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財務管理數據分析范文1
【關鍵詞】電力多經企業 大數據 財務管理
一、電力多經企業財務管理的特點
電力多經企業所屬的行業特殊，它的資金、資產規模比較大，流動性大，資金使用的效率還有待提升。電力多經企業的財務管理具有以下特點。
首先，電力多經企業的資源是垂直控制的，集中度非常高，利用數據來管理業務的特征鮮明。那么其財務管理也體現出數據集中度高的特點。不僅僅財務會計科目比較統一，而且往來單位的賬目、憑證、單據、業務流程、資產的目錄等集中度都非常高。其次，電力多經企業的業務流程與預算聯系緊密，預算控制著整個業務流程，貫穿始終，全員參與，財務管理呈現出動態的特點。
二、電力多經企業財務管理發展趨勢
隨著我國智能電網、與計算等高科技技術的發展，財務數據逐漸成為電力多經企業最為核心的價值，財務管理部門掌握著企業的數據，發揮著非常重要的作用。財務部門的管理理念也在不斷與時俱進，財務逐漸從以控制成本為中心邁向以利潤為中心，財務部門的責任內容也不斷滲入到電力多經企業的業務管理中。而且隨著信息化程度的不斷提升，電力多經企業在生產計劃、基建建設、等各個環節也在應用信息技術手段，豐富的數據資源被積累下來，財務管理工作要提高效率，更有成效的進行，就必須在海量的業務數據當中挖掘對企業有利的信息，并且整合分析。
三、電力多經企業利用大數據實現高效財務管理的對策
（一）構建合理的財務管理價值鏈，適時利用大數據分析工具
電力多經企業通過構建合理的財務管理價值鏈，完善企業的財務體系建立，可以進一步拓展和完善企業的業務范圍。以往電力多經企業的核心業務是提供需求到客戶回款；客戶接入并服務；資產處置和規劃等，現在可以增加財務管理現金流，形成四個價值核心鏈，為企業高效財務管理的效果效率，提高企業的核心競爭力創造條件。在這里，財務管理要實現信息有效利用和將業務財務進行融合，從傳統時候財務管理轉向全程業務結合的財務管理。把握企業運轉的內在規律，延深企業的價值鏈，實現信息流、資金流和實物流有機結合。同時，財務部門要恰當利用數據分析工具，幫助企業改善業務流程，優化運作結構，發揮財務對業務的監管和協同作用，以提高經濟效益。
在構建財務管理價值鏈的過程中，也應該充分的認識到，傳統的財務管理手段以及分析方式難以有效的發揮經營預測和智能分析的作用。在市場環境瞬息萬變的情況下，預算的編制僅僅靠經驗是不科學的，很容易出現偏差，所以，必須利用大數據分析方法，通過歷史數據，結合未來經濟活動的發展趨勢來進行預算的編制，來預測分析經營狀況。目前在分析角度方面，大多數是從會計的視角進行分析，分析的對象大多數是財務的總體情況，把業務與財務結合起來分析的還不是很多。所以，在大數據時代，要將分析范圍延伸，不光要從財務視角出發，還要全面考慮業務范疇，形成業務財務一體的全面分析體系。可以利用大數據相關的各種分析手段進行分析，尋找各個數據之間的關聯性，通過數據發現問題和改進方向，挖掘大數據背后的使用價值，尋找管理上的漏洞，提高企業財務管理和經營管理的效率。
（二）構建大數據應用的環境和平臺，運用大數據分析模型
針對復雜的基建工程，如何提高預算和規劃的精確度；針對復雜的過程事件，如何預測它的走向，這些都可以利用大數據分析進行解決。財務管理部門是數據運用能力最為強的部門，要較好的利用大數據進行分析，要為大數據的應用營造較好的環境和平臺。
首先，在資金流入管理的環節，建立銷售金額的預測分析模型，可以提升預算的準確度。作為電力多經企業經營性資金流入的主要來源，銷售現金流預測能夠為企業合理把握公司資金頭寸，提升資金管理的安全性、流動性和盈利性奠定基礎。精準分析預售價格，強化財務管理的管控和協同作用。利用大數據進行全過程管控，支撐用戶的工程。深化營銷部門用戶工程管控與財務管理的銜接，在此基礎上運用大數據對用戶工程全鏈條數據進行梳理， 可視化的展示單項工程在全鏈條各個環節節點的進展情況。
其次，在資金存量管理的環節，通過大數據分析優化資金需求的內部配置。以大數據手段為支撐，通過數據匯集和分析，高效匹配成員單位資金需求和期限結構，實現資金流高速運轉，創造經濟效益。
第三，在資金流出管理環節，要建立支出預測的模型、預算執行的分析模型、研究數據內在聯系的模型。精益支出預測模型，優化預算編制基礎，基于項目及預算執行情況的資金流預測分析。細化預算執行分析，支撐全要素資金管控，基于訂單的多維度資金預算執行情況分析。大數據的分析方法為訂單級的資金預算執行分析提供了支撐。通過深入分析供應商、項目、訂單類型等多維度的資金預算執行進度和偏差情況，支撐財務部門全方位、全要素的資金管控，提升資金精益管理水平。挖掘數據內在聯系，提升成本管控效益，構建基于大數據的財務精益管理模塊。
四、結語
大數據分析的重要性日益凸顯，其在電力多經企業財務管理中的運用也越來越多，但是要如何運用才能更好的提高財務管理的績效，這是眾多學者在研究和思索的問題。本文首先對電力多經企業的特點進行了闡述，然后對電力多經企業財務管理的發展方向進行了分析，最后，本文對電力多經企業利用大數據實現高效財務管理的對策進行了探析，主要包含兩個方面，構建合理的財務管理價值鏈，適時利用大數據分析工具、構建大數據應用的環境和平臺，運用大數據分析模型。
參考文獻：
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財務管理數據分析范文2
