大數據環境下企業高級會計財務管理探討

杜沛陽

摘 要：在大數據環境下，企業高級會計財務管理需緊跟信息技術的發展及變革，更加注重數據挖掘、分析和應用，以實現企業管理、決策、競爭等方面的質的飛躍和創新。大數據的核心在于數據資源的共享和整合，企業通過建立統一的數據平臺，將不同異構數據源整合到一起，實現全面、準確、一致的數據分析和應用。同時，大數據技術還可以為企業高級會計財務管理提供實時的數據處理和分析，有利于企業制定和調整管理策略、優化決策方案和采取正確的市場營銷戰略。

關鍵詞：大數據 企業會計財務管理 分析 優化策略

中圖分類號：F275.2

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）01-092-02

現代企業面對大數據時代的全面到來，高級會計財務管理必須適應新環境下的技術變革與挑戰。隨著技術進步和數據積累，企業管理不可避免地要走向數據化管理。大數據技術發展，將重塑企業財務管理格局，提高企業在競爭激烈市場上的可持續發展能力。綜合運用大數據分析和應用技術手段，可以分析并挖掘出數據背后潛在的意義和價值，從而為企業的競爭優勢和市場營銷決策提供更加精準的預測和數據支撐。

一、大數據環境下對企業高級會計財務管理的影響

（一）有助于提升市場競爭力

隨著數據量的指數級增長，大數據對企業戰略決策、產品設計和市場定位等方面的影響越來越重要。在此背景下，大數據環境下企業高級會計財務管理對于提升市場競爭力有著至關重要的作用。大數據提供了更精準的數據支持，幫助企業精準識別市場機會和風險。首先，企業可以通過大數據分析，深入了解顧客需求、行業趨勢、競爭情報等方面的信息，制定更為合理、可行的商業計劃和拓展策略。企業可根據數據預測市場變化，提前主動布局，保持市場瞪羚。其次，大數據可以提高企業財務管理的效率和水平，減少人力、物力及時間成本。財務管理是企業運營過程中的重要環節，大數據環境下，利用云計算、物聯網等新技術手段，企業可以實現財務信息自動化數據采集處理，降低出錯率，提高數據的準確性和實時性。最后，大數據技術可以充分發揮高級會計財務管理在防控企業管理風險的效用。高效的財務數據分析可以使企業更全面、客觀應對風險，實時發現和解決問題，減少風險帶來的損失。

（二）有助于提高企業的決策和預測能力

大數據環境下的企業高級會計財務管理對于提高企業預測及決策能力更加重要，企業管理者可快速尋找到最佳方法和手段，利用實時收集、分析數據，以更精細、科學、透明和智能的方式管理企業。例如：通過數據集成和對比，可全面、深入了解市場和客戶，更快確定企業整體戰略。通過數據分析工具和算法，理解市場和客戶行為，預測產品需求及趨勢，幫助企業制定投融資決策?；诖髷祿治黾夹g，實時地監控市場和客戶反饋，及時調整業務規模和產業布局，增強成本管控，為企業帶來長久競爭優勢。大數據下預測模型的構建，為企業開展全面預算、科學合理配置資源提供有力手段，減少不必要的決策風險。設計財務數據儀表板和統計報表，可展示不同業務板塊的關鍵指標和數據變化趨勢，推動管理層優化業務流程，提高企業預測和決策能力。

（三）有助于拓寬企業發展

大數據環境下的企業高級會計財務管理是拓寬企業發展的重要手段。通過深入挖掘復雜的數據池，企業管理者可以更加潛心于找到突破口，深度挖掘增效潛質。例如：人才招聘和管理，借助大數據分析技術，對外企業可挑選符合需求的人才市場，對內企業根據分析新增人力成本、人員需求，制定招聘計劃和人才發展規劃。利用財務管理和技術平臺，企業優化績效評價，更好地管理和培養員工，發掘其潛力和價值，激勵他們的創新和主動性，為企業快速、高效地發展注入充足的人才力量[1]。技術協同和創新，通過大數據技術，企業可科學、及時制定投資、融資及并購等決策，開發新興領域，提高產品研發和產品質量。市場和品牌拓展，利用大數據分析，企業可以深入了解不同消費者的需求和行為，優化產品結構，降低研發生產周期，開發出針對性更強的產品和服務。

