大数据大财务（精选12篇）
大数据大财务 篇1
摘要：大数据时代,数据的价值与日俱增,逐渐被视为一种不可或缺的资产。随着某些技术如社会化网络、移动互联网,以及物联网的发展,一场新的信息技术革命随之被推动。这使得信息数据量呈几万甚至几十万倍的速度增长,其影响范围涉及到各个领域,包括财务会计、审计等,必然会在某种程度上对企业管理人员的财务决策方式,对财务决策方案的选择等产生一定的影响。
关键词：大数据,财务决策,影响
一、大数据的内涵及特征
麦肯锡报告中对大数据的基本定义是:大数据是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合。赛迪智库指出,大数据并不是一个绝对的概念,它只是规定了一个相对的范围,在此范围内一定规模的数据集为大数据,却并没有一个严格的标准限定该数据集的大小。实际上,时间的不断推移,以及人们管理与处理数据的技术的进步,越来越庞大规模的数据集开始符合大数据标准了。
我们所熟知的“大数据”仅代表的是数据集合这一静态的对象,然而赛迪智库通过深入研究分析发现了不一样的认识,“大数据”在当今时代的理解应该是数据、应用以及技术的相互结合,不是大规模数据集合的本身。
1.从对象层面上看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。大数据不同于传统的“大规模数据”只是一些简单、无意义数据的堆积,而更注重这大量的数据是否具有比较可观的利用前景。因此,就必然需要这些大规模的数据之间或直接或间接,或近或远地存在某种关联性,只有这样,才能从大数据中提取出更多有价值的对我们有用的“新”信息,从而使数据挖掘具有价值。
2.从技术层面上看,大数据技术是从不同种类的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。具有对数据对象进行处理这一特征也是其与传统的大数据、大规模数据和海量数据等类似概念的重大区别之一。为了能够对大数据进行处理,从而从大数据中挖掘出更多能被我们所利用的有价值的信息,就不仅仅只是掌握单一学科便足够,而要积极灵活地运用多学科方法,包括数据挖掘、数据聚类与分布式处理等。
3.从应用层面上看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。具体应用往往与大数据技术的运用密不可分,甚至量身定做,一对一,这也使得大数据对应用不可或缺。
二、财务决策的涵义
在企业财务管理中的三大财务决策是投资决策、筹资决策,以及利润分配政策。对于上市公司而言,股利分配政策取代了利润分配政策。企业的财务决策通常又被称为短期的财务决策,因为它只是对我们所制定的财务方案做出选择的过程,它目的在于为我们筛选出最佳的财务方案以便实现企业的财务价值最大化的目标。财务决策在企业的整个可持续经营过程中起着非常关键的作用,是一个企业能否存续和发展壮大的关键,我们必须予以重视。
三、大数据挖掘技术对财务决策的影响分析
我们所使用的财务事实和财务数字的准确性在很大程度上决定了一个财务决策的正确性。当今世界竞争变得越来越激烈,因此一个决策的时效性也跟着变得越来越关键了。所以,企业目前在财务决策领域最不能忽视的技术是应用数据挖掘技术。
1.财务决策以全数据为参考,而不只是样本数据。根据目前已有资料对大数据的定义我们可以看出来,大数据是对所有相关数据进行分析不再是对样本数据进行随机的分析。其中我们不难发现主要原因有两种:第一,随着科技的迅猛发展使人们处理海量的数据变成了可能;第二,样本数据毕竟不能完全的代表全部的数据,在一定程度上可能会忽视掉那些重要的因素。显而易见,我们所熟知的图表技术分析和量化的财务分析存在着很大的差别。当我们使用全部相关的数据进行分析时,我们可以全面的得知某个重要的指标或者信息在整个研究过程中所起的关键作用。例如,我们进行财务投资决策时就可以用所有投资对象10年内所有与财务直接相关或间接相关的数据。
2.财务决策以混杂性为主,而不是精确性。大数据时代是用概率说话的时代,绝对的精确是不可能实现的,换一种说法就是混杂性已经变成了大数据时代的一种判定标准。我们制定任何一个财务决策方案时,只要我们通过过全数据分析,该决策得出的结果在概率上是能够持续为企业带来高额的利润,那么在很大程度上就可以被财务管理者实施。因此具体到哪条生产线是带来利润,哪条生产线又是多余的,即使财务管理者也很想知道,但是该财务决策无法准确的解答,从某种程度上讲,花费过多的时间去探究是没有多大意义的。
3.财务决策更关注的不是决策的因果性而是决策的相关性。在大数据时代,是什么比为什么更重要。即使这一点似乎违背了人类的天性———好奇心和探索欲,但是有一点我们不能忽视,知道“为什么”对任何决策的帮助确实是有限。例如,当我们预测到一个财务投资决策方案在很大程度上可能持续为企业带来高额的利润,如果我们执迷于探究该方案到底是通过什么样的方式,如何持续为企业带来高额的利润,那么我们就会在无形中增加我们的成本,到最后也不一定能够找到真正的原因。
当然,大数据也不是必然都是好的,也会带来很多问题。首先大数据时代财务数据的隐私问题越来越堪忧,其次,大数据可以预测财务决策方案的盈利能力,这样的预测有可能会被滥用而使企业过度追求利润而忽视其他。为此,我们需要新型的大数据管理变革。包括对隐私财务数据的保护,数据使用者需要承担相应的责任;专业的大数据算法师来规范内部和外部的大数据使用,保证对数据隐私保护和公平正义。
参考文献
李钢.大数据时代下的企业财务管理[J].北方经贸,2015,(05):186~187.
大数据大财务 篇2
在大数据时代背景下，医院卫生体制开始产生较大变革，当采取现代化计算机技术后，我国各大医院财务管理效率均得到了显著提升。随着信息技术的日益普及，传统财务管理工作体系已经不能适应医院实际发展需求，所以，应该不断整合并且完善财务信息系统，这样才可以提高财务资产信息相关管理工作所具有的现代化水平，对医院各种资源进行充分的利用，推动医院的稳定有效发展。
一、医院财务管理战略的内涵分析
医院财务战略主要指医院在受到多因素影响的环境中为提高医院财务竞争力和寻求资金流动及周转的相对平衡，从而对医院资金流动与资金周转所做的全面性规划。在日常工作中，医院财务管理人员需要立足于战略角度从事医院财务管理，并在医院财务管理的决策中实现医院财务战略，使得医院资金流动及周转能够产生经济效益，增强医院财务竞争力。财务战略主要含财务投资战略思维、财务筹资战略思维、财务运营战略思维。其中，财务投资主要指医院财务管理人员对医院重大投资、长期性投资的方向进行筹划，同时涵盖了投资项目、投资目标、投资规模以及投资方式等多方面的筹划。财务筹资主要指医院财务管理人员将医院外部市场环境、内部管理发展与财务战略相结合，从而更好的谋划医院的筹资方式、结构与目标。财务运营主要指医院财务管理人员对医院内部控制、运营业务以及运营资本等方面所做的筹划工作。
二、大数据时代下的医院财务管理所面临的困境
（一）缺乏有效的财务监管体系医院与其他事业单位有着较大的不同，不仅涉及到医疗设备、医药管理、医疗费用，而且与国家财政支持有关。因此，医院的财务管理难度相对较大，工作较为系统庞杂，需要专门的财务管理部门，才能够确保会计核算工作的顺利进行。而由于受到传统会计核算方式的影响，医院的财务管理体系相对陈旧，尤其在新医改政策下，其管理体制上的劣势更是不断地凸显出来，不能真正满足当前医院的财务管理需求。这种财务控制体系上的缺失，导致医院的财务管理效率普遍较低，且财务管理问题多发，进而影响到整个医院的运营效率。
（二）缺乏有效的会计核算方式当前医院普遍存在会计核算方式缺乏系统性、科学性的问题。进而使得医院在财务会计核算中，工作效率低下。尤其在新医改政策环境下，我国在医疗卫生事业上不断增加了资金的投入，使得逐渐向着公益性事业单位转变，这种转型也致使医院的会计核算方式与以往的核算方式发生了转变。而现有的医院会计核算方式相对单一，进而使得医院财务管理与会计核算的整体质量受到了严重地影响。
（三）信息化应用水平较低随着大数据时代的到来，各行业的工作形式也发生着较大的转变。而医院要想赢得健康、稳定的发展，还需要与时俱进，不断革新自己的财务管理水平，通过利用先进的科学技术，让会计核算工作更具有科学性、高效性、精准性。但是，当前很多医院在财务管理方面，网络应用程度还相对较低，不注重信息技术的有效应用，只通过引进简单的财务软件，来代替传统的手工记账方式，而没有对医院的整体财务工作进行网络化管理，使得医院的财务管理水平低下，严重阻碍到医院的正常运营。
三、大数据时代下医院财务管理的对策
（一）强化医院的财务管理工作强化医院的财务管理，集中处理账目，同时还应该科学设置各个科目，提高财务数据信息实际管理力度，对薪金、会计核算和医院科研经费等不同财务资产集中管理。因此，完善医院财务管理，能够使财务管理体系得到一定的改进。予以财务资产信息有效系统化以及规划化管理措施时，还应该做好监督工作和相应管理工作，进一步明确工作人员所承担的责任和自身义务，并且彻底落实到责任以及岗位制度中，促使工作人员能够积极应对自己的工作，改进以前的财务模式，不断强化财务管理工作人员身上的职能。在医院财务的信息化管理中，管理人员应当严格依据相关工作流程，对各项财务信息进行审核与确定，保障财务信息的全面性与真实性。同时为了实现财务信息的高效化管理化，一方面，管理人员应当加强对其内部财务信息以及财务数据的管控，及时备份医院关键的财务信息，确保在信息故障或者遗失时，不对医院财务管理工作的正常运行造成阻碍。
