前言

大數據時代背景下，企業面臨激烈競爭，要保持財務管理水平，高度重視財務分析，不斷增強財務分析效率及質量，凸顯企業核心競爭優勢。財務分析可以全方位客觀地表述企業的實體經營和經營情況，確立本身窘境，為戰略決策保駕護航。要準確整理財務分析中的缺陷，利用大數據，針對性地挑選有效對策，大力加強財務分析，突顯財務管理水平，推動企業可持續發展。

一、大數據背景下企業財務分析工作存在問題

（一）部門溝通不通暢、信息孤島仍存在

企業財務分析需要充分融合企業多方面數據資源，尤其是在業財融合下，企業財務會計應當不斷創新，通過建立完善的、高效的數據庫，便于財務人員加強對于大數據的分析和探索，從當下企業實際現狀分析，財務數據和業務數據并未實現深層次融合，主要包含以下幾方面：第一，財務分析人員主要是通過業財一體化平臺獲取相應的財務數據信息等，但部分業務部門存在大量數據并未進入該平臺實現傳輸，致使業務數據缺乏精準性及完整性。第二，財務人員技術專業能力較差，工作經驗不足，必須從企業財務的視角細心掌握與分析業務流程數據，但是在實際過程中由于理論知識缺失或者是相應的經驗不足等原因，部分財務數據分析工作仍落實不到位，增加了各種數據違反規定的風險。第三，業務部門和財務部門相互獨立，內部并未實現溝通和交流，且溝通成本較高。上述因素也會導致財務分析師對數據的理解以及處理發生偏差，造成數據剖析目標與企業的普遍性脫軌。

（二）財務分析信息化水平較低

財務分析的核心目標是通過對于大數據信息的分析等實現既定的財務管理目標。傳統式的手工解決方法和措施效率不高、誤碼率高，進行智能化系統、智能的財務分析系統軟件顯得格外急切。大數據不僅對企業財務工作產生較大的影響，而且使整個企業面臨數字化、智能化轉型，從而不斷強化信息化建設力度。信息化建設目標的達成，前期需投入大量資金和資源，企業面臨最大的困境便是資金缺乏，難以為財務分析工作提供強有力的信息化建設基礎。財務分析過程中，信息化建設過程中，篩選各類財務分析軟件時，并未綜合性分析企業實際狀況，導致軟件配置和引入缺少適應性、實用性，如部分數據處理軟件自身擁有較強的功能，但與企業內部信息化系統適應度、融合度不佳，或功能與企業需求難以相匹配，若企業并未做好精細化分析，無序化采購，造成大量資金占用。

（三）財務分析指標不完善

財務分析指標是否完善、合理，直接決定整個財務分析工作成效，應對其高度重視，由于企業領導及管理人員對財務分析并不是較為了解，企業財務分析整個過程常用的財務指標包含資產、負債、盈利等財務指標，但缺少非財務指標，兩者缺少均衡性，導致財務分析缺少科學性、合理性，不同程度干擾和影響企業生存和未來戰略發展狀況，不利于企業財務分析水平提升。除此之外，企業并未對價值鏈展開精細化分析，并未正確意識業財融合處于財務分析中核心作用，導致財務分析中缺少業財系統性分析，無法對整個業務程序做好優化和分析，難以展示財務分析作用和成效。

（四）財務數據質量把控不嚴格

財務數據作為財務分析的核心基礎和前提，更是企業高質量發展的關鍵，應對其加以重視，當前財務分析過程中，財務數據質量把控和篩選缺乏嚴格性，致使整個工作難以高效化開展，主要體現在以下兩方面：第一，部分企業忽視財務數據安全性。大數據時代背景下，各類先進技術的應用為財務分析帶來優勢和機遇的同時，風險同時存在，安全問題成為人們關注的焦點，企業并未構建完善的數據安全監管制度，不乏存在財務數據泄露、損壞的現象，導致財務數據產生安全隱患，無法為財務分析提供完整、可靠的信息。第二，企業未選擇高效益的財務數據。云技術優勢比較明顯，必須充分結合云技術等尖端技術來突顯數據庫的可靠性。部分企業對于這個問題缺乏清晰的認識。在挑選和獲得財務數據的過程當中，實用價值的信息非常少。

（五）財務分析方法存在局限性

財務分析方式自身是正確的，為了確保財務分析的觀點更為確切可靠，目前常見的方式有比率分析法、趨勢分析法和對比分析法。數據分析方法實踐應用的原理不一樣，存在一定的差別，最終的結局也不盡相同，無法徹底解決。其中，比率分析法關心的是企業早已進行的財務活動，對可持續發展觀欠缺指導，尤其是在信息高速發展的條件下，無法適應新時期必然要求。趨勢分析法主要是根據財務報表的信息，在數據庫可靠性和完好性無法得到確保的情形下，企業發展趨向各個階段的財務報表自然是相對比較。對比分析主要是對經濟信息進行對比分析，從而揭露出極為重要的差別。但各個地區社會經濟發展差異很大，因此在具體分析時還應考慮地區或行業的相關影響。

