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大数据技术在企业业财融合中的应用探索

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  【摘 要】在现代化企业的发展过程中,应该努力促进业财融合,实现企业资源的优化配置,逐步提升企业的市场竞争力。尤其是大数据技术的推广应用,为业财融合提供了保障。论文通过分析大数据技术在企业业财融合中的应用优势,探索大数据技术在企业业财融合中的应用策略。
  【Abstract】In the course of the development of modern enterprises, we should try to promote the integration of the industry and finance, realize the optimal allocation of the enterprise resources, and gradually improve the market competitiveness of the enterprises. In particular, the popularization and application of the big data technology provide the guarantee for the intergration of industry and finance. This paper explores the application strategy of the big data technology in the integration of enterprise industry and finance by analyzing the application advantage of the big data technology in the integration of enterprise industry and finance.
  【关键词】大数据技术;企业;业财融合;应用
  【Keywords】big data technology; enterprises; integration of industry and finance; application
  【中图分类号】F275                                            【文獻标志码】A                                【文章编号】1673-1069 (2020) 01-0181-02
  1 引言
  大数据时代的到来,使社会生产方式逐渐出现变化,为社会产业结构转型升级奠定了基础。各个行业的数据信息量呈指数形式增长,这也给工作开展带来了一定难度,应该充分发挥大数据技术的优势,在提升企业内部管理水平的同时,适应外部市场的变化。业财融合是当前管理会计中的主要工作内容,主要是通过增进业务与财务之间的联系,提升企业日常工作的规范性与实效性。在领导人员制定企业发展的战略规划时,需要以丰富的财务信息作为参考,也能够对业务经营成果进行合理评价。大数据技术在财务和业务中的合理运用,能够更加快速地收集各类信息与数据,并通过整合与分析为决策提供依据,真正提升企业的市场竞争力。
  2 大数据技术在企业业财融合中的应用优势
  2.1 拓展数据收集范围
  管理会计数据收集的范围,是决定企业财务工作实施效果的主要因素,常规业务数据和财务数据,是数据收集的主要对象。此外,结构化数据是主要的数据形式。但是,在新时期企业的发展过程中,非结构化数据和半结构化数据量明显增多,这无疑增大了数据收集与整理的难度。大数据技术在数据收集当中的应用,能够实现对非结构化数据和半结构化数据的有效收集,使其应用于当前业财融合工作中,为管理会计提供可靠全面的数据信息[1]。同时,数据清洗也变得更加便捷,增强了各类数据的应用价值。在企业财务与业务工作中,还涉及较多的外部平台媒体信息。如果采用传统数据采集方式将会增大工作量与工作难度,而大数据技术在获取图像和影像等方面具有明显优势。
  2.2 拓展数据存储空间
  在大数据时代,企业开展业财融合工作需要面临海量的数据信息,而且数据的类型也呈现出繁杂性的特点,因此需要更大的数据存储空间才能满足工作实施要求。分布式存储技术以及云平台的合理运用,能够解决当前业财融合中面临的此类问题,实现对数据存储空间的拓展。数据库的构建需要以分布式存储技术为基础,能够增强数据库的稳定性与安全性,能够实现对多类型数据的统一化处理。由于企业的业务性质存在一定的差异性,在实施业财融合工作时可以对数据库进行合理划分,为供产销等工作的实施提供保障,增强各个环节之间的有效联系[2]。这不仅能够增强数据管理的秩序性,而且为数据查询与调用提供了便利。
  2.3 拓展数据分析深度