（二）健全财务信息，加强财务管理培训建立医院财务信息系统，实现财务数据信息的共享，同时还能够提升财务部门的工作质量。采取现代化计算机技术，能够降低财务人员所承担的工作量，使其工作强度减小。相对于人工操作而言，计算机技术本身具有高效性以及准确性，同时在信息数据处理方面，具有较强准确性，所以一般不会产生人为操作方面的失误等问题。同时，能够把财务管理工作有效落实到各个部门，促进各部门的合作以及交流，当所有资源共享后，医院管理人员就能够获取财务资产信息，详细了解医院当前经营情况，管理人员能够结合医院发展情况，实施合理有效的发展策略。医院的财务信息系统，必须详细记录医院所有财务信息，并且核算医院的票据、现金、各种账目和出纳等、员工工资发放、奖金、库存物品、采购、医院固定资产、对外投资、合同管理等项目，以此提高医院物资或者是固定资产管理所具有的统一性以及规范性，有效提升财务管理工作水平以及管理效果。除此之外，医院在选拔相关人才时应当提高标准，优先聘用具备专业技术以及职业素养的工作人员，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，保证医院适应新形势的发展。
（三）完善内部的控制制度为了促进医院财务管理工作的顺利进行，医院建立一定的内部控制制度、完善其监督评估体系具有重要的意义。为了提高财务管理工作的规范性，对资产管理流程进行细化后，可以充分落实人员责任制，对财务资产信息方面的共享十分有利。通过计算机技术整合医院里面财务资产相关信息系统后，能够及时找出传统财务管理的缺点和不足之处，能够加强内部控制，并且及时有效的处理问题。内部审计力度作为医院内部财务监督的途径，对财务管理起到至关重要的作用，要想做好财务管理工作，就必须要加大内部的审计力度。对于目前存在的内部审计方面的问题，要结合实际的情况，来制定相关的解决策略。在审计方式方面可以采用新的方式来进行审计，而审计制度的制定则要包括具体的项目以及方式，做到对每一分财务支出收入方面的明细，明白资产的去向，才能对财务竞争做出更好的管理。医院建立相关内部审核机构，不仅能够及时的了解到财务管理工作的真实情况，同时也能对财务的工作人员进行监督，确保其工作细心负责。出现问题的时候及时进行问责与惩罚，进而起到监督与警示的作用，医院全面发挥控制制度的作用。另外，在医院的财务管理中，管理人员应当制定一定的预测机制，以供决策人员及时做出正确的判断，财务在制定财务报表时，不仅要体现医院中的有形资产，同时也要体现无形资产，财务人员对医院资金风险进行预测，不仅能帮助医院规避风险，而且能够使医院明确自身市场定位，进一步达到医院财务的创新性管理。
（四）采取现代化人才管理方法，构建现代化工作团队改变传统观念，增强财务以及预算方面的控制力度。构建现代化工作团队，对财务信息系统进行完善的时候，不断增强人员能力也应该同步进行。对于医院来说，其既应该引进大量信息化水平较高的人才，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，达到全面转型目标，又应该学习或者是了解国家新医改所表达的精神，保证医院在新政策背景下适应国家提出的各项管理要求。完成信息化系统所有工作后，应该确保系统具有足够的实用性，将不同部门的工作完全综合到一起。
四、结语
大数据对医院财务分析的改进研究 篇3
关键词：医院；财务管理；大数据；分析
中图分类号： R197.322 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）31-33-2
0 引言
在计算机技术没有得到广泛应用的年代，医院财务管理工作可以说是漏洞百出，一系列的问题给医院经济管理造成影响，从而导致医疗事业的停滞不前。而随着信息网络时代的到来，使得大数据对于医院财务管理产生重要的影响，给医院财务管理改革带来了希望。因此，医院财务管理作为医院经济管理的核心内容，必须要抓住这次机遇，进行传统管理上的改进，提高医院财管管理水平，促进医院经济发展，进而为我国医疗事业的进一步发展奠定坚实基础。
1 传统医院财务管理存在的问题
本文以河北省某三甲医院2008～2010年的财务管理状况为例，对传统的医院财务管理中存在的问题进行论述。
1.1 财务管理中预算不合理
在传统的医院财务管理中，大部分医院管理存在预算不合理的现象，造成严重的经济损失。以河北省某三甲医院固定资产为例进行说明，如表1所示。从表中分析可知，该医院固定资产增减变动主要是增加医疗设备和新建医疗建筑，但是经过调查研究发现，该医院增加的设备配置低、价格高，并且跟不上科室实际操作需要，结果导致了设备闲置浪费的现象，由此可见该医院在进行财务预算时，缺乏科学合理的成分考虑，结果造成资本损失。
1.2 独立的内部审计极度缺乏
在我国传统的医院财务管理中独立的内部审计极度缺乏，就连一些三甲医院都没有设置独立的财务审计机构，而是由其他部门的医务人员临时负责，造成财务管理出现严重问题。仍以河北省某三甲医院为例进行说明，详见表2。由表分析可知，该医院内审人员组成中财务管理只占据一小部分，而其余大部分都是由临床科室与医技科室人员组成，并且会随时更换，从而使得审计工作独立性无法保证，导致财务管理出现严重问题。
2 大数据在医院财务管理中的应用
2.1 缴费中的应用
传统的医院财管理存在较大程度的不足，给患者就诊带来了极大的不便。例如患者需要花费很长时间进行排队缴纳挂号费和其他费用，从而耽误了就诊时间，对患者造成严重影响。另外，也给收费处的人员造成巨大工作压力。这样不合理的财务管理手段必然会遭到淘汰和更换。随着信息化时代的到来，使得大数据对于医院财务管理影响较大。使得医院方面在费用收取过程中逐渐实现智能化，代替传统的人工服务。这种转变方式，不但可以方便患者的就诊，使其免受排队挂号缴费等环节的困扰，而且对于医院工作人员也十分有利，大大降低了其工作量，从而更好地提高医院财管管理水平，促进医疗事业的长久发展。
2.2 在绩效考核中的应用
传统的医院财产管理中，部门要想对数据进行合理的预算决策，需要对不同系统中结合数据进行人工处理和分析，并总结统计结果，这使得效率相对较低，给财务管理的绩效考核带来极大不便。随着大数据平台的建立，医院决策层可以十分便捷的对财产管理中的各项数据进行全面分析，并对绩效考核结果进行科学合理的分析，并且实现过程全智能化，不需要人工参与，减少工作人员负担的同时，也极大提高了决策效率。
3 大数据对医院财务分析的改进研究
3.1 实现财务分析的内外结合
在大数据时代的影响下要想更大程度提高医院财务管理水平，必须实现财务分析的内外结合。传统的医院财务管理注重内部分析，忽视对于外部条件的分析，造成医院财务管理指标下降的情况得不到有效分析和改善，逐渐给医院经济水平造成影响。因此，在今后的医院财务管理业务中，相关部门要在优先考虑内部原因的情况下，充分的对外部原因进行有效、全面的分析，其中包括外部环境中的行业背景、竞争状况以及区域人口变化等因素，从而总结出影响医院财务管理指标出现问题的外部因素。这样内外结合的分析方式，能够更加全面的解决医院财产管理中存在的问题，从而得到有效的改进策略，帮助医院提高财管管理水平，进而促进医疗事业的长效发展。
3.2 医院预算管理的改进措施
大数据时代的影响下，医院的财务管理应当重视对于财务预算的改进措施，从而更好地提高医院财管管理水平。对此，医院财管预算管理相关人员要在优先考虑医院的资金情况之下，将预算业务建立在医院每一个部门所产生的数据基础之上，并对数据进行分析处理，从而制定出医院的财务管理计划。另外，医院的财务预算管理必须将医院的零基预算和弹性预算进行有效的结合，并对医院财产管理中的预算情况做出合理的分析，进而控制财务成本投入，提高财务管理水平。
3.3 建立财务风险预警机制
大数据对医院财务分析的改进研究还需要相关部门建立财务风险预警机制。
这一机制包括以下三点内容：
第一，风险数据信息的收集。要求对医院财务管理风险预警所需要的数据进行统计和收集，这一部分又可细分为内部信息收集和外部信息收集两种情况。
第二，风险识别的过程。这一部分需要建立风险模型，通过对风险模型的分析，把第一部分收集到的数据信息进行量化，最后导入风险模型进行相关计算。
第三，风险结果分析。大数据技术实时计算敏感性指标并代入模型，得出风险指数，当风险指数达到临界值，会自动报警，由此财务人员可立即采取紧急措施降低风险。
参 考 文 献
[1] 吕琳琳，龚江云.大数据对医院财务分析的改进研究[J].卫生经济研究，2016，04：56-59.
[2] 周欣悦.数据统计口径不一对医院财务分析的影响[J].卫生经济研究，2014，01：58-60.