一、大數據對醫院財務管理創新的重要性
大數據背景下的醫院財務管理創新是指將先進的信息技術和現代化的財務管理理念相結合，通過流程梳理、優化和再造，以信息系統在財務工作中的應用為手段，以會計信息系統為基礎，實現醫院經營管理到運營和財務的信息集成，并進一步實現網絡環境下會計核算、財務分析、流程控制、決策支持和財務監督等現代化財務管理所要求的全流程的財務管理模式、方式及各項功能，從而能夠進一步實現醫院財務管理數字化和網絡化，并最終實現管理現代化和信息化。大數據技術可以通過分析各種醫療數據來比較各種干預措施的有效性。根據比較的效果，可以準確找出最佳治療途徑。實踐證明，醫療服務方式不同使得患者的醫療成本差異巨大。通過大數據手段，可以幫助醫生精準的制定出臨床效果和醫療成本效益雙優的治療方法，極大地避免了過度治療和治療不足從而節約患者的醫療成本。
大數據醫院財務管理的關鍵是獲取、挖掘和運用財務信息。通過財務信息系統在醫院財務管理中的運用，提高財務工作效率、強化財務關系、規范財務活動，從而提升財務工作價值，就是財務管理創新工作的目標所在。比如，在醫療費用分析應用中。通過分析可以準確把握各個科室的醫療費用構成，從而提高醫療費用結構的合理性、有效控制費用比例。與此同時，醫院也可根據分析結果調整相關資源配置，以嚴格執行國家關于藥品比例的規定。
二、大數據背景下醫院財務管理存在的問題
隨著國家醫療改革相關政策的頒布，“進一步推進醫療信息化進程”被越來越多的醫院提上醫院規劃的議事日程，然而大數據分析技術的優越性并未在醫院財務管理實際應用中充分體現。
（一）財務費用數據信息整合困難
我國大多數醫院的科室間采集的海量數據相對獨立，共享率極低。各自獨立的醫療信息系統（如HIS）使得醫院數據中心在共享、整合有效的醫療數據時變得異常困難，從而阻礙了大數據分析所需要的全面費用數據的產生。
一般情況下，醫院各科室不同醫務人員均有權進行各項數據的錄入，錄入的數據質量主要取決于操作人員的熟練程度和工作責任心。另外，數據采集工作量的多少也會影響數據質量。例如在數據采集量大的服務窗口，會發生醫務人員因為忙亂緊張而導致各種數據的漏輸、誤輸的情況。大數據分析的數據來源于醫院各個工作崗位每天對原始醫療數據的廣泛、準確的采集。原始數據質量低下就意味著輸入數據的不準確和不全面，那么建立在這些數據基礎上由大數據分析所得出來的結論便是不可靠的，從而使得大數據技術的應用失去了其應有的意義。從而使得多種財務干預措施在有效性方面大打折扣，嚴重阻礙了大數據技術的廣泛應用。
（二）醫療成本與醫院創收的矛盾
多年來醫院一直施行以科室為單位的財務核算制度，這種“自收自支、自負盈虧”的財務管理體制，一定程度上鼓勵了科室領導的創收沖動，使得科室有權在藥品的采購及定價上發揮作用。
首先，大數據分析技術倡導的提高醫療數據透明度和節約患者醫療成本都是建立在長期應用大數據分析制定科學的醫院發展戰略的基礎上的。如果醫院繼續以科室為單位執行獨立的財務核算制度并且一味的強調創收而忽略患者的利益，那么通過大數據分析的應用來改變醫院財務收入回落這一趨勢肯定難以實現。
其次，“自收自支，自負盈虧”的獨立核算制度使得科室間收入差距明顯拉大，依靠這種制度的科室為了維持自己的利益便不自覺的排斥大數據分析的實施和應用，使得全院的統籌規劃難以落實。
長期的實踐證明，現有的財務核算制度與大數據分析技術節約患者醫療成本的本質相悖，必須通過財務制度創新來扭轉這一局面。
（三）大數據財務技術人才培養滯后
醫療行業大數據本身復雜、量大、變化快、花樣多、潛在價值巨大，但如果不能有效利用它們，這些數據就是垃圾。醫療非結構化的財務數據必須經過語義分析使其變成可以分析的數據，然后進行數據挖掘。要想得出有價值的財務數據，就需要有大數據經驗的財務人才。人才問題一直是醫療行業財務大數據應用的諸多挑戰之一，因為醫療行業財務大數據的應用要求尋找既要懂得醫療財務知識，又懂得數據挖掘的新型創新人才。己經應用大數據財務分析技術的醫院迫切需要建立健全共享、共長的人才培養機制，為大數據財務分析的廣泛應用鋪好路。沒有人才的培養和積累，一切都是空談。
三、大數據背景下醫院財務管理創新的路徑
（一）醫療財務管理流程的優化
大數據分析的應用使得醫院在財務管理流程上的弊端逐步顯現，適時對其進行改造有利于進一步促進醫院財務管理走向良性發展道路。
1. 提出可行性流程改進方案，總體的設計原則是全院統一進行財務管理，包括藥品、設備采購，醫療業務費用，院職工待遇等等各個方面。徹底改變以科室為結算單位的財務管理模式，為大數據分析的深入應用創造良好的條件。
2. 為了使得流程改進方案達到最佳效果，必須制定與其配套的人力資源及組織結構。完整、成功的再造方案是以改進流程為核心，醫院各方面配套實施的結果。
3. 在實施中不斷改進。流程再造是一個持續的過程，在執行過程中必然會遇到阻力、困難，只有根據實際情況不斷進行目的性強的改善才能促進其最終達成目標。
通過實施規范、統一、高效的財務管理流程，大數據技術必將在藥品定價、提高醫療數據透明度、臨床決策支持系統支持、病人遠程監控和檔案分析等諸多方面發揮越來越明顯的作用。
（二）財務管理的創新
1. 大數據分析技術的實現使得可以在評估藥品實際效果之后，建立相應的規范化的藥品定價流程。這樣做的好處之一是制藥企業必須在藥品出售之后分擔治療風險，同時定價策略取決于實際治療效果。全新的藥品定價流程有利于控制醫療成本支出和節約醫院的運作成本。
