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财务管理数据分析范文1
【关键词】电力多经企业 大数据 财务管理
一、电力多经企业财务管理的特点
电力多经企业所属的行业特殊，它的资金、资产规模比较大，流动性大，资金使用的效率还有待提升。电力多经企业的财务管理具有以下特点。
首先，电力多经企业的资源是垂直控制的，集中度非常高，利用数据来管理业务的特征鲜明。那么其财务管理也体现出数据集中度高的特点。不仅仅财务会计科目比较统一，而且往来单位的账目、凭证、单据、业务流程、资产的目录等集中度都非常高。其次，电力多经企业的业务流程与预算联系紧密，预算控制着整个业务流程，贯穿始终，全员参与，财务管理呈现出动态的特点。
二、电力多经企业财务管理发展趋势
随着我国智能电网、与计算等高科技技术的发展，财务数据逐渐成为电力多经企业最为核心的价值，财务管理部门掌握着企业的数据，发挥着非常重要的作用。财务部门的管理理念也在不断与时俱进，财务逐渐从以控制成本为中心迈向以利润为中心，财务部门的责任内容也不断渗入到电力多经企业的业务管理中。而且随着信息化程度的不断提升，电力多经企业在生产计划、基建建设、等各个环节也在应用信息技术手段，丰富的数据资源被积累下来，财务管理工作要提高效率，更有成效的进行，就必须在海量的业务数据当中挖掘对企业有利的信息，并且整合分析。
三、电力多经企业利用大数据实现高效财务管理的对策
（一）构建合理的财务管理价值链，适时利用大数据分析工具
电力多经企业通过构建合理的财务管理价值链，完善企业的财务体系建立，可以进一步拓展和完善企业的业务范围。以往电力多经企业的核心业务是提供需求到客户回款；客户接入并服务；资产处置和规划等，现在可以增加财务管理现金流，形成四个价值核心链，为企业高效财务管理的效果效率，提高企业的核心竞争力创造条件。在这里，财务管理要实现信息有效利用和将业务财务进行融合，从传统时候财务管理转向全程业务结合的财务管理。把握企业运转的内在规律，延深企业的价值链，实现信息流、资金流和实物流有机结合。同时，财务部门要恰当利用数据分析工具，帮助企业改善业务流程，优化运作结构，发挥财务对业务的监管和协同作用，以提高经济效益。
在构建财务管理价值链的过程中，也应该充分的认识到，传统的财务管理手段以及分析方式难以有效的发挥经营预测和智能分析的作用。在市场环境瞬息万变的情况下，预算的编制仅仅靠经验是不科学的，很容易出现偏差，所以，必须利用大数据分析方法，通过历史数据，结合未来经济活动的发展趋势来进行预算的编制，来预测分析经营状况。目前在分析角度方面，大多数是从会计的视角进行分析，分析的对象大多数是财务的总体情况，把业务与财务结合起来分析的还不是很多。所以，在大数据时代，要将分析范围延伸，不光要从财务视角出发，还要全面考虑业务范畴，形成业务财务一体的全面分析体系。可以利用大数据相关的各种分析手段进行分析，寻找各个数据之间的关联性，通过数据发现问题和改进方向，挖掘大数据背后的使用价值，寻找管理上的漏洞，提高企业财务管理和经营管理的效率。
（二）构建大数据应用的环境和平台，运用大数据分析模型
针对复杂的基建工程，如何提高预算和规划的精确度；针对复杂的过程事件，如何预测它的走向，这些都可以利用大数据分析进行解决。财务管理部门是数据运用能力最为强的部门，要较好的利用大数据进行分析，要为大数据的应用营造较好的环境和平台。
首先，在资金流入管理的环节，建立销售金额的预测分析模型，可以提升预算的准确度。作为电力多经企业经营性资金流入的主要来源，销售现金流预测能够为企业合理把握公司资金头寸，提升资金管理的安全性、流动性和盈利性奠定基础。精准分析预售价格，强化财务管理的管控和协同作用。利用大数据进行全过程管控，支撑用户的工程。深化营销部门用户工程管控与财务管理的衔接，在此基础上运用大数据对用户工程全链条数据进行梳理， 可视化的展示单项工程在全链条各个环节节点的进展情况。
其次，在资金存量管理的环节，通过大数据分析优化资金需求的内部配置。以大数据手段为支撑，通过数据汇集和分析，高效匹配成员单位资金需求和期限结构，实现资金流高速运转，创造经济效益。
第三，在资金流出管理环节，要建立支出预测的模型、预算执行的分析模型、研究数据内在联系的模型。精益支出预测模型，优化预算编制基础，基于项目及预算执行情况的资金流预测分析。细化预算执行分析，支撑全要素资金管控，基于订单的多维度资金预算执行情况分析。大数据的分析方法为订单级的资金预算执行分析提供了支撑。通过深入分析供应商、项目、订单类型等多维度的资金预算执行进度和偏差情况，支撑财务部门全方位、全要素的资金管控，提升资金精益管理水平。挖掘数据内在联系，提升成本管控效益，构建基于大数据的财务精益管理模块。
四、结语
大数据分析的重要性日益凸显，其在电力多经企业财务管理中的运用也越来越多，但是要如何运用才能更好的提高财务管理的绩效，这是众多学者在研究和思索的问题。本文首先对电力多经企业的特点进行了阐述，然后对电力多经企业财务管理的发展方向进行了分析，最后，本文对电力多经企业利用大数据实现高效财务管理的对策进行了探析，主要包含两个方面，构建合理的财务管理价值链，适时利用大数据分析工具、构建大数据应用的环境和平台，运用大数据分析模型。
参考文献：
[1]贺颖奇.基于实务功能的管理会计概念框架研究[J].北京国家会计学院院刊，2015，（3）.