大数据时代引领财务报告变革 篇4
随着大数据、云计算、移动互联网等信息信息技术的不断发展, 人类社会被带入到了一个数据信息时代, 信息技术渗透到社会、经济等各个领域, 引发了一场生活、工作与思维的大变革。当谷歌 (Google) 、脸谱 (Facebook) 、百度 (Baidu) 等运用其大数据技术在与许多传统领域的结合中展现出其强大的预测能力时, 人们感受到了大数据时代的力量。“世界的本质就是数据”、“大数据的核心是预测”、“凡是过去, 皆为序曲”、“一切皆可量化”、“让数据说话”等成为了大数据时代的特征。2008年, 《自然》杂志推出了大数据专刊, 引发了全球范围内关于大数据问题的关注。2012年, 《纽约时报》在一篇专栏中称, 大数据时代已经降临, 在商业、经济及其他领域中, 决策将日益基于数据和分析而作出, 并非基于经验和直觉。《华尔街日报》则将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
在过去, 我们无法想象沟通也会成为数据, 大量的非结构化数据无法被利用, 我们认为数据只是静止和陈旧的, 而在云计算和大数据的新变革中, 数据被赋予了新的生命力, 由量变产生了质变。大数据的概念最初来源于天文学和基因学的研究领域, 维基百科和百度百科定义大数据为巨量数据、海量数据, 指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工, 在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。权威IT研究咨询公司高德纳 (Gartner) 将大数据归纳为数量大、变化快和多样化的信息资产, 需要新的处理形式, 从而强化决策, 促进洞察力以及优化流程。大数据具有数量 (Volume) 、速率 (Velocity) 、种类 (Variety) 以及价值 (Value) 的4V特征已经形成共识。在数据规模上, 从千字节 (KB) 、吉字节 (GB) , 跨入到了艾字节 (EB) 、泽字节 (ZB) 指数增长的时代;在数据类型上, 从结构化数据转向对半结构化以及非结构化的数据进行研究。大数据已经撼动了世界的方方面面, 从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。作为承载企业最具价值信息的财务报告在大数据时代又有怎样的贡献呢?目前, 提升大数据在财务和金融领域的价值已经引起了世界范围内财务专业人士的关注, 特许公认会计师公会 (ACCA) 、美国注册会计师协会 (AICPA) 、特许管理会计师公会 (CIMA) 、四大会计师事务所毕马威、德勤、普华永道、安永 (KPMG、Deloitte、PWC、EY) 等都已经开始研究大数据带给会计师们的新的机遇和挑战, EDGAR Online也开始关注和研究大数据的趋势和财务、金融领域的融合, 国内外金融服务机构纷纷开始瞄准全球大数据市场, 未来的财务和金融终将与大数据技术密不可分。
二、大数据与财务报告模式的重构
(一) 财务报告模式的几种构想
上世纪在新技术革命浪潮的冲击下, 一些学者开始探索如何利用信息技术改进报告模式, 以满足不同用户的报告信息需求。有Sorter等 (1969) 提出的事项报告模式, 该模式将企业活动中的经济事项 (包括货币计量和非货币计量的经济业务数据) 进行列示, 不以计算收益和价值为目标, 不进行会计加工, 充分保留经济业务数据的原貌, 信息使用者利用信息技术和工具, 根据决策需要进行加工、提炼与分析。Colantoni等 (1971) 提出的数据库报告模式, 该模式将企业的所有经济活动都以基本信息单位储存, 没有固定的报表格式, 以开放的数据库供用户根据需要进行提取。Mc Carthy等 (1982) 提出的REA报告模式, 该模式将经济业务分别设定为资源 (Resource) 、事项 (Event) 、和参与方 (Agent) , 每一个参与方可视为是一个经济单元, 事项包括资源在经济单元之间的流动关系 (货币指标) , 也包括参与方对资源的控制关系 (非货币指标) , 企业应该将事项的这两种属性关系作为基本单位存储, 财务报告没有固定格式。Beattie等 (1999) 提出的多层界面报告模式, 这种模式是提供一种能兼顾信息、材料和产成品的电子财务报告模式。基本思想是以通用财务报告为第一层界面, 以信息组件为第二层界面, 以信息元素为第三层界面;信息元素是可以为决策提供有用信息的最小单位, 信息组件由不同的信息元素组成, 提供某一类信息, 从信息组件的综合中抽象出财务报告。普华永道 (1997) 会计公司积极推广的价值报告模式, 该模式是一种以价值导向为框架的新的财务报告体系, 强调经济增加值、智力成本、资本成本、企业股权价值与市场价值应是企业价值报告的重点内容。通用财务报告模式的改革一直面临着两大难题:一是为了解决信息不足和信息超载矛盾的问题, 使报告既能满足专业投资者对于多样化的信息需求, 又不能长篇累牍, 给非专业的投资者带来困扰。二是解决财务报告供应链重新设计的问题, 提供动态的、按需生成的报告, 对于信息技术的依赖程度较高, 要求企业业务系统全面实现信息化, 数据流动安全且不受限制。
(二) 财务报告的最新进展
一直以来, 无论是国际会计准则理事会 (IASB) 还是美国财务会计准则委员会 (FASB) 都在为着眼于用户为出发点的改进财务报告而努力。2010年, FASB第8号财务报告概念框架正式发表, 通用财务报告的目标 (The Objective of General Purpose Financial Reporting) 和有用财务信息质量特征 (Qualitative Characteristic of Useful Financial Information) 最先取得了趋同, 与此同时, IASB也发表了新的财务报告概念框架。SFAC No.8将财务报告的目标定义为:为现有和潜在投资者、贷款人和其他债权人提供关于报告主体的财务信息, 以帮助他们做出向报告主体提供资源的决策。我国在《企业会计准则》基本准则中规定:财务报告的目标是向财务报告使用者提供与企业财务状况、经营成果和现金流量等有关的会计信息, 反映企业管理层受托责任履行情况, 有助于财务报告使用者做出经济决策。2013年, 国际综合报告理事会 (IIRC) 颁布了国际综合报告框架的征求意见稿, 提出了一套包含财务资本、制造资本、知识资本、人力资本、社会关系资本以及自然资本六项资本的综合报告框架。综合报告框架涵盖了公司战略、治理、财务业绩、并反映它的商业、社会、以及环境的重要信息。综合报告被认为是未来财务报告演进的必然趋势, 旨在将财务信息与非财务信息整合在一起, 为利益相关者提供更加全面、相关、准确的决策信息, 并有着清晰、简洁、易懂的特点。
根据国际财务报告准则 (IFRS) 最新征求意见稿的修订建议, 由于现有财务报告并没有向财务报表使用者提供充分的信息, 以便他们了解公司的财务业绩、财务状况、现金流量前景以及风险提示, 因此要求按照适当水平的重要性标准对财务报表进行分解, 并且强调, 编制对投资者有用及相关的财务报表非常重要, 而不应认为编制财务报表只是为了遵从合规要求。财务报告将面临着新一轮的改革。随着大数据时代的到来, 数据资源被确认为一项新的企业资产类别, 其计量和估值也给财务报告的编制提出了不小的挑战。如果财务报告所提供的信息内容和呈现形式不能满足投资者的需求, 或者过于复杂难以利用, 那么财务报告的改革就不会停止。当然, 这的确考验了会计师们的智慧, 能够充分运用信息技术将充满专业语言的财务报告编制的精简、及时, 并保证信息的重要性和相关性。大数据、云计算、物联网带来的技术变革和思维变革使得财务报告领域的研究获得了新的契机, 可以预见财务报告模式的重构已经是必然趋势。
三、大数据与信息披露体系的改革
(一) 分层信息披露框架
信息是资本市场有效运行的基石, 而在公开的资本市场参与者之间沟通信息的平台主要来自于以财务报告为核心内容的信息披露制度。因此, 信息披露成为了学术界研究的又一重要领域, 研究内容非常广泛。国外学者关于信息披露的研究主要以制度经济学为理论基础, 围绕行为动机、专有成本、信息不对称、代理理论等展开。国内学者则较多关注企业社会责任、环境等非财务信息披露的视角、内部控制等管理会计信息披露的需求, 强制性披露和自愿性披露的内容等。近年来, 我国的会计准则体系和上市公司信息披露规范体系得到了不断完善, 已经形成了《公司法》、《证券法》、《上市公司信息披露管理办法》、《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则》 (2012年修订) 、证交所相关具体规则等多层级的信息披露规范体系。
国际评级机构标准普尔 (S&P) 最近表示将敦促IASB与FASB共同开发分层信息披露框架, 所谓分层信息披露框架是指将信息的披露分为三部分:第一层级, 主要包括延展信息和表格信息的披露信息;第二层级, 根据现有国际财务报告准则 (IFRS) 编制的披露信息;第三层级是公司根据相关性和重要性原则提供的、便于财务报表使用者正确理解公司财务业绩、财务状况、现金流量前景以及风险的信息。对此, 我国会计学界也曾提出过基本财务报表和其他财务报告的设想, 基本财务报表是整个财务报告系统的核心, 仍然以历史成本为基础, 满足经济社会信任需求。其他财务报告“按需订制”, 满足不同使用者的差异化需求, 它可以脱离交易基础, 运用重估价等方法, 采用包括公允价值等在内的非历史成本计量属性 (刘峰和葛家澍, 2012) 。将财务报告信息进行分层披露是根据不同投资者的需求对信息内容的一种细分, 由最基本的财务数据扩展到决策相关的其它信息。
(二) 互联网时代的信息披露和风险监管
随着互联网和移动互联网技术的发展, 信息披露已经迈入网络时代。大数据技术发展受到的限制主要来自于数据的流动性和可获取性, 而上市公司的信息披露制度突破了这一障碍。信息披露制度不仅改善了上市公司的信息不对称问题, 提高了资本市场的效率, 同时促进了投资者关系管理的发展, 为投资者提供了互动和交流的信息平台。企业过去或许对于数据公开和信息共享心存疑虑, 未来企业会逐渐意识到分享企业信息能够创造竞争优势, 怀着开放的态度, 让客户、投资者等共同参与企业的战略决策, 积极探索通过开放数据和数据共享能够带来的商业利益。