  在业务决策当中,需要以精确的财务信息作为基础,这就需要加强数据分析的深度,更加客观地反映业务成果。传统抽样技术的应用由于缺乏全面性,因此在数据分析中容易产生较大的偏差,导致数据分析结果的精确性丢失,同时,在非结构化数据和半结构化数据的分析中存在一定的局限性。大数据技术则以云计算为主要平台,数据类型不再成为数据分析的限制性因素,多种分析方法的应用真正体现了数据的价值。
  3 大数据技术在企业业财融合中的应用策略
  3.1 重视数据收集
  企业财务与业务工作中产生的数据量越来越大,而且种类繁杂,合理运用大数据技术能够保障数据收集的效率与精准性。采购数据、生产数据、销售数据和环境数据等,是业务数据的主要内容,应该对供产销各个环节进行控制[3]。在收集采购数据时,需要从采购计划的制定、供应商的选择、合同的签订以及货款的结算等各个过程入手,保障数据收集的全面性;在收集生产数据时,则需要从生产计划的制定、原材料的领用和成本结算等各个过程入手,避免在收集过程中出现较大的疏漏;在收集销售数据时,则应该重点关注销售计划、销售任务以及售后服务等;在收集环境数据时,主要侧重于政策信息、行业信息及竞争对手信息的收集。保障财务数据生产与收集的一体化,促进工作效率的提升。材料规格、单价、存货数量与成本、运输费用等,是当前采购财务数据的主要内容,而付款方式和客户信息等,则属于销售财务数据。   3.2 加强数据整合
  工作人员应该有效整合相关业务数据与财务数据,为业财融合提供保障。在此过程中应该合理运用大数据技术,增强数据之间的交互性与数据输入的逻辑性,通过数据共享模式的构建优化资源配置。通常情况下,非结构化数据、半结构化数据和结构化数据,是数据的基本类型,在开展业财融合工作时应该根据企业实际生产情况对其进行分类与清洗,增强数据的应用价值[4]。明确数据渠道边界,保障数据库建设的针对性,防止出现混乱的问题。应该明确数据类型的内在联系,保障数据库对接的实效性。遵循一定的逻辑规律建设数据库,增强数据抓取的可靠性与完整性。在业财融合当中,应该充分发挥数据共享中心的优势,满足企业的日常工作需求。
  3.3 优化数据存储
  应该从数据存放空间与秩序两方面入手,对数据存储效果进行优化。在传统工作模式下,数据存放需要购买专用服务器,较小的存放空间难以满足企业的实际需求。大数据技术的应用,可以促进云平台的快速构建,逐步拓展数据存放空间。通过云端实现数据的存储与调用,能够在增强工作便捷性的同时,防止存储容量不足对业财融合造成的影响[5]。云端的安全性也是在此过程中应该重视的关键问题,应该在对相关数据进行备份的同时引进先进的网络安全防护技术,防止数据出现丢失等问题。在制定数据存放秩序时,应该对数据存放的宏观逻辑和大数据库进行构建,在对数据库进行细分时应该以业务流程为依据。例如,可以将采购数据库分为供应商数据库、原材料管理数据库、采购基础信息数据库和采购基金管理数据库,等等。同时,生产数据库、销售数据库和环境数据库等也可以按照此分类标准进行划分。
  3.4 制定数据分析结果报告
  大数据技术的应用,在一定程度上转变了传统的工作方法,同时,扩展了数据容量、提升了计算能力。打破了传统数据分析中对抽样理念的依赖,增强数据运算的准确性与全面性。运用回归分析和聚类分析等,能够保障计算结果的客观性,发挥管理会计的职能。预算工作是现代化企业中的关键工作之一,运用传统数据分析方式难以得到精确的预算结果,大数据技术的应用能够对内部环境数据、外部环境数据和历史数据等进行综合分析,从而实现预算模型的构建,充分体现预算会计在企业发展中的作用。数据分析结果报告的输出,也是业财融合中的关键,在此过程中需要在增强报告传达及时性的同时,制定有效的历史报告管理方法。在传统工作模式下,财务报告具有固定的传达时间,难以适应当前业财融合中多种类与多形式报告的特点。通过大数据技术的应用,能够促进报告体系的不断完善,为使用者提供极大的便利。同时,需要以管理决策的差异化对其进行分类,通常包括了经营决策报告、战略决策报告、预算决策报告和业绩考核报告等,满足各项决策工作的要求。
  4 结语
  业财融合工作的实施,能够为财务人员获取数据、分析数据以及管理数据提供便利,保障企业财务工作与业务工作的协同实施。尤其是大数据技术在当前业财融合中的应用,可以为数据收集、存储与分析奠定基础,满足企业未来发展的实际需求。在应用大数据技术时,应该从重视数据收集、加强数据整合、优化数据存储和制定数据分析结果报告等方面入手,真正提升财务与业务之间的衔接性。
  【参考文献】
  【1】王一萱.大数据技术在企业业财融合中的应用[J].现代商贸工业,2019,40(33):116-118.
  【2】陈少兰,田千喜.基于大数据技术的会计信息质量管理[J].中国注册会计师,2019(08):108-111.
  【3】刘紫璇.论充分结合业财融合推进管理会计应用[J].中国总会计师,2019(07):66-67.
  【4】辜明华.大数据背景下企业财务集成信息中心的构建[J].贵州广播电视大学学报,2019,27(02):46-51.
  【5】王竞春.大数据背景下業财融合在企业中的应用[J].智库时代,2019(18):44-45.
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