2. 大數據分析技術的應用可以明顯提高醫療服務質量。醫療服務質量的提高是醫療過程數據透明度的明顯提升的結果。醫院的流程、成本、質量通過公共、公平透明的平臺及時反映出醫療工作者的個人、團隊績效，這極大促進了醫療工作者的積極性，有利于提高其服務質量進而提升醫療機構的競爭力。
3. 通過部署臨床決策支持系統，有效提高醫療效率和質量。臨床決策支持系統有效協助醫生進行醫療操作，從而降低因為錯誤輸入等潛在錯誤的發生率。
4. 大數據分析技術對非結構化數據處理能力的日益增強將極大地提高決策支持系統的智能程度，使得醫生把更多的精力花費在提高工作效率和科研質量上。
從長遠角度來看，數據技術的應用必將幫助醫療服務提供方提高總體工作績效，更好的控制成本，提升醫院自身競爭力，為醫院的持續發展打下堅實基礎。
四、大數據財務技術人才培養體系的改進
首先，醫院需要通過招聘來配備一些精通于統計和數學原理的財務骨干專家，他們能夠建立高級分析模型，發現趨勢和隱藏的模式，使大數據分析技術的真正作用在比較過程中得到充分發揮。
財務管理數據分析范文3
關鍵詞：大數據；醫院；財務管理
中圖分類號：R197.322 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）028-000-01
醫院財務管理是在確保完成教學、醫療、預防、科研等任務的前提下，開展資金的使用、籌集和分配，以提升經濟效益和社會效益。近年來，我國醫療衛生事業快速發展，醫院作為預防和治療疾病的公益性事業單位，應當不斷提升自身的社會責任感。同時，醫院又是獨立核算經濟活動的社會組織，應當著力提升自身的核心競爭力。所以，如何實現醫院資源的高校配置，是當前醫院財務管理需要深入思考的重要問題。當今社會，互聯網和計算機逐漸滲透到人們生活的各個角落，在這種社會背景下，數據逐漸成為各個行業發展和創新的重要元素。因此，深入探究大數據時代下的醫院財務管理創新改革，對醫院的長遠發展具有重要意義。
一、大數據時代下醫院財務管理中存在的問題
1.醫院財務管理人員素質有待提升
醫院的大數據本身具有潛在價值大、數量較多、變化較快、復雜多變的特點，如不能有效利用這些數據，將會造成資源浪費，同時也會降低醫院財務管理的工作效率。醫院財務管理中運用的非結構化數據要首先經過語義分析，才能進一步實現數據分析和挖掘。而若要科學分析財務數據，就必須具備高素質的財務管理人員。因此，醫院的財務管理人員既要了解醫療財務知識，又要掌握數據挖掘和分析知識。但目前，大部分醫院缺乏掌握數據分析能力的財務管理人才。
2.缺乏數據整合能力
當前，我國醫療事業改革逐漸深入，醫院的社會性也隨之增強，若要實現醫院的社會功能，就必須增強醫院財務管理數據分析的能力，完善財務管理模式。但目前，我國大部分醫院依然采用傳統財務管理模式，這導致許多醫療數據得不到有效分析與整合，這一方面導致許多醫療信息和臨床實踐信息被擱置，造成資源浪費，另一方面也不利于患者的治療。除此之外，醫院缺乏數據整合能力，還會嚴重影響醫院財務管理工作效率的提升，在一定程度上增加醫患矛盾，影響我國醫療衛生事業的進一步發展。
3.風險管理意識薄弱
在市場經濟條件下，財務投資管理已經成為醫院擴大基礎設施、緩解資金壓力、增強市場競爭力的重要措施。調查顯示，目前仍有部分醫院受傳統財務管理體制的影響，風險管理意識薄弱，缺乏投資管理人才。無法準確把握重大項目的投資可行性。在項目投資回報分析、市場需求研究方面存在盲目性，這不僅不利于保障醫院的資金質量安全，還會對醫院的財務管理工作造成極大障礙。甚至有可能導致醫院陷入財務危機。
二、大數據時代下醫院財務管理創新改革途徑
1.優化醫院財務管理流程
首先，醫院應當制定切實可行的流程改革方案，對醫院財務進行統一管理。主要包括醫院職工待遇、藥品、醫療業務費用和設備采購等。改變以往以科室為單位的財務結算模式，為大數據分析奠定良好基礎。其次，若要確保流程改進方案取得良好效果，還應當設置與其匹配的組織機構及人力資源。再次，還應當在具體實施過程中根據實際情況不斷調整和改進。流程改革具有一定的連續性，在具體操作過程中不可避免的會遇到各種困難和阻礙，應當根據具體狀況進行合理改進。在推進流程改革過程中，將逐漸構建高校、統一的醫院財務管理流程，大數據技術也會在檔案分析、藥品定價、臨床決策支持系統、提升醫療數據透明度等方面發揮更加顯著的作用。
2.完善醫院財務管理模式
若要完善財務管理模式，醫院財務管理工作就必須增強與各個科室的聯系，增強財務管理模式的靈活性，在此基礎上運用大數據技術對各個科室的財務信息、醫療數據進行全面收集、科學分析，并將分析結果及時反饋給各個科室，實現醫療信息資源的共享。推動醫院內部結構升級，提升醫療資源的利用效率，進而促進我國醫療事業的現代化發展。
3.提升醫院財務管理人員素質
首先，醫院應當聘請精通數學、統計知識的財務專家。這些財務專家能夠建立高級分析模型，進而探究隱藏模式與趨勢，并在比較過程中發揮大數據分析技術的作用。其次，醫院還應當制定系統、完善、全面的人才評估體系。為選拔優秀的財務管理人才提供保障。構建完善的人才評估機制有助于人才的培養。進而提升財務管理人員的通用軟技能、專業技術能力和專業管理能力。再次，醫院還應當通過專家講座、外派培訓、業務考核評比等方式，培養高素質的財務管理隊伍，同時，還應當財務措施增強財務管理人員的使命感和職業責任感。
