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［摘要］随着信息技术的发展与应用，大数据浪潮汹汹来袭，它的出现也给传统的财务管理领域带来了新的挑战。有效利用大数据及其分析工具，不但可以有效缩短财务信息披露周期，让信息传递更快捷，还可以丰富财务分析内容和形式，让管理决策更及时。财务人员应顺应时代发展，职能从传统意义上的“事实说明”发展成为“价值创造”，实现有效配置从而促进企业价值增长，接受并使用大数据将成为财务管理变革的重要机遇。
[关键字] 大数据 财务数据 财务分析
互联网信息技术的迅速发展的大数据时代，云计算、物联网、数据挖掘都在深刻并显著地影响着财务行业。大数据作为一项新兴技术，因其海量、异构、价值大的数据特征和多变性的信息需求对财务分析提出了新的要求，如何利用蕴藏在海量财务数据背后的宝贵信息，为企业经营管理决策提供科学依据对财务人员的职能定位和工作思路有着重要的实践意义。
一、 大数据是什么？
自从资讯革命以来，所有的机械设备或者电子设备都可以留下数据痕迹，这些痕迹承载了性能、位置、状态等信息，通过互联网的交互，使得信息交流愈发便捷，全球信息量迅猛增长，形成了一个庞大的数据源。收集数据、分析数据、利用数据已成为个人、企业乃至国家做出决策的重要渠道之一。对于“大数据”，研究机构Gartner 给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，它有4V 特征，即Volume（海量），Variety（数据种类多），Value（价值密度低），Velocity（处理速度快）。
二、 大数据对财务分析的影响
（一）提升财务管理信息的准确度
传统财务使用的是“漏斗式”记账方法，会计人员在记账时只是将原始凭证中的结构化信息转记到记账凭证上，因而过滤了很多非结构化的重要信息，而这些非结构化的信息由于受制于技术限制，有些与决策相关的数据并没有受到应有的重视，或者由于数据分类标准的差异，导致数据整合利用难度大、效率低，大数据技术使企业高效率的处理整合海量数据成为可能。且大数据技术所要求的规范化、标准化带来大量财务管理数据准确性的提升，为财务分析提供宏观经济数据上的支持，不但可以衍生出财务共享服务模式，而且使财务从集中式向共享式变化，扩展了财务管理的方式，使财务分析思路进入多车道模式，为企业管理者经营决策提供科学依据。
（二）缩短财务信息的披露时间
大数据的特点之一就是响应时间短，利用大数据工具极大地提高了财务以及各类报表的及时性，让阶段性的月度、季度报告向实时报告的转变变成了可能。财务人员需要对数据进行实时分析，让月末才编制的财务报表变成了每天可以看到的收入、利润以及库存，这些指标可以帮助可以帮决策者及时、迅速地做出改进，实现事中控制。但是要完成实时数据分析不仅需要财务人员的能力，还需要技术支持，帮助企业尽可能快尽可能广的捕搜信息，为会计人员处理信息争取时间，宝洁、沃尔玛等大型国际企业早已意识到大数据的重要性，并已经开始实施这种大数据的应用。
（三）促进财务人员职能的转变
从企业财务管理的角度分析，大数据为财务人员从记账复核和简单的报表分析向高层管理会计转型提供了机遇。此前，财务人员只能通过对报表数据的分析为管理者提供决策的依据。随着市场竞争的加剧，基于财务报表的数据分析只能为管理者提供有限的信息，管理者越来越不满足于纯粹报表信息。但在大数据时代，财务人员企业可以面对不同维度的海量财务数据，而且数据之间的因果关系链更完整。同时，大数据技术能够帮助财务人员破解传统Excel 分析难以应对的数据分析难题，透过那些看似普通的数据，财务人员可以在数据分析过程中更全面地了解到企业的现状及问题，更及时地评价企业的财务状况和经营成果，从而揭示经营活动中存在的矛盾和问题，为改善经营管理提供根据明确的方向和线索。
三、 大数据时代下做好财务分析的对策
（一）提升财务管理信息化建设水平
提升财务管理信息化建设水平是做好大数据时代下企业财务管理的重要因素。首先，需要建立财务管理信息化制度，完善企业的网络信息环境，建立统一的财务管理制度，对各项数据、信息在制度上、流程上、收集方式上进一步实现统一，从而提升企业财务报告合并的工作效率与质量，提升各项财务信息、会计数据的透明度和公开度。其次，要做好与企业其他有用信息的互通互联，尤其是要解决业务信息、客户信息与财务信息的高度集成及依托精确的信息处理平台进行分析和决策的问题。
（二）建立完备完整的财务分析体系
传统的财务分析主要依赖财务报告数据，但在大数据环境下，须利用大数据技术扩展财务分析的范围，加强财务分析的深度。首先，财务分析的数据来源不应仅局限于财务报告信息，还应包括存储在云中心的原始交易信息、业务凭证。通过确定财务分析指标的相关影响因素，建立财务分析指标与相关因素直接的关联关系，通过相关因素的实时变化关注财务分析指标的变化。其次，大数据环境下，数据不仅量大，而且数据之间的关系逐渐由因果关系转向相关关系，因此，基于财务共享服务的财务分析不能仅限于传统的表面分析，而应深入挖掘各项数据之间的深层相关关系，加强财务分析的深度。可根据公司管理的需要设定深层财务分析的指标，再依据深层财务指标的内涵和对数据的分析构建指标的相关影响因素以及各影响因素对指标的影响程度或权重，最后运用数据挖掘技术构建数据挖掘与财务分析模型。
（三）培养大数据专业财务人才队伍
大数据时代改变企业发展模式，要求财务人员超越财务思维，从业务的角度思考财务问题，财务人员不再是仅仅满足核算、监督等财务工作，更重要的是具备超越财务的战略全局观，组织流程规划设计能力，分析业务理解洞察力以及IT 系统构架与建设的能力，这些都对财务管理人员提出了更高的要求。但目前大部分企业并没有相应的人才储备，也无法在数据分析模型上投入足够的人力资源。在大数据时代，随着企业规模的扩张、业务种类的繁多，财务人员将面临数据范围增大、数据规模扩充、数据类型复杂化，财务人员要在有限的时间里发现数据之间隐藏的联系和有价值的信息，这些都要求财务人员拥有熟练的技术和的经验。财务人员也要将大数据的信息转化成管理建议辅助公司管理层做出有助于企业发展的科学决策。
四、 结束语
互联网技术正在悄无声息的改变着我们的生活，而大数据更是将我们带入全新的领域。财务分析不应该只重视对数据的研究，更应该结合行业环境、战略目标全面评价企业经营状况。充分、有效地利用大数据，挖掘蕴含其中的附加价值，力求抓住机遇，让企业进入高效健康的发展阶段。（桂严敏）
参考文献：
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