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财务数据可视化分析范文1
关键词：大数据；财务分析
一、大数据与财务分析
（一）大数据与财务分析的含义
大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据。
（二）大数据下财务分析的主要变化趋势
在大数据的影响下，财务分析有着一些重大变化：第一，由事后向实时转换，传统财务分析都是在期末对财务报表进行分析，大数据下借助网络技术、云计算等让实时分析成为可能。第二，由基于结果分析转为基于过程分析，比如网上交易完成后，分析网上购物的评价，买卖交易过程中客户提出的需求，从中发现商机、对产品进行改进或对流程进行变革等。第三，从基于结构化分析转为非结构化分析，从传统的二维数据分析转向多维度分析，除了数据分析的直观结果，客户评价、品牌、知名度、网上评分等等都应该成为分析的范畴。
（三）大数据下财务分析的优势
随着科技的进步，财务分析也应与时俱进，与大数据进行融合，充分利用数据挖掘技术和科学的分析方法给出具有现实指导意义的结果来协助财务决策，从而提高财务决策的效率和有效性。大数据下财务分析有着如下优势：第一，可以更有效的组织企业节省资金；第二，可以利用企业数据和行业公共数据寻找新的市场和机会；第三，可以共同创建、实时改进及创新产品；第四，有些领域还可以将大数据可视化，可以更直观进行分析和做出决策。
二、传统财务分析面临的主要问题
（一）财务分析不被重视，未能体现分析的价值
在企业中，财务分析不被重视，分析报告发现并提出的问题得不到重视，甚至很长时间问题仍然没有得到有效解决；有些项目没有经过充分分析、论证测算就盲目上马，最终导致亏损；财务分析人员责任心不强，对分析不重视，不注重学习，敷衍了事，财务分析报告质量下降，形成恶性循环，财务分析的价值得不到体现。
（二）重报表、指标分析，轻非财务信息分析
传统财务分析都是财务三大报表为主体，采用财务比率、杜邦分析体系等比率的计算，结合经验，对比同行业公司情况，分析企业所处的状况。但实际上由于企业不同年度经营情况有差异，市场有变化，不同企业的会计核算方法、估计的不同，甚至网上评价评价都会影响分析的结果，而且传统财务分析不管是杜邦分析、比率分析等都各有侧重，难以得出全面科学的结果。
（三）重静态分析，轻动态分析
以报表为主的分析，数据是静态的，已经发生的，等到各种数据结果统计出来之后再做的事后分析，存在不能实时反映市场的变化、不能掌握市场的最新情况等问题，管理、分析的时效性滞后，而且忽视了事前、事中的控制，出现问题时，已属于被动，增加了企业调整、反应的成本，降低了财务分析所起的作用。
（四）财务数据和业务信息融合度不足、口径不一、效率低下
财务部门提供财务数据，业务部门提供业务信息，两者信息独立，企业对外报告、公司内部总结、分析等，不同部门提供的数据可能不一致；政府各主管部门、企业内部不同部门对信息的需求不同；财务部门需要从不同角度进行统计、分析，效率低下。
三、大数据趋势下改进财务分析的对策
（一）企业管理层应该重视财务分析
随着经济的不断发展，市场的复杂程度不断增加，财务分析在企业决策中的作用也愈发重要，严密、科学的分析结果是企业决策的基础。企业应当重视财务分析，选用合适的财务分析人才，明确财务分析目标，完善财务分析方法、增加非财务分析指标，合理利用财务分析工具，构建科学合理、适用性强的、适合企业的财务分析体系，并不断创新，建立健全内部控制制度，提高企业的财务分析和管理能力，促进企业的可持续发展。
（二）提高财务分析人员的职业素质
大数据时代，会计核算将不是财务部门的工作重点，一专多能、甚至多专多能才是财务人员的发展方向，信息化技术正在取代传统的会计核算，财务人员不仅要做好会计核算、监督职能，还需要收集、整理与财务、业务、客户相关的数据，更重要的是具备利用大数据的能力；财务人员要能够从海量、不断更新的非结构化数据中寻找与企业决策相关的重要信息，探索不同数据之间的关系；要能够掌握一定的数据分析技巧，深入挖掘企业各个流程相关的数据，掌握数据变化的规律，利用一定数据模型及工具进行实时分析和相关信息的实时传递。
财务数据可视化分析范文2
[关键词]：BIM，技术应用，信息化，工作流程
中图分类号：C35 文献标识码： A
1 前言