尽管大数据技术给企业带来了新的机遇, 但是不可否认其同样隐藏着风险, 云计算数据处理的可靠性、网络信息披露的安全性受到挑战。我国上市公司网络财务报告信息的监管方面还比较滞后、企业在自身信息安全保护方面还需要加强。Garner公司就大数据的安全问题提出了警告, 至2016年, 有80%的大型机构和组织将遭受到大数据带来的重大安全问题, 大数据、云储存环境改变了原先数据存储、访问和处理的方式, 企业需要设立如首席信息安全官 (CISOs) 及其团队来负责制定企业数据管理和数据安全的相关策略。
四、大数据与XBRL技术的推进
近年来, 网络财务报告的研究得到了国内外众多学者的关注, 网络财务报告 (Internet Financial Reporting, 简称IFR) 是在信息技术环境下一种新型的财务呈报方式, 使得财务报告信息更加及时、透明 (张天西, 2003) 。可扩展商业报告语言 (Extensible Business Reporting language, XBRL) 作为第二代 (Second Generation) (ICAEW, 2004) 网络财务报告语言得到了世界各国的认同并得以推进, 美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国、西班牙、荷兰、丹麦、印度、以色列、日本、韩国等世界各国都已经开始发展XBRL相关技术的推广, 未来XBRL将成为资本市场上的世界语 (李为, 2009) 。XBRL是在XML基础上发展起来的一种标记语言, 由规范 (Specification) 、模式 (Schema) 、分类标准 (Taxonomy) 、实例文档 (Instance Documents) 四个组成部分构成, 是目前应用于非结构化信息处理尤其是财务信息处理的最新技术。XBRL能够对财务报表以及附注所包含的数以千计的数据进行精确的标记, 这种标记可以满足投资者对财务数据进行电子化搜索、组合与处理, 使得投资者、分析师、监管机构能够便捷的获取和分析数据。一直以来, 美国证监会 (SEC) 对互动数据的态度非常积极, 出资应用XBRL技术重建其公共信息披露系统 (EDGAR) , 开辟了企业财务报告在美国大数据平台的应用, 在XBRL的技术规范、分类标准、实例文档报送方面走在了世界前列。
在XBRL应用研究方面, 我国也取得了阶段性的成果。上交所、深交所分别于2004年、2005年开始试点, 证监会于2005年制定了中国首个分类标准, 并获得了国际组织认证。2010年10月, 财政部又发布了基于企业会计准则的XBRL通用分类标准、国家标准化管理委员会发布了XBRL技术规范系列国家标准。通用分类标准体现了我国企业会计准则和内控规范的要求, 实现了国际趋同, 可扩展性强, 是完全开放的统一数据标准, 其推广应用将大幅提升企业管理效能, 同时极大的方便外部会计信息使用者对会计信息的深度分析、利用, 并提出了推广应用XBRL的工作安排与具体措施 (刘玉廷, 2010) 。虽然在分类标准方面, 国内已经取得了实质性的进步, 但是从信息技术层面的实际应用及实例文档的研究方面, 我们与国外还有一定的差距。大数据时代推动了信息技术的发展、促进了跨学科领域的结合。从企业内部的全面信息集成到企业外部的网络信息的动态传输, 在标准、技术、安全等一系列条件成熟之后, 建立运用于交易层面的XBRL-GL分类标准和运用于财务报告层面的XBRL分类标准结合的双层分类标准, 通过web服务动态传送数据, 形成柔性按需报告模式最终将可能实现 (潘琰和林琳, 2007) 。目前, XBRL技术由于受到不同准则基础的分类标准复杂性的影响, 数据信息的准确性有待提高。除此之外, XBRL的推进目前遇到的最大的难题除了技术以外还有长期以来企业对于传统文本报告的依赖, 而这一点不亚于当初计算机会计代替手工会计的变革一样。
五、结论与展望
互联网时代正悄然地改变着人们的行为方式, 未来10年, 拥有大数据技术和大数据思维的企业必将在新一轮的竞争中占据优势, 而现阶段面临的难题来自于如何处理大量的数据和如何运用这些数据。基于云计算的企业内部资源计划平台、客户关系管理系统、基于互联网的电子商务、社交媒体等产生了大量的数据, 而大部分的数据价值都是潜在的, 需要通过创新性的分析来释放。美国对冲基金已经通过剖析推特 (Twitter) 社交网络的数据信息来预测股市的表现, 而中国的投资者互动平台的建设才刚刚起步。事实上, 大数据时代所推崇的相关关系的研究早已在财务报告的领域中得以应用, 如财务报告与资本市场的效率、财务报告与股票价格同步性的研究等, 只不过过去的研究主要集中在财务报表等结构化的数据层面, 较少的涉及如新闻事件、互动信息等非结构性数据的研究。大数据时代我们不再将世界看作是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件, 我们会意识到本质上世界是由信息构成的。网络信息时代的大环境给企业的发展提出了新的机遇和挑战, 作为承载企业最具价值信息的财务报告将是资本市场发展和完善过程中的重要内容, 在这一次的变革中, 中国与世界同步, 期待大数据分析在全球财务报告的改进中有所作为。
参考文献
[1]维克托·迈尔·舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schnberger) 著, 盛扬燕, 周涛译.大数据时代 (Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.浙江.浙江人民出版社.2012:1-23
[2]ACCA.Big data:its power and perils[EB/OL], http://cn.accaglobal.com/accanav/feathers/f_2758.asp
[3]FASB.SFAC No.8:Chapter 1, The Objective of General Purpose Financial Reporting, Chapter 3, Qualitative Characteristic of Useful Financial Information.2010.9
[4]Brad J.Monterio.Integrated Reporting and the Potential Role of XBRL, Strategic Finance.2013 (6) 62-65
[5]中国会计视野.IFRS新规获标准普尔好评[EB/OL], http://thenationonlineng.net/new/new-ifrs-provisions-will-improve-financial-reporting-says-standard-poors/
[6]刘峰, 葛家澍.会计职能、财务报告性质、财务报告体系重构.会计研究.2012 (3) 3-8
[7]张天西, 薛许军, 林进安.信息技术环境下的财务报告及信息披露研究.会计研究.2003 (3) 47-52
[8]潘琰, 林琳.公司报告模式再造.基于XBRL与Web服务的柔性报告模式.会计研究.2007 (5) 80-96
[9]李为.XBRL—监管的革命.证券市场导报.2009 (1) 4-8
[10]刘玉廷.推广应用XBRL推进会计信息化建设.会计研究.2010 (11) 3-9
大数据大财务 篇5
电影大数据报告：大数据时代的电影消费洞察
近日，猫眼电影发布了关于“大数据时代的电影消费洞察”的报告（以下简称报告），报告数据分析来源于超5亿人次的猫眼电影消费数据和4000家影院数据。报告显示，2015上半年全国电影票房线上化率超过50%，最受好评的国产片是《战狼》，进口片是《速度与激情》。
公开数据显示，2015上半年中国电影票房同比激增49%，达到202亿元。其中，中国电影市场的高速互联网化趋势明显，3月份线上出票占大盘比超过50%。报告指出，目前国内三四线城市的票房增速明显高于一二线城市，2014年上半年一二线城市票房为93亿元，2015年上半年增至135亿元，同比增长45%；2014年上半年三四线城市票房为43亿元，2015年上半年增至67亿元，同比增长56%。
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大数据大财务 篇6
【关键词】大数据；金融统计；财务公司
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代给金融统计工作，尤其是中小金融机构的金融统计工作带来了新的挑战。其中，财务公司作为非银行中小金融机构，其自身的特点使其金融统计工作在大数据背景下面临着更多问题和挑战。
一、大数据背景下金融统计工作的新特点
在大数据背景下，对金融统计工作的数据安全性和效率性提出了更高的要求，电子化的统计数据报送方式已经全面替代了传统的报送方式，且报送系统软件不断升级和改进，对报送机构的统计数据及时性和信息化水平的要求也随之提升。借助互联网的推动，金融监管的监管效率也不断提高，监管范围不断扩大，监管机构对统计数据的全面性和准确性要求愈发严格。同时，不论是对金融机构还是监管机构，对统计数据的运用也由原有的简单的数据汇总分析转变为更加深层次的分析，数据分析模型更加复杂，涉及的内容更为全面，对决策者的辅助质量也更高。
二、大数据背景下财务公司金融统计工作的现状和问题
财务公司作为集团的“内部银行”，属于非银行业金融机构，同时受到银监会和人民银行的监管，金融统计工作不论在数量上还是质量上都有着很高的要求。财务公司的金融统计工作往往不仅需要提供自身的统计数据，还需要提供部分集团或者成员单位的数据，或者以整个集团的情况为基础开展。而作为中小金融机构，大多数财务公司规模较小，金融统计人员配备不足，一些财务公司没有设置专门的金融统计人员，金融统计工作分散在各个业务部门由兼职人员完成。另外，人员专业水平不足，流动性大，缺乏全面细致的工作交接，都使人员问题成为了财务公司在金融统计工作上的突出问题。
