大数据时代分析精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇大数据时代分析，期待它们能激发您的灵感。

篇1

摘要：随着大数据时代的来临，企业的财务分析活动也出现了一系列变化。而财务数据分析作为企业财务分析的重要组成部分之一，其分析结果的准确度直接影响着财务管理水平。在大数据时代，财务分析等同于大数据分析。本文主要研究了财务分析与大数据时代的关系，并阐述了财务分析未来的发展方向。

关键词 ：大数据财务数据财务分析资产

1 概述

财务分析最早起源于二十世纪，至今已有一百多年的发展历史，并初步形成了相应的分析管理体制。财务分析具有很强的时效性，其分析内容应随着经济环境的发展变化而及时改变。随着知识经济时代的到来，大数据被广泛地应用至各个领域，如保险、医疗、信息、航空航天等行业，并取得了良好成效。在财务分析中，大数据技术以其大量化、多样化、快速化优势受到了财务管理人员的一致好评，一方面它极大地提升了财务数据分析和处理的能力；另一方面还提高了财务管理的质量和水平。

2 财务分析与大数据时代

在西方，财务分析已经产生发展了近一百年的时间。但在我国，财务分析只有近十年的历史，各方面还有待进一步改进和完善。自我国改革开放以来，财务分析已受到越来越多企业利益相关者的重视，许多会计专业的相关学科也都增加了财务分析的模块。

所谓财务分析，就是指按照一定的专业方法对会计核算资料和报表资料等进行分析，从而准确评价和考察其经营活动、投资活动、分配活动、盈利能力、偿债能力等的财务活动。财务分析可以为企业的投资和经营发展提供良好依据，使其投资人、经理人、债权人等更好地了解企业的发展历史，并预测其未来发展方向，从而做出科学的决策。

会计技术是制定财务报表的基础和前提，财务报表则是财务分析的基础。管理者可以通过财务分析了解和掌握企业的运营状况，进而制定行之有效的管理制度和政策。财务分析的最终目标是使财务管理人员了解过去的经营业绩和当前的财务管理水平，从而进行科学决策，推动其财务管理的可持续发展。因此，会计技术的发展影响和决定着财务分析的产生与发展。这是一个信息化的时代，云平台如火如荼的进行，大数据概念又横空出世。与云类似，大数据起始于信息化，繁兴于物联网以及社交网络等，因此也带有很浓的互联网口味的技术“迷失在太空”的经历。互联网时代，企业注定是要遭遇一场“数据大爆炸”，尤其是大型公司和互联网公司在经营过程中产生大量的、各种各样的数据，数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据增长速度越来越快。概括来说，大数据除了具有庞大的特点以外，数据变化速度快，种类繁多，较高的准确性也是其主要特征。伴随微博、微信等网络媒体的快速发展，及媒体时代的来临，互联网中无时不刻都在产生大量数据，大数据时代来临已经成为了不可逆转的趋势。这给传统的数据仓库数据处理和分析技术都提出了巨大挑战。

最早提出“大数据”时代到来的是全球著名咨询公司麦肯锡。究出其本质，大数据与其说是一门技术，不如说是新环境下海量数据价值发挥的方法之一。传统企业的财务分析可利用这种方法，去进一步发挥作用。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在《大数据时代》中大数据指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V 特点：大量、高速、多样、价值。

“大数据”在物理学、生物学等领域以及金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算之后IT 行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是最终有价值的资产。一个文化系统可以分为制度、技术和观念三个层面。文化系统的发展经历了制度主导和技术主导两个时期，如今世界正在走向观念主导的新时期发展，各民族文化通过互联网正在不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区别正在逐步变小，在大街上，坐在饭馆里，已经不能很快分辨出不同的民族。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系系统。

目前，大数据的应用已经渗透至我们生活的方方面面。例如每天，阿里巴巴网站上都会进行大量交易，并产生大量数据。而阿里巴巴可以通过分析商户近100 天内的交易数据和管理信息就可以判断出商户是否存在资金和管理问题，并分析其交易风险系数。一旦做出科学判断，阿里巴巴就会正式启动其贷款平台模式，并积极与可能会有贷款需求的商户进行交流与沟通，并向其介绍阿里巴巴的具体贷款产品，综合分析其贷款倾向。又如，随着微信的兴起和发展，人们的学习生活方式也发生了相应的改变。据统计，每天都有超过几亿人使用微信进行交流互动，通过其记录心情和生活。每天人们都会在微信平台上分享图片、文字、声音、视频等，这就使得平台上充斥着大量的大数据。再如某综合类网站的编辑每天都要考核网站的访问量，并密切关注热点新闻。受此影响，在日常生活中该网站编辑逐渐养成了搜索新闻和风云榜的习惯，并找出一些新颖的新闻内容进行编辑整理并及时至网站上，以提高其点击率。常见的搜索引擎，如百度、谷搜狗等每天都会录入海量词汇，并进行对比分析，选出一部分网民可能感兴趣的词汇进行整理，以更好地满足网民的搜索需要。