綜上所述，近年來，我國醫療衛生事業取得飛速發展，醫院作為社會福利事業的中堅力量也進入革新階段。而財務管理創新則是醫院改革的核心環節。與此同時，隨著計算機和互聯網的普及，我國也迎來了大數據時代，醫院財務管理也進入大數據模式，資源共享和信息流通機制日趨成熟。根據當前的社會發展趨勢，可以預見，大數據時代下的醫院財務管理必須不斷改革和創新，才能提升醫院的整體運行效率。
參考文獻：
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財務管理數據分析范文4
關鍵詞：大數據；企業；財務管理
中圖分類號：F275 文獻標識碼：A
文章編號：1005-913X（2015）05-0186-02
全球正進入到一個大數據發展的黃金時期，大數據在各個領域中都產生了不容小覷的巨大影響，是一個企業發展中的重要影響因素。
一、大數據時代對企業財務管理的影響
（一）促進財務管理信息的挖掘
隨著全球經濟一體化趨勢的日益加快，企業面臨的內外部環境發生了較大的變化。相應的企業財務管理信息也因隨之更新，因此需要企業能夠通過快速響應與技術創新來獲得內外部的財務管理信息情報，從而構筑一個更具競爭力的戰略決策體系。在前大數據時代，企業獲得財務管理信息無非是通過財務會計報表數據，而在大數據時代背景下，企業獲得財務管理信息的主要途徑除了傳統的財務報表外，利用大數據技術，企業可以從業務數據、客戶數據等方面挖掘更多的財務管理信息。以計算為核心的大數據處理平臺可以為企業提供一個更為有效的數據管理工具，提升企業財務管理水平。
（二）提升財務管理信息對企業決策的支持力度
企業在大數據時代背景下能夠獲得多維度的海量數據信息，在原來的工作模式中，企業可能無法應對如此繁雜的數據，但大數據條件下企業可以建立一個大數據預測分析系統，讓企業從原先那種繁雜的數據監測與識別工作中解脫出來，為企業贏取更多的時間來進行決策與分析。比如：企業可以借助客戶大數據分析體系，分析購買企業產品客戶的收入分布水平和消費習慣階層，從而開發出針對不同階層的針對性產品，提高企業產品銷售的效率。
（三）提升財務管理信息的準確度
在前大數據時代，財務報告的編制以確認、計量、記錄為基礎，然而由于技術手段的缺失，財務數據和相關業務數據作為企業的一項重要資源，其價值沒有并受到應有的重視。受制于技術限制，有些企業決策相關數據并未得到及時、充分的收集，或者由于數據分類標準差異，導致數據整合利用難度大、效率低，相關財務管理信息因此不準確、不精準，大量財務管理數據在生成財務報表之后便處于休眠狀態而喪失價值。但在大數據時代由于技術的發展，企業高效率的處理整合海量數據成為可能，而且由于大數據技術所要求的規范化、標準化，大量財務管理數據的準確性得以提升。
（四）促進企業財務人員角色的轉變
從企業財務管理的角度分析，大數據為財務人員從記賬復核和簡單的報表分析向高層管理會計轉型提供了機遇。此前，財務人員只能通過對報表數據的分析為管理者提供決策的依據。隨著市場競爭的加劇，基于財務報表的數據分析只能為管理者提供有限的信息，管理者越來越不滿足于純粹報表信息。但在大數據時代，財務人員企業可以面對不同維度的海量財務數據，而且數據之間的因果關系鏈更完整。同時，大數據技術能夠幫助財務人員破解傳統 Excel 分析難以應對的數據分析難題，透過那些看似普通的數據，財務人員可以在數據分析過程中更全面地了解到企業的現狀及問題，更及時地評價企業的財務狀況和經營成果，從而揭示經營活動中存在的矛盾和問題，為改善經營管理提供根據明確的方向和線索。
二、大數據時代下企業財務管理的發展方向
（一）培育企業決策層的大數據管理意識
企業大數據時代下的財務管理離不開決策層的支持，但傳統的數據分析對于企業決策層來說屬于輕車熟路，依賴差不多或大概的數據做出決策并取得成功的經驗俯仰皆是。同時，成本高昂的大數據處理工具所帶來的企業效益的提升可能難以準確量化。這些因素可能會造成企業決策層對大數據管理的遲疑甚至排斥。但是企業管理層必須要意識到，當今的市場競爭越發激烈，以大數據管理為特征的時代已經來臨，如果企業不能意識到這種變化，不能從大數據中迅速識別風險和發掘商機，在未來的行業競爭中將不可避免的被逐漸擊敗。企業意識形態的更新最大的推動力來自于決策層的決心，只有培育企業決策層的大數據管理意識，并加強組織領導工作才能從根本上樹立企業的大數據意識。
（二）轉變企業財務管理職能
大數據時代，數據信息量龐大而復雜，但當代信息技術的發展為數據展示提供了條件，也為創新財務管理中數據信息的呈現方式提供了新的方向，企業財務人員需要轉變管理思路，推動財務管理職能的適當轉型。長期以來，企業財務管理職能主要定位于財務會計功能，通過確認、計量、記錄、報告程序，努力為相關者提供決策所需的財務信息。管理會計雖然不斷被提及，然而在企業管理中的實際應用范圍較窄、層次較低，目前仍處于探索推進階段。大數據下的企業財務管理工作將以大數據作為基礎，在企業內部開展全面預算管理、資金集中管理與內部控制等管理會計職責，從而讓企業財務管理工作能夠高效且順暢的進行下去。因此在大數據時代，亟需將管理會計提升到與財務會計同等重要的角色，甚至應當真正實現財務管理職能從財務會計向管理會計拓展延伸。
（三）提升財務管理信息化建設水平
