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大数据技术应用于财务数据分析研究

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   摘 要:随着大数据云计算技术的快速变化发展,大数据技术也在各个行业领域获得普遍广泛应用。针对会计行业而言,企业日常会计核算期间,会产量大量财务数据,之前,由于技术条件产生的制约影响,大量财务数据潜藏的信息并未得到充分有效挖掘。而随着技术的革新发展,将大数据技术应用于财务数据分析之中,可以为企业财务管理提供重要的数据支持。基于此,本文对大数据技术应用于财务数据分析进行研究探讨。
   关键词:大数据技术;财务;数据分析
   随着大数据技术的快速发展,各个行业领域也发生较大的发展变革。大数据与云计算的兴起发展,以及“互联网+”时代的全面来临,会计行业同样面临着前所未有的机遇和挑战。财务数据存在着相应的特点,财务数据存在不同分类,整體而言,涵盖对外报送数据,为企业外部人员提供所需的数据,同样涵盖对内报送数据,此类数据通常涉及企业重要的商业机密,并不面向企业外部人员进行共享。同时,此类数据也潜藏相应的规律和特点,随着大数据与云计算的快速发展,运用大数据技术对财务数据进行科学系统分析计算,获得对企业发展有利的有关信息数据,为企业科学决策提供可靠保障,以此促进企业稳定良好发展。
  一、大数据概述
  (一)大数据含义
  互联网数据中心关于“大数据”做出具体定义,即“大数据”具体指为经济、高效地从高频率、大容量、复杂结构与类型的海量数据中,获得相应价值二设计的全新架构与技术,用其描述并定义信息时代所出现的海量信息数据。2009年,“大数据”这一概念在社会中得到广泛传播,2012年,美国政府则发布“大数据研究和开发计划”,大数据时代也快速进入人们视野和社会经济生活。
  (二)大数据特征
  针对大数据所具备的特征,目前,存在的统一认识,即数据规模较大、数据种类丰富、数据价值密度较低、数据要求处理速度较快,即四V特征。依托于存在的鲜明特征,使大数据同普通层面的海量数据存在区别,大数据能够对海量数据做出具体描述,同样可提取获得具有重要价值的数据信息。
  二、企业财务数据分类
  (一)企业成本费用类数据
  针对企业而言,成本非常关键,唯有对成本做出科学合理控制,方可使企业竞争力得到一定的提高。针对企业费用而言,亦是如此,费用属于企业运行期间产生的经济利益流程,若企业费用保持相应较高水平,则产生危机的可能性会大大增加。企业开展核算工作时,成本数据的总量相对较大,基于对数据做出的科学分析,对企业成本预测、控制和分析等环节具有非常重要的影响作用,可以提供关键的信息保障。
  (二)企业客户往来数据
  企业经营活动期间,产生大量客户数据,此类数据直观反映出企业特定时间段同客户的往来、资金流动情况以及资金数额等,此类数据位于企业中通常用于对企业客户信誉进行综合测评,对企业构建诚信档案、筛选重点客户提供重要的基础保障[1]。
  (三)企业销售数据
  全新经济体制下,对客户资源的充分了解掌握,对企业具有十分关键的影响和作用,销售数据可以充分反映出企业特定时段内各不相同产品、地区的具体销售情况,此类数据形成循序,数据量较大且较为冗杂。企业预算管理期间,销售预算也成为企业其他预算的重要起点,所以,企业销售数据可以为企业预算编制提供非常重要的数据支撑。
  (四)企业利润相关数据
  企业获取利润,成为企业发展经营阶段最为重要的方向和目标之一,若企业无法获取利润,则失去所具有的重要价值。企业开展核算工作时,同利润息息相关数据总量相对较大,如成本、利润或收入类数据等,此类数据为企业预测未来盈利情况提供非常关键的基础依据。
  (五)其他财务数据
  除以上数据,企业会计核算期间,同行产生大量其他财务数据,如企业资产负债以及存货入库情况等,此类数据以会计核算的形式,直接反映出企业实际财务状况。通过对财务数据的归纳汇总以及科学系统分析,能够为企业销售、财务以及资金预测等提供重要的基础数据信息,为企业经营决策、客户测评等提供强有力的数据支撑,对企业未来发展同样具有相应的预测作用。
  三、财务数据分析中应用大数据技术的优势
  (一)不再依赖抽样
  传统财务数据收集分析期间,以随机采样方法为主,仅选取企业运营数据中所涵盖的部分,无法确保样本可以有效代表整体,造成数据中海量数据资源出现浪费的情况。与此同时,实际认为采样无法确保绝对随机性,从而致使分析结果同实际存在不相符的情况。通过大数据技术的有效应用,可对全部数据加以有效利用,确保样本可以反映出整体,以此使收集整理的数据信息可以更加全面完整。
  (二)突出相关关系,解决信息滞后性
  传统财务使用已发生事情所产生的数据结果,重点是找出事情形成的具体原因,存在相应的滞后性。通过大数据技术的有效应用,通过对全部数据的收集整理,并做出科学系统分析,可预测未来可能出现的情况,使数据利用效率得到显著提高,有利于管理会计的良好发展,使企业管理可以更具科学性与针对性。
  (三)数据效率超过准确率
  传统数据时代,由于测量能力的影响限制,数据点测量对结果具有非常关键的影响和意义,所以,应确保数据的精准性。处于大数据时代,人们无须过多担心某一数据存在的差错问题,对整个系统产生错误影响,无须浪费过多时间和精力用于数据的模糊性以及不确定方面。通过大数据技术的有效应用,更为重视数据整体性以及混杂性,可以帮助人们更加接近和了解事实真相[2]。