BIM（Building Information Modeling）即建筑信息化模型，BIM建立模型时给模型赋予建筑信息的属性（如构件的材料、尺寸、配筋、钢号，设备的型号、厂家、功率等）。BIM以其可视化、协同效率高、参数化及对项目全生命周期的关注赢得了建筑行业市场的认可，在国外BIM给工程建设行业带来彻底的变革，成为主要的生产方式.中国的建筑业在近20年也得到了高速的发展，建筑业越来越以体量大、复杂程度高的项目而诞生，随之BIM的应用也取得了一定的发展。
工程建设是一项复杂的系统工程，其内涵是自项目开始至完成，通过项目策划和项目控制，使项目的投资、进度和质量目标得以实现。工程项目运作过程涉及多方管理主体，包括：业主方管理、设计方管理、施工方管理等。为了使各个部门之间系统、准确、及时、形象的沟通和识别项目信息，将数字化信息技术模型用于项目管理中是十分必要的。
近年来，BIM应用在国内外工程建设行业如火如荼，各地根据当地实际情况陆续在工程建设中引进BIM技术。BIM可以贯穿容纳建设项目全生命周期的全过程信息，这些信息能加快决策进度、提高决策质量，增加项目收益。BIM是住建部十二五期间重点鼓励推广的技术，目前在大型项目和复杂项目中应用比较广泛。
2 BIM基本概念
时至今日，BIM一词已在业内口耳相传、如日中天。那么，到底何为BIM？其发展渊源如何？
2.1 BIM基本定义
BIM概念，作为对包括工程建设行业在内的多个行业的工作流程、工作方法的一次重大思索和变革，其雏形最早可追溯到1970年代。早于它而衍生的类似术语还有：欧洲所谓的BPM（Building Product Models）以及芬兰所谓的PIM（Product Information Models），后来美国 “BIM之父”――乔治亚理工大学的Charles Eastman教授提出了BIM理念至今，BIM技术的研究经历了三大阶段：萌芽阶段、产生阶段和发展阶段。1975年“BIM之父”Eastman教授在其研究的课题“Building Description System”中提出“a computer-based description of-abuilding”，以便于实现建筑工程的可视化和量化分析，提高工程建设效率。后来随着BIM技术的不断探索，以及对建筑生命周期的深入理解，即BIM比较多的被定义为Building Information Modeling。它被直译为“建筑信息模型”。
对于BIM中文定义，大众较为认可的是McGraw Hill在2009年名为《The Business Value of BIM》的市场调研报告中所给出的，即：BIM是利用数字模型对建设项目进行设计、施工和运营的过程。该BIM定义较为准确、简练、清晰、便于传播。可以概括的说BIM是一个过程，是一个包含多个阶段（甚至是全寿命周期）的过程。
2.2 BIM诞生缘由
BIM作为贯穿建筑物全生命周期的一项技术，其应用价值涵盖从项目的立项到后期的运维等各个阶段，也由此覆盖了工程建设行业中的各个群体，如：业主、设计师、施工人员、监理工程师、设备及材料供应商、物业管理人员等多专业参与人员。
有数据表明，过去几十年来，由于信息技术的迅猛发展，全球发达国家大多数非农业行业生产效率几乎翻倍，但工程建设行业的生产效率未升反降。然而造成这种情况发生的原因除工程建设行业自身特性所决定的外，还有其他因素。如：割裂的行业结构，信息传递失误及失流，注重短期成本而不是综合价值等各方面因素的制约。
美国施工行业生产率发展趋势： 1964-2004 （来源：Pike Research）
综上，解决整个工程建设行业低效率的根本途径就是把项目设计―施工―管理过程集成为一个整体。美国斯坦福大学最初将其定义为能实现多专业融合的“POP”模型，其中：产品（Product）――建筑物、结构、管道、生产线；组织（Organization）――设计、施工、管理队伍；过程（Process）――用于建造设施的工作过程。
随后，由此发展出目前工程建设行业已广泛接受的BLM（建设工程全生命周期管理）它要求参建各方在设计、施工、项目管理、项目运营等各个过程中将所有信息整合在统一的数据库中，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息，为建筑的全生命周期管理提供平台。在整个系统的运行过程中，要求业主、设计方、监理方、总包方、分包方、供应方多渠道和多方位的协调，并通过网上文件管理协同平台进行日常维护和管理。
总之，BIM技术是全球工程建设行业发展到今天的必然结果，它为本行业发展所带来生产力的解放和生产效率的提升，经不断地实践，且已得到广泛的认可。
3 BIM应用价值
3.1 BIM应用价值概述