提升財務管理信息化建設水平是做好大數據時代下企業財務管理的重要因素。首先，需要建立財務管理信息化制度，完善企業的網絡信息環境，建立統一的財務管理制度，對各項數據、信息在制度上、流程上、收集方式上進一步實現統一，從而提升企業財務報告合并的工作效率與質量，提升各項財務信息、會計數據的透明度和公開度。其次，要做好與企業其他有用信息的互通互聯，尤其是要解決業務信息、客戶信息與財務信息的高度集成及依托精確的信息處理平臺進行分析和決策的問題。企業通常可以考慮在內部設置一個財務信息平臺，將企業的財務發展和戰略決策全部納入信息平臺中，以便為企業管理層提供及時可靠的信息。
（四）促進財務分析由事后反映向事中控制轉型
競爭環境的加劇要求傳統成本管理轉向以顧客為導向，著眼于競爭優勢的戰略成本管理，從注重成本核算向成本控制轉變；從制造成本管理向產品全成本管理轉變。從管理會計發展的趨勢來看，作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。在大數據時代背景下，利用大數據技術能夠確定成本動因，準確計算成本，實現從基于結果的分析向基于過程的挖掘轉變。財務人員不再局限于事后反映、分析和監督，可以及時采集與生產制造成本相關的各種類型數據，通過成本控制系統，準確匯集分配成本，分析生產費用構成因素，區分不同產品的利潤貢獻差異進行全方位比較，實現在線過程控制與業務活動績效評價。
（五）建設大數據財務人才隊伍
大數據時代改變企業發展模式，要求財務人員超越財務思維，從業務的角度思考財務問題，財務人員不再是僅僅滿足核算反映、財務監督等財務工作，更重要的是具備超越財務的戰略全局觀，組織流程規劃設計能力，分析業務理解洞察力以及 IT 系統構架與建設的能力，這些都對財務管理人員提出了更高的要求。但目前大部分企業并沒有相應的人才儲備，也無法在數據分析模型上投入足夠的人力資源。在大數據時代，提升企業大數據管理意識和財務信息化水平只是兩個重要方面，更為重要的執行層面是要建設大數據財務人才隊伍，這樣企業才能真正利用大數據技術集中、存儲和分配財務資源，進而做出最優的財務決策。
參考文獻：
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財務管理數據分析范文5
關鍵詞：數據挖掘；財務信息系統；數據分析
中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)20-4798-02
Data Mining Technique in the Application of Financial Information Systems
ZHANG Bang-wen
(Sichuan Information and Technology College, Guangyuan 628017, China)
Abstract: As information technology application in financial management, data mining technology on the financial data processing and analysis of information systems is essential to understand the meaning of data mining, roles, tasks, objects, methods, combined with the characteristics of financial data, data mining applications research to improve the financial management unit.
Key words: data mining; financial information system; data analysis
隨著計算機的普及與應用，給生活、工作帶來極大方便，利用計算機采集與分析財務數據成了一個單位重要的工作。現在財務系統中產生了大量的、復雜的數據，隱含具有重要意義的數據資源，需要利用數據挖掘技術發現有用的知識來指導單位的財務管理，為單位重大決策與管理提供重要參考資料。
1 數據挖掘（Data Mining）技術的含義及作用
數據挖掘(DM)，又稱數據庫中的知識發現(KDD)，是從數據中發現知識的過程。數據挖掘集統計學、人工智能、模式識別、并行計算、機器學習、數據庫等技術于一體的交叉學科，它是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中析取、分析信息和知識的過程。通過數據挖掘可以幫助決策者尋找規律，發現被忽略的要素，預測趨勢，進行決策。實際就是對數據的深度分析。
其目的是發現人們不易覺察的、隱含的模式，從而提高單位決策能力，在過去的經驗、數據基礎上預測未來趨勢發展等。
2 財務信息系統數據挖掘的任務、對象與方法
2.1 任務
財務管理系統存放了單位基礎財務數據資料與累計各期發生資料，根據數據的特征與財務管理工作的要求，可以將數據挖掘分為：分類或預測數據分析、數據聚類分析、關聯規則分析、序列模式發現、異常和趨勢發現等。
2.2 對象
財務系統中數據主要以數據庫存放，采取的是關系數據庫管理模式，因此主要挖掘對象是關系數據庫、時態數據庫、文本數據源等。
2.3 方法
根據財務系統數據資料的特點，以及數據的特征及相互的關系可采取的數據挖掘方法有：
