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企業(yè)財務(wù)數據管理挑戰及應對策略論文
摘要：大數據時(shí)代是現今企業(yè)財務(wù)管理的基本社會(huì )環(huán)境，財務(wù)數據服務(wù)于企業(yè)的財務(wù)管理，同樣面臨著(zhù)大數據時(shí)代帶來(lái)的機遇和挑戰。因此本文針對大數據背景下我國企業(yè)財務(wù)數據管理存在的問(wèn)題、應對策略等兩方面進(jìn)行探討，提出了對企業(yè)財務(wù)管理有現實(shí)意義的建議。
關(guān)鍵詞：大數據；財務(wù)數據管理；策略
隨著(zhù)信息科技、互聯(lián)網(wǎng)等高速化發(fā)展，各種數據蜂擁而至，推動(dòng)人類(lèi)邁入了大數據時(shí)代。2012年由麥肯錫公司首先宣布大數據時(shí)代的到來(lái)，使人們通過(guò)新技術(shù)、新手段、新系統等對數據信息進(jìn)行挖掘，人們也從中獲取很多具有新價(jià)值的信息。企業(yè)財務(wù)管理工作每天都以財務(wù)數據作為決策的重要依據，因此，探討大數據背景下企業(yè)財務(wù)數據管理面對的問(wèn)題及應對策略，是當前亟待解決的問(wèn)題，意義深遠。
一、大數據時(shí)代給財務(wù)數據管理帶來(lái)的挑戰
1。數據的飛速增長(cháng)對存儲空間、存儲技術(shù)、能源消耗的挑戰。在大數據背景下，企業(yè)在及時(shí)收集相關(guān)信息的同時(shí)，要確保信息儲存的完整性、準確性，從而使信息數據存儲規模龐大。數據總量大，使得企業(yè)處理數據的能力和方式遇到了不小的挑戰，使數據在收集、篩選、分析等方面存在相當的技術(shù)難度，如何及時(shí)地、準確地、迅速地對數據進(jìn)行恰當的篩選和分析，并根據數據信息進(jìn)行決策得出最佳方案，對此企業(yè)存在著(zhù)嚴峻的挑戰。在2012年作為百度技術(shù)委員會(huì )理事長(cháng)的陳尚義指出，百度每天處理幾乎有100個(gè)PB的數據量，相當于5000個(gè)國家圖書(shū)館信息總量。由于現有數據庫自身存儲空間有限，無(wú)法適應日益增長(cháng)且更加高級的數據存儲分析的要求。
2。數據本身的安全保證及應對信息泄露的挑戰。海量的數據信息會(huì )對企業(yè)的財務(wù)管理產(chǎn)生很大的影響，“海量數據都是事實(shí)”是“大數據”理論的依據，然而沒(méi)有人能保證得到的所有信息全是事實(shí)，就可能導致“災難性大數據”現象的發(fā)生，使企業(yè)管理層做出錯誤的決策。而且，大數據時(shí)代下的海量信息中通常涉及很多個(gè)體和群體的隱私，如何確保相關(guān)信息的安全性，使之不會(huì )被不法分子套取是急需解決的問(wèn)題�？梢钥吹�，國內網(wǎng)站安全形勢不容樂(lè )觀(guān)，單就360安全檢測平臺在2015年掃描各類(lèi)231。2萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的結果中發(fā)現，有安全漏洞的網(wǎng)站約為101。5萬(wàn)個(gè)，占掃描網(wǎng)站總數的43。9%。所以，泄密是大數據時(shí)代下企業(yè)財務(wù)管理遇到的另一個(gè)大難題。