[2]曹春雪.基于业财联动的电力多经企业现金流量预测研究[J].中国商贸，2013，（23）.
财务管理数据分析范文2
一、大数据对医院财务管理创新的重要性
大数据背景下的医院财务管理创新是指将先进的信息技术和现代化的财务管理理念相结合，通过流程梳理、优化和再造，以信息系统在财务工作中的应用为手段，以会计信息系统为基础，实现医院经营管理到运营和财务的信息集成，并进一步实现网络环境下会计核算、财务分析、流程控制、决策支持和财务监督等现代化财务管理所要求的全流程的财务管理模式、方式及各项功能，从而能够进一步实现医院财务管理数字化和网络化，并最终实现管理现代化和信息化。大数据技术可以通过分析各种医疗数据来比较各种干预措施的有效性。根据比较的效果，可以准确找出最佳治疗途径。实践证明，医疗服务方式不同使得患者的医疗成本差异巨大。通过大数据手段，可以帮助医生精准的制定出临床效果和医疗成本效益双优的治疗方法，极大地避免了过度治疗和治疗不足从而节约患者的医疗成本。
大数据医院财务管理的关键是获取、挖掘和运用财务信息。通过财务信息系统在医院财务管理中的运用，提高财务工作效率、强化财务关系、规范财务活动，从而提升财务工作价值，就是财务管理创新工作的目标所在。比如，在医疗费用分析应用中。通过分析可以准确把握各个科室的医疗费用构成，从而提高医疗费用结构的合理性、有效控制费用比例。与此同时，医院也可根据分析结果调整相关资源配置，以严格执行国家关于药品比例的规定。
二、大数据背景下医院财务管理存在的问题
随着国家医疗改革相关政策的颁布，“进一步推进医疗信息化进程”被越来越多的医院提上医院规划的议事日程，然而大数据分析技术的优越性并未在医院财务管理实际应用中充分体现。
（一）财务费用数据信息整合困难
我国大多数医院的科室间采集的海量数据相对独立，共享率极低。各自独立的医疗信息系统（如HIS）使得医院数据中心在共享、整合有效的医疗数据时变得异常困难，从而阻碍了大数据分析所需要的全面费用数据的产生。
一般情况下，医院各科室不同医务人员均有权进行各项数据的录入，录入的数据质量主要取决于操作人员的熟练程度和工作责任心。另外，数据采集工作量的多少也会影响数据质量。例如在数据采集量大的服务窗口，会发生医务人员因为忙乱紧张而导致各种数据的漏输、误输的情况。大数据分析的数据来源于医院各个工作岗位每天对原始医疗数据的广泛、准确的采集。原始数据质量低下就意味着输入数据的不准确和不全面，那么建立在这些数据基础上由大数据分析所得出来的结论便是不可靠的，从而使得大数据技术的应用失去了其应有的意义。从而使得多种财务干预措施在有效性方面大打折扣，严重阻碍了大数据技术的广泛应用。
（二）医疗成本与医院创收的矛盾
多年来医院一直施行以科室为单位的财务核算制度，这种“自收自支、自负盈亏”的财务管理体制，一定程度上鼓励了科室领导的创收冲动，使得科室有权在药品的采购及定价上发挥作用。
首先，大数据分析技术倡导的提高医疗数据透明度和节约患者医疗成本都是建立在长期应用大数据分析制定科学的医院发展战略的基础上的。如果医院继续以科室为单位执行独立的财务核算制度并且一味的强调创收而忽略患者的利益，那么通过大数据分析的应用来改变医院财务收入回落这一趋势肯定难以实现。
其次，“自收自支，自负盈亏”的独立核算制度使得科室间收入差距明显拉大，依靠这种制度的科室为了维持自己的利益便不自觉的排斥大数据分析的实施和应用，使得全院的统筹规划难以落实。
长期的实践证明，现有的财务核算制度与大数据分析技术节约患者医疗成本的本质相悖，必须通过财务制度创新来扭转这一局面。
（三）大数据财务技术人才培养滞后
医疗行业大数据本身复杂、量大、变化快、花样多、潜在价值巨大，但如果不能有效利用它们，这些数据就是垃圾。医疗非结构化的财务数据必须经过语义分析使其变成可以分析的数据，然后进行数据挖掘。要想得出有价值的财务数据，就需要有大数据经验的财务人才。人才问题一直是医疗行业财务大数据应用的诸多挑战之一，因为医疗行业财务大数据的应用要求寻找既要懂得医疗财务知识，又懂得数据挖掘的新型创新人才。己经应用大数据财务分析技术的医院迫切需要建立健全共享、共长的人才培养机制，为大数据财务分析的广泛应用铺好路。没有人才的培养和积累，一切都是空谈。
三、大数据背景下医院财务管理创新的路径
（一）医疗财务管理流程的优化
大数据分析的应用使得医院在财务管理流程上的弊端逐步显现，适时对其进行改造有利于进一步促进医院财务管理走向良性发展道路。
1. 提出可行性流程改进方案，总体的设计原则是全院统一进行财务管理，包括药品、设备采购，医疗业务费用，院职工待遇等等各个方面。彻底改变以科室为结算单位的财务管理模式，为大数据分析的深入应用创造良好的条件。
2. 为了使得流程改进方案达到最佳效果，必须制定与其配套的人力资源及组织结构。完整、成功的再造方案是以改进流程为核心，医院各方面配套实施的结果。
3. 在实施中不断改进。流程再造是一个持续的过程，在执行过程中必然会遇到阻力、困难，只有根据实际情况不断进行目的性强的改善才能促进其最终达成目标。
通过实施规范、统一、高效的财务管理流程，大数据技术必将在药品定价、提高医疗数据透明度、临床决策支持系统支持、病人远程监控和档案分析等诸多方面发挥越来越明显的作用。
（二）财务管理的创新
1. 大数据分析技术的实现使得可以在评估药品实际效果之后，建立相应的规范化的药品定价流程。这样做的好处之一是制药企业必须在药品出售之后分担治疗风险，同时定价策略取决于实际治疗效果。全新的药品定价流程有利于控制医疗成本支出和节约医院的运作成本。
2. 大数据分析技术的应用可以明显提高医疗服务质量。医疗服务质量的提高是医疗过程数据透明度的明显提升的结果。医院的流程、成本、质量通过公共、公平透明的平台及时反映出医疗工作者的个人、团队绩效，这极大促进了医疗工作者的积极性，有利于提高其服务质量进而提升医疗机构的竞争力。