BIM技术可以使规划、设计（初步设计、技术设计、施工图）、竞标、建造、经营、管理各个环节信息连贯一致，包括设计与几何图形、成本、进度信息等。该方法以参数化三维模型为核心，原理是尽可能将建设工程过程中的修改提前到项目前期（施工以前），同时使建设全过程（方案、设计、建造、营运）的信息保持一致。
建设工程信息模型均允许访问以下完整的关键信息：
设计阶段―设计、进度以及预算信息
施工阶段―质量、进度以及成本信息
管理阶段―性能、使用情况以及财务信息
具体内容包括：
（1）BIM涵盖了全面的信息：
可以有效的访问有关设计与几何图形、成本、进度信息，所有这些关键信息均可立即获得，从而可以更快更有效地制定项目相关决策。
（2）BIM降低设计和文档的工作量及错误：
允许项目团队在设计或文档编制过程中随时对项目做出更改，三维工程模型能自动关联协调二维图纸的不当表达和疏漏，省去了繁重、低价值的反复协调与人工检查工作，提高检查质量。这使项目团队可将更多时间投入项目关键问题。
（3）BIM更加方便修改和减少修改错误：
BIM模型只要对项目做出更改，由此产生的所有结果都会在整个项目中自动协调。创建关键项目交付件（例如可视化文档和管理机构审批文档）更加省时省力，因此可以更快更好地交付工作，信息模型提供的自动协调更改功能可以消除协调错误，提高工作整体质量。
（4）BIM为施工阶段提供更多信息，提高效率、节约成本、更易沟通：
可以同步提供有关建筑质量、进度以及成本的信息。施工人员可以促进建筑的量化，以进行评估和工程估价，并生成最新评估与施工规划。计划产出结果或实际产出结果易于分析和理解，并且施工人员可以迅速为业主制定展示场地使用情况或更新调整情况的规划，从而和业主进行沟通，将施工过程对业主的运营和人员的影响降到最低。提高文档质量，改善施工规划，节省施工中在过程与管理问题上投入的时间与资金。最终保障施工的顺利完成，提高工程质量，能将业主更多的施工资金投入到建筑，而非行政和管理中。
（5）BIM在工程建设生命周期的管理阶段的价值：
BIM可同步提供有关建筑、设备使用情况或性能已用时间以及财务方面的信息。工程建设模型可提供数字更新记录，并改善搬迁规划与管理，以及重要财务数据。这些全面的信息可以提高建筑运营过程中的收益与成本管理水平。同时还将用于例如搬迁管理、环境分析、能量分析、数字综合成本估算以及更新阶段规划。
4 结论
BIM技术作为一门信息技术，也是一门艺术，利用发达的信息技术通过虚拟建造来解决工程建设中各个环节所遇到的问题。帮助工程建设行业的工作人员提高生产力。BIM在建设领域的范围非常广泛，但现阶段而言，还具有强大的发展潜力，随着我国数字化、信息化进一步的推进，BIM必将成为将来建筑业的主流。
参考文献
[1]麦格劳―希尔建筑信息公司.建筑信息模型―设计与施工革新，生产与效率的提升[R]，2009
[2] Autodesk软件（中国）公司/研究院
财务数据可视化分析范文3
关键词：大数据；会计信息化；发展趋势
信息技术正在改变着会计这一职业的传统并重新定义会计的工作内容.据IDC预测报告显示，2020年全球数据总量预计超过40ZB①，而2009年全球数据总量还不到1ZB.短短几年时间，全球的数据量以每年58%的速度增长，预计未来这一增速还会更快.大数据已经渗透到科学、医疗、能源、城市建设等诸多领域，也为会计信息化发展起到了关键的推动作用.
1大数据时代会计的新特点
1.1打破信息“孤岛”
随着企业信息化程度的不断提高，原有会计部门的独立性逐渐弱化，与企业内部其他部门间组织边界越来越模糊，不同组织的部分功能趋于融合.企业资源计划的应用将会计信息与其他部门的经济信息置于同一系统中，会计数据来源不仅由本部门进行初始记录，也可能是实时从其他部门获取信息并予以记录.例如出、入库单，可直接在对口部门仓库、生产车间进入信息系统.
1.2信息质量提高
会计数据包括数值数据和非数值数据，是通过连续、系统的方式将经济业务以制单的方式记录下来，再根据记账凭证登记会计帐簿并编制财务报告，为经营管理、战略决策提供依据.以往会计信息的收集与处理以结构化数据为主，非结构化数据排除在信息报告体系之外，因此需要参考相关信息对财务报表进行分析，如财务报告中的信息披露等.利用云计算平台比以往的计算手段更加快速高效，能够将财务数据与业务数据紧密结合，将原有只记录与会计要素相关内容的记录方式，拓展到结构化数据与非结构化数据均被收集和处理的新模式.而在大数据背景下，从数据量到数据的时间跨度、地域跨度都更为宽泛，数据形式也更加多样化、复杂化，非结构化数据被更多的纳入数据资源库，在会计信息中所占的比重也会有一定幅度的提高.总体来看，传统会计与大数据时代的会计在记录方式、结算方式、接入方式、计算方式、数据分析方式等方面都发生了明显变化.