3。數據價(jià)值密度低，使用者無(wú)法有效獲取。大數據給企業(yè)財務(wù)管理帶來(lái)了巨量信息，然而從這些信息中挑選出有應用價(jià)值的信息卻是一個(gè)非常復雜的過(guò)程，傳統數據管理和分析手段就很難有效開(kāi)發(fā)這些數據的潛在價(jià)值。同時(shí)，存儲、統計、分析PB規模以上的數據是需要相當高成本的。而且，數據中所包含的信息量不僅超過(guò)了一般企業(yè)管理人員處理數據能力的范圍，增加了信息處理的工作量，還增加了判斷相關(guān)信息價(jià)值的困難程度，從而使企業(yè)在做出決策時(shí)，就如何判斷、取舍和利用有價(jià)值信息的難度增大。斯坦福大學(xué)特來(lái)沃爾．哈斯蒂教授指出，大數據的理論是“在稻草堆里找一根針”，而面臨的現實(shí)問(wèn)題是“所有稻草看上去都挺像那根針”。例如想要從監控視頻中對有效數據進(jìn)行提取，那么往往就先要開(kāi)始長(cháng)達數十小時(shí)甚至幾天不間斷的錄制和查找，最后獲得的有效視頻和數據或許只有幾秒鐘。企業(yè)對市場(chǎng)進(jìn)行調查，即使是現場(chǎng)問(wèn)卷調查得到的信息也是需要進(jìn)一步篩選后才能使用的，更何況是涉及各個(gè)方面的財務(wù)數據的信息值。
4。數據技術(shù)的分析手段有待完善。大數據背景下，企業(yè)數據庫不僅數據量巨大，而且結構種類(lèi)繁多，不僅涵蓋結構化數據，還有很多非結構化的數據，其中非結構化數據占較大比重且持續增長(cháng)，而且數據之間的關(guān)聯(lián)較為復雜。對于如何從海量數據中發(fā)現和處理錯誤、缺失的信息，傳統的數據技術(shù)和方法已無(wú)法準確迅速地完成對相關(guān)信息的分析，就這要求企業(yè)配備高端的數據存儲設備，同時(shí)注重研究、創(chuàng )新和引進(jìn)先進(jìn)的大數據分析技術(shù)和手段，以實(shí)現對相關(guān)數據的處理、分析等應用，全面挖掘大數據時(shí)代下數據潛在的價(jià)值。
二、大數據時(shí)代給財務(wù)數據管理應對策略
大數據時(shí)代要求財務(wù)數據管理從單純管理企業(yè)的“小數據”、“小財務(wù)”轉化為整理、篩選和分析多種信息的“大數據”、“大財務(wù)”。因此，企業(yè)財務(wù)管理面臨的現實(shí)問(wèn)題是企業(yè)財務(wù)部門(mén)應向樹(shù)立新的管理思維、打造新型管理方式轉變，從以下幾個(gè)方面可以完善：
1。重新對財務(wù)管理進(jìn)行定位，建立大財務(wù)思維模式。大數據時(shí)代下要求財務(wù)管理要明確大財務(wù)的新理念，財務(wù)管理人員要應用大財務(wù)的管理模式和思維方式，以大數據為基礎，將資本預算、資源集中、內部控制變得可以更加高效、流利地運行，促使財務(wù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中扮演更加重要的角色。大數據技術(shù)促使財務(wù)工作者主動(dòng)進(jìn)修新知識、開(kāi)拓新視野來(lái)迎接大財務(wù)的工作模式，運用大數據的綜合手段研究不同流程、不同方案所帶來(lái)的盈利、支出和風(fēng)險，從而選擇有助于實(shí)現企業(yè)利潤最大化的流程和方案。因此，在大數據時(shí)代下，即使是企業(yè)高級財務(wù)管理人員也要重新定位自身角色，從而靈活運用大數據技術(shù)分析企業(yè)的現金流、資源配置、風(fēng)險控制，為管理者決策提供有價(jià)值信息，把資源配置到最優(yōu)，為企業(yè)帶來(lái)最大的利潤。