3. 通过部署临床决策支持系统，有效提高医疗效率和质量。临床决策支持系统有效协助医生进行医疗操作，从而降低因为错误输入等潜在错误的发生率。
4. 大数据分析技术对非结构化数据处理能力的日益增强将极大地提高决策支持系统的智能程度，使得医生把更多的精力花费在提高工作效率和科研质量上。
从长远角度来看，数据技术的应用必将帮助医疗服务提供方提高总体工作绩效，更好的控制成本，提升医院自身竞争力，为医院的持续发展打下坚实基础。
四、大数据财务技术人才培养体系的改进
首先，医院需要通过招聘来配备一些精通于统计和数学原理的财务骨干专家，他们能够建立高级分析模型，发现趋势和隐藏的模式，使大数据分析技术的真正作用在比较过程中得到充分发挥。
财务管理数据分析范文3
关键词：大数据；医院；财务管理
中图分类号：R197.322 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）028-000-01
医院财务管理是在确保完成教学、医疗、预防、科研等任务的前提下，开展资金的使用、筹集和分配，以提升经济效益和社会效益。近年来，我国医疗卫生事业快速发展，医院作为预防和治疗疾病的公益性事业单位，应当不断提升自身的社会责任感。同时，医院又是独立核算经济活动的社会组织，应当着力提升自身的核心竞争力。所以，如何实现医院资源的高校配置，是当前医院财务管理需要深入思考的重要问题。当今社会，互联网和计算机逐渐渗透到人们生活的各个角落，在这种社会背景下，数据逐渐成为各个行业发展和创新的重要元素。因此，深入探究大数据时代下的医院财务管理创新改革，对医院的长远发展具有重要意义。
一、大数据时代下医院财务管理中存在的问题
1.医院财务管理人员素质有待提升
医院的大数据本身具有潜在价值大、数量较多、变化较快、复杂多变的特点，如不能有效利用这些数据，将会造成资源浪费，同时也会降低医院财务管理的工作效率。医院财务管理中运用的非结构化数据要首先经过语义分析，才能进一步实现数据分析和挖掘。而若要科学分析财务数据，就必须具备高素质的财务管理人员。因此，医院的财务管理人员既要了解医疗财务知识，又要掌握数据挖掘和分析知识。但目前，大部分医院缺乏掌握数据分析能力的财务管理人才。
2.缺乏数据整合能力
当前，我国医疗事业改革逐渐深入，医院的社会性也随之增强，若要实现医院的社会功能，就必须增强医院财务管理数据分析的能力，完善财务管理模式。但目前，我国大部分医院依然采用传统财务管理模式，这导致许多医疗数据得不到有效分析与整合，这一方面导致许多医疗信息和临床实践信息被搁置，造成资源浪费，另一方面也不利于患者的治疗。除此之外，医院缺乏数据整合能力，还会严重影响医院财务管理工作效率的提升，在一定程度上增加医患矛盾，影响我国医疗卫生事业的进一步发展。
3.风险管理意识薄弱
在市场经济条件下，财务投资管理已经成为医院扩大基础设施、缓解资金压力、增强市场竞争力的重要措施。调查显示，目前仍有部分医院受传统财务管理体制的影响，风险管理意识薄弱，缺乏投资管理人才。无法准确把握重大项目的投资可行性。在项目投资回报分析、市场需求研究方面存在盲目性，这不仅不利于保障医院的资金质量安全，还会对医院的财务管理工作造成极大障碍。甚至有可能导致医院陷入财务危机。
二、大数据时代下医院财务管理创新改革途径
1.优化医院财务管理流程
首先，医院应当制定切实可行的流程改革方案，对医院财务进行统一管理。主要包括医院职工待遇、药品、医疗业务费用和设备采购等。改变以往以科室为单位的财务结算模式，为大数据分析奠定良好基础。其次，若要确保流程改进方案取得良好效果，还应当设置与其匹配的组织机构及人力资源。再次，还应当在具体实施过程中根据实际情况不断调整和改进。流程改革具有一定的连续性，在具体操作过程中不可避免的会遇到各种困难和阻碍，应当根据具体状况进行合理改进。在推进流程改革过程中，将逐渐构建高校、统一的医院财务管理流程，大数据技术也会在档案分析、药品定价、临床决策支持系统、提升医疗数据透明度等方面发挥更加显著的作用。
2.完善医院财务管理模式
若要完善财务管理模式，医院财务管理工作就必须增强与各个科室的联系，增强财务管理模式的灵活性，在此基础上运用大数据技术对各个科室的财务信息、医疗数据进行全面收集、科学分析，并将分析结果及时反馈给各个科室，实现医疗信息资源的共享。推动医院内部结构升级，提升医疗资源的利用效率，进而促进我国医疗事业的现代化发展。
3.提升医院财务管理人员素质
首先，医院应当聘请精通数学、统计知识的财务专家。这些财务专家能够建立高级分析模型，进而探究隐藏模式与趋势，并在比较过程中发挥大数据分析技术的作用。其次，医院还应当制定系统、完善、全面的人才评估体系。为选拔优秀的财务管理人才提供保障。构建完善的人才评估机制有助于人才的培养。进而提升财务管理人员的通用软技能、专业技术能力和专业管理能力。再次，医院还应当通过专家讲座、外派培训、业务考核评比等方式，培养高素质的财务管理队伍，同时，还应当财务措施增强财务管理人员的使命感和职业责任感。
综上所述，近年来，我国医疗卫生事业取得飞速发展，医院作为社会福利事业的中坚力量也进入革新阶段。而财务管理创新则是医院改革的核心环节。与此同时，随着计算机和互联网的普及，我国也迎来了大数据时代，医院财务管理也进入大数据模式，资源共享和信息流通机制日趋成熟。根据当前的社会发展趋势，可以预见，大数据时代下的医院财务管理必须不断改革和创新，才能提升医院的整体运行效率。
参考文献：
[1]周晟，高福君.“新农合”与“新医改”双重背景下公立医院的财务管理――以L市医院为例[J].皖西学院学报，2010.