二、大數據環境下的企業高級會計財務管理存在的問題

（一）數據采集和整合難度

對于企業來說，對大數據的規模和復雜性的認知，首要面對的是采集和整合的難題。企業各項數據來源廣泛、數據平臺眾多，諸如傳統數據庫、大數據生態環境等平臺，或是分布在各部門或區域的數據倉庫，數據來源的多樣化使得數據收集全貌不易全面。此外，數據采集和存儲的信息組織和化整為零的標準設施缺乏，需要企業在構建采集管道時做出巨大的投資和管理，使得工作難度加大。數據質量波動本質上是因為數據管理不善、缺乏對數據模式的標準、分類、清洗和去重等處理，進而導致高級會計財務管理所使用的數據有缺失、重復、沖突、失真等問題，如果一味按照不一致的數據開展財務分析，形成財務建議及結論，將混淆企業管理者判斷，增加企業內部管理成本。

數據存儲和調用的成本和技術要求高[2]。大數據的存儲和調用的技術需求高昂，數據和信息處理的技術難度也較大，需要企業在采購、安裝、維護和管理槽位上花費大量的初期和經常性費用。據了解，企業使用不同的專用或通用財務軟件、數據整理軟件及ERP系統，稅務部門及國資監管部門使用的軟件也不相同，數據來源的多樣化，導致數據集成難度增加。因此，大數據環境下的企業高級會計財務管理難以避免會面臨大量數據的收集、整合，數據采集和整合也將成為制約企業數據管理水平的主要因素之一。

（二）數據安全問題

數據安全問題是大數據環境下的企業高級會計財務管理需要面臨的重要問題。大數據中包含大量企業核心機密和財務數據等重要信息，若泄露或被攻擊，則可能造成巨大的商業損失和信任危機。企業在使用或處理大數據時，必須重視用戶數據隱私的保護[3]。但在實際操作中，由于數據鏈接復雜，企業往往把隱私保護放在了次要位置，尤其是在運用公共數據資源和第三方數據庫的時候，更需要注意用戶的數據隱私保護。數據泄露和惡意攻擊的風險，在大數據分析和整合過程中，如果數據存儲、通信等環節出現漏洞，很有可能成為黑客和竊賊進行數據搶奪和攻擊的目標。企業對于大數據安全的投入不足、安全體系建設上有短板，也將成為安全問題的主要因素。企業需要為數據采集、存儲、傳輸、分析和應用等各個環節建立安全體系，明確安全責任，加強監管和控制，提高數據安全性。

（三）數據分析和應用能力不足

大數據本身沒有意義，需要通過數據分析和挖掘提取出有價值的信息。企業需要具備數據讀取、分析和應用的數據分析財務人員，才能真正發揮大數據的價值。而大數據分析含義較為抽象，企業需要具備較強的數據理解和分析能力，了解數學知識、統計學、人工智能等多方面知識，還需掌握各類財務軟件、算法和信息技術等。數據分析需專業人才支持，要有懂財務、懂軟件、懂分析的綜合性人才，招聘和培養數據分析財務人員需花費大量的資金和成本。

三、大數據環境下的企業高級會計財務管理優化策略

（一）加強數據采集整合

企業應制定數據采集計劃，建立數據標準，采用數據質量檢查、數據挖掘技術對數據歸納和整合。例如：企業應該根據自身的業務需求，制定合理的數據采集計劃[3]。該計劃應該包括不同財務軟件下的數據來源、數據類型及數據頻率等，有助于企業更加全面、準確進行數據采集。對于采集的業務數據，企業應制定標準化規范，確保數據準確、一致性。標準化規范包括數據格式、單位、編碼和長度等。企業運用數據質量檢查工具，對采集的數據進行檢查，排除數據中噪聲和錯誤。通過數據質量檢查，可以保證數據的可靠性和真實性，提高數據整合質量。

企業可運用數據挖掘技術，深入挖掘財務數據、業務數據背后的關聯性，增加潛在業務應用機會，為企業整合、利用數據提供參考依據。逐步建立統一的數據存儲結構，避免因為數據分散而導致數據的有效性低下和整合困難。同時，建立具有可拓展性的數據存儲系統，減少企業存儲方面的投入，提高整合效率。

