大数据对企业财务的影响

一、引言大数据是指一段

时间内无法使用常规软件工具进行管理和操纵的数据集合。具体来说，大数据有四个基本特征：首先，数据容量很大，可以达到TB，PB，EB级别；其次，数据类型复杂多样，包括数字，表格，文本形式，视频，音频，图片和其他类型的数据；第三，数据源的可靠性很低，其值密度也很低，有价值的数据在巨大的数据容量中所占的比例也很低，以银行交易日数据为例，在一亿个交易数据中，符合条件的交易数据可能只有一两个条件；第四，处理时间不是很宽裕，这取决于决策的两个特征，即数据量大和值密度低。大数据技术的战略意义不是掌握大量数据和信息，而是专门处理，分析和挖掘这些海量数据。或者，如果将大数据比作资源，则是否可以使用这种资源的关键是增加数据资源的“数据处理能力”和通过“数据处理”为数据资源“增加价值”。在基于大数据技术的数据处理模型中，只有当大数据对企业有价值时，企业才能使用大数据来提高业务决策能力、研究分析能力和流程优化能力。本文分析大数据背景下，企业财务工作存在的问题，并提出有效的措施。二、大数据时代的企业财务工作中存在的问题（一）管理概念相对传统近年来，很多企业扩大了资产规模，但并未带来收入的同时增长，利润和股东权益增长率均呈下降趋势。投资的增加并未赢得公司的竞争优势，公司生产技术改造升级缓慢，核心竞争力不足。与传统的商业模式相比，其大大落后于快速变化的市场需求。财务管理的概念滞后，资源无法通过吸收和合并的方式完全整合。由于股权激励机制实施缓慢，高管人员的积极性尚未得到充分动员。（二）运营成本继续增加首先，受宏观经济环境和市场波动等因素的影响，员工对工资的期望有所提高，而公司的人工成本则显着增加。其次，为了满足市场需求，公司加大了新产品的研发力度，引进了机械设备。这些非流动资产投资需要大量资金来源。公司的融资成本和支出将不可避免地增加，财务成本将继续增加。最后，产品运输成本的增加和宣传费用的增加，虽提高了市场份额，但也增加了公司的销售费用。（三）资产利用率低企业可以通过增加流动资产的比例来加速总资产的周转。近年来，很多企业的流动资产约占90％，处于同行的前列。但是，由于流动资产利用率低，影响了总资产周转率。激烈的竞争使公司的应收账款不断扩大，账款回收成本不断增加，坏账风险和经营压力增加。（四）潜在的经营风险增加公司财务管理强调多元化经营，但很多企业的业务主要集中在医药产品上，其相对单一的业务模式不利于规避业务风险，经营过程中产生的现金资产是公司投资的重要资金来源。很多企业实行稳定的经营策略，经营方式比较传统。与其他企业的合作规模较小，外部投资规模有限，现金流充裕并不能带来相应的投资收益，反而会导致公司资产结构不合理。三、大数据背景下企业财务工作的完善措施（一）完善大数据时代企业财务管理的演进，实现大数据的企业财务数据处理转型基本竞争策略是由美国著名战略管理专家波特提出的，在大数据时代，企业大数据战略将成为企业第四大竞争战略，并将对三大传统战略产生重大影响。在大数据时代，财务管理决策流程将发生根本变化，基于大数据的财务决策流程也分为四个步骤：第一步是收集大数据，建立大财务数据收集平台，以实现各类财务数据的收集，处理和提取，并实现其一致性、准确性、及时性和系统性；第二步，对大数据进行定量分析，建立一个金融云计算平台，通过云计算技术，实时处理和分析数百万甚至数亿金融大数据；第三步是找到数据挖掘功能的相关性，并找出相关性背后的问题；第四步，解决问题。在大数据时代，企业财务管理决策的最大变化是放弃了直接寻找因果关系，而是注意各种问题之间的相关性。在传统决策中，管理人员通常根据个人经验来做出直接决策，但是在这个时代，通常他们基于大数据分析来做出决策。财务数据必须更加重视非财务信息，通过使用可扩展的业务报告，会计等综合报告工具，财务数据系统将成为三维企业集成的信息系统，提供全面、相关的信息，为业务经理提供准确的决策信息。基于大数据的处理和分析将发生重大变化，这可以为公司带来巨大的附加值。财务数据处理的发展过程经历了四个阶段：会计数据手工处理阶段，会计数据机械化处理阶段，会计数据、电子计算机处理阶段和会计数据网络处理阶段。