[2]何瑛，彭亚男，张大伟.大数据时代的无边界融合式财务管理创新[J].财务与会计，2014.
[3]刘芳，石晓云，黄元强，韩俗.新医改方案下公立医院财务管理存在的问题及其对策[J].现代预防医学，2011.
[4]缪飞翔.构建医院财务评价体系的探索：基于新财务分析参考指标[J].经济研究导刊，2012.
[5]王孝碧.医改方案实施后如何加强医院内部财务管理与控制[J].西南农业大学学报：社会科学版，2010.
财务管理数据分析范文4
关键词：大数据；企业；财务管理
中图分类号：F275 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）05-0186-02
全球正进入到一个大数据发展的黄金时期，大数据在各个领域中都产生了不容小觑的巨大影响，是一个企业发展中的重要影响因素。
一、大数据时代对企业财务管理的影响
（一）促进财务管理信息的挖掘
随着全球经济一体化趋势的日益加快，企业面临的内外部环境发生了较大的变化。相应的企业财务管理信息也因随之更新，因此需要企业能够通过快速响应与技术创新来获得内外部的财务管理信息情报，从而构筑一个更具竞争力的战略决策体系。在前大数据时代，企业获得财务管理信息无非是通过财务会计报表数据，而在大数据时代背景下，企业获得财务管理信息的主要途径除了传统的财务报表外，利用大数据技术，企业可以从业务数据、客户数据等方面挖掘更多的财务管理信息。以计算为核心的大数据处理平台可以为企业提供一个更为有效的数据管理工具，提升企业财务管理水平。
（二）提升财务管理信息对企业决策的支持力度
企业在大数据时代背景下能够获得多维度的海量数据信息，在原来的工作模式中，企业可能无法应对如此繁杂的数据，但大数据条件下企业可以建立一个大数据预测分析系统，让企业从原先那种繁杂的数据监测与识别工作中解脱出来，为企业赢取更多的时间来进行决策与分析。比如：企业可以借助客户大数据分析体系，分析购买企业产品客户的收入分布水平和消费习惯阶层，从而开发出针对不同阶层的针对性产品，提高企业产品销售的效率。
（三）提升财务管理信息的准确度
在前大数据时代，财务报告的编制以确认、计量、记录为基础，然而由于技术手段的缺失，财务数据和相关业务数据作为企业的一项重要资源，其价值没有并受到应有的重视。受制于技术限制，有些企业决策相关数据并未得到及时、充分的收集，或者由于数据分类标准差异，导致数据整合利用难度大、效率低，相关财务管理信息因此不准确、不精准，大量财务管理数据在生成财务报表之后便处于休眠状态而丧失价值。但在大数据时代由于技术的发展，企业高效率的处理整合海量数据成为可能，而且由于大数据技术所要求的规范化、标准化，大量财务管理数据的准确性得以提升。
（四）促进企业财务人员角色的转变
从企业财务管理的角度分析，大数据为财务人员从记账复核和简单的报表分析向高层管理会计转型提供了机遇。此前，财务人员只能通过对报表数据的分析为管理者提供决策的依据。随着市场竞争的加剧，基于财务报表的数据分析只能为管理者提供有限的信息，管理者越来越不满足于纯粹报表信息。但在大数据时代，财务人员企业可以面对不同维度的海量财务数据，而且数据之间的因果关系链更完整。同时，大数据技术能够帮助财务人员破解传统 Excel 分析难以应对的数据分析难题，透过那些看似普通的数据，财务人员可以在数据分析过程中更全面地了解到企业的现状及问题，更及时地评价企业的财务状况和经营成果，从而揭示经营活动中存在的矛盾和问题，为改善经营管理提供根据明确的方向和线索。
二、大数据时代下企业财务管理的发展方向
（一）培育企业决策层的大数据管理意识