以上都是当下大数据的应用，随着大数据的发展和进步，它会在不久的将来得到应用。

一项针对大型跨国公司高管进行的调查结果显示，目前企业中约有超过三分之二的管理人员肯定数据的价值和作用，并将其视作企业发展的无形资产，要求企业妥善利用。这就显示了，在大数据时代企业越来越认识到数据本身价值和从数据中得到价值二者之间的差异，要求进一步深化财务管理体制改革，积极运用各项信息化手段进行财务管理，不断提升其数据分析和处理能力，以更好地适应信息时代的企业财务管理需求，从而有效地增加其竞争优势。数据的分析和利用受各方面因素的影响较大，其分析难度较大，且过程较为复杂。因此，企业必须充分利用手头现有资源加强财务数据管理，不断提升其数据处理和分析能力，保证数据价值的充分发挥，实现其决策的科学化和信息化。

举个例子，保险公司的汽车险，员工可以通过搜罗数据，得到车主的驾车习惯是否良好，驾车时间和路段是否安全，停车的车库的环境等数据，进而降低驾车风险低的车主的保险费用，提高风险高的车主的保险费用，这样便从一定程度上增加了保险公司的收益，保证保险公司的利益。销售公司可以从客户的家庭水电费，煤气燃气费的消费情况，使用的手机，电脑，车子的型号，以及经常出没的餐厅，娱乐场所等信息收集，从而更加了解客户的生活水平，以便日后推广什么水平程度的产品。

要想更好地提升企业的财务管理能力，企业就必须进一步明确财务分析和大数据的关系，统筹兼顾，实现资源的优化配置。众所周知，财务数据是企业最基本的数据之一，其积累量较大，其分析结果直接影响着企业财务管理的最终质量。因此，企业在进行决策分析时，必须坚持客观公正原则，以财务数据为基础，制定明确的分析指标和依据，以保证企业财务管理的平稳推进和运行。

在进行财务分析时，财务管理人员首先应该查找和翻阅当期的管理费用明细，并将其与前一阶段的数据进行对比，找出二者的主要差异，从而找出管理费用的变化规律，最终得出变化原因。在进行原因分析时，财务管理人员可以建立一个多维度的核算项目模型，并在模型中做好变化标记。在整个分析过程中，财务人员往往要花费大量时间用于管理费用核算与验证，同时查找相关资料。在财务软件中，上述系列动作要切换不同的界面。而如果利用大数据技术，只要通过鼠标的拖拽，就可以在短短几秒钟内分析出所有管理费用明细发生在每个部门的情况。

对于企业的决策者而言，通过对财务信息的加工、搜集和深度分析，可以获得有价值信息，促使决策更加科学合理。

3 小结

随着我国社会主义市场经济体制的不断发展完善，大数据技术改善财务管理前景广阔。纵观目前的大数据提供商，主流商务软件厂商都在通过自主研发或收购的方式进入大数据的领域。数据属性的标签是人类经验判断的数据，是数据后的数据。例如，你要为一件物品打标签时，其实就已动用了你的经验数据分析，并进行了归纳总结，结合现下的环境给出了判断。若没有考虑环境影响及准确性的评估，这种经验和直觉的判断是不稳定又难以解释的。但从数据收集的角度去看，数据属性标签又是一个潜力很大的数据。在数据属性管理上，对于用户来说，每个人身上贴的标签是多种多样的，但对于企业来说，如何用一个点去将之串联，如何将这些标签归一，又如何把这些点连接起来去描述这个用户，才是核心问题。

参考文献：

[1]陈友邦，张先治.财务分析[M].东北财经大学出版社，2007.