  四、大数据技术在财务数据分析中的应用
  (一)提高财会透明性与真实性
  传统模式下,企业财务工作存在保密性特点,工作主要以线下为主,较易出现会计造假问题。大数据时代背景下,针对数据的收集、分析与处理,得到非常明显的改进,企业大多数财务工作转移至线上为主,如此,便于有关部门与人员对资金流动情况做出及时的了解和掌握。资金流向也综合直观地反映出企业生产经营的具体情况,企业可基于客户数据以及资金流向,对客户信息做出科学评估与归纳总结,以此筛选获得具有关键价值的目标客户。与此同时,基于对异常资金流向的查找以及监控,能够对企业内部外有关证据做出发现以及核对,基于资金流向追溯到具体的负责人,使个流程监督得到明显的强化,发现并预防潜藏于企业内部的各类违法违规的不良问题。   (二)提高信息预测能力
  传统数据时代,人们更加倾向于基于数据发现寻找具体的原因,关于数据分析同样更为倾向于职业经验判断,同大数据方法进行对比,明显不具备科学性以及准确性。大数据所具备的重要功能之一,即利用模型对海量数据进行科学系统分析,从而对事件发生可能性做出科学预测,所以,大数据时代背景下,人们不但可以采取实时分析,同样可以构建预测模型。同传统方法进行对比,人们同样更为强相遇了解掌握未来可能发生的事情,以此提前制定科学解决方法。例如,目前,大數据能够基于消费者网络浏览以及购买记录做出科学系统分析,以此发现消费者偏好,向消费者推荐有关的产品。针对企业而言,对消费者购买偏好以及地域分布等数据进行科学系统分析,可以为企业制定具体的销售策略以及预算提供重要的基础依据。对于企业财务预算,销售预算是十分关键的基础,唯有销售预测保证做到科学准确,方可为后续预测的科学性与准确性奠定重要基础。
  (三)控制企业经营成本
  企业经营成本可划分成刚性成本以及隐形成本。关于刚性成本,如差旅费。税务金额以及人员浮力等,属于企业必须支出。关于隐形成本,则对企业经营成本起到非常重要的决定作用,如人员工作效率、部门组织内部协调等方面,关乎企业运营管理的实际成本,对企业经营能力具有重要的影响和作用。通过对大数据技术的有效应用,能够清晰的了解到企业内部运作的各环节,以此对各环节所产生的消耗与效率做出科学系统分析,发现具体问题以及产生原因。依托于大数据技术可以及时快速地对问题做出发现和解决,以此有利于企业经营成本的综合全面控制,确保企业管理更加科学合理[3]。
  (四)为成本管理提供科学方案
  针对企业而言,开展经营核算期间,涉及到大量成本核算数据,企业可结合之前成本数据,结合市场运行相关的分析数据,对成本做出相应的科学预测。目前,国内外市场均存在着不断变化的情况,原材料市场价格存在的波动变化,成为企业非常重视的关键信息,以市场大户数为准,做出科学系统分析,能够对响应时间范围情况做出分析预测,确保企业可以对成本数据做出更为科学的预测,为利润计算提供所需的基础依据。
  (五)为经营方向提供基础数据
  目前,大数据逐渐运用到消费者偏好与地域氛围等方面的分析,企业制定销售策略期间,可基于数据平台所提供的分析所得的数据,基于企业销售数据,对产品销售前景和地域等方面,同产品销售是否相符做出科学系统分析。针对财务数据分析,销售预算十分关键,成为财务预算的关键初始,唯有保证做到科学准确,方可对资金、利润和费用预测等体统可靠保障,确保同实际更加贴近。
  (六)为客户评级提供基础支持
  针对企业往来业务,涉及的客户往来数据相对较多。企业经营运行时,对往来企业做出必要的信用评级,已经成为备受关注的焦点。通过科学系统的评级分类,可以为企业经济利益提供可靠保障。大数据技术的科学有效应用,能够为企业提供可靠的数据支撑,企业可基于之前客户往来数据,或是基于数据平台所提供的有关企业历史还款记录等数据,对企业客户做出科学系统的评级,此种评价也更具科学性与准确性。
  (七)科学预测企业利润
  利润预测,属于企业财务数据分析以及预算的关键环节,针对企业利润预测,需要以企业成本费用数据以及销售数据等为主,应用大数据技术,此类内容充分明确之后,可以为企业利润依存提供科学准确的目标和方向。
  结束语:
  综上所述,财务数据分析中,对大数据技术的科学应用具有非常重要的影响和作用。随着大数据技术的快速良好发展,各个行业领域对大数据技术的应用也变得更为普遍。通过对大数据技术的科学有效应用,能够为企业管理层预测决策提供重要的基础数据支撑,确保数据来源更加安全可靠,同传统方法相对更具科学性与准确性,使财务数据分析效率得以有效提高,从而促使财务管理水平得以有效提高。
  参考文献:
  [1]张冰茹,牛巍.大数据技术应用于会计数据分析研究[J].商场现代化,2015(20):176-176.
  [2]刘念.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].财会学习,2019(38):138-138.
  [3]刘楹林.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].营销界,2019(35):123-125.
  作者简介:杨雨晴(1992-),女,汉族,河南省信阳市人,硕士,助教。研究方向:财务会计,环境会计。
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