大数据时代下企业财务分析中存在的问题及对策

引言信息化时代的来临，对企业的财务环境产生了巨大的影响，因此，在进行财务分析时，必须积极采用现代的管理思想，并积极地利用现代软件和硬件手段。本文通过对公司日常经营情况和财务活动的统计资料进行综合分析，以了解公司的经济实力和经营状况，为公司管理层制定计划和日常经营活动提供有力的支撑。但是当前很多企业在财务分析中存在着诸多问题，要想在大数据时代顺利地进行财务分析，就必须要将这些问题有效地解决，只有这样，才能够保证企业长期稳定的可持续发展[1]。一、大数据背景下企业财务分析呈现出的特点(一)多样性多样化是指数据的多样化，通过大数据技术，可以更加直观地展现出财务分析的信息，从而更好地挖掘出更有价值的信息。(二)时效性在大数据时代，企业可以利用现代信息科技进行财务资料的搜集与整理，从而大大减少信息处理所需的时间，以确保实时财务分析的时效性。在制定决策的时候，就可以第一时间了解自身及市场中的财务动态，从而制定出更加科学有效的发展战略。(三)及时性在大数据时代，企业的财务分析具有很强的及时性，因此，企业可以充分运用大数据进行数据的分析和挖掘。当前，随着网络技术的迅猛发展，在这种时代背景下，非常有必要从大数据中发掘出更多有价值的信息。随着技术的进步，大数据技术也在不断地改进，通过对这些参数的分析，可以有效地将这些数据转化为数学模型，从而提升企业的财务分析效能。二、大数据时代下企业财务分析的重要性(一)是企业数据库构建的基础对于企业来说，财务分析的自动化不仅仅是为了财务报告的自动输出，更重要的是通过参数查询、权限控制以及各种数据资源的集成。以前的财务分析，大多依赖于财务人员的经验和判断力，而不是依靠高效的自动化、智能化，因此严重影响了财务分析的效率。然而，在现代企业的财务分析中，大数据技术、云计算和人工智能技术的结合，为企业的复杂财务分析提供了新的机会，从而使企业的财务分析更加自动化、智能化，并且也是企业财务数据库建立的基础[2]。(二)是企业战略决策发展的前提随着大数据时代的来临，企业财务人员可以利用大数据技术进行财务分析，并从财务指标、非财务指标等方面来进行分析，从而有效地发现企业在经营过程中面临的各种风险，并且可以综合地评价其特定的危险情况。同时，通过对投资、经营、业务等多方面的分析，可以发现公司内部的财务问题，并给出行之有效的解决方案，以保证公司的经营效率，并协助公司开辟新的发展道路。此外，公司的财务人员也可以运用财务数据分析的方法，来研究公司内部的投资项目是否可行，以及在项目结束后对其进行财务评价。在进行财务分析时，财务人员要努力做到精细的核算和精确的计算，从而以保证公司的健康发展。财务人员也可以在市场层面上进行财务分析，改善现有的市场计划，提高公司的市场份额。运用大数据技术将财务分析工作做得越好，越精确，公司就会从中受益，从而产生更多的经济效益[3]。(三)是企业风险控制的保障一是增强了对公司财务状况的预测和风险的预警。过去，我国企业的财务分析大多停留在事后控制的方式，其缺乏充分的事前和事中的分析，这使得财务信息的预测能力很难得到提高。大数据技术可以采集大量的数据，以每小时的速度处理数据，这使得公司的财务分析工作有了很大的可能性。在财务分析中应用大数据技术，可以建立一套行之有效的财务预测模型，从而提高公司的财务预测能力，并使公司的财务分析不再限于财务预算，而是真正地对财务数据进行全面的预测和分析。财务信息的预测不仅可以提升公司的财务管理水平，而且可以极大地节约财务费用，从而使公司不断增值。二是可以有效地改善财务分析的效率与质量，减少财务数据的风险。大数据具有良好的处理能力，能够快速地处理各类财务数据信息，其具有传统的财务分析方法所不具备的优势，因此有利于提高财务分析的效率。利用大数据技术，企业的财务分析工作基本上都是在网上进行，借助人力的帮助，才能更好地提高企业的财务分析质量。