篇2

但是，大数据到底离我们有多远，是不是只有决策者才需要大数据，或者说大数据只是为决策者服务的？答案显然是否定的，在这个大数据时代，我们每个人都是大数据的创造者，每个人也都是大数据分析福利的享用者。

随着互联网+，工业4.0等概念的提出，我们更要认清，国家正在加大力度让传统政府信息化；大数据使我们的生活更加舒适，也使我们的行为更加透明化。

名家定义大数据

Gartner："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据科学家John Rauser：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

分析师布赖恩·霍普金斯和鲍里斯·埃韦尔松提出大数据的4项典型特征：海量( Volume )、多样性( Variety )、高速( Velocity )和易变性( Variability )。

定义大数据

《互联网周刊》："大数据"的概念是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。

著名咨询公司麦肯锡：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB值的数据集才能算是大数据。

如果您听不惯名家定义的大数据，请随我来看看，生活中大数据在哪里？它是否真的像传说中的那么神奇？

大数据故事：啤酒与尿布

生活中，处处体现着大数据

"啤酒与尿布"的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，"啤酒"与"尿布"两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

"啤酒"和"尿布"两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究"啤酒与尿布"关联的方法就是购物篮分析(market basket analysis)。

商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，目前，购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分。由此可见，大数据其实体现在生活的每一个角落。

啤酒与尿布，看似风马牛不相及的商品，经过大数据的分析，得出了惊人的结论，通过这个发现，我们可以制定与之对应的策略，提高超市业绩，也发现了荒谬背后的逻辑。

大数据故事：纸牌屋

《纸牌屋》这部火遍了全中国的，讲述一名美国白宫内的政客，如何不择手段的向上攀爬，竞选成为美国总统电视剧，究竟是如何取得巨大成功，它又与大数据擦出了什么样的火花呢？

纸牌屋

据外国媒体报道毫无疑问，《纸牌屋》是"大数据"出来的。据称，该部电视剧，运用所有收集的大数据，制作了一部观众最想看的电视剧。"比你自己还要了解你"就是美国视频公司Netflix做的事。

用户只要登录Netflix，其每一次点击、播放、暂停、喜欢哪个桥段、哪里用户喜欢转发甚至看了几分钟就关闭视频，都会被作为数据进入后台分析。

每天用户在Netflix上产生3000万多个行为，Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。这样一来，就能精确定位观众的偏好，利用大数据定制《纸牌屋》。

大数据故事：保护早产婴

医疗信息化离不开大数据的支持

有数据显示，随着社会不断的发展，社会结构不断变化，产妇的产龄呈上升趋势，导致早产婴儿数量正在上升。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

随着医疗信息化的深入发展，医院业务数据呈爆炸式增长，几乎可以纳入大数据范畴。医疗信息化必然会拥抱大数据，医疗行业本身就是具有大数据特性的行业。

大数据故事：灌篮分析

篮球大数据量化分析

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分，做到知己知彼？美国的Krossover公司正致力于此。

教练只需将比赛视频上传到网上，在24小时之内，就会有四名Krossover员工组成分析团队，该团队将会从运动员每一个动作中作出完整、细致的分析。

之后，教练只要进入该网站，就可以检查任何他想要的--数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。队员们则可以在Krossover上把他们的一系列灌篮拼接在一个视频中，分享给亲朋好友。

智贵阳大数据

2015年4月14日，全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。

贵阳国际大数据产业博览会

2015年5月26日，在贵阳国际会议展览中心，举办了2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会。首届数博会共吸引国内外专业观众6万余人次参观、参与，相关新闻网络点击量超过4.55亿人次。

首届数博会累计有35家企业与贵阳市达成合作意向，签约大数据产业相关项目近40个，投资金额超过200亿元。预示着，贵州初步形成大数据产业发展的生态环境。

7月15日，科技部正式批复：同意支持贵阳省开展"贵阳大数据产业技术创新试验区"建设试点。贵阳试验区将加强与北京等发达地区的区域合作，探索优势互补、共同发展的新路径。

由此可见，在"互联网＋"背景下，我国的大数据平台建设正在如火如荼的进行。像上面的例子，数不胜数，大数据不仅融入我们的生活，更在为社会创造利益。

大数据故事：预测未来

举一个简单的例子，2013年年末，亚马逊获得了一项名为"预判发货"的专利，亚马逊未来可能会通过对用户行为数据的分析，预测顾客的购买行为，在顾客尚未下单之前提前发出包裹，从而最大程度地缩短物流时间。同时，亚马逊还会在运送途中向潜在顾客推荐该商品，从而提升判断精准度。

显然亚马逊运用的就是自己独有的庞大的用户群，以及用户此前的订单、用户的商品搜索记录、心愿单、购物车，甚至包括用户鼠标在某商品页面的停留时间的数据信息；这些数据信息汇集在一起，就能分析出用户目前的经济水平，生活状态甚至是用户可能会购买的商品。