1）統計分析方法。是一種最常見的空間數據分析，借助成熟的統計方法對數據進行回歸、時間序列等分析?？梢詫嵤嬆甓雀黜棓祿睦塾嬘嬎?，并分析財務報表數據資料。
2）關聯分析。是從給定的多項數據中，提取出多個變量，分析之間的規律性與關系。例如，對銷售、生產等業務數據的關聯分析，可以得到產品的市場需求與產品的利潤值進行關聯分析，便于調節產品的生產與銷售。
3）分類與聚類分析。是將財務系統中關系密切的數據提前與事后分類，從各組數據分析數據的關聯度、特征等，探索同性結果與異性結果。例如，企業可以根據客戶、供應商、部門等數據進行分組分析，得到企業所需求的往來核算數據與部門信息。
4）差錯檢測分析。設置自動校驗數據異常、錯誤、不匹配等，分析差錯數據產生的原因。可對某個往來核算單位出現大量應收數據進行分析，挖掘根本原因，規避風險。
總之，數據挖掘所要處理的問題，就是在龐大的數據庫中找出有價值的隱藏事件，采取多種挖掘方法和工具進行分析，獲取有意義的信息，歸納出有用的數據信息，作為決策者進行決策的依據。
3 財務信息系統的數據挖掘應用
根據數據挖掘的原理、對象和任務，結合財務數據的特征表現，可將數據挖掘分為：數據采集與處理、數據挖掘、數據結果、分析決策等環節，在實施過程挖掘分析、處理數據中，可以結合數據挖掘方法進行多次的過程循環，達到數據分析的預期結果。
3.1 基礎數據挖掘應用
一個單位經營狀況的數據主要通過財務數據反映與分析，通過對財務的基礎數據挖掘分析，可以掌握企業的業務內容、開辦的資金情況、基本規模，從而為企業發展做好基礎數據處理與分析，為后續發展和財務狀況管理提供有力的支撐。企業的基本信息、核算項目、結算方式、幣別、計量單位、憑證字、會計科目等都存儲在基礎數據庫中，這些數據中有關聯與序時關系，可以分析企業主要開展的貨幣業務是什么、往來核算單位等，得到會計科目設置與其他項目的關系，確?；A數據的處理正確有效。比如應付賬款科目設置往來核算單位，設置關聯項目為往來單位（供應商、客戶）；銀行存款設置外幣核算，必須設置關聯幣別選擇等；這些關聯設置可以有效實施單位業務分類匯總處理。
3.2 初始數據挖掘應用
初始數據是財務系統啟用前必須設置、處理的數據，是對一個單位前期財務數據的匯總處理，主要有應收應付、固定資產、科目、出納等初始數據，為財務系統的正常使用提供必須的保障。利用關聯與統計分析，從客戶與供應商往來中關聯到最緊密合作單位，對應收應付數據實現統計匯總，得到企業資金的流轉性、風險性、信譽度，設置臨界點控制風險。利用統計與分類分析，建立數據挖掘模型，實現固定資產分類統計總值，按照設置的折舊方式進行費用分攤，實現成本費用的控制與核算。采取分類、關聯、統計分析，可對科目數據編制關聯算式進行試算平衡分析、計算流動資產比例、資產負債率，分析單位經營的財務潛力。
3.3 賬務處理數據挖掘應用
賬務處理是財務信息系統最重要的數據，也是財務管理中最重要的事務處理工作，是對一個單位開展經濟業務的真實記錄與反映，必須加強數據處理與分析，實現合理存放，確保企業財務管理正常實施。通過序時挖掘，可以得到每天的經濟業務量。通過統計匯總分析，可以實現總分類賬與明細賬的核對，結算損益、期末調匯的核算。通過差錯檢測和關聯挖掘分析，對不能過賬、轉賬的進行分析，查找出原因，便于數據的糾錯；也可對不能結賬的數據，實現關聯分析，回溯分析賬務處理的正確與否。
對于憑證的科目、金額、結算方式、往來單位等的填寫必須使用設置序時關聯，在基礎數據中無相關項目不得隨意、甚至不許編制憑證。比如科目表中沒有科目就不能填制，必須在科目表中設置后才可以使用，沒有相應的基礎數據是不能實現憑證處理；設置有往來核算的科目必須自動實現客戶、供應商選擇、填制業務單號；銀行存款必須設置結算方式。
對于自動轉賬業務，必須明確能實現自動轉賬的經濟業務，只有在期末才能對當期的費用結轉、匯總、分攤，實現關聯、統計挖掘分析，確保成本核算。如果發生自動轉賬不成功，不能生成憑證，必須能實施差錯檢測分析，產生錯誤提示信息，定位查詢相關業務、科目數據資料。
3.4 期末數據挖掘應用
財務期末數據是對當期經濟業務發生的匯總，包括本期借方發生額、貸方發生額、期末余額，是對一個單位一定時期經營狀況的反映，有必要對各項業務數據進行挖掘分析，對管理決策、防范風險、成本控制起著重要參考依據。期末數據主要是對總賬、明細賬、會計科目余額表等進行匯總，匯總數據后能實現的是總賬與明細分類賬、現金、銀行存款等對帳、試算平衡，分析單位的資金流向、運轉效率、經營狀況等，需要利用統計分析、關聯、分類等數據挖掘分析，進行數據處理與分析。
1）查看應收、應付、預收、預付賬款余額，利用明細數據查詢和分往來單位匯總分析，從某往來單位中的應收應付賬款數據中可以采取曲線匯圖，分析該單位的信譽度、企業規模實力，從而確定今后時期重要的往來單位，實施政策調整與協議合作修改，爭取自己的風險降低，效益提高。
2）查看成本、費用等會計科目期末發生額數據，實現產品成本核算，通過各期末數據，實現挖掘分析，便于成本、費用控制。對生產成本、產成品、庫存材料（商品）、銷售費用、管理費用、財務費用等會計科目實施當期發生額匯總，確定各自的組成部分，進行分析。比如對生產成本分類查看各項數據，對比分析人工費、材料費、制造費等，確定各自比例，可以確定企業應該加強某項費用的控制與管理，結合產品類別實現分產品對比分析，利用數據關聯關系，采取核定計算公式，編制數據百分比統計表，生成圓餅圖；對銷售、管理費用可以采取分項匯總數據，便于對銷售、管理環節加以控制與監督，降低費用，控制成品，提高效益。