在大数据时代，金融数据处理已从根本上发生了变化。财务数据应处理与财务有关的所有数据，主要体现在：在大数据时代，财务数据的来源变得越来越丰富，海量的财务数据，它们打破了地理、工业、国家的界限，显示出多样性和多层次；这些庞大的财务数据更加复杂，并且没有统一的标准或准确性要求，这意味着这些大量且复杂的财务数据更难以分析。尽管从表面上看，它可能没有任何因果关系，但实际上是内部相关的。财务数据的分析和处理是关键，数据挖掘技术(神经网络，决策树，遗传算法，模糊集等)被广泛使用，财务数据分析方法更加科学、准确、智能（二）完成基于大数据的组织结构向企业财务管理组织的转变，创新企业管理理念在大数据时代，公司财务管理的组织结构也将发生重大变化，主要体现在三个方面：一是在财务管理组织内部设立专门部门，对财务发展平台进行管理，即大数据中心。二是在财务人员中，数据分析师的作用越来越重要。数据分析师使用统计分析，智能学习和分布式处理等技术从大量数据中提取有意义的信息，并以易于理解的形式将其传达给管理人员。三是大财务数据的应用使财务部门与其他业务部门的关系更加紧密，财务数据的来源更加广泛，充分参与成为大数据时代财务管理的重要特征。（三）降低运营成本，优化流动资产管理在控制生产成本时，应科学地确定库存量，在不影响生产的前提下减少原材料库存，并通过市场调研和产品结构优化以及库存进销来减少成品库存和费用；要加强对一线员工的技能培训，提高劳动生产率，降低劳动成本；机械设备应定期检修和改进，以提高固定资产的利用率。在期间成本控制中，应严格执行管理费用审批制度；优化融资方式，充分利用短期债务来节省财务费用；加快整合营销资源，拓宽营销渠道，减少销售费用。在库存管理中，我们应该依靠供应链系统，运用ERP软件准确掌握库存，保证生产销售供应，避免库存过剩和库存减损；要实施库存管理制度，加强重要库存的关键管理，确保实物安全。在应收账款管理中，应严格按照客户的信用等级确定信贷销售额度，并完善应收账款内部控制制度，并向销售，财务管理部门执行。应加强应收账款的催收，并及时全额计提坏账准备。在货币资金管理中，在保证支出的前提下，应利用对重点项目的投资来促进公司的技术改造和升级，避免闲置资金。（四）改善企业的财务效率分析盈利能力是衡量公司经营业绩的指标，反映了股东价值，其是公司经理，投资者和债权人进行财务分析的重点。以某公司为例，虽然企业的营业收入和营业成本在2014年至2020年有显着增长，但同比增长率却存在较大差异，且该增长影响了营业利润和净利润的波动。与产出指标形成鲜明对比的是，该公司的净资产在过去五年中稳定增长。2020年比2014年增加882．36万元，年均增长15．24％。影响净资产收益率的核心评价指标逐年下降，公司的资本运营利润率显着下降。企业资产的获利能力以资产总回报指标衡量。由于公司的净销售利润率和总资产周转率逐年下降，过去五年来总资产收益率下降了多达5．15％。近年来，由于人工和材料成本的增加，营业成本的利润率一直高于营业收入的利润率，并且公司的商品经营利润率也逐年下降。收益现金比率可用于评估盈利现金回收水平。除了公司2017年的盈余现金比率低于同业平均水平外，其他年份的现金还款水平相对较高且相对稳定，表明公司具有良好的盈余质量和相对充裕的现金流量。降低运营成本的压力，由于竞争加剧和低利率，金融服务行业的利润率正在下降。因此，企业通过提高业务效率来降低运营成本。技术进步支持实时处理大量复杂和多样的数据，随着数据集变得如此庞大和复杂，传统工具不再能够以足够低的成本和合理的时间来处理这些数据。一套新技术为该问题提供了答案，从而可以实时地以较低的成本处理这些数据集，采用事件流，实时流式传输大量事件。建立No－SQL数据库，与传统的关系数据库相比，允许以更可扩展和灵活的方式存储和检索数据的数据库。改善内存中数据存储，数据结构完全位于RAM中，并分布在多个服务器之间。融入分布式处理，使用计算机网络将任务分解为较小的任务，这些任务在不同的计算机上并行执行，然后将结果汇总。四、结语很多企业近年来的收入和利润实现是基于高投资，缺乏效率和协调增长。