企业大数据时代下的财务管理离不开决策层的支持，但传统的数据分析对于企业决策层来说属于轻车熟路，依赖差不多或大概的数据做出决策并取得成功的经验俯仰皆是。同时，成本高昂的大数据处理工具所带来的企业效益的提升可能难以准确量化。这些因素可能会造成企业决策层对大数据管理的迟疑甚至排斥。但是企业管理层必须要意识到，当今的市场竞争越发激烈，以大数据管理为特征的时代已经来临，如果企业不能意识到这种变化，不能从大数据中迅速识别风险和发掘商机，在未来的行业竞争中将不可避免的被逐渐击败。企业意识形态的更新最大的推动力来自于决策层的决心，只有培育企业决策层的大数据管理意识，并加强组织领导工作才能从根本上树立企业的大数据意识。
（二）转变企业财务管理职能
大数据时代，数据信息量庞大而复杂，但当代信息技术的发展为数据展示提供了条件，也为创新财务管理中数据信息的呈现方式提供了新的方向，企业财务人员需要转变管理思路，推动财务管理职能的适当转型。长期以来，企业财务管理职能主要定位于财务会计功能，通过确认、计量、记录、报告程序，努力为相关者提供决策所需的财务信息。管理会计虽然不断被提及，然而在企业管理中的实际应用范围较窄、层次较低，目前仍处于探索推进阶段。大数据下的企业财务管理工作将以大数据作为基础，在企业内部开展全面预算管理、资金集中管理与内部控制等管理会计职责，从而让企业财务管理工作能够高效且顺畅的进行下去。因此在大数据时代，亟需将管理会计提升到与财务会计同等重要的角色，甚至应当真正实现财务管理职能从财务会计向管理会计拓展延伸。
（三）提升财务管理信息化建设水平
提升财务管理信息化建设水平是做好大数据时代下企业财务管理的重要因素。首先，需要建立财务管理信息化制度，完善企业的网络信息环境，建立统一的财务管理制度，对各项数据、信息在制度上、流程上、收集方式上进一步实现统一，从而提升企业财务报告合并的工作效率与质量，提升各项财务信息、会计数据的透明度和公开度。其次，要做好与企业其他有用信息的互通互联，尤其是要解决业务信息、客户信息与财务信息的高度集成及依托精确的信息处理平台进行分析和决策的问题。企业通常可以考虑在内部设置一个财务信息平台，将企业的财务发展和战略决策全部纳入信息平台中，以便为企业管理层提供及时可靠的信息。
（四）促进财务分析由事后反映向事中控制转型
竞争环境的加剧要求传统成本管理转向以顾客为导向，着眼于竞争优势的战略成本管理，从注重成本核算向成本控制转变；从制造成本管理向产品全成本管理转变。从管理会计发展的趋势来看，作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。在大数据时代背景下，利用大数据技术能够确定成本动因，准确计算成本，实现从基于结果的分析向基于过程的挖掘转变。财务人员不再局限于事后反映、分析和监督，可以及时采集与生产制造成本相关的各种类型数据，通过成本控制系统，准确汇集分配成本，分析生产费用构成因素，区分不同产品的利润贡献差异进行全方位比较，实现在线过程控制与业务活动绩效评价。
（五）建设大数据财务人才队伍
大数据时代改变企业发展模式，要求财务人员超越财务思维，从业务的角度思考财务问题，财务人员不再是仅仅满足核算反映、财务监督等财务工作，更重要的是具备超越财务的战略全局观，组织流程规划设计能力，分析业务理解洞察力以及 IT 系统构架与建设的能力，这些都对财务管理人员提出了更高的要求。但目前大部分企业并没有相应的人才储备，也无法在数据分析模型上投入足够的人力资源。在大数据时代，提升企业大数据管理意识和财务信息化水平只是两个重要方面，更为重要的执行层面是要建设大数据财务人才队伍，这样企业才能真正利用大数据技术集中、存储和分配财务资源，进而做出最优的财务决策。
参考文献：
[1] 何雪梅.大数据时代企业集团财务管理转型研究[J].法制与经济，2014（5）.