3）查詢現金、銀行存款余額，可以分析單位的貨幣資金使用與流向。需要根據對比各期期末數據，采用序時、統計分析，列出對照表，分析單位的業務集中時期、大額資金走向問題，繪制趨勢圖，便于調整管理與控制貨幣資金使用；結合憑證數據，實施關聯分析，分析貨幣資金合理的周轉率，提高經濟效益。
4）查看余額調節表，利用數據挖掘分析，對不平衡者必須明確原因，提示可能的關聯會計科目。
3.5 工資管理數據挖掘應用
工資是一個單位重要的會計核算業務，也是成本控制的重要依據。工資數據涉及類別、部門、銀行、員工、項目、個人所得稅等數據，可以采取關聯、分類、統計等數據挖掘完成工資數據處理與儲存。對工資數據的設置必須嚴格按照類別、部門、銀行、員工、項目等序列實施，對工資計算、個人所得稅設置公式進行統計計算，同時要工資表進行分部門匯總，實施結轉。在匯總數據中可以挖掘企業各類職工的收入情況，確定人工成本，實施關聯分析營業利潤，便于調整、分配合理的工資，最大限度的激發職工興趣，提高利潤。
3.6 其他業務數據挖掘應用
各單位開展的業務不一致，可以根據需求選擇使用，利用各業務管理提供的數據實施專項管理，挖掘數據之間的關系，得到決策數據依據。比如采購管理，從往來核算單位數據中分析信譽度好、質量好的合作單位，控制好物資采購，避免物資短缺和浪費，需要找到產品生產領用物資數據，分析得出合理的采購量。
4 數據挖掘分析中的有關注意事項
1）財務信息系統的基礎數據、初始化數據必須認真仔細，必須確定各數據之間內在的關聯關系，實施前后約束控制、臨界點控制。
2）憑證數據是財務信息系統最重要的數據，僅依靠憑證匯總、總賬、科目余額表數據是不能有效實施數據查詢與分析?？梢詫С鰯祿脭祿y計匯總，設置公式、圖表計算、對比，進行挖掘分析。
3）各具體業務管理模塊數據，必須確定彼此的關聯、序列關系，采取從數據中分析各自控制的重點數據，防止數據錯誤丟失與分析失誤。
4）實施財務信息系統數據挖掘分析，必須熟悉財務處理業務流程和財務管理相關常識，否則無法有效實施。
5 結束語
總之，現行財務信息系統存儲了大量日常業務處理數據，僅依靠現存的管理系統不能很好的實現財務數據分析與處理，必須借助數據挖掘技術，從各類數據中利用各種挖掘方法，得到對單位決策管理有價值的數據。
參考文獻：
[1] 周喜,王加陽.數據挖掘技術在財務決策支持系統中的應用研究[J].湖南商學院學報,2009,16(4):99-101.
財務管理數據分析范文6
（長江師范學院，重慶408100）
［摘要］隨著互聯網技術的蓬勃發展，出現了移動互聯網、云計算、物聯網等科技成果，而現在大數據概念又應運而生。大數據的發展已經滲透到各個行業領域，逐漸成為重要的社會資源。與此同時，企業財務管理模式又遭遇到前所未有的機遇和挑戰。本文探討了基于大數據技術下企業財務管理模式如何進行革新。
［
關鍵詞 ］大數據 ；財務管理 ；變革
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.103
1引言
隨著互聯網技術的蓬勃發展，出現了移動互聯網、云計算、物聯網等科技成果，而現在大數據概念又應運而生?！按髷祿睍r代最早是由全球首屈一指的咨詢機構麥肯錫公司提出。該公司在經過長期調研后了《大數據：下一個競爭、創新、和生產力的前言領域》的研究報告，在其報告中提出當前大數據規模及其存儲容量正在快速增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，預示著新一波生產率的增長和消費者盈余的浪潮到來。目前，越來越多的政府、公司、機構意識到大數據所具有的潛在價值。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元來加強大數據的研發。這一政策旨在增強收集海量數據、分析提取信息的能力。這一舉動表明奧巴馬政府將大數據戰略上升為國家意志，其技術領域的競爭，與國家安全和未來密不可分。美國這一戰略的啟動，其他發達國家必然跟進，出臺相應的政策。在這個信息化的時代，誰能全面、及時、準確地掌握信息資源，必將站在戰略的制高點，走在信息時代的最前列。
2大數據概述
有關大數據的概念，目前還尚未統一。研究機構Gartner認為“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。而麥肯錫咨詢公司在其《大數據：下一個競爭、創新、和生產力的前言領域》的報告中給出的定義是：大數據指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集。在維克托·梅爾松伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。以上這幾種定義，雖各有各的不同的側重點，但無疑體現出了數據“大”的特點，但這并不是全部。具體來說，大數據具有以下四個基本特征。一是數據量巨大（Volume），從TB級別，躍升到PB級別。二是數據類型繁多（Variety），包括數字、文本結構化數據還有視頻、網絡日志、地理位置信息非結構化數據。三是價值密度低（Value），如何通過強大的數據處理技術迅速地完成有價值的信息的篩選成為目前大數據背景下亟須破解的難題。四是處理速度快（Velocity），這是大數據處理技術與傳統數據挖掘技術最明顯的特征。然而，大數據的戰略意義并不在于擁有海量的數據信息，而是對這些龐大數據進行“提純”，從而迅速獲得有價值的信息。
