前言

企業在開展財務大數據分析工作的同時，務必重視數據信息安全，強化企業人員的數據安全意識，并從技術上提供支持和保障，增加數據信息保護的方式和方法，為企業信息安全加固屏障，搭建一套安全、完整、高效的大數據平臺，為財務分析及經營決策提供有效支撐。

一、大數據及可視化技術與財務分析融合的應用價值

1、提高數據處理效率，改善財務信息質量

在大數據技術和互聯網功能的支持下，智能化的數據處理技術對海量的基礎數據進行自動收集整理，并按照確定的邏輯進行對比、計算和分析，構建一體化、智能化的財務分析模型體系。各項財務數據、行業指標、業績情況的重復計算，都交由計算機完成，不僅大大提高數據處理的速度和準確率，減少人為因素下潛在的錯誤發生概率，而且能整合經濟組織內外環境的大數據，提供更具參考價值的信息。

2、加快信息傳遞速度，降低企業營運成本

在大數據技術支持下，智能化的財務分析系統能根據不同財務分析結果，提供多視閾、交互式的個性化財務分析報告，充分匹配財務分析在新形勢下精細化的要求。企業各職能部門間的信息孤島將被打破，建立互聯互通的內部數據共享中心，信息使用者獲取信息的途徑也更為便捷多樣，準確可靠的信息亦能更為及時地送達相關人員，提高信息傳遞的及時性。同時，能夠幫助檢驗業務數據與財務數據交叉呈現的錯誤，為財務工作提供更為及時、準確、全面的信息支持，幫助應對內外部可能發生的變化或風險，使企業的運營成本得到降低。

3、拓寬財務分析職能，優化企業決策機制

大數據財務分析能夠充分利用人工智能的優勢，運用智能化技術完成數據的篩選和清洗，減少管理層為收集、匯總數據信息所花費的時間和人力成本，企業管理層能將更多的精力投入評價企業經營業績、探討未來經營計劃制定等方面的工作中。利用大數據為企業洞察、預測未來，支持戰略層面的管理決策，從而使財務分析工作的職能得到延伸。此外，企業決策層不僅能根據賬面財務數據來推斷企業目前的財務狀況，而且能利用大數據技術所支持的外部財務數據等幫助預測公司未來經營狀況，克服傳統財務分析的滯后性等缺陷，及時將各類指標建立起動態聯系，以滿足內部評價和對外披露的需求，企業的經營決策機制得到優化和改善。

4、增強風險管理能力，提升企業整體業績

將大數據挖掘分析和可視化等智能技術應用于企業財務分析，針對各信息使用者的不同需求，制定動態的、個性化的財務分析模型。除了傳統的財務指標以外，大數據財務分析還新增了數據評估、數據交易、數據搜索等新型拓展功能，保證數據的真實有效的同時，能夠將企業的分析結果進行全方位、多角度的對比，實現對經濟組織的系統全面分析。企業人員在解讀數據分析結果、分析產生差異的原因后，能夠針對性地提出解決問題的有效途徑，提取創造商業價值的有效信息，增強企業風險管控能力，促進先進信息技術與創新管理理念的有機融合，提高企業的經營管理水平，增強企業整體業績和行業競爭力。

二、大數據及可視化技術與財務分析融合的邏輯框架

1、數據獲取和整理

數據獲取是大數據財務分析工作的起點，利用大數據技術所開發的數據收集系統能夠實時抓取企業內外部數據。內部數據不僅來自財務及會計核算系統，還涵蓋業務層面的采購、銷售和生產等各類數據，外部數據則包括了政策、市場、行業、競爭對手等各類信息。將數據源中雜亂無章的各類數據進行整理，以不同的數據存儲結構和形式匯集到數據庫中，為后期的數據加工、清洗、分析和可視化等工作提供有效基礎和保障。