财务管理数据分析范文5
关键词：数据挖掘；财务信息系统；数据分析
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：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
随着计算机的普及与应用，给生活、工作带来极大方便，利用计算机采集与分析财务数据成了一个单位重要的工作。现在财务系统中产生了大量的、复杂的数据，隐含具有重要意义的数据资源，需要利用数据挖掘技术发现有用的知识来指导单位的财务管理，为单位重大决策与管理提供重要参考资料。
1 数据挖掘（Data Mining）技术的含义及作用
数据挖掘(DM)，又称数据库中的知识发现(KDD)，是从数据中发现知识的过程。数据挖掘集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉学科，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中析取、分析信息和知识的过程。通过数据挖掘可以帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素，预测趋势，进行决策。实际就是对数据的深度分析。
其目的是发现人们不易觉察的、隐含的模式，从而提高单位决策能力，在过去的经验、数据基础上预测未来趋势发展等。
2 财务信息系统数据挖掘的任务、对象与方法
2.1 任务
财务管理系统存放了单位基础财务数据资料与累计各期发生资料，根据数据的特征与财务管理工作的要求，可以将数据挖掘分为：分类或预测数据分析、数据聚类分析、关联规则分析、序列模式发现、异常和趋势发现等。
2.2 对象
财务系统中数据主要以数据库存放，采取的是关系数据库管理模式，因此主要挖掘对象是关系数据库、时态数据库、文本数据源等。
2.3 方法
根据财务系统数据资料的特点，以及数据的特征及相互的关系可采取的数据挖掘方法有：
1）统计分析方法。是一种最常见的空间数据分析，借助成熟的统计方法对数据进行回归、时间序列等分析。可以实施会计年度各项数据的累计计算，并分析财务报表数据资料。
2）关联分析。是从给定的多项数据中，提取出多个变量，分析之间的规律性与关系。例如，对销售、生产等业务数据的关联分析，可以得到产品的市场需求与产品的利润值进行关联分析，便于调节产品的生产与销售。
3）分类与聚类分析。是将财务系统中关系密切的数据提前与事后分类，从各组数据分析数据的关联度、特征等，探索同性结果与异性结果。例如，企业可以根据客户、供应商、部门等数据进行分组分析，得到企业所需求的往来核算数据与部门信息。
4）差错检测分析。设置自动校验数据异常、错误、不匹配等，分析差错数据产生的原因。可对某个往来核算单位出现大量应收数据进行分析，挖掘根本原因，规避风险。
总之，数据挖掘所要处理的问题，就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，采取多种挖掘方法和工具进行分析，获取有意义的信息，归纳出有用的数据信息，作为决策者进行决策的依据。
3 财务信息系统的数据挖掘应用
根据数据挖掘的原理、对象和任务，结合财务数据的特征表现，可将数据挖掘分为：数据采集与处理、数据挖掘、数据结果、分析决策等环节，在实施过程挖掘分析、处理数据中，可以结合数据挖掘方法进行多次的过程循环，达到数据分析的预期结果。
3.1 基础数据挖掘应用
一个单位经营状况的数据主要通过财务数据反映与分析，通过对财务的基础数据挖掘分析，可以掌握企业的业务内容、开办的资金情况、基本规模，从而为企业发展做好基础数据处理与分析，为后续发展和财务状况管理提供有力的支撑。企业的基本信息、核算项目、结算方式、币别、计量单位、凭证字、会计科目等都存储在基础数据库中，这些数据中有关联与序时关系，可以分析企业主要开展的货币业务是什么、往来核算单位等，得到会计科目设置与其他项目的关系，确保基础数据的处理正确有效。比如应付账款科目设置往来核算单位，设置关联项目为往来单位（供应商、客户）；银行存款设置外币核算，必须设置关联币别选择等；这些关联设置可以有效实施单位业务分类汇总处理。
3.2 初始数据挖掘应用
初始数据是财务系统启用前必须设置、处理的数据，是对一个单位前期财务数据的汇总处理，主要有应收应付、固定资产、科目、出纳等初始数据，为财务系统的正常使用提供必须的保障。利用关联与统计分析，从客户与供应商往来中关联到最紧密合作单位，对应收应付数据实现统计汇总，得到企业资金的流转性、风险性、信誉度，设置临界点控制风险。利用统计与分类分析，建立数据挖掘模型，实现固定资产分类统计总值，按照设置的折旧方式进行费用分摊，实现成本费用的控制与核算。采取分类、关联、统计分析，可对科目数据编制关联算式进行试算平衡分析、计算流动资产比例、资产负债率，分析单位经营的财务潜力。
3.3 账务处理数据挖掘应用
账务处理是财务信息系统最重要的数据，也是财务管理中最重要的事务处理工作，是对一个单位开展经济业务的真实记录与反映，必须加强数据处理与分析，实现合理存放，确保企业财务管理正常实施。通过序时挖掘，可以得到每天的经济业务量。通过统计汇总分析，可以实现总分类账与明细账的核对，结算损益、期末调汇的核算。通过差错检测和关联挖掘分析，对不能过账、转账的进行分析，查找出原因，便于数据的纠错；也可对不能结账的数据，实现关联分析，回溯分析账务处理的正确与否。
对于凭证的科目、金额、结算方式、往来单位等的填写必须使用设置序时关联，在基础数据中无相关项目不得随意、甚至不许编制凭证。比如科目表中没有科目就不能填制，必须在科目表中设置后才可以使用，没有相应的基础数据是不能实现凭证处理；设置有往来核算的科目必须自动实现客户、供应商选择、填制业务单号；银行存款必须设置结算方式。
对于自动转账业务，必须明确能实现自动转账的经济业务，只有在期末才能对当期的费用结转、汇总、分摊，实现关联、统计挖掘分析，确保成本核算。如果发生自动转账不成功，不能生成凭证，必须能实施差错检测分析，产生错误提示信息，定位查询相关业务、科目数据资料。