在大数据背景下，金融统计工作越来越多的依托互联网信息系统，财务公司往往缺乏了解金融统计业务的科技人员，有的甚至没有专业的科技部门和人员，从而导致了业务操作中遇到系统故障或网络问题无法自主排除，影响统计数据的及时性和有效性，有时甚至会造成不良的后果。
金融统计制度的不完善，也是财务公司在金融统计工作中出现的常见问题。金融统计工作流程不清晰，岗位要求不详细，职责划分不明确、缺乏业务操作规范等问题都影响着金融统计工作的质量。同时，受制于金融统计工作的质量和人员配备，财务公司通过金融统计数据进行的统计分析还很有限，大多停留在数据表层，缺乏深入和能够指导经营的分析。
三、大数据背景下财务公司金融统计工作的对策
1.规范金融统计工作的管理
制度方面，首要的是完善财务公司自身的金融统计工作制度，明确和规范财务公司金融统计工作的工作流程、风险控制措施，岗位设置和要求，职责划分等内容，尤其是在专职统计人员、相关技术人员的配备情况、稳定性及业务交接制度方面重点关注，同时辅之以合理的激励机制，从人员上提高金融统计工作的质量。另外，要积极与集团公司沟通协调，建立集团统计数据的获取机制，以确保统计数据的全面、及时和有效。
2.建立金融统计的综合信息平台，提高金融统计工作的有效性和可操作性
金融统计工作覆盖范围广阔，涉及到公司业务、管理、人员等方方面面的信息，且随着国家法律法规和监管机构要求的不断变化，统计数据的填报口径、计算公式也随之不断变化，金融统计人员如何及时了解和更新统计数据的填报要求，并做好信息的传递将是保证金融统计工作质量的重要环节。
基于这一情况，建立金融统计的综合信息平台，将大大提高金融统计信息的共享水平，提高金融统计工作的有效性和可操作性，同时也有利于减少统计人员变化所引起的金融统计质量风险。金融统计综合信息平台，主要包括金融统计法律法规、金融统计标准、金融统计数据备份。其中法律法规是指金融统计工作在法律法规层面的相关规定，包括银监会、人民银行等各个监管机构和统计数据使用者对金融统计工作的规范性文件。金融统计标准是指各监管机构和统计数据使用者对统计指标的代码、分类、涵义、口径、计算方法的规范性要求，以及各金融统计数据报送系统的使用说明。金融统计数据备份是指按照金融统计标准对外部报送的全部金融统计数据的备份资料。通过建立金融统计综合信息平台，可以有效对金融统计工作进行全面、有效的信息汇总，便于统计人员了解和掌握金融统计工作的相关规范，以及每一个统计指标的填报方法和历史数据，从而提高金融统计工作的质量和效率。
3.充分发挥金融统计在企业经营决策中的作用
大数据时代集团财务共享问题探讨 篇7
一、财务共享概念
财务共享是以信息技术为依托,通过将不同企业或统一企业不同会计单元以及不同地点的财务业务进行整合与共享,从而将企业从原有的琐碎、繁杂的财务业务中解放出来,最终实现财务业务流程化与标准化的财务管理手段[1]。财务共享服务中心是近年来新兴的会计与报告业务管理模式,其通过将不同国家、不同地点的实体会计业务纳入到共享服务中心进行记账与报告,从而确保会计记录与报告的规范性和结构的统一性。
二、集团财务共享的问题
(一)系统自身风险
对财务共享服务中心进行分析可知,其在前期的构建过程中需要投入大量的人力、财力和物力,同时,还需面临后期设备维护与信息系统更新等工作所带来的资金压力,但却并不一定帮助集团企业实现预期效益,甚至存在将企业拖入债务危机的可能。此外,由于财务共享工作开展后,财务人员由初始的财务业务前端转至后端,从而导致其对业务和数据的敏感性与紧迫性大幅下降,进一步增加了集团财务管理漏洞的可能。
(二)人员管理风险
人员管理风险主要体现在:(1)因基于财务共享服务中心的集团财务管理是对财务的集中管理,在财务人员离开财务管理工作前端后,与集团子公司和其他部门业务的联系更加疏远,只能够从数字方面进行研究,从而难以掌握公司各项业务的具体情况,导致集团一线业务的能力大幅下降[2]。(2)对财务共享服务中心进行分析可知,其所实施的是一套标准化的管理制度,财务人员的日常工作也大都以枯燥的财务数据、财务报表和财务凭证的处理为主,不仅具有较大的业务量,而且机械化程度较高,极容易导致财务人员对其工作产生厌倦,阻碍了集团财务共享效率的提升。
(三)信息安全风险
大数据时代下集团财务共享的信息安全风险主要体现在,大数据时代下,集团企业信息数据大幅增长,由此导致集团各部对信息的访问、交换以及处理和分析等各项业务的吞吐量也呈现出显著增长的变化趋势,而基于财务共享服务中心的集团财务业务处理的集中性也就相对较大,在增加集团处理信息流量的同时,也增加了因大量信息的产生和处理导致的信息通路拥堵风险。此外,因信息网络本身的开放性和不稳定性,还存在信息篡改、泄漏与病毒入侵等风险,进一步增加了集团有效财务共享的难度。
三、基于财务共享中心的集团财务共享策略
(一)建立风险评估制度
风险评估制度的建立是降低集团财务共享服务中心系统风险的有效措施。一方面,集团企业应尽快建立风险评估与绩效评价制度,通过对共享服务中心的风险与效益进行全面评估与分析,进而做出科学决策。在财务共享服务中心建成后,企业还需开展对共享服务中心的绩效评价工作,进一步明确财务共享业务的投资收益;另一方面,集团企业经营者和管理人员还应加强对共享中心管理制度的科学建设,通过协调各部门和成员关系,并对财务共享服务中心的业务处理流程予以说明,在协调各方权责关系的基础上,将财务共享服务中心系统本身的风险降至最低。
(二)加强人员管理
首先,集团企业应根据自身财务共享的实际情况定期组织中心人员开展培训,相关培训内容应以共享服务中心的流程规范与前端业务为主,可通过聘请领域专家与地方业务主管的形式使其想企业员工讲解关于财务管理与共享方面的要点,在提高财务共享服务中心人员操作规范性的基础上,使其形成对前端业务的深入了解[3]。其次,集团企业还应进一步加强文化建设,通过积极关注共享服务中心人员的工作情况,了解其所思所想,并定期开展相关文化活动,从而在固有的流程化管理过程中融入人性化管理思想,以此降低员工的挫败感,激发其工作热情。
(三)提高信息处理能力
集团企业应加强其财务共享服务平台的建设,从根本上提高系统的应用性与可靠性。一方面,应进一步加强对平台的投入与建设力度,通过对平台系统进行定期更新、完善,实现对数据资源的合理配置,以相对完善的数据系统为财务共享工作提供数据支持。另一方面,集团企业还需加强对数据挖掘方式的创新,通过建设数据仓库并引入先进的数据挖掘与过滤技术,进而提高共享服务中心的智能化程度,实现共享中心的智能化管理。此外,集团企业还应构建信息风险防范体系,可通过构建网络防御体系,如引入防火墙和签名认证技术确保财务信息的安全性,同时,做好财务信息的备份和管理工作,在提高信息处理能力的基础上,将信息安全风向降至最低。
四、结论
本文通过对财务共享及其共享服务中心的概念进行说明,进而针对当前集团企业财务共享存在的问题,有针对性地提出了解决各类问题的对策建议。研究结果表明,目前,集团企业在财务共享方面仍然存在着系统风险、人员管理风险和信息安全风险,未来,还需进一步加强对集团企业财务共享各类问题与对策的研究,为促进集团企业的健康、稳定发展奠定良好基础。
摘要：近年来,我国企业,特别是集团企业发展迅速,且为推动国民经济的发展做出了较大贡献。作为集团企业财务管理工作的重要组成部分,财务共享不仅关系着集团成员对财务信息的掌握和理解程度,而且对于集团企业的整体发展也具有重要影响。基于此,本文通过对财务共享的概念进行阐述和分析,对基于财务共享中心的的集团财务共享问题与策略展开了深入研究。
关键词：大数据,集团企业,财务共享
参考文献
[1]吕丽容.大数据时代集团财务共享服务的研究[J].财经界(学术版),2016,04(12):138.
大数据时代对财务工作的影响探讨 篇8
全球知名公司“麦肯锡”最早提出大数据时代, 麦肯锡认为数据已经深入各行各业及各个业务职能领域, 成为最重要的生产要素之一。在靠数据说话的时代, 数据的爆炸式增长影响着企业未来的发展趋势。大数据时代的信息通常具备以下四个特点:数量大;表现形式多, 包括互联网、杂志、报纸等各种有声或无声的媒体形式;价值密度低, 需要信息使用者进行加工提纯, 才能挖掘数据的有用性;而且时效性要求高。大量的原始数据只有通过筛选、分类、加工、整理、分析才能满足信息决策的要求。财务工作是典型以数据为基础的管理工作, 财务工作用数据反映企业过去的经营状况及信息披露时刻的财务状况, 并为信息使用者决策提供量化信息。
二、大数据时代与财务工作相关性分析
财务工作主要包括会计工作及财务管理工作, 财务工作的职能是将会计主体某一会计期间的经营状况及特定时点的财务状况用数据的形式反映出来, 一方面为信息使用者提供量化的信息, 为其决策提供基础, 另一方面企业通过对财务数据的整理、分析, 不断改善经营决策及财务管理决策, 从而提高企业的资源使用效率, 改善企业的经济效益。因此, 财务工作的对象是相关的财务数据, 这一本质特征决定了大数据时代下, 财务工作必定会随着大数据的发展而不断改革创新。从财务工作的流程上看, 会计工作包含了会计确认、会计计量、会计记录、会计记账四个环节。会计的确认、计量、记录首先必须依靠原始凭证, 会计人员依据真实的原始凭证编制正确的会计分录, 并依此制作会计记账凭证。会计人员根据《会计法》规定的时间, 严格地按照记账凭证进行明细账和总账的登记, 从而形成统一的财务数据。每一笔业务的发生都必须经过原始凭证、记账凭证、明细账、总账的流程进行会计处理, 企业每天大量的经营活动都必须通过财务数据的形式反映出来。因此会计工作的过程就是大量纸质数据处理的过程。财务管理工作是通过专业的财务分析方法对会计核算的财务数据进行专业、全面的分析, 为企业的经营成果进行合理评估。会计工作是数据核算处理的过程, 财务管理工作是数据利用的过程, 因此可以说财务工作是与大数据息息相关的管理工作, 大数据时代的发展必然会带动财务工作的发展。
三、大数据时代对财务工作的影响
(一) 大数据时代影响财务数据处理方式