2、數據加工和處理

由于大數據具備海量的規模、高速的流轉、多樣的類型和低價值密度等特征，在獲取數據后，則需要將大量雜亂、抽象的數據源轉換為對財務分析目標有規律和邏輯的信息，大數據財務分析中的數據清洗工作正是完成此步驟的重要操作之一。利用智能系統可以實現將數據庫中分散、凌亂、非標轉化的各項數據進行分類、篩選、剔除、合并、計算、排序、轉換、檢索等數據加工和整理。在完成數據清洗環節以后，經過數據加工和處理后的數據會被加載到數據倉庫中，以供后續的財務分析工作所使用。

3、數據挖掘和分析

在完成數據加工和處理后，為了對所收集的數據挖掘出有價值和意義的信息，則需用全樣思維、容錯思維、相關思維等大數據思維進行數據挖掘和分析，其中常用的方法包括分組聚合、回歸分析、關聯規則、特征分析、偏差分析等。數據分析工作主要利用到數據挖掘和聯機分析處理兩類分析工具，前者為預測型分析工具，幫助提取出隱含在海量數據中可能有價值的信息；后者則是驗證型分析工具，支持企業人員從不同角度對數據進行復雜查詢或多位分析處理，并以直觀簡明的形式予以展示。

4、數據可視化展示

為實現財務分析的最終目的，需要將數據分析的結果以簡明易懂的圖表方式進行展現，供企業管理決策人員使用。以圖像處理技術為基礎的可視化技術能夠將晦澀冗雜的數據轉換為圖像形式，以可視和交互的方式展現給企業內的信息使用者，根據不同工作主題和人員需求匹配與之相對應的可視化展示方式或路徑，全面展示業務、財務及稅務的相關指標，形象直觀地表達數據分析結果的內涵和規律，幫助企業更為高效便捷地開展經營管理、投資決策、風險預警、成本管控等工作。

三、大數據及可視化技術與財務分析融合的推進策略

1、重視數據獲取成本與效益的統一

在利用大數據技術抓取數據時，企業會面臨實時多樣、零散碎片的海量數據，其中不乏對企業而言無意義的數據。而獲取數據的過程勢必會產生成本和費用，因此在信息的獲取與存儲過程中，需要考慮到成本效益原則，而非盲目獲取大量數據，忽視數據帶來的收益。企業在大數據技術應用于財務分析的過程中，應在前期做好部署和規劃，根據自身明確需求對數據信息進行篩選，加強對信息有用性識別。在盡可能充分挖掘數據的同時，做好獲取數據信息的成本控制，同時減少超負荷的數據運算和處理對系統帶來的高維修或更換成本的可能性。

2、完善專業人才培養考核體系

企業的財務崗位隨著業財一體化、大數據智能分析的發展將被賦予新的內涵和要求，也對財務人員提出了更高的崗位要求。將大數據及可視化技術運用于財務分析工作，要求其使用者需熟悉相關的編程語言，而財會人員對此幾乎是零基礎，面臨著專業技術人才配備不足的問題。企業需加強對傳統財務人員在大數據應用技術方面的培訓與學習，并充分挖掘精通財務知識的同時又具備信息技術手段的人才，進一步完善人才培養考核體系，全方位提升企業人員的專業素質和技能水平，為大數據財務分析工作建立起專業化團隊。

3、增強企業數據信息的安全性

在數智化時代，隨著大數據技術的逐步推廣和應用，各經濟組織間的聯系越來越緊密，獲取信息的途徑和渠道也越來越便捷，因此保障企業數據信息的安全將成為大數據財務分析的重要任務之一。

結語

企業的財務數據、知識產權、商業機密等信息可能會不慎泄露、被竊取或篡改，從而導致潛在的安全風險。

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

由中國商業會計學會頒發，通過全國統一考試的學員將同時獲得商業數據分析證書，該證書是由人社監制，省級職業技能鑒定指導中心簽章頒發《人力資源和社會保障部專項職業能力證書》。

通過CFDA課程的學習，企事業單位的財務人員和管理人員能夠通過科學的指標體系和分析方法，結合企業財務數據，構建數據模型，對公司整體經營狀況進行評估，向管理層和業務部門提供財務建議和決策支持，從而優化資源配置和提升企業核心競爭力。