3.4 期末数据挖掘应用
财务期末数据是对当期经济业务发生的汇总，包括本期借方发生额、贷方发生额、期末余额，是对一个单位一定时期经营状况的反映，有必要对各项业务数据进行挖掘分析，对管理决策、防范风险、成本控制起着重要参考依据。期末数据主要是对总账、明细账、会计科目余额表等进行汇总，汇总数据后能实现的是总账与明细分类账、现金、银行存款等对帐、试算平衡，分析单位的资金流向、运转效率、经营状况等，需要利用统计分析、关联、分类等数据挖掘分析，进行数据处理与分析。
1）查看应收、应付、预收、预付账款余额，利用明细数据查询和分往来单位汇总分析，从某往来单位中的应收应付账款数据中可以采取曲线汇图，分析该单位的信誉度、企业规模实力，从而确定今后时期重要的往来单位，实施政策调整与协议合作修改，争取自己的风险降低，效益提高。
2）查看成本、费用等会计科目期末发生额数据，实现产品成本核算，通过各期末数据，实现挖掘分析，便于成本、费用控制。对生产成本、产成品、库存材料（商品）、销售费用、管理费用、财务费用等会计科目实施当期发生额汇总，确定各自的组成部分，进行分析。比如对生产成本分类查看各项数据，对比分析人工费、材料费、制造费等，确定各自比例，可以确定企业应该加强某项费用的控制与管理，结合产品类别实现分产品对比分析，利用数据关联关系，采取核定计算公式，编制数据百分比统计表，生成圆饼图；对销售、管理费用可以采取分项汇总数据，便于对销售、管理环节加以控制与监督，降低费用，控制成品，提高效益。
3）查询现金、银行存款余额，可以分析单位的货币资金使用与流向。需要根据对比各期期末数据，采用序时、统计分析，列出对照表，分析单位的业务集中时期、大额资金走向问题，绘制趋势图，便于调整管理与控制货币资金使用；结合凭证数据，实施关联分析，分析货币资金合理的周转率，提高经济效益。
4）查看余额调节表，利用数据挖掘分析，对不平衡者必须明确原因，提示可能的关联会计科目。
3.5 工资管理数据挖掘应用
工资是一个单位重要的会计核算业务，也是成本控制的重要依据。工资数据涉及类别、部门、银行、员工、项目、个人所得税等数据，可以采取关联、分类、统计等数据挖掘完成工资数据处理与储存。对工资数据的设置必须严格按照类别、部门、银行、员工、项目等序列实施，对工资计算、个人所得税设置公式进行统计计算，同时要工资表进行分部门汇总，实施结转。在汇总数据中可以挖掘企业各类职工的收入情况，确定人工成本，实施关联分析营业利润，便于调整、分配合理的工资，最大限度的激发职工兴趣，提高利润。
3.6 其他业务数据挖掘应用
各单位开展的业务不一致，可以根据需求选择使用，利用各业务管理提供的数据实施专项管理，挖掘数据之间的关系，得到决策数据依据。比如采购管理，从往来核算单位数据中分析信誉度好、质量好的合作单位，控制好物资采购，避免物资短缺和浪费，需要找到产品生产领用物资数据，分析得出合理的采购量。
4 数据挖掘分析中的有关注意事项
1）财务信息系统的基础数据、初始化数据必须认真仔细，必须确定各数据之间内在的关联关系，实施前后约束控制、临界点控制。
2）凭证数据是财务信息系统最重要的数据，仅依靠凭证汇总、总账、科目余额表数据是不能有效实施数据查询与分析。可以导出数据，利用数据统计汇总，设置公式、图表计算、对比，进行挖掘分析。
3）各具体业务管理模块数据，必须确定彼此的关联、序列关系，采取从数据中分析各自控制的重点数据，防止数据错误丢失与分析失误。
4）实施财务信息系统数据挖掘分析，必须熟悉财务处理业务流程和财务管理相关常识，否则无法有效实施。
5 结束语
总之，现行财务信息系统存储了大量日常业务处理数据，仅依靠现存的管理系统不能很好的实现财务数据分析与处理，必须借助数据挖掘技术，从各类数据中利用各种挖掘方法，得到对单位决策管理有价值的数据。
参考文献：
[1] 周喜,王加阳.数据挖掘技术在财务决策支持系统中的应用研究[J].湖南商学院学报,2009,16(4):99-101.
财务管理数据分析范文6
（长江师范学院，重庆408100）
［摘要］随着互联网技术的蓬勃发展，出现了移动互联网、云计算、物联网等科技成果，而现在大数据概念又应运而生。大数据的发展已经渗透到各个行业领域，逐渐成为重要的社会资源。与此同时，企业财务管理模式又遭遇到前所未有的机遇和挑战。本文探讨了基于大数据技术下企业财务管理模式如何进行革新。
［
关键词 ］大数据 ；财务管理 ；变革
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.103
1引言
随着互联网技术的蓬勃发展，出现了移动互联网、云计算、物联网等科技成果，而现在大数据概念又应运而生。“大数据”时代最早是由全球首屈一指的咨询机构麦肯锡公司提出。该公司在经过长期调研后了《大数据：下一个竞争、创新、和生产力的前言领域》的研究报告，在其报告中提出当前大数据规模及其存储容量正在快速增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，预示着新一波生产率的增长和消费者盈余的浪潮到来。目前，越来越多的政府、公司、机构意识到大数据所具有的潜在价值。2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元来加强大数据的研发。这一政策旨在增强收集海量数据、分析提取信息的能力。这一举动表明奥巴马政府将大数据战略上升为国家意志，其技术领域的竞争，与国家安全和未来密不可分。美国这一战略的启动，其他发达国家必然跟进，出台相应的政策。在这个信息化的时代，谁能全面、及时、准确地掌握信息资源，必将站在战略的制高点，走在信息时代的最前列。
2大数据概述
