探析大数据时代背景下的财务管理的论文
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摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角(由传统的单一财务的记账员角
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  大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角(由传统的单一财务的记账员角转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角)，实时分析，及时预测，提高了企业决策的准确度，大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。
  一、大数据时代财务管理概述
  1.大数据的涵义
  大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增
长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，有海量、高速、多样、价值密度低等特点。
  2.大数据时代财务管理的定义
  大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下，企业财务人员利用现代财务管理技术和手段，对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。
  3.大数据时代财务管理的发展趋势
  (1)具备大数据分析能力，进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析，对非结构性财务信息和非财务信息关注较少，在大数据时代，要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力，不仅要分析结构性财务信息，还要分析非结构性财务信息和非财务信息，除此之外，还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合，进一步挖掘财务信息核心，预测企业所在市场状况的变化，进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。
polo衫搭配百花金鸡奖  (2)实时分析，及时预测，提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点，大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势，这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理，转变成了基于过程分析的事中管理，能够对资讯带来的大数据进行实时分析，大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度，帮助企业及时预测市场变化，能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业，对市场的适应性增强，从而有助于企业提高市场占有率，增强市场竞争能力，培育核心发展能力，延长企业寿命，促进企业的生存和发展。
  (3)加强企业内部监管，促进企业财务人员角转换大数据时代，外部监督越来越严，相应地，企业内部监督也越来越严格，对内部及外部信息的全面供给要求也提上了议事日程。企业财务人员除了传统的结构性财务信息的收集和整理，还需要对非结构性财务信息和非财务信息进行收集和整理，整合之后为企业管理层提供决策有用信息，财务人员由传统的记账人员转变成集信息收集整理人员、记账人员、分析人员为一体的综合性财务管理人员，传统的首席财务官和首席信息官的界限越来越模糊，财务人员对企业重要性有了质的提高。空调扇效果怎么样
  二、大数据时代财务管理发展过程中遇到的问题
  1.多数决策层的大数据管理意识较弱
  虽然大数据公司被大公司收购的消息时有传来，国外方面，苹果公司为了提高自身的大数据业务，先后收购了Perceptio公司、Turi公司和Tuplejump公司;国内方面，近期，浙江富润拟以发行股份及支付现金方式，作价12亿元收购泰一指尚100%股权，而泰一指尚为国内领先的大数据科技公司。就大多数企业管理层而言，大数据还是个比较陌生的词汇，他们的管理决策大多数依据的是传统的结构性财务信息分析结果。即使企业管理层对大数据有所了解，也因为大数据纷繁庞杂、真假难辨、数据难于处理、相关专业人员缺乏、大数据处理设备昂贵等原因望而却步，总体来说，多数决策层的大数据管理意识较弱是个不争的事实。
  2.数据繁杂，难于处理
新加坡旅游注意事项  大数据海量的特点决定了要分析的数据十分繁杂，不仅有本企业的数据，还有行业内别的企业的数据，行业的典型性数据、非典型性数据，还有别的行业的相关数据，这些数据的汇集整理是一个巨大的工程，而企业决策有时效性的要求，也就是说，不是数据越多越全整理时间越长，对企业管理层决策越有帮助，而是应该在适当的时机根据已有的大数据整
理结果做出及时的商业决策，一旦错过商机，前面的工作便前功尽弃，而且影响企业的整体发展布局。整理只是其中的一方面，大数据的处理是另外一个方面，面对纷繁的大数据，哪些是有用的、哪些是可靠的、哪些是以后会用到的，这都是需要很好的辨别、整理、分析、处理，而实际生活中，懂大数据处理的人才相对还是很缺乏的，这是又一个需要面对的现实。
  3.数据伪装性好，难辨真伪
  大数据大多来源于网络，网络中的数据很难辨别真伪，加之数据之间的价值密度低，数据间联系较弱，再加上数据的海量，使得大数据的处理变得很困难。而财务决策的优劣在很大程度上依赖于决策相关数据的准确性，使得大数据的处理难上加难，哪些是有用信息，哪些是有用而且准确的信息，哪些是有用、准确而且真实的信息，这都需要相关人员运用专业知识判断，去伪存真。如何在海量、价值密度低的大数据中间，寻适用、准确、真实的信息值得我们思考。
  4.有可能泄露商业秘密
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  从某种意义上说，大数据是开放式数据。举例来说，上游的供应商在提供货物的同时，便获取了下游加工商的数据，零售商在销售过程中便获取了消费者偏好等信息，这些信息的获取本身比较容易。这些数据的获取一方面使得供应变得更有效、更便捷，但是，另一方面也有可能造成商业秘密的泄露：原因是大数据来源渠道多、处理环节和流程较为复杂，一个不慎便有可能泄露商业秘密，而且出了问题以后很难到泄露商业秘密的环节，追责就更难了。更为严重的是，商业秘密的泄露，随之而来的有可能是巨大的商业利益的损失。大数据时代，对企业财务信息进行安全维护，保障企业信息安全，减少商业秘密的泄露，均提出了很高的要求。

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