随着大数据时代的到来, 会计核算的对象也在悄然发生变化, 区别于传统数据, 会计核算的是大量、结构各异的大数据。这些会计大数据一般表现为以下五个特征:数据规模大, 随着信息技术特别是互联网等网络技术的发展, 数据单位时间产量巨大, 且传播速度飞快, 传统的GB、TB已经难以容纳现有数据量, 而需要采用PB为数据的计量单位;数据结构复杂化, 大数据时代的数据不仅包括数字等传统的结构化数据, 也包括图像、声音等非结构化数据, 而且这些会计大数据与企业经营活动紧密相连, 从而加大这些数据的复杂性;数字化时代的数据产生快, 由于外部环境瞬息变化, 从而要求相关数据处理必须在较短时间内完成;大数据的产生是快速、连续的, 而且信息价值的衡量标准是相对性的, 所以在一连串的数据中有价值的数据往往所占比例很小;会计大数据是以企业经营活动及业务开展为基础的, 脱离业务会计数据将变的毫无意义。财务数据的以上特征, 对财务大数据的处理提出更高的要求。面对瞬息变化的海量的财务数据, 相关的财务工作人员必须具备较高的专业素质及数据敏感性。在财务大数据处理方法上, 突破以劳动密集型的数据处理方式, 以科技信息技术为主要手段, 建立企业内部信息平台, 告别传统财务数据挖掘及分析整理工作。充分利用新科技, 与传统但却对财务数据的运用发挥重要功能的技术水平有效结合, 搭建一个灵活、便捷、可扩展的信息数据平台。
(二) 大数据时代促进预算管理职能的发挥
目前大部分企业的预算编制仍然停留在传统方式的初级阶段, 很多数据是依据上一年度的预算方案, 然后在各个科目上分别增加一定的比例。预算编制的管理者并没有根据实际的数据进行合理的整理分析, 也没有在考虑以前年度实际数据与预算数据的基础上, 顺应市场环境的变化, 制定并实时调整预算方案;由于缺乏信息化管理平台, 企业无法及时掌握预算执行状态, 只依靠相关工作人员事后检查及调整, 难以充分利用数据的时效性;此外大部分企业在预算分析过程中仍然采用简单的图表分析法, 无法全面、多角度的对预算执行状况进行合理的分析。大数据时代的到来, 加强企业对大数据的重视, 能否充分利用大数据关乎企业竞争优势的维持及长远稳健的发展, 哪个企业能全面掌握大数据, 哪个企业能充分利用大数据, 哪个企业就能在差异化发展中获取更大竞争优势。大数据时代的到来促使企业加强信息化建设, 预算信息化管理平台将成为企业全面预算管理的发展趋势, 从而改变企业全面预算管理工作。大数据时代强调企业包括财务部门, 甚至全体员工都参与预算的编制、执行、控制、分析过程中。预算化信息平台结合大数据特征, 属于动态的业务系统, 能随时反映企业预算执行情况及预算分析报告。财务大数据实现跨部门共享职能, 预算编制工作人员能全面获得一手数据, 及时掌握企业经营状况及战略目标管理效率, 便于制定科学的预算短期目标与长期目标。其次, 企业通过预算信息化管理平台实时掌握预算执行状况, 从而实现预算管理工作事前预测、事中控制、事后调整的职能发挥。
(三) 大数据时代改善会计管理工作, 提高企业经济效益
大数据时代的发展促进企业管理会计模式及手段的不断发展, 使其在结合大数据发展模式的前提下, 提高财务管理水平。首先, 随着大数据时代的发展, 先进的信息科学技术也顺应企业经营管理的需要而不断发展, 财务管理者在大数据背景下能提高资金使用效率, 降低资金成本, 为企业带来丰富的利润。其次, 大数据的发展引导企业会计管理依靠事后统计分析向以过程为导向的管理会计工作转变。以销售管理为例, 传统的会计管理根据销售数据进行统计分析, 从结果的角度分析产品需求特点、需求变动趋势, 营销渠道, 营销效益等各方面信息, 然后在历史数据的基础上得出企业特定期间内产品方案及营销方案的效益评估结论, 为后期产品生产数量、单价、营销手段的设计奠定基础。历史数据反映企业过去经营活动状况, 对未来的业务发展起到一定的借鉴作用, 然而大数据时代下的信息价值密度低, 时效性强, 传统的会计管理方法却无法保证会计管理全流程、全方位的开展工作, 从而削弱了管理会计的有效性。在大数据背景的推动下, 企业充分利用大数据资源, 扬长避短, 利用大数据结构的复杂性, 多方面的挖掘管理过程中的各种信息。仍然以销售环节的会计管理为例, 企业除了根据销售历史数据分析销售变动趋势, 也可以将数据来源拓展到消费者, 通过互联网问卷调查的形式或语音采访的形式, 直接调查消费者对企业产品的需求偏好, 消费者对产品价格的接受度, 消费者的日常消费习惯, 消费者消费行为受收入约束程度, 消费者效用变动情况以及消费者对替代产品的需求状况等具体信息。大数据的处理需要专业化分工, 企业通过优化信息管理平台及健全与财务大数据处理相关的组织体系, 专门配备专业人员对这些具体信息进行针对性的分类、整理、分析, 系统地量化消费者选购决策数据, 一方面保证数据的真实性, 另一方面则通过先进的管理会计水平将大数据转化为企业的财富。
参考文献
[1]张晓蕾, 范晓明.浅谈大数据时代下的财务管理[J].财会探析, 2014, (2) .
高校财务管理大数据应用策略研究 篇9
关键词：高校财务,大数据,策略
在强化数据管理和价值管理的今天, 大数据的应用正从其他行业悄然走进财务管理之中。高校财务管理因其独特背景, 需要汇集教学、科研、学生、后勤等运行管理的大部分数据, 并对其进行分析, 得出分析结果和评价结论, 提供给高校领导参考。由此可见, 高校财务管理工作正逐渐从理论分析走向数据分析, 大数据应用对于高校财务管理, 不仅具有现实的使用意义, 而且是未来财务管理的发展方向。
一、高校财务信息化管理的特点
(一) 经费增加, 业务量大。
随着国家对高等教育的重视, 经费投入增加, 财政性教育经费占GDP的4%, 从地方高校经费的几个亿, 到985高校的上百亿以上;同时, 随着高校成为我国科研的中坚力量, 每年承担科研经费占全国科研经费的60%以上。这样, 高校财务业务量剧增, 数据信息涉及教学、科研、基建、学生、后勤管理等与日俱增, 产生了海量数据。
(二) 海量数据沉淀积累, 开发利用有限。
财务管理信息每年以指数级增长, 形成了海量数据。这些海量数据, 潜在着大量信息, 需要高效、精确、科学地分析和挖掘, 以找出数据背后的寓意, 进而深入了解掌握学校经营状况和外部环境, 作出科学的推断。如何在已有海量数据基础上, 着手系统整合, 将数据转化为信息, 发掘深层次分析型与决策型信息, 是今后发展的重点。
(三) 财务数据结构发生变化。
高校财务数据有关于历史的、现实的、清晰的、模糊的、结构化的、非结构的, 呈现多样化特点, 这些数据信息未能从多层次多角度进行分析、挖掘和计算, 应建立数据仓库, 以辅助决策者进行财务决策, 提高资金安排的有效性和针对性。
(四) 缺乏统一标准接口, 数据整合难。
高校财务管理系统与学校资产管理系统、人事管理系统、学生管理系统等都是相对独立运行, 这些信息系统也会产生大量与财务有关的信息。这些信息若不进来整合, 则将不利于扩大财务分析数据全局性和综合性, 不能及时准确地反映实际问题。
(五) 财务管理功能停留业务层面, 缺乏决策作用。
目前财务管理信息系统主要以会计业务为基础的核算型财务, 尚停留在一维的数据处理层面、财务报表、账目分类等, 侧重于核算与监督。随着高校规模扩大, 业务越来越复杂, 业务数据积累越来越多, 财务管理必须从核算型财务向管理型财务转变。因此, 要对财务信息的及时性、准确性和有效性进行高效管理, 加强海量数据的分析处理, 重视对未来预测、决策和规划。
二、高校财务管理大数据应用对策
(一) 数据整合。
数据整合, 就是对海量数据进行处理。目前, 高校财务大量的业务和经营数据分散在诸多系统中。资产管理系统存在大量财务相关设备、图书、房产等数据, 人事管理系统存在大量财务相关人员、工资、劳保等数据, 学生管理系统存在大量财务相关学生、学费、住宿费、学分课程费等数据。因此, 未来财务管理发展方向就是如何把这些分散的海量数据源以更快速、更有效的方法进行整合, 进而产生财务管理下的大数据。为此, 一是高校需要制定行动战略, 即从高校战略的角度来制定财务信息整合的计划, 在上层主导的战略架构下, 成立领导小组, 开展数据管理, 为整合工作提供支持和保证。二是制定数据标准, 解决各部门数据不统一问题。三是在信息化管理人员和财务人员培训的基础上, 开展数据整合工作。
(二) 数据加工。
大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理, 提高对数据的加工能力, 通过加工实现数据的增值。在千万个数据中, 根据不同的数据、用户、时间、空间以及采不同的数据处理方法, 可得出不同的财务分析结果。所以, 要建立统一的加工流程, 让大数据为财务管理提供潜质是一致的。
为此, 一是要对大数据进行数据加工。大数据加工是对海量数据的加工, 而非对部分数据的抽样加工, 充分利用数据具有相关性特点进行归类分析, 找出大数据间的相关性和因果关系。以高校财务数据为例, 学校收入、教师工资、每节课课时费等这些数据都和学生成本有关, 具有相关性, 据此可计算出相关系数, 根据相关系数可以知道数据的变化情况。二是对大数据进行数据挖掘工作。尽管相关性研究可以节约大量的数据加工工作, 但在数据结论背后是否有更深层次的原因, 就需要引入数据挖掘的概念。利用大数据具有的4V特点, 即Volume (数据容量大) 、Variety (数据种类多) 、Velocity (数据产生速度快) 、Veracity (数据精确性高) , 通过应用数据挖掘技术, 深入挖掘过去的、现实的、清晰的、模糊的、内在的等多层次多角度的信息, 运用模糊数学、神经网络、人工智能、数理统计、数据挖掘等多种数学方法, 对有效信息进行计算分析。即在对大数据进行初次加工后, 根据初次加工的结果, 再进行更能说明问题的单一指标或综合指标的数据挖掘工作, 进而做到从“数据背后找数据, 现象背后找原因”, 进一步提高财务智能化决策分析能力。
(三) 先进软件和硬件环境。
大数据处理工作必须依赖更大的数据存储空间、更快的数据处理速度和更高效的数据处理软件。要对每天财务的运行产生海量的数据进行快速、高效处理和挖掘, 需要大容量存储设备和高速处理器。方法是, 可将海量数据存储在更标准、更开放、更易扩展和更高性能的云平台架构上进行云计算, 实现将大数据的集中存储、集中处理和集中开发。
(四) 建设更加智能化的信息管理体系。
大数据须对高校多年积累的业务、财务、学生和人事等方面的各种信息进行深入的挖掘和分析, 从中找出可以帮助和指导财务管理或学校发展的意见。这势必会打破数据存储的壁垒, 有必要更新现有的信息管理体系, 推进大数据处理平台建设, 使之更加智能化。通过智能化建设, 大数据能够及时采集与高校运转成本相关的各种类型数据, 并将这些海量数据应用于高校成本控制系统, 通过科学地汇集、分配, 能够更加准确地计算出各项成本, 从而为高校进行有效的成本控制提供科学的决策依据, 为全面预算的科学性、合理性、准确性提供数据性支持。