有关大数据的概念，目前还尚未统一。研究机构Gartner认为“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。而麦肯锡咨询公司在其《大数据：下一个竞争、创新、和生产力的前言领域》的报告中给出的定义是：大数据指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。在维克托·梅尔松伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。以上这几种定义，虽各有各的不同的侧重点，但无疑体现出了数据“大”的特点，但这并不是全部。具体来说，大数据具有以下四个基本特征。一是数据量巨大（Volume），从TB级别，跃升到PB级别。二是数据类型繁多（Variety），包括数字、文本结构化数据还有视频、网络日志、地理位置信息非结构化数据。三是价值密度低（Value），如何通过强大的数据处理技术迅速地完成有价值的信息的筛选成为目前大数据背景下亟须破解的难题。四是处理速度快（Velocity），这是大数据处理技术与传统数据挖掘技术最明显的特征。然而，大数据的战略意义并不在于拥有海量的数据信息，而是对这些庞大数据进行“提纯”，从而迅速获得有价值的信息。
3大数据时代对财务管理的影响
3.1大数据时代给财务管理带来的机遇
财务管理是企业管理核心内容，它是通过价值形态对资金运动进行决策、计划和控制的综合性管理，其主要目标是股东财富最大化。目前，企业财务管理工作是基于对财务报表的分析，而这种对数据的分析方式往往存在滞后性，不利于为企业决策提供支持。随着企业的财务信息愈加复杂，各部门之间的信息要将大量的交易信息转换为对企业决策有价值的信息一直是个难题。在大数据时代，企业所面对的数据量的规模越来越大，数据之间的关系更加清晰和完整。大数据的处理技术以其处理速度快、精度高的特点，能够对大量的财务信息进行多维度的分析，帮助财务管理者破除用传统方法无法解决的难题。有了大数据的基础，就能使财务管理人员能从传统的核算中脱离出来，转向风险管理、信用管理、成本控制等重要的管理领域，利用大数据技术等分析工具获得深度洞悉，实现资源的优化配置。
3.2大数据时代给财务管理带来的挑战
大数据面临的挑战是多方面的。
（1）数据的迅速增长对存储空间、存储技术、能源消耗的挑战：在大数据时代下，要求企业及时的搜集所有的信息，同时又要保证信息存储的充分性、全面性、准确性，这就导致信息存储的规模巨大。据百度技术委员会理事长陈尚义透露，百度每天处理的数据量将近100个PB，相当于5000个国家图书馆的信息量的总和。而现有的数据库由于其自身存储空间有限无法满足高级别的数据分析需求。
（2）数据本身的安全及个人和机构的隐秘信息泄露的挑战：海量的数据信息对企业财务管理的影响是显著的，但是“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础之上，人们无法保障所提供的所有信息都是事实，就可能出现“灾难性大数据”，从而导致企业管理层做出错误的决策。同时，在大数据时代下的信息往往包含个人或机构的隐秘信息，如何保障这些信息的安全避免被不法之徒利用是个亟待解决的难题。
（3）数据价值密度低，无法有效攫取：虽然大数据时代给企业财务管理带来了很多信息，但从这些海量的信息中筛选有价值的信息的过程是十分复杂的。同时，存储、计算、分析PB级以上规模的数据是需要非常高的成本的。大数据虽然看起来利用价值很高，但是价值密度却远远低于传统数据库中已经有的那些数据，加之现有的数据分析技术有限，难以有效的攫取获得优质的信息。
（4）数据技术的分析手段亟待完善：在大数据时代，企业的数据量不仅巨大，而且数据结构种类繁多，不仅仅有结构化的数据，更多的则是非结构化的数据，其中的非结构化数据所占比重大且持续增加，而且数据之间的关系较为复杂。如何从这些数据中识别和检测错误、缺失的信息，传统的技术和方法已无法快速地完成对所有信息的检测，就这需要企业配备高端的数据存储设备的同时开发、设计或引进先进的大数据分析技术和方法，以实现数据的整合、分析等操作，充分的挖掘大数据潜在的价值。
4大数据时代下财务管理的改革之路
4.1企业管理层要树立大数据的意识
首先，大数据的应用需要企业管理层的重视和支持，有了管理层的重视，就有望将大数据的应用及发展规划进一步推动。同时，在企业管理层的带动下，就能加强大数据的质量意识建立完善的数据质量保证制度。然而，在国内大数据的发展还属于初级阶段，不少企业尚未意识到大数据的应用会给企业带来巨大的价值，也并未将大数据的认识提升到企业发展战略的高度，从而就导致大数据的价值无法发挥，不利于企业未来的发展。
4.2建立数据安全系统
基于云计算的大数据时代的信息多而繁杂，其中还包括不少用户的个人隐私及机构的机密信息。如何保障这些信息的安全，同时又能使企业能有效地运用这些信息，这就需要企业从全面的数据安全系统入手，建立合理的逻辑监管程序，全面数据处理模型，标准化信息配置，同时加强数据的监管，人员监管与外部智能辨识，做好各个环节的相互支撑与防御。
4.3建立统一的信息化管理系统
大数据中包含了企业多年积累的业务、财务、市场等各方面信息，对其进行深入的剖析就能找到指导企业财务管理发展的方法。因此大数据的兴起，很可能颠覆现有的信息管理系统，这就要对现有的信息管理系统进行革新，使之统一化。在大数据时代，数据格式的统一，就能迅速的对数据进行高效的分析，为企业的管理效率提升、成本节约、风险控制以及价值增值提供机会
4.4培养数据分析型的财务管理人才
在大数据时代改变企业财务管理模式的同时，这就需要财务管理人员转换传统的基于核算反映、监督的思维，发展为善于通过数据分析，实事求是，引导决策者关注本质，做出正确决策的人才。而这些高素质的人才在当今社会是短缺的，如何培养高技能、高素质的财务管理人才，这就需要企业加大招聘力度的同时大力培养内部员工，通过对员工派遣外出培训、交流学习，提拔具有潜质的财务管理人员，增强企业未来竞争能力。
5结论
在大数据的时代的来临，将会对企业的财务管理模式带来全面的革新。传统的财务管理方式已不再适应信息化时代管理的发展趋势，因此企业要通过大数据来创造全新的财务管理模式迫在眉睫。总之，企业必须抓住大时代潮流下的财务管理契机，采取有效的措施进行财务管理革新，才能走在大数据时代的前沿。
参考文献：
［1］耿云江，赵晓晓.大数据时代管理会计的机遇挑战与应对［N］会计之友，2015-01-10.