同时，企业财务分析也在很大程度上起到了顾问作用，为公司的领导者提供建议，并为公司的长远发展和科学的决策提供了重要的依据，从而降低了公司的财务风险。三、大数据时代下企业财务分析当中存在的问题(一)财务分析与企业战略融合度不高在当前的大数据时代，与以往相比，企业的数据信息采集效率显著提高。但是公司内部的财务数据往往是由销售和财务两部分组成的，而财务部门和销售部的员工在其主要的需要和侧重点上存在不同，因此，在这方面的数据上也存在一定的差异。尤其是那些拥有大量分支机构的大公司，这些分支机构与自己的公司没有太多的联系，很难将这些信息和资料进行统一和共享。当上述情形发生时，企业的财务管理效率将会降低，而管理层也很可能因此产生错误的判断。在一些企业中，往往存在着财务人员已经编制了财务报告，并将其分析报告提交到有关领导手中，但是由于企业内部的信息和数据集成存在问题，财务分析的结果与现实不符，便导致有关领导对问题的判断出现了偏差，最后很有可能会导致问题越来越严重。(二)财务分析与业务融合度不高企业财务人员在进行财务分析时，所依靠的基本信息资源是有限的。有可能是数据计算的问题，也有可能是没有经过验证的资料问题，导致了财务报告的数据扭曲。而在大数据时代，财务人员往往会利用网络软件来编制财务报表，如果填入的数据与实际情况不相符，那么软件的计算结果就会发生变化。由于企业的会计资料是按照权责应计制和历史成本法来记录和制作的。因此，在实际工作中，企业的会计报表通常都是以货币为单位的。货币是一种通用的度量标准，而除了货币以外的其他度量单位都不能对数量进行统计、比较，也不能进行财务数据分析，所以就用货币来进行核算。但在某些情况下，如果采用货币来进行会计核算，就会忽略某些重要的信息，从而影响到财务分析的准确性。在核算固定资产折旧、对外投资核算时，财务人员往往会根据企业的实际情况，选择相应的方法，并将会计人员的主观意识混入，甚至在原始数据上做了一些修改，这就使得有关的统计资料失真，从而对财务分析的积极效果产生了很大的影响。因此，在编制财务报表时，必须对会计资料的来源和主要资料进行核对，根据实际情况灵活运用，并保证自己的核算方法是正确的。如果选择的数据或者计算方法有问题，那么财务分析就会变成纯粹的数据分析，而不是真实的分析。(三)财务分析与核心业务风险管理结合程度不高在传统的财务数据分析系统中，财务人员的工作主要是分析财务报告的内容，不包括非财务报告的财务数据，如客户、技术、供应商等。由于信息技术的局限性，这些非财务信息的数据化很难实现，从而很难应用大数据技术对其数据进行深度的挖掘。在这样的大环境下，大部分的财务人员都放弃了非财务信息的分析，而是尝试着仅仅依靠对财务数据的分析，为公司的经营决策提供参考。但是随着时间的推移，与公司运作有关的非财务信息，已经被证明其对公司的营运产生了明显的正面效应，并已成为影响公司获利的重要因素。因此，要在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须从深层次挖掘非财务信息，从多角度采取各种手段来提升企业的非财务信息分析能力。四、加强大数据时代下企业财务分析的对策研究(一)提升财务报告分析水平一是对非结构化的资料进行分析。非结构化的资料是一座“数据金矿”，随着信息化的不断发展，办公自动化、无纸化已经成为一种常态，大量的非组织的业务数据可以在任何时候被生产出来，无论哪种方法，由于它的随意性，都有大量的“脏数据”出现，从而导致了大数据的价值密度较低，而其即时、多样的特点，使我们能够即时的把握动态，并进行多维度的分析，从而挖掘出更多的信息，这将为企业的财务分析与运营管理提供新的思路。二是积极拓展业务领域，进行业财的整合。在大数据时代，仅凭个人的判断是不能适应复杂的时代需求的，过去依靠经验、理论和思维的方法将会被精确的数据分析所取代。