篇3

关键词：大数据时代；信息处理技术

前言

在“大数据”的背景时代下，信息处理方面不断的创造了奇迹，这也会对未来计算机技术发展提供了有利的条件，在面对新时代的来临，需要不断的发展自身才能够跟上时代的步伐，信息处理技术也应该用于挑战面临的机遇，为大力发展计算机技术做好前期准备。

1.信息处理技术的概念

在企业的管理数据处理中，信息处理技术占据了重要地位。通过信息处理技术，使信息数据的输送、获取和检测、处理等技术有机结合在一起。信息处理技术将计算机技术、通信技术、网络技术、传感技术、微电子技术等科学技术融合在一起，在现代社会中用途很广泛。在现代化办公中，使用信息处理技术之后，不仅能够提高办公效率，还能有效利用高科技的办公设备，实现“人机结合”。信息处理技术的出现改变了传统的办公模式，对于办公模式的影响是极大的。

2.大数据时代的新机遇

2.1云计算受到热捧

在大数据时代中，云计算得以广泛普及，随着云服务的到来，这种趋势是很明显的。云计算整合了传递过来的数据，它拟定云平台，互通电子数据。借助于云平台即可上传信息、下载必要信息。在新的环境之下，云计算拓展了常规的范畴，提升服务性能，助推了更长久的自身进展。依循自主创新，云计算提升了日常流程的性能，增添了创新性。

2.2物联网的诞生

当今社会中的物联网将新路径的信息传递、计算机新技术、通信必备的新颖体系有机结合在一起。这是一项新型的产业，将信息处理应用于成熟的网络体系之中。物联网的外延有很多，比如地铁磁卡、医疗卡、电子钱包等。现在，传统的红包逐渐被电子红包取代了，人与人之间的沟通更加密切，这些都是物联网的优势所在。

2.3新颖的数据挖掘

在数据挖掘的过程中，人们收集大量的数据，分析数据并探寻数据的内在规律。从整体上来看，数据挖掘包括初始预备阶段、探求潜在规律、表达这三个阶段。数据挖掘添加了决策流程内的更多便利。遇有海量数据，同时缺失信息，即可求助于这样的数据挖掘。这是因为，很多企业配有的数据库仅仅可以录入数值、查验并且统计。但是，一般情况下，在搜集得出的数值之中，找到必备的提炼信息的难度是很大的，更不用说发现查找规律。在这种情形之下，就很难明晰深层的某一规律，无法表达规律。如果可以准确地分辨出信息之中的侧重点，那么就可以得到潜藏着的必备信息，这样更有利于企业做出正确的决策。

2.4方便企业拟定正确的决定

通过物联网，大规模的数据分析充分展开。通过解析流程，方便各个阶段的决定的拟定。举例而言，针对企业中的目标群体，分析员工习性、爱好兴趣。通过专门的解析，从而做出准确的决策。

3.大数据时代常见的信息处理技术

3.1信息收集、加工和传播技术

在信息处理的过程中，第一个步骤就是信息的收集。仅仅只有当信息被收集之后，才可进行大量数据进行存储、计算以及传播。在对目标数据源监控之后，把数据采集存放到结构化的数据库之中，以便信息服务系统提供输入，接下来是信息加工。信息加工的目的是对信息进行分类和加工处理。最后，信息进行传播，在信息传播的过程中，信息被收集和处理，并通过社会传播，最后提升了信息的价值。

3.2信息存储技术

信息存储技术是在需要调用相关数据时，可以直接调出使用的一种技术。该技术借助网络和介质实现数据的收集和存储。在大数据时代，数据的特征是容量大、变化迅速。只有在信息存储技术可以快捷的、长时间的、稳定地对相关数据进行存储的情况下，才可节省大量的人力、物力和财力。

3.3信息安全技g

大数据时代信息系统的特征是互联性较高。大数据时代的信息安全技术不再是对孤立的数据信息的处理，而是在基于信息系统整体进行的。信息安全技术为计算机网络带来了重要的发展机遇。与此同时，他也给计算机网络带来了巨大的威胁。所以，怎样提升信息安全？本人认为，可从下面三个角度出发来考虑。第一：打造更加可靠的信息安全体系。在这个过程中，要提高相关人员的技术水平。第二：增强大数据安全技术的研发力度。在大数据时代，以往的信息安全技术可能不再适应现代信息安全的情况。所以，应当加快大数据安全技术的研发，增加人力和物力、财力的投入。第三：对于重点信息加强监测。在大数据时代的大量的信息中，系统数据泄露随时可能发生。因此，有必要重视数据的安全性，加强重要数据信息的监测。毋庸置疑，大数据时代的信息技术的创造价值极大。在信息技术发展的未来，世界将会迎来越来越多的改变。