（二）數據安全策略實施

企業需實施完善的數據安全策略，包括加密和訪問控制措施、數據加密技術、培養數據信息管理員等，確保數據安全和保護客戶隱私。一是加強數據安全意識，加強員工數據安全意識培養，提高員工對數據之保密、個人信息保護等方面的理解。二是建立數據安全管理制度，企業員工需遵守規定的安全管理制度，確保數據的安全性和完整性，嚴格訪問控制也是保持數據安全的有效方式之一。三是數據加密技術，企業應該采用數據加密技術，對數據進行保護。對于存儲在公共云上的數據，應該使用云服務提供商自行提供的加密防護服務進行數據加密保護[4]。四是防止物理攻擊，將關鍵數據儲存到多個地點以方便進行備份還原操作，同時安裝備用設備和應急預案，防止因物理攻擊而導致數據丟失。五是數據備份和恢復，企業應該定期進行數據備份，以避免因數據丟失或攻擊造成損失。同時，企業還應該建立完善的數據恢復機制，及時修復數據丟失或受到攻擊帶來的損失。六是網絡安全技術，企業應采用網絡安全技術，加強對網絡的監視和保護。

（三）數據資產化

數據資產化可對企業內、外部數據進行全面分析挖掘，通過對數據的整合和分析，了解市場趨勢、消費者行為、競爭對手情報等信息，為決策者提供有效的決策支持。通過對大數據的分析，數據資產化可以幫助企業識別和評估潛在的商業機會和威脅，降低決策的風險。決策者可以根據數據的指引，制定更科學、準確和有針對性的戰略和政策。

數據資產化可優化企業內部的財務流程，提高財務管理效率。通過自動化的數據收集、整合和分析，減少人工操作的時間和成本，提高財務數據的準確性和及時性。同時，數據資產化還可以減少錯誤和風險，提升財務管理的效果。

（四）湖倉一體的優勢

在大數據環境下，企業高級會計財務管理場景下，湖倉一體的意義日益凸顯。湖倉一體是指將企業內外部的數據匯聚在一起，構建集中化的數據存儲和管理體系。在企業高級會計財務管理中，湖倉一體的實施具有多重好處，可以實現多源數據的集中管理和共享。企業內部和外部的各類數據，如財務數據、銷售數據、供應鏈數據等可整合在一個數據湖中，便于管理和分析。這能夠確保數據的一致性和準確性，避免了數據孤島的問題，提高了數據的可靠性和可用性。

湖倉一體有助于深度挖掘數據中蘊含的商業價值。通過湖倉一體的建設，企業可以運用大數據分析技術，利用高級會計理論分析，發現數據潛在規律和關聯，優化采購銷環節挖潛增效，控制負債規模，降低資金成本等等。此外，湖倉一體能夠提高財務管理的效率和精度。通過將財務數據和其他數據集成在一個平臺上，財務人員可以更快速地獲取和處理數據，減少手工操作時間，降低錯誤率。

四、結束語

隨著大數據技術的不斷發展和普及，企業高級會計財務管理的要求也日益高漲。在大數據環境下，企業必須通過大數據分析和應用技術的手段，不斷挖掘和提煉企業數據的價值，從而形成企業體系內部深度交流和協調，提高資源利用效率，實現更好的管理決策和風險管理?？傊?，大數據環境下的企業高級會計財務管理是一項現代企業不可缺少的重要組成部分，企業需要積極應對大數據帶來的機遇和挑戰，不斷提升數據分析和應用能力，打造智能化的企業管理系統，并為可持續發展尋求更加穩健和精準的數據保障。

參考文獻：

[1] 唐藝.大數據環境下企業高級會計財務管理優化策略[J].中文科技期刊數據庫（全文版）社會科學，2023（03）：4.

[2] 韋典.探討大數據環境下的企業財務管理[J].求知導刊，2017（11）：2.DOI：10.3969/j.issn.2095-624X.2017.28.046.

[3] 王波.大數據環境下的企業財務管理創新探討[J].當代會計，2019（08）：2.

[4] 裴雅麗.大數據視域下企業財務管理的挑戰及解決方法探析[J].商業觀察，2023-06-26.

（作者單位：甘肅神康醫藥科技有限公司 甘肅蘭州 730000）（責編：趙毅）