(五) 构建兼容、共享财务数据仓库。
数据仓库是各种数据的集成与交换中心, 接收来自财务内部和外部的数据, 包括来自学校教务、科研、学生、人事、资产等部门与财务相关的内部数据或省财政厅、教育厅、银行等外部的各种结构化和非结构化的数据, 按照新的财务科目要求, 通过ETL对非结构化、半结构化和多源结构化数据进行整合, 经过分类、清洗转换及相应的处理后存入数据仓库, 作为预算、分析、决策的基础数据。在此基础上, 建立主数据, 包括项目主数据、预算主数据、财务主数据、教师主数据、学生主数据、银行主数据、其他主数据等, 提供系统间数据共用、信息共享, 为项目核算、执行提供唯一性, 实现对分布式多源异构数据的管理能力。
参考文献
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大数据对企业财务决策的影响研究 篇10
继物联网、云计算的发展应用之后,大数据正以前所未有的速度引导企业管理决策变革。企业急需改变遵循传统管理学的思维定势,跟上时代的步伐,以大数据的眼光重新看待企业战略和关键成功要素。作为一名财务决策者,更加需要培养“大数据”思维,借助大数据强大的数据分析处理功能,使企业繁杂且数目巨大的财务信息具有更强的针对性和准确性,进一步提高企业的运转效率和商业价值。“大数据”一词由英文“Big Data”翻译而来。在麦肯锡全球研究报告所的报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》中,将“大数据”定义为:大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的这样一个数据群。大数据涵盖巨大的信息量,它使我们的生活、工作和思维有了翻天覆地的变化,大数据将人类从物质时代送往了信息时代……,大数据时代最大的特征是,它不再重视事物的因果关系,取而代之的是开始关注事物的关联性。(维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶,2013)因此,大数据的关键就是预测,已经成为了一个创造发明,一个新的服务方式。事实上,2008年,美国《自然》杂质就全面介绍了大数据所隐藏的内在潜能,以及它会面临的挑战。北京云基地首席顾问郭昕也认为,大数据对整个产业、社会、国家的经济未来必不可少。事实上,“数据”已经无孔不入地渗透到每一个行业和每一个业务领域,并成为企业的宝贵财富。谷歌,沃尔玛,亚马逊,惠普,IBM,软件,阿里巴巴和百度等国内外企业都在积极抢占大数据技术市场,争相发掘其潜藏的巨大商机。
一、大数据对企业财务决策的影响
(一)对财务决策工具的影响
在市场经济条件下,企业间的竞争日趋激烈,高效的财务决策已经成为企业角逐的重要砝码。而正确的财务决策往往建立在有效的事实以及大量相关的数据分析基础之上。这对企业的软件技术提出更高的要求。但是,现阶段的企业会计电算化只是主要将手工做账改变为电脑做账,真正会分析应用财务数据的电算化系统少之又少。当企业的财务决策人需要某些汇总的数据时,甚至还需要会计人员从电算化系统中先导出后再进行人工整合处理。无疑这直接影响企业的工作效率。在大数据环境下,与企业决策相关的数据规模越来越大,类型日益增多,结构也趋于复杂。海量的数据意味着增加了有效使用数据的难度,因此,对企业信息智能化的要求越来越高,财务分析和决策系统也要求作出改进。
(二)对财务决策参与者的影响
1. 更加有利于科学化的决策
传统模式下的财务决策人员往往习惯于借助自身经验来做出决策,但时代在进步,企业所处的决策环境也越来越复杂化,如果财务决策者还是一味的依赖于自身经验,恐怕无法适应市场发展要求。企业管理层必须借助数据挖掘等技术用“数据的眼光”发现和提出正确的问题,从问题出发,基于假设分析解决问题,将决策重心拉回到问题本身上来。大数据系统分析系统能够运用其强大的数据挖掘技术进行信息汲取,再基于分析得出的财务信息对企业的未来业务进行合理预测。这样有效借助大数据将企业的财务数据与非财务数据进行整合,避免了决策者单纯依靠自身经验决策而带来的风险。大数据分析系统还会在决策人员提取信息时提供相关的辅助信息使决策过程更加智能化,企业财务决策的效率也提高了许多。
2. 促进决策者与相关人员的信息交流
大数据管理系统使企业各个部门间的信息交流更便捷和公开化,企业一般管理者和员工也能很方便地获取与决策相关的信息。在此基础上,如果企业管理者能与一线员工并肩作战,集思广益,就会使决策的能力及质量大大提高。大数据下的财务决策除了有利于企业内部的信息交流,也方便了企业与会计师事务所、工商部门和税务部门等利益相关部门之间的信息沟通。随着云计算技术的推广,企业为了更方便的利用云端平台,会将企业的运营数据存放在云端而不只是企业内部的服务器上。这给注册会计师的审计工作提供了便利,企业在运营过程中产生的财务数据和非财务数据也可实时接受工商和税务等政府部门的监管,有利于企业健康良好的发展。
3. 提高了财务管理人员的专业要求
随着大数据技术的快速发展和日益成熟,企业在处理日常业务时会经常建立新的分析模型,这就对财务报告的及时性、现金流的能力以及财务信息的数据挖掘能力等提出了更高的要求,相应的,企业财务人员也要丰富自己的知识和能力。财务人员不仅需要熟练掌握财会方面的专业知识,同时,还需要储备点统计学、计算机科学等方面的知识,这样才能对提高数据可视化水平提供更加广泛的专业支持。所以大数据时代的财务工作者,应当与时俱进,推动财务管理创新。
(三)对财务决策过程的影响
1. 在决策目标的制订方面
过去企业所有的管理决策都是依据自己的产品需要来运作的,而现在,则要以客户的需求为主,采集客户的需求信息后再制定生产计划。就比如淘宝店的好评和差评机制,顾客对产品好恶对企业产生了很重要的影响。大数据系统能够基于这些整合、分析这些数据,对企业的财务现状进行总结,为企业未来的经营目标作出精准定位。
2. 在企业全面预算方面
市场充满了不定性。因此,企业需要定期基于当前的生产经营情况对未来一定阶段进行计划安排。但是,目前许多企业的全面预算都是基于企业管理人的经验加上静态数据建立而成,缺乏应变性。大数据弥补了抽样调查手段的不足。由于抽样调查所抽取的样本容易受到主客观各种因素的干扰,强化了数据分析结果的真实性。基于大数据的商业分析能够建立在全部样本空间上面,能够准确完成企业业务的相关关系预测,有利于企业全面掌握客户信息以及产品反馈情况,帮助企业动态实施全面预算,应对市场的变化,真正有效的实现企业的个性化运营。
3. 在成本核算方面
成本核算是对企业经营数据进行加工处理的一个过程。企业财务人员会对一定期间的生产经营费用进行核算,并根据生产情况分配费用,而只有从多渠道获取数据才能够实现成本的精准核算。透过大数据技术,企业能够多渠道得到成本数据,并据其分析出符合实际需求的材料用量标准。在系统中实现对工资明细、进销存单据和制造费用等结构化和非结构化数据的共享,这样做能够使成本核算更加细化和精准,也有利于企业进行重点成本分析,最终实现成本的精准核算。
二、企业如何应对大数据带来的挑战
(一)以开放的思维面对和处理财务工作
大数据给我们带来诸多挑战。未来社会从本质上来讲是开放的、流通的、互联的,任何独立的、私有的、小的、封闭的、孤岛式的管理都不符合大数据时代的趋势。因此,对于企业来说,应转变传统的财务决策思维,利用开放的心态对待财务工作。一方面,大企业应该尽快开设可共享平台,小企业也要加快步伐,迅速云化;另一方面,企业的决策层要适应变化调整决策机制,重视数据管理工作,加强管理力度。
(二)以企业业务需求为基础,加强数据资产积累
随着数据变成主要的竞争资产,企业必须要注重对数据资产的建设和管理。可以根据企业自身业务需求对有可能使用的数据进行系统编录。在必要的情况下,企业还可以通过购买的方式,从第三方处获取信息。当然,获取数据只是一个方面,要形成真正的数据资产,还需要有一套自己的海量数据处理技术。这也意味着企业需要多途径、多方法的提升自身对大数据的加工,反馈和处理的能力,适时采用数据挖掘技术,使决策依据更加可靠,具有针对性。
(三)积极培养和引进合适的人才
企业要有效获取并运用大数据,应该具备三种人才:第一种,能够实施大数据基础设施的人才;第二种,能够对大数据进行深度分析的人才;第三种,知道如何将大数据分析结果与企业管理经营决策相结合的高端管理人才。对于第一种人才,相对而言工作较为简单;第二种人才,需要运用专业知识把系统中原始的数据化为有用的信息。这类人才目前比较紧缺,企业可以采用招聘的方式加以解决。第三类人才是大数据能够发挥作用的关键,它们需要经过必要的培训来获得基本的能力。企业应该积极为第三类人才提供机会,并加强各类人才之间的沟通合作,使他们在解决问题中不断提升自我。
(四)形成数据共享,提高决策效率
随着云端技术的普及,许多企业的管理、财务软件系统等都呈现出应用云服务趋势。数据不同于有形资产。分享的有形资产越多,自己拥有的就会越少;而数据分享的越多,就会产生越多,使用的人越多,其价值也就越大。流水不腐,户枢不蠹。数据在不断的流动中实现增值。一旦形成这样的信息共享平台,企业能够收集到的信息就会远远大于过去传统行业靠线下调查收集的数据,企业的决策效率也会大大提高。
摘要：随着互联网信息技术的飞速发展,人类社会开始进入数字化信息时代。获取和应用信息的能力成为衡量企业实力强弱的重要标志。数据正成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素,大数据的使用成为提高企业竞争力的关键。大数据不仅用来描述数据量之大,还突出了处理数据的速度之快,因此大数据成为数据分析行业的前沿技术,并被广泛应用于金融投资等各个领域。文章着重讨论了大数据对财务数据、财务决策者以及财务决策过程三方面的影响展开讨论,以及企业应当如何应对大数据带来的种种挑战。
关键词：大数据,财务决策,决策参与者
参考文献
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[10]程平,赵子晓.大数据对企业财务决策的影响探析[J].财务与会计,2014(10).