3大數據時代對財務管理的影響
3.1大數據時代給財務管理帶來的機遇
財務管理是企業管理核心內容，它是通過價值形態對資金運動進行決策、計劃和控制的綜合性管理，其主要目標是股東財富最大化。目前，企業財務管理工作是基于對財務報表的分析，而這種對數據的分析方式往往存在滯后性，不利于為企業決策提供支持。隨著企業的財務信息愈加復雜，各部門之間的信息要將大量的交易信息轉換為對企業決策有價值的信息一直是個難題。在大數據時代，企業所面對的數據量的規模越來越大，數據之間的關系更加清晰和完整。大數據的處理技術以其處理速度快、精度高的特點，能夠對大量的財務信息進行多維度的分析，幫助財務管理者破除用傳統方法無法解決的難題。有了大數據的基礎，就能使財務管理人員能從傳統的核算中脫離出來，轉向風險管理、信用管理、成本控制等重要的管理領域，利用大數據技術等分析工具獲得深度洞悉，實現資源的優化配置。
3.2大數據時代給財務管理帶來的挑戰
大數據面臨的挑戰是多方面的。
（1）數據的迅速增長對存儲空間、存儲技術、能源消耗的挑戰：在大數據時代下，要求企業及時的搜集所有的信息，同時又要保證信息存儲的充分性、全面性、準確性，這就導致信息存儲的規模巨大。據百度技術委員會理事長陳尚義透露，百度每天處理的數據量將近100個PB，相當于5000個國家圖書館的信息量的總和。而現有的數據庫由于其自身存儲空間有限無法滿足高級別的數據分析需求。
（2）數據本身的安全及個人和機構的隱秘信息泄露的挑戰：海量的數據信息對企業財務管理的影響是顯著的，但是“大數據”理論是建立在“海量數據都是事實”的基礎之上，人們無法保障所提供的所有信息都是事實，就可能出現“災難性大數據”，從而導致企業管理層做出錯誤的決策。同時，在大數據時代下的信息往往包含個人或機構的隱秘信息，如何保障這些信息的安全避免被不法之徒利用是個亟待解決的難題。
（3）數據價值密度低，無法有效攫?。弘m然大數據時代給企業財務管理帶來了很多信息，但從這些海量的信息中篩選有價值的信息的過程是十分復雜的。同時，存儲、計算、分析PB級以上規模的數據是需要非常高的成本的。大數據雖然看起來利用價值很高，但是價值密度卻遠遠低于傳統數據庫中已經有的那些數據，加之現有的數據分析技術有限，難以有效的攫取獲得優質的信息。
（4）數據技術的分析手段亟待完善：在大數據時代，企業的數據量不僅巨大，而且數據結構種類繁多，不僅僅有結構化的數據，更多的則是非結構化的數據，其中的非結構化數據所占比重大且持續增加，而且數據之間的關系較為復雜。如何從這些數據中識別和檢測錯誤、缺失的信息，傳統的技術和方法已無法快速地完成對所有信息的檢測，就這需要企業配備高端的數據存儲設備的同時開發、設計或引進先進的大數據分析技術和方法，以實現數據的整合、分析等操作，充分的挖掘大數據潛在的價值。
4大數據時代下財務管理的改革之路
4.1企業管理層要樹立大數據的意識
首先，大數據的應用需要企業管理層的重視和支持，有了管理層的重視，就有望將大數據的應用及發展規劃進一步推動。同時，在企業管理層的帶動下，就能加強大數據的質量意識建立完善的數據質量保證制度。然而，在國內大數據的發展還屬于初級階段，不少企業尚未意識到大數據的應用會給企業帶來巨大的價值，也并未將大數據的認識提升到企業發展戰略的高度，從而就導致大數據的價值無法發揮，不利于企業未來的發展。
4.2建立數據安全系統
基于云計算的大數據時代的信息多而繁雜，其中還包括不少用戶的個人隱私及機構的機密信息。如何保障這些信息的安全，同時又能使企業能有效地運用這些信息，這就需要企業從全面的數據安全系統入手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標準化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防御。
4.3建立統一的信息化管理系統
大數據中包含了企業多年積累的業務、財務、市場等各方面信息，對其進行深入的剖析就能找到指導企業財務管理發展的方法。因此大數據的興起，很可能顛覆現有的信息管理系統，這就要對現有的信息管理系統進行革新，使之統一化。在大數據時代，數據格式的統一，就能迅速的對數據進行高效的分析，為企業的管理效率提升、成本節約、風險控制以及價值增值提供機會
4.4培養數據分析型的財務管理人才
在大數據時代改變企業財務管理模式的同時，這就需要財務管理人員轉換傳統的基于核算反映、監督的思維，發展為善于通過數據分析，實事求是，引導決策者關注本質，做出正確決策的人才。而這些高素質的人才在當今社會是短缺的，如何培養高技能、高素質的財務管理人才，這就需要企業加大招聘力度的同時大力培養內部員工，通過對員工派遣外出培訓、交流學習，提拔具有潛質的財務管理人員，增強企業未來競爭能力。
5結論
在大數據的時代的來臨，將會對企業的財務管理模式帶來全面的革新。傳統的財務管理方式已不再適應信息化時代管理的發展趨勢，因此企業要通過大數據來創造全新的財務管理模式迫在眉睫?？傊髽I必須抓住大時代潮流下的財務管理契機，采取有效的措施進行財務管理革新，才能走在大數據時代的前沿。
參考文獻：
［1］耿云江，趙曉曉.大數據時代管理會計的機遇挑戰與應對［N］會計之友，2015-01-10.