二、大數據背景下企業財務分析工作提升策略

（一）企業財深度融合，助力數據共建共享

業財融合作為大數據背景下財務管理轉型的主要趨勢，不僅是簡單地將業務和財務數據進行深層企業次融合，而且是企業管理層以整體宏觀層面為核心著力點，以相關政策、制度保障為核心措施，實現業財深層次融合。為實現該目標，主要包含以下幾方面：第一，企業管理人員應當按照內部實際情況建立統一的數據標準，通過合理的數據統一標準實現對于財務數據的分析工作的規范，確保相關信息數據等能夠在企業內部各部門等實現共享，達到既定的財務分析工作目標等，在各個部門中間有效做好傳播。以此來增加數據的標準，降低不同部門對數據接受的誤差，表明數據的現實意義與作用。第二，創建杰出人才流通雙重管理體系。針對企業內部構造的財務人員而言，自身能力的提升和強化需在實踐中提高，為更全面、完整掌握企業實際狀況，可選取輪崗方式，積累豐富的業務工作經驗。第三，構建雙向溝通機制。強化業財部門研討，研討會可選擇線上或線下，但應保持動態化和常態化，為業務、財務部門獲取較佳的溝通和交流奠定良好的基礎，促使業務數據全面、精準融入財務分析中，充分挖掘數據內在價值，顯著提高企業經營效益。

（二）打造智能、安全的財務分析系統

企業為促進財務分析工作高效化實施，企業務必妥善處理大數據條件下企業智能化系統和智能控制系統更新改造工作，充足掌握信息內容整體規劃，推動其在大數據中的運用，科學規范地剖析財務分析在企業數據發掘和價值創造中的價值。數據處理軟件的選擇較為重要，需充分考量各部門實際客觀需求，綜合性考量軟件的性能，選取與企業發展適用性較高的軟件，如數據安全方面，應保證整個軟件應用可靠性。同時，應按照各層級布設相應的權限，確保各崗位人員按照自身崗位職責進行訪問，促使該系統使用安全，減少財務數據安全風險。

（三）建立完善的財務分析指標體系

財務分析指標體系是否完善，直接決定財務分析效果，應從多方面做好創新和改革，不斷優化和完善財務分析指標體系，主要包含以下幾方面：第一，使得財務分析專業化、規范性，企業務必挑選合理、豐富多彩、多元化的財務指標與非財務指標，不斷完善財務分析評價體系，使財務分析更加高效、井然有序。不同種類的企業應依據不同的情況制定對應措施，結合自身實際基本上特征和工作內容要求，推動財務分析與企業發展趨向及管理緊密結合，使財務分析更為科學合理。第二，財務分析指標挑選水準不但包含成本費用、開支、債務等財務指標，還需涵蓋預算執行率、服務質量、客戶競爭力等非財務指標，為企業可持續發展提供導向，促使財務分析評價更具客觀性、完整性。需強調的是，財務指標設定并非固定，需結合企業實際狀況進行合理化調整，并在具體實踐中進行優化，以此保證財務分析指標體系更具適用性及合理性，為財務分析工作高效化開展奠定良好的基礎。

（四）嚴控財務數據質量，把控安全底線

財務數據信息質量可靠性至關重要，需做好數據質量高效化把控，牢筑數據安全底線，主要從以下兩方面著手：一方面，企業要充分考慮實際操作財務數據品質。自始至終會計記賬憑證尤為重要，竭盡全力做好下一步財務分析，避免影響財務分析實際效果。同時，借力各類大數據先進技術，充分整合和篩選價值度較高的數據，對各類數據信息做好精細化處理，云計算技術可有效提升數據精準度及可靠性，企業應充分借力各類先進技術對數據做好整合，以此獲取更有價值的財務數據信息。另一方面，企業應當注重財務數據安全性及可靠性，根據數據信息的全面監控和預警分析，盡快解決各種各樣異常情況，避免重要經濟損失。企業理應常常升級維護保養各種互聯網信息安全性系統，保證綜合性穩定性，避免數據泄漏和破壞。

（五）豐富財務分析方法

大數據背景下，高效化使用各類先進技術，不斷創新和豐富財務分析方法，結合企業自身業務實際開展狀況，有針對性選用財務分析方法，聯合多種財務分析方法共同使用，分別發揮各類財務分析方法的優勢，充分運用各種各樣財務分析方法的優點，使企業高管從最后的結果中要求本身經營情況和財務狀況，開展針對性的監管與控制，使財務分析更為精確有效，給管理者提供全面并且清晰的財務數據信息，促進企業全面發展。

結語

財務分析方法選取是否合理、可靠，直接決定整個企業高效化發展，為了適應新時期普遍性，企業務必積極推進財務分析方式，進行財務分析人工智能的轉型。在企業的具體實踐和發展過程中，開展財務分析過程中，選取方法較為單一，無法客觀、完整呈現企業內部相關信息，應動態化掌握各方面環境信息，從本質層面突破財務分析局限于內部數據信息。

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。