篇4

【关键词】大数据时代；数据分析理念

前言

国内外在信息技术领域突飞猛进，越来越多地运用信息技术，大规模的信息与数据信息借助移动互联设备、互联网、社交工具、云终端以及物联网等进行传递，人类业已步入到大数据时代，数据信息的大批量传递对各个组织的决策成本产生了较大影响。

一、大数据概述

1.大数据的定义。如今人们尚未就大数据的概念取得一致意见，主要存在着下列三种看法。首先，它指的是运用相关信息技术，分析、整合大量数据，并获得举足轻重的信息汇总成果，为用户提供相关资讯。其次，认为大数据指的是一台计算机，其处理能力比较强大。第三，它指的是在限定时间内拆解与分析数据中的相关信息，获取关键信息的信息处理技术。

2.特点。第一是具有鲜明的社会性。它能够汇集全部数据与信息，以互联网方式连接绝大多数领域，以信息劳动取代了传统的手工劳动，借助大数据处理技术创造更大的价值。第二是其运用范围非常广泛。大数据时代朝着纵深方向持续发展，信息技术业已对人们的生产生活产生了较大影响，在整理、储存、融合与处理大数据方面都出现了较大变化，推动了社会经济的快速发展。第三是大数据是公开的，在当前的大数据背景下，能够公开所汇总的信息与数据，将诸多领域交换以及运用这些信息。既能够确保数据用户的相关隐私，也可以为相关机构和组织更好地利用大数据环境的优势，满足人们在工作、生活以及学习领域的需求。第四，体现出强烈的动态性。人们可以从大数据处理的结果中得到关键性的信息，然而外部环境随时都可能会发生这样那样的变化，且任何时间都会形成诸多信息和数据，因此大数据时代具有强烈的动态性。

二、大数据时代下数据分析理念探究

1.挖掘数据价值的理念。以匹配广告为作为研究事例，重点涵盖了两种类型的数据，首先是广告库，它涵盖了广告库与相关广告的具体客户信息。这种方式适宜于运用在传统类型的数据库中。其次是顾客观看了广告后的相关行为。人们可以有效地结合上述两种数据，借助相关算法来表现其价值。在具体实践中，能够充分地感受到信息与数据分析的优势。可以为顾客提供所需要的数据与信息，借助群体行为、群体智能技术，将其与以往顾客的具体使用效果做出比较和分析，采取相关的信息反馈机制，向用户提供最优质的数据与信息，或者是查询与搜索相关信息。

2.深层处理与去伪存真的理念。在具体数据分析时，应该严格按照相关的数据分析流程，对相关数据进行深层处理以及去伪存真。大数据业已运用到生产生活的方方面面，在不同地区以及不同行业间发生着相应的转化，逐步取代了传统形式的信息数据处理方式和技术。在大数据背景下，借助先进的数据分析技术，将搜集到的多种复杂信息变换成计算机能够识别的信息和数据，并对其进行分类与整合，在具体的整合分类中，剔除完全不具备实用价值的信息，深层次处理余下的信息与数据，将获得的处理结果转换到具体运用中。受到了大数据背景的强烈影响，庞大的数据规模非但会影响数据的具体处理结果，反而会为用户带来更具有价值的信息。且在数据分析与处理过程中要逐步搜集与积累相关数据。

3.把握数据分析的相关变量。之前的数据分析技术均是先假设相关变量，然后对相关结果实施线性分析。这是传统意义上的数据规模非常小，处理方法也比较简单。然而，大数据背景下，出现了庞大的数据规模，只采取线性处理技术来处理与分析显得不太现实。计算机和大数据的关系非常密切，虽然数据的数量和相关变量持续变化，然而这些变量是明确的、有规律的，不必再假设相关变量，借助数据分析技术就可以获得所需结果。

4.合理地运用统计学思想。在大数据背景下，传统意义上的抽样分析不能满足大数据分析的要求，应该采取统计学思想，更新抽样理念，将总体当作样本，探讨与某物有关的全部数据，不再依赖极少数数据样本，如此方能充分地把握事物的具体变更与发展过程，有效地处理数据表露出的相关信息。更倾向于从纷繁芜杂、不合乎常理的信息与数据中把握事务的具体状况，进一步理解数据分析的严谨性，而不再局限于只追求精确的数据。通过分析数据网络的彼此联系，不必把握反复变化的因果关系，通过分析处理相关数据，更准确地反映数据变更背后的真实状况。采取统计学思想，对收集到的相关信息与数据实施针对性较强的分类处理，更好地把握事物的具体变化情况，为人们做出正确决策提供可靠的依据。