2。建設系統的財務(wù)管理信息平臺，及時(shí)處理大數據。大數據時(shí)代下做好企業(yè)財務(wù)管理的重要路徑是提高提高財務(wù)管理信息化水平，才有助于提升企業(yè)財務(wù)管理的工作效率和工作質(zhì)量。首先要建立統一的數據的收集系統和財務(wù)管理信息化軟件，使各類(lèi)數據都集中在一個(gè)系統進(jìn)行處理，實(shí)現操作流程上、分析方式上的統一。把企業(yè)各項信息實(shí)時(shí)發(fā)布到公共信息平臺上，通過(guò)設置關(guān)鍵詞和檢索權限等方式給企業(yè)管理者提供及時(shí)準確的信息，最大程度上實(shí)現信息的共享。創(chuàng )建網(wǎng)絡(luò )信息平臺，達到企業(yè)的自身現狀和網(wǎng)絡(luò )資源的有機統一，解決企業(yè)信息失效，集成性差的問(wèn)題。成立動(dòng)態(tài)財務(wù)信息查詢(xún)系統，達到財務(wù)數據在不同部門(mén)之間及時(shí)交流、共享、分析和反饋。其次要統一會(huì )計核算體系，制定統一財務(wù)數據的編碼和命名規則，防止相關(guān)數據呈現紊亂，保證企業(yè)不同部門(mén)之間的相關(guān)信息能夠及時(shí)地、精確地、連續地傳遞。
3。構建新型合作伙伴，解決大數據時(shí)代挑戰。企業(yè)本身一般很難開(kāi)發(fā)先進(jìn)的分析技術(shù)和大數據研究工具協(xié)助企業(yè)獲得新數據，企業(yè)既要同開(kāi)發(fā)此類(lèi)軟件的供應商合作，又要同專(zhuān)門(mén)收集這類(lèi)數據的大數據商合作。企業(yè)可以從大數據公司直接購買(mǎi)新型的財務(wù)軟件或相關(guān)的數據，也可以定制符合自身現狀的大數據分析模型，從而有事半功倍的結果。同時(shí)，一定要提醒企業(yè)，在合作開(kāi)發(fā)過(guò)程中要防止其對大數據進(jìn)行商業(yè)捆綁，致使相關(guān)數據泄露，帶來(lái)商業(yè)風(fēng)險。
4。加強財務(wù)管理者的選拔，培養復合型財務(wù)人才。麥肯錫曾預計，到2018年單單美國就有超過(guò)14萬(wàn)的人才缺口在成熟數據分析行業(yè)中，而能夠熟練運用大數據做出決策管理的人才缺口更達150萬(wàn)以上。大數據影響企業(yè)的管理模式和發(fā)展方向，要求財務(wù)工作者跨越財務(wù)思維，轉而從銷(xiāo)售方面考慮財務(wù)工作，財務(wù)工作者不僅只是滿(mǎn)足核算要求、成本控制等財務(wù)類(lèi)工作，更重要的是具備跨越財務(wù)思維的全局戰略觀(guān)，做出計劃流程的設計力、把握業(yè)務(wù)的分析力以及IT系統創(chuàng )建和維護的能力。為適應大數據時(shí)代下，各企業(yè)急需掌握財務(wù)管理并且精通大數據分析技術(shù)的復合型人才這現狀，企業(yè)財務(wù)工作者應主動(dòng)從財務(wù)專(zhuān)才向業(yè)務(wù)全才轉型，同時(shí)企業(yè)要改變財務(wù)人才的培養和引進(jìn)計劃，培養滿(mǎn)足需求的復合型財務(wù)人才。
三、結語(yǔ)
認識到大數據給企業(yè)財務(wù)數據管理帶來(lái)的問(wèn)題，解決了應對策略，不斷完善財務(wù)管理思維，不但可以提升企業(yè)自身實(shí)力，而且能提高企業(yè)的市場(chǎng)競爭力，使其走在大數據時(shí)代的前沿，為企業(yè)做大做強提供強有力的決策支撐。
參考文獻：
[1]李鋼。大數據時(shí)代下的企業(yè)財務(wù)管理[A]。財務(wù)與審計，2015（5）。
[2]夏文杰。大數據背景下企業(yè)會(huì )計數據的新特征[J]。財會(huì )研究，2015（11）。
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