在大数据环境下，决策者的角色将会发生变化，所有层次的人都可以轻松地获取决策所需要的信息，而不会是由少数高级管理人员独揽决策，从而使传统的决策分工发生变化，并且更多的战术层面的决策会向下移动，让公司高层有更多的时间和精力去规划策略，但也要从多个角度考虑问题，动态地掌握每一种策略的实施情况，从而做出正确的战略决定。要想持续发挥好高级决策顾问的作用，就必须顺应形势，从更全面的角度来评估，对其进行整合分析，并兼顾好业务。以大数据为基础的运营管理模式，其从决策到实施所需的时间将显著减少，决策的基础是数据，而实施的结果是数据的反映，脱离企业经营的财务数据分析，就不能对企业的风险与价值进行及时的评价，而企业对投资者、政府、监管机构的责任并不会随着企业的决策模式的改变而降低，相反的，它的要求也会越来越高。所以财务分析必须充分参与决策的过程，对决策是否符合、是否有效进行合理评估，使其与财务报表之间能够保持动态的联动，以达到绩效评估和外部信息披露的要求。(二)提高财务分析能力要提高财务分析的科学性，就必须要有足够的、合理的财务分析指标，因此要建立一套完整的财务分析指标，从而使财务分析更加有效。不同的公司在制定财务分析指标时，必须根据自身的特点进行，使其与公司的发展、经营管理等现实情况结合起来，使其更加具有科学性和有效性。比如，为了在日益激烈的市场竞争中占据一席之地，企业在进行财务分析时，会着重分析各种经营方式的损益、资金流动情况，从而为公司做出科学的决策和对财务数据风险的控制提供支持。此外，在财务分析的指标选择上，既要考虑成本和负债的基本因素，又要考虑到最基本的成本、费用和负债，如利润、投资等财务指标，也要考虑到预算的完成情况、服务质量、市场份额、市场竞争力等，以此来保障公司的长远发展，从而使财务分析评估更加全面、客观。(三)提升财务分析方法的多样性一是提高企业财务管理人员的信息管理水平，大数据时代的到来，与以往相比，企业对数据的处理要求越来越高，越来越复杂。同时，财务分析在企业的日常管理和领导决策中也起着越来越重要的支撑作用，而企业的领导者和管理者对于数据分析和信息处理质量的依赖，已经远远超过了以往的程度。现在很多公司的财务人员都没有足够的数据和信息处理能力来满足公司的需求，因此，提高财务人员的数据分析和处理能力是非常必要的。在目前的大数据时代，企业急需培育和组建高素质的财务数据管理人才，并通过举办“人才招聘会”等方式，快速增加具备数据分析和信息处理能力的财务数据从业人员。在实际工作中，企业要自觉加强对现有财务人员的技能和知识培养，并提高他们参加培训的热情。企业可以按照不同的工作层次和不同的工作需要，采用不同的方式和途径，通过不同程度的训练，制定出适合每个员工的个人训练计划，从而提高他们的财务数据知识和信息处理能力，并充分发挥现有财务人才的潜能，发挥他们的长处。财务人员素质的提高，也可以有效地提高财务分析的精确度，为公司的各种生产运作目标和领导决策提供依据。对财务数据从业人员的培训，也要提高他们自身的风险防范意识，提高他们的信息采集和处理能力，并不断提升其自身的知识和技能。二是保证财务分析的及时性、数据和业务信息的整合。在当今的大数据时代，各类数据的流动速度极快，如何使企业的财务分析工作具有时效性就变得十分关键。针对新形势下企业财务工作的变革，必须根据企业的实际业务和发展情况，运用已有的计算机技术对其进行建模。另外，在企业的财务工作中，加强计算机技术的运用，可以更好地进行数据的分类和实时分析。而企业的财务人员要积极地提高自己对资料分析和资料的敏感度，并积极地收集、整理所需的资料。而在实际操作中，财务人员必须要对公司的产品有足够的了解，同时也要和其他部门的经理及时沟通，以便更好地获得更多的信息。了解公司内的最新情况，确保所获得的信息和数据及时准确，并确保公司的财务和销售部门的信息保持一致。同时，财务人员还必须将自己掌握的最新信息传递给自己的同事，让他们可以随时交流。然后，可以在网络上对自己公司的竞争对手进行深度的了解，并及时在官方网站上或者公司的官网上获取自己公司和公司产品的相关信息。同时，通