1.3会计从业者的知识结构发生改变
会计知识结构分为显性知识和隐性知识，其有效载体是会计知识管理系统，将会计工作的显性知识与隐性知识进行记录、转化，为他人学习和使用，实现经验和技能的共享，是会计组织发展的趋势.会计人将更多的从事非结构化的、非常规的会计业务，对信息系统进行评价及修正，更多的参与到流程设计与业务管理中.
2现阶段面临的主要问题及风险特征
2.1数据的安全防护存在漏洞
安全防护涉及到数据采集、存储、运算、分析等各个环节，目前防护手段的更新升级速度不能与非线性增长的数据量相匹配.企业从财务信息安全角度考虑，往往选择相对传统的处理模式.
2.2缺乏健全、统一的会计信息化标准
互联网能够快速的普及和发展，得益于全球标准化的技术标准，会计信息化同样需要完善规范的标准体系.数据库领域的数据溯源技术能够记录数据查询历史、数据的传播和计算过程等，但由于会计信息的保密性，数据溯源是否危害到客户的隐私、是否会涉及到敏感的会计信息、数据溯源本身的安全防护是否到位、数据与标记是否绑定且准确无误等，都是目前尚无法解决的问题.
2.3信息的相关性有待提高
海量数据对于不同利益相关者而言，其潜在价值也不尽相同，财务报告信息相关性是在重要性、实质大于形式的基本原则上体现出来的，这就需要在数据的准确性与相关性之间，根据个体特征进行科学设计与权衡，力求客观、真实地反映个体信息.
3推动智能型会计信息化平台建设的措施
3.1深入发挥管理会计的作用
管理会计具有预测企业未来财务状况及现金流量、加强事前事中控制、业绩考核与评价等职能，大数据背景下数据源的扩大化、分散化、多样化，使得管理会计的职能有了更进一步的发挥空间.结构性数据为量化分析提供了更全面、更充分的数据来源，半结构化数据、非结构化数据为逻辑分析提供了多种类型的信息来源，海量数据被抽取后进行加工整理以定量的方式呈现出可视化分析结果，为分析企业经营态势、制定发展战略提供了有力支撑.因此，管理会计能够为企业管理层制定发展战略与决策提供更为准确的信息，为提升企业核心竞争力提供更有力的保障.
3.2加强访问权限控制
会计业务处理终端正逐渐由pc向移动终端转移，多渠道访问入口带来便捷的同时也造成信息安全的风险性急剧增强.大数据来源涵盖广泛，集中存储降低了网络犯罪的成本，使其成为可持续攻击的显著目标.企业会计信息的保密性使得很多企业不愿意选择“上线”，正是出于对信息安全的担忧.目前，安全防护手段的更新升级速度不能与非线性增长的数据量匹配，数据的安全防护还存在诸多漏洞.云计算平台服务商拥有庞大的动态、跨地域用户群，由于高级攻击代码隐藏在大数据中，不能被实时检测，很难对违法数据进行跟踪和管制.因此必须设置用户身份认证及云端访问权限的双重控制，保证在任何登入点云会计服务商和应用程序都能进行双向验证.
3.3强化过程性监管
数据挖掘、数据存储等技术手段的进步，使企业不再受时间和空间限制就能够实现对会计事项的实时监控，并且其监控成本大大降低.这不仅为企业提供了查询分析数据的工具，同时也是税务、银行、监管机构等相关单位查询目标数据的工具.传统的会计信息系统是采用OLTP数据处理方式，主要面向具体操作的会计人员、低层管理者，而智能化会计信息系统应该从OLTP转到OLAP，通过OLAP的灵活分析功能，让用户可以进行直观数据操作，增强企业内部与外部之间的信息互通.
3.4搭建信息安全平台
大数据使网络攻击能够获取更多的数据资源，攻击成本降低，这使其成为网络黑客攻击的显著目标.会计的云计算过程有必要记录数据的来源，可以通过标记法对数据进行标记.信息安全应考虑到大数据的高速性、多样性特点，加紧建设以政府为主导、云会计服务商积极参与的高级别信息安全研发体系，为各个环节的数据提供安全保障，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析等，同时也要保障数据挖掘和数据过程的安全.4结语大数据时代对会计信息化的发展起到了积极的推动作用，但同时也给其风险防范带来了新的挑战.基于此，对会计信息化的趋势分析及风险防范，有利于完善国家管理层面的制度建设，有利于规范云服务市场的竞争环境，对提高会计信息质量、推动智能型会计信息化变革具有重要意义.
参考文献：
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