热力有限公司，中级会计师，本科，研究方向：热力公司、智慧财务管理。