结语

大数据涵盖了海量的信息和数据，通过云计算平台实施规模化的处理和收集活动，构建相应的数据库，对数据进行分流；数据分析理念可以进一步阐述世界、感官享受以及物质领域中的复杂网络关系，借助数据挖掘等在内的多种方法进行分析与处理，使相关数据结果有效地契合实际状况。为人们满足实际需要而进行数据分析与做出决策提供可靠的依据。

【参考文献】

篇5

关键词：财务数据；大数据时代；财务分析

信息技术的发展，使当今社会进入到了一个崭新阶段，大数据时代的到来为企业发展带来了新机遇，同时也对企业提出了新要求。财务数据与企业紧密相关，做好财务数据分析才可以更好的了解企业发展实际情况，并在这个基础上进行准确的经营决策，以使企业发展得到进一步促进。国内很多学者在研究中分析了大数据时代企业财务管理信息化的发展情况，归纳了企业大数据时代财务数据分析面临的挑战。如韩雪（2020）在研究中指出信息化建设是现代企业财务管理发展的必然趋势。胡雯清，郝方方（2020）研究中也指出，财务数据可视化是大数据时代企业财务数据分析的趋势。杨文静（2019）、周申申（2019）、金辉（2019）分别在研究中就当前企业财务数据分析所面临的问题，发现很多企业并未意识到大数据时代对企业发展的影响，因此在财务分析方面存在很多不合理的地方。除此以外，其他很多学者对企业如何应对大数据时代的财务分析提出了自己的看法，如王河山（2019）、王凯旋（2019）、付筱文（2019）等在研究中提出，企业应当合理应用大数据信息技术，对当前这个时展背景进行全面分析，并在此基础上准确进行财务分析。丛斐然，于静淼（2019）、熊义成（2019）研究中分别指出，财务数据分析应当充分结合现代信息技术，提升分析的科学性、有效性。有关财务数据分析的研究很多，这些研究从不同的视角入手，但是都肯定了大数据对企业财务数据分析的促进作用，也对大数据时代企业财务分析所面临的困难，探索了改善大数据时代企业财务数据分析的方法，这些都对本文研究有一定的促进作用。

一、大数据时代相关概述

在分析大数据时代企业财务数据分析与应用前，全面了解大数据时代的内涵与特点是关键，本章就对这方面问题进行归纳与总结。

（一）大数据时代的内涵

关于大数据时代的定义有很多，不同学者对其看法有所差异。整体而言大数据时代有狭义与广义两种，从狭义的角度，大数据是海量数据，而且种类多样，不但有传统结构化数据，还包含半结构化与非结构化数据。由此可以将大数据视为数据量很大，可以应用的软件技术很难处理的大规模数据。从广义角度，大数据处理以云计算平台的应用为基础，在近几年现代信息技术、高新技术发展得到广泛关注后，如数据分析、数据仓库等，在很多领域大数据的应用得到了重视。本文认为大数据时代是在现代互联网、物联网等渠道产生的数据资源基础上，利用现代信息技术进行数据价值的提炼与应用的时代。

（二）大数据时代的特点

与过去传统时代相比，大数据时代具有自身的特点，主要表现在以下几个方面。1.大量性大数据时代中，信息量巨大是该时代的一个特点，一方面是信息传递范围更广泛；另一方面是在信息技术平台中，各种信息层出不穷，因此在这个时代中数据量十分巨大。2.多样性由于大数据时代的信息来源十分广泛、多元化，数据种类较为繁杂、多样，如数据包括网络、在线交易等多方面的数据信息。从数据的形态上看，包括文字、视频、图片等等。3.高速性大数据时代中，信息传递以云技术为基础，在网络平台中各种信息可以通过网络在瞬间传递。4.信息密度低虽然大数据时代中数据信息量巨大，而且种类众多，不过由于信息来源广、内容杂，其中可以利用的信息量并不多，需要对这些数据信息进行进一步分析与处理，这样才可以使信息得到合理的应用。

二、大数据时代企业财务数据分析的影响

现代科技、信息技术发展促进大数据时代的到来与发展，大数据时代通过进行开放数据信息获取，并将其转换为企业发展所需的信息，这对企业发展有着十分重要的影响与意义。这个时代对企业发展有很大影响，对企业财务数据分析也有一定影响，从当前大数据时展情况入手，将其给企业财务数据分析带来的机遇与挑战进行如下总结。