大数据大财务 篇11
一个最基本的判断是，会展业仍处在大数据运用的初级阶段。会展业是最重视数据的行业之一，但是在从一般数据向大数据过渡的过程中，会展业仍处在探索的初级阶段。
大数据的主要用途之一在于预测，即基于消费者洞察的分析和推断。因此，理想情况下产品的研发、设计应该基于大数据对消费者偏好的“捕捉”和归纳。具体到展览，在“展览立项”分析上，大数据还很少发挥作用。
在营销方面，会展业对大数据的利用也乏善可陈。无论在营销渠道的拓展和对营销渠道有效性的评估方面，都没有看到典型的案例。此外，大数据时代的一个重要特征是对数据的专业分析。即便从技术手段上可以实现海量数据的收集，没有专业的数据分析人员，对大数据的分析解读也无法完成，实现大数据效应最大化更无从谈起。在这方面，会展业还“任重道远”。
在会展大数据方面值得称道的领域主要体现在会展现场的管理方面。通过观众“跟踪”技术（RFID技术或蓝牙NFC技术），优化门禁系统，特别是跟踪观众在会展场馆的活动轨迹和规律，分析人们对产品及企业的关注度，并调整展览的运营管理。这方面已经有一些很好的实践和探索。利用上述技术，一方面，展商和买家（终端）可以在现场利用相关技术实现对彼此位置的准确感知，尝试更高效率的贸易合作；展后，展商还可以查询哪些客户到过展台、对哪些产品感兴趣，以实现精准营销和产品结构及功能的调整。另一方面，主办方通过大数据了解客户喜好和感兴趣的产品信息，可以更好地对展览项目进行调整，为客户服务。
会展业大数据面临的问题还有很多，主要涉及以下几点：
一、从数据来看，精准的数据库仍是会展项目主办方的主要工具，原因在于数据量。对比其他诸多行业，会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个“大”字，是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。其中，量是大数据的一个维度。从举办单个展览项目来看，目前主办方处理数据的量是有限的，即使是规模达到几万平方米的大型展览项目，通过传统数据库以及传统的数据处理方式也能从容应对。
大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念，更多的是基于海量数据的现实。笔者个人观点：一旦数据数量可控，人们自然会回到因果分析上来。因果分析是人类探索自身和自然的终极理想，过去是将来也是。从这个意义上说，传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。
二、大数据需要专业的数据分析能力。笔者曾看过励展对中国部分行业出口目标市场的分析，总体感觉是：在对传统数据的挖掘和分析上，很多展览企业做得很不够，需要提高的地方还有很多。对于大数据，分析技术和能力要求更高。业内目前有一种倾向，过度关注数据采集技术和大数据的意义，对于数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言，不要好高骛远，即便是踏踏实实地做好对传统数据的分析，也是个挑战。
三、在展览场馆的数据基础设施建设方面目前还有令人困惑的地方。一方面，主办方对基础设施要求逐渐提高，最基本的带宽要求在很多场馆都没有达到；另一方面，一旦场馆对IT基础设施进行大幅度升级，学习重庆会展中心的做法，又会造成主办方的矛盾心理，对数据安全的担心增加。当然，这是个具有中国特色的问题，中国的场馆经营方对自办展的喜好或者说“情结”，尽人皆知。在中国的诚信环境下，主办方产生疑虑难以避免。
四、投入产出问题。不同的企业对于大数据应该有不同的态度和方式。考虑问题的原则应该是投入产出比。总的说来，由于投入巨大，无论场馆方还是组织方只有比较有实力的企业才可以考虑在大数据方面进行投入。小企业即使有在大数据方面探索的雄心，也只能退而求其次，寻求与第三方服务商的合作。
对会展大数据的研究和应用，目前所做的只是“九牛一毛”，远谈不上穷尽。大数据除了在会展立项、营销、管理和运营等方面将产生积极作用之外，围绕人员流动密集、物流集中的会展活动应该还有其他层面的应用。其中，关键是投入产出比和利润模式问题。在利润模式方面，是有了清晰的利润模式再去收集数据，还是在数据的收集之后再去挖掘数据的其他使用价值和利润模式，是很多行业都会碰到的、令人困惑的问题。
以上是从非技术角度对会展大数据的粗浅看法，仅作引玉之砖。
大数据时代对财务审计带来的挑战 篇12
大数据不是指数据范围的大小, 而是一种能够更好的解决问题的方法。大数据是一种通过对大量复杂的数据进行收集和整理, 从中提取能够为企业所用的各种信息资料的技术手段。目前, 随着网络的不断发展, 各种网络购物平台也越来越多, 网络数据的总量不断的扩大, 企业可以通过网络采集到各种相关数据, 这就为大数据技术的应用创造了非常便利的条件, 加快了各个行业对大数据的进一步应用。
二、大数据时代给财务审计带来的挑战
(一) 提高了对财务审计人员保密性职业道德的要求
大数据时代的到来对于审计数据的安全性形成了一定的威胁。大数据时代数据处理、传播的速度非常快, 数据传播的手段也非常的隐蔽, 被审计单位及相关的部门很难发现审计人员是否遵循了保密性的职业道德要求。大数据技术能够把单一的、价值量不高的信息有效的整合, 使其价值成倍的扩大, 审计人员自身根本就没有意识到一些信息的利用价值, 无意中就泄露出去了, 不法分子利用微小的信息量, 把这一信息和其它的数据信息进行整合, 就形成了非常有价值的信息, 影响了被审计单位的经济利益, 违反了审计人员保密性的职业道德要求。尤其是财务审计业务开展的过程中, 对审计人员保密性的要求更高。
(二) 缺乏简单易行的数据库平台
大数据是一个新兴领域, 它涉及到的专业知识非常的多, 想要充分的利用大数据技术为审计行业服务, 就必须不断的降低大数据技术的运用难度, 让每一个普通的审计人员都能得心应手的运用大数据技术为审计工作服务。目前, 大数据技术在我国发展尚处于初级阶段, 大数据技术发展的并不是非常的成熟, 大数据技术的运用对审计人员各方面的素质都具有较高的要求, 很少有审计人员能够达到其要求, 审计人员一般都专攻自身的专业素质, 对于其他专业的知识缺乏时间与精力进行进一步的学习, 这就影响了大数据技术在审计中的应用。另一方面, 大数据的运行缺乏一个简单易行的数据库平台, 想要大数据真正的应用于审计就必须建立一个能够让任何一个普通的审计人员都能操作和使用的数据库平台, 只有这样才能进一步扩大大数据在审计中的应用范围。
(三) 对大数据技术的利用能力不足
大数据技术虽然对财务审计工作的开展非常有利, 但是由于目前大数据技术仍然处于初级阶段, 审计人员对于大数据技术能够为审计工作带来的作用的认识还很不到位, 很多的审计专家都没有意识到大数据技术将会给审计行业带来怎样的改变。财务审计人员意识上的不足阻碍了大数据技术在财务审计中的进一步应用, 审计人员不重视对大数据的应用。大数据技术属于现代社会中的一项新兴技术, 很少有人能真正的熟练的运用这项技术, 在审计行业中也很少有人能充分的利用大数据技术开展审计工作。
三、强化大数据时代财务审计应用的建议
(一) 建立健全的与审计相关的法律法规
大数据技术是现代社会的新兴技术, 我国的法律对大数据技术的应用缺乏健全的法律规范, 仅仅依靠职业道德很难对审计人员的具体行为起到限制作用。因此, 我国政府应该加大对大数据时代审计行为的法律法规的建设, 严格规范审计人员的行为, 保护财务及其它被审计单位的合法权益不受损害。尤其对于审计人员的保密性要进行严格要求, 杜绝审计人员通过任何方式对财务及其它被审计单位的相关数据信息进行泄密。通过法律的形式提升审计人员的保密性, 不允许审计人员以任何一种形式泄露审计单位的信息, 有效防止审计人员泄露一些他们认为不重要的却被一些不法分子利用的信息, 损害财务及其它被审计单位的经济利益。
(二) 加强对财务审计分析模型与审计软件的开发
普通的审计人员不能把大数据技术熟练的应用到审计工作中来, 这使得大数据技术不能充分的发挥其自身的作用。因此, 我们应该根据不同行业的需求不断的加大对大数据分析模型的开发与应用。对于财务来说, 应该加强对分析模型的的开发与应用, 研发简单易操作的审计软件, 让每个审计人员都能利用大数据技术来有效的提高审计人员的工作效率和审计结果的准确性。我们可以把审计数据的分析分为多种类型, 比如:查询型分析、挖掘型分析和多维分析等等。建立与之配套的审计软件, 建立简单易行的操作平台, 让审计人员在利用大数据进行审计的过程中更加的方便、快捷。利用大数进行审计所涉及的内容非常广泛, 在解决审计问题时, 需要多种类型的高端人才, 普通审计人员很难达到这种水平, 审计模型和审计软件的开发和利用能够让大数据时代的审计工作的可操作性更强, 利用审计模型和审计软件普通的审计人员都能充分的利用大数据技术开展审计工作, 提供审计工作的准确性和审计的工作效率。
(三) 提高对大数据认识与利用的能力