（一）大数据对企业财务数据分析带来的机遇

从当前大数据时代的发展情况看，大数据给企业财务分析带来的机遇可以总结为以下几个方面。1.数据来源更充足准确在传统时代中企业财务数据分析，主要是对企业内部的数据进行分析。在大数据时代中，企业不单单可以对企业内部财务数据进行分析，还可以通过大数据技术的应用从企业利益相关者入手进行相关信息的获取，这些信息包括财务信息，也包括一些其他信息，这些丰富的数据信息，为企业进行财务数据分析提供了更多帮助与支持。企业可以通过对自身财务数据分析，结合其他企业财务数据分析的对比，以达到对企业实际发展情况有一个更准确的了解与评价。加上现代大数据时代信息技术的支持，大量的数据分析可以在信息技术的指引下，快速筛选、存储以及处理，使企业可以对这些信息更合理的应用，提升企业财务数据分析的准确性。2.财务数据分析的实时性提升财务数据分析关键在于实时性，特别是在现代社会中，市场环境瞬息万变，企业在进行财务数据分析的过程中，必须要做到实时进行，以达到随时了解企业发展的情况，并根据企业当前发展现状进行战略调整，这样才可以使企业财务数据分析为企业发展提供更大的帮助。在大数据时代中，企业可以利用现代信息技术及时进行与企业相关的数据信息搜集与整理，在进行信息处理的时候所花费的时间也较短，这就实现了企业财务数据分析的实时性，从而使企业在决策的时候可以利用自身所掌握的相关信息第一时间进行市场情况的全面了解与分析，真正掌握现代企业发展的实际情况。3.财务分析地位有所提升在大数据时代中，企业所处的市场环境发生了改变，为应对现代市场环境的变动，企业必须要对财务数据分析给予重视。为满足企业财务数据分析的需求，很多企业纷纷设立了专门的财务分析部门，安排了专门的人员，由专门财务人员进行财务数据的分析。越来越多企业管理人员将财务数据分析作为企业的一项重点工作，大幅增加这方面的投入，以达到使企业在发展的过程中财务数据分析的准确得到提升，使企业能够利用大数据优势对自身发展现状、市场环境等进行全面了解，在财务数据准确分析的基础上进行经营决策。

（二）大数据对企业财务分析带来的挑战

大数据时代在对企业财务数据分析提供一定促进的同时，也给企业发展带来了巨大挑战，根据了解将大数据时代企业财务分析所面临的挑战总结如下。1.企业财务数据收集与处理技术落后虽然在大数据时代中，很多企业在财务数据处理方面信息技术应用也随之增加，但即便是如此现代企业财务数据收集与处理技术依然处于一种落后的状态。如在财务数据分析需要的硬件设施方面，很多企业的大数据财务数据分析硬件基础无法满足现代企业的财务数据分析需求，需要进行硬件基础的扩容，可实际上大数据的硬件架构技术的提供并非单独一家厂商就可以的。从企业的实际情况看，很多企业在财务数据分析方面，所引入的信息技术还处于一个成绩阶段。除了硬件方面基础设施落后以外，当前企业财务数据分析的软件也并不成熟，即便是现代财务数据分析中信息技术应用也进一步增加，但是现有的软件并没有从大数据时代的背景入手，无法满足大数据时代的应用需求，这也不利于企业大数据时代的财务数据分析。2.现有财务分析人员专业素养落后财务工作本身就是一项专业性较强的工作，需要有一定专业知识的人员负责，若是工作人员缺乏专业素养，在工作中就无法对企业财务数据情况进行准确分析。而大数据时代的到来对企业财务工作人员提出了更高的要求，在进行财务数据分析的过程中，相关工作人员不仅仅需要对企业财务数据进行了解与分析，还要对比同行业、其他企业以及上下游企业等数据资料，通过这些数据的整理与分析，达到对企业财务数据有一个全面、准确了解的目的，在这个基础上进行企业经营决策，以使企业的发展得到进一步促进。可很多企业现有财务数据分析人员，虽然掌握了一定财务数据知识，可是对大数据时代的了解不够全面与透彻，在具体进行财务数据分析的过程中容易出现按照传统方式进行分析的情况，这种分析方式就无法对企业的发展情况有一个准确的判断与分析，这容易导致企业财务数据分析的结果与预期存在较大差异。3.信息安全缺乏保障大数据时代信息平台具有开放性，在这样一个网络平台中，企业如何保障信息公开的同时，使自身的财务数据信息存储、传输安全得到保障是关键。虽然有关信息技术加密的相关技术等都在不断完善，但是关于企业内部数据被篡改、窃取的情况依然较为严重，因为技术不够成熟，企业有关财务数据信息就容易出现被盗的情况，使企业因此受到严重损失。对企业而言，大数据时代是一个全新的时代，这个时代的发展速度快、信息技术在企业财务数据分析中的应用也是起步，因此相关技术的完善至关重要，若是技术安全得不到保障，企业想要在大数据时代做好财务数据分析工作就十分困难，还可能会因此导致企业受到不必要的损失，给企业未来发展带来严重不良影响。

三、大数据时代企业财务数据分析与应用改进建议

从当前大数据时代企业财务数据分析现状看，大数据在为企业财务数据分析提供帮助的同时，也给企业财务数据分析带来了一定挑战，为适应大数据时代对企业财务数据分析的影响，建议企业从以下几个方面入手进行财务数据分析的改进。

（一）提升企业财务数据收集与处理能力大数据时代最大的特点就是数据信息量大，信息多元化，这种情况下企业想要利用这些数据信息准确、全面、合理地进行企业财务数据分析，就需要进行相关数据的收集。在收集到了大量数据信息以后，对这些信息进行处理与分析也很重要，需要企业在短时间内对收集到的各种信息进行整理，这样才可以保障财务数据分析的科学性、准确性，使企业能够利用这些数据信息达到对企业情况有一个全面、准确的了解，并分析出企业在市场中的地位以及影响力。这需要在企业发展的过程中，进一步增加自身在软硬件建设方面的投入情况。当然企业在财务数据分析方面的软硬件建设投入的同时，也需要相关厂商进一步关注大数据时代企业财务数据分析基础设施的开发，确保企业在发展的过程中大数据时代财务分析所需的技术设施得到有效保障。如进行现代信息技术硬件设施的完善，包括电脑、网络设施建设的投入，以保障在企业进行大数据信息收集与处理的过程中，可以快速进行，保障数据传输以及处理的效率。当然在软件方面，相关厂商应当进一步加大适应大数据时代财务数据分析需求的软件开发，如增加企业内部财务数据与外部同类企业财务数据的对比分析板块，使企业可以对收集到的其他与财务相关的数据信息对比快速进行，这样可以实现企业内外数据全面对比分析，真正了解企业发展情况，市场中的地位以及影响等，这对更全面了解企业情况有一定的促进作用与意义。

（二）提高企业现有财务分析人员专业素养与能力

大数据时代是一个信息化时代，这个时代中企业财务数据工作人员必须要有更强的能力以及素质，相关工作人员需要对财务数据分析有一个全面了解，还要对现代大数据时代背景有全面了解与认识，以此为根基进行财务数据分析，这样才可以保障财务数据分析的准确性、科学性。因此为保障企业大数据时代财务数据分析工作有序进行，需要企业在发展的过程中对财务工作人员的专业性提升给予重视。从招聘入手，注重具有财务专业知识、财务从业资质的人员招聘，保障企业财务工作人员都是具备相关专业知识的人员。对现有财务工作人员的培训给予重视，通过加大培训力度，使企业财务工作人员都有机会接受培训，学习财务相关的专业知识，特别是对现代财务数据处理的信息技术技能培训给予关注，使企业财务工作人员能够及时了解到现代最前沿的财务数据相关信息技术、系统的应用方式，形成现代化财务数据分析理念，在进行财务数据分析的过程中，可以做到科学、合理。积极鼓励企业财务工作人员进行学习，提升财务工作人员自主学习能力与意识，这样在实际进行财务数据分析的过程中，工作人员就可以利用自身所掌握的专业知识，全面、准确地分析，使分析可以与现代企业所处市场环境相符。

（三）进一步提升企业财务数据分析安全保障

保障企业财务数据安全对企业发展有十分重要的影响，只有做到准确、合理地进行财务数据分析，才可以确保企业在发展的过程中各项工作规范、合理展开。这需要企业引入现代最先进的信息技术安全保密技术与措施，对软硬件设施进行加密、防护等，保障企业财务数据安全性。在进行财务数据分析的过程中，相关数据的应用、分析操作人员必须要经过授权，没有得到授权的人员不能进行财务数据信息系统的操作。相关工作人员也要有较高的职业素养，分析以后的财务数据不能随意进行泄漏，还要在进行系统操作的过程中按照要求，做好系统的安全保护工作。同时，相关信息技术公司还应当进行信息安全技术的开发，为企业进行信息技术安全工作展开所需的技术得到保障。与此同时，在实际企业发展的过程中，还应当有专门的信息安全检测与防护部门，由专人负责企业信息系统的安全防护工作，及时发现企业信息系统存在的安全隐患，并进行问题的调整，以使企业财务数据安全性得到有效保障。

四、结语