构建大数据财务分析和管理模式，确保企业实现健康经营与稳定发展

大数据技术在企业财务管理工作中应用的作用逐渐凸显，其强大的财务数据存储能力、可视化的财务数据展示功能以及自动化的数据采集和计算功能极大地提高了企业财务分析和管理的质量和效率。企业在构建大数据财务分析和管理模式时应构建平台、培养复合型的财务管理人才、增强数据的规范性和安全性，从而确保企业实现健康经营与稳定发展。

一、大数据控制技术在企业财务分析工作中的应用领域商业价值

1.同时实现财务数据的高度可视化

大数据控制技术以交互式的数字化形式储存财务数据，那些数据需要以最合适的形式向企业的各级党委管理人员展现，多于这种就能充分体现财务数据的商业价值。事实上，大数据囊括了后端数据储存和后端数据展现两大功能模块。

后端展现功能以页面居多，借助成形的去后端示意图呈现出企业财务数据，此种数据呈现出形式的缺点充分体现在下列三个各方面：财务系统软件①易于财务数据软件系统展现。企业财务数据囊括资本结构、应收账款、利润表、地税等一系列产品内容，因此企业外部存有分公司、职能部门间的差别，经营者需要从数个各方面、数个视角、数个等级查阅企业外部的财务数据。如前所述大数据控制技术的财务数据逐步形成了一益盛软件系统展现的特征，管理者在数据大盘上点选导航系统按键或是某一具体内容的数字，系统就会重定向到上级页面，裂解的数据能进一步进行，以时间、职能部门、分公司等为数据统计数据的层次，逐步形成更加详细的分析财务报表。

②财务数据便捷访问。由于大数据控制技术下的财务数据同时实现了高度的数字化与可视化，企业管理人员能使用手机或是个人电脑在各种场合下访问财务财务报表和数据大盘，在时间和地点上的限制大幅减少，提高了使用的便捷性。

2.促进企业财务人员的角色转变

3.推动财务数据的深度挖掘和分析

在现代化的企业管理中，财务数据、业务和产品间的联系愈发紧密，企业的财务管理职能部门也要参与业务管理、成本管理、风险控制等一系列产品工作，传统的财务分析在工作方向上相对固定，主要围绕资产、负债、地税、现金流等内容。但是在新的时代背景之下，财务职能部门参与企业管理和决策的场景大幅扩充，因而财务分析的视角也在不断创新和变化，如前所述财务大数据的数据挖掘控制技术必然在这一过程中发挥出重要的作用。数据挖掘是指数据间的逻辑关系、问题等处于相对模糊的状态，以数据为材料，通过统计数据、分析、推理等方法发掘数据中隐藏的内在规律。数据挖掘在财务分析工作中具有很高的应用领域商业价值，能够为企业探索出新的财务分析视角，更加充分地挖掘财务基础数据中的应用领域商业价值。财务系统软件

二、企业财务分析工作中应用领域大数据控制技术面临的挑战

1.缺乏开发和应用领域财务大数据的专业人才

2.未建立适应企业经营特征的财务大数据网络平台和管理商业模式

企业的主营业务、资产及负债结构、规模、财务制度等都会影响财务信息化网络平台的建设，不同的企业在财务管理和分析中差别非常大。有些企业虽然引入了软件化的财务管理工具，但是并不符合财务大数据网络平台的特征。企业在财务数据收集、数据储存、数据展现、数据分析、数据挖掘各方面自成体系，要求企业借助排序机控制技术自主开发财务数据，因此，企业的当务之急是建立符合大数据管理特征的信息化网络平台。在管理商业模式各方面，企业财务职能部门的职能和角色需加以转变，工作重点应该是深入参与企业业务优化、成本控制、对外投资、战略决策、商业价值链管理等，并非传统的基础性核算工作。企业外部的其他职能部门也要认识到自身在财务管理工作中的职责，落实对基础数据的规范录入。从实践情况来看，很多企业在财务管理商业模式各方面仍未作出有效的转变，不能适应大数据控制技术的应用领域特征。

3.财务信息的产品质量和安全难以保障

企业财务分析的精确性、可靠性受到财务基础数据的深财务系统软件刻影响，在财务大数据管理商业模式下，大量的基础性财务数据由基层职能部门通过信息化网络平台上报，直至储存有系统当中。但企业的财务相关数据种类繁多，有些数据可逐步形成统一的结构，但仍有大量的数据在结构上难以统一，在后期应用领域中难度较大，排序机系统擅长处理结构统一的数据，借助相关算法能同时实现快速处理，但如果数据结构无法统一，算法运行就会受阻。因此，财务信息产品质量受到数据结构不统一的影响，同时也制约了大数据控制技术的应用领域。另外，当企业全面应用领域大数据系统来管理其财务数据时，数据安全防护将成为工作重点，财务数据是企业的机密，同时也是一种无形的资产，而大数据控制技术以排序机网络系统为基础，存有黑客入侵、病毒感染、系统故障等风险，企业财务大数据的安全防护将成为一个难点问题。

三、借助大数据控制技术开展企业财务分析和管理的路径

1.建立企业财务大数据管理和分析网络平台

企业财务大数据系统按照功能来划分包括数据储存模块、服务器模块、后端管理模块，其中后端又可细分为业务流程处理模块和财务大数据展现模块。以上各个部分在功能和控制技术要求上存有较大的差别，企业在建立其财务大数据系统时需重点加强这几个部分的设计。首先，数据储存模块用于储存海量的企业财务基础数据。在系统架构层面要考虑数据查询时的响应速度，如果系统响应速度过慢，大数据分析和展现功能将受到严重的影响，页面加载速度会受到严重制约。其次，服务器模块主要用于部署企业财务大数据的相关代码，后端发出的网络查询和储存请求将通过服务器来操作数据储存模块，大数据依靠特定的算法同时实现财务统计数据和分析等功能，那些代码要部署在服务器上，因此多于服务器就能运行那些算法程序。最后，企业的业务处理模块以软件流程化的形式模拟实际的财务管理制度和流程，企业财务职能部门要参与此类系统的设计，为软件控制技术人员提供专业的财务指导。大数据展现模块侧重于设计财务分析的指标、财务统计数据分析的层次、分析方法和数据展现的形式。其中，财务分析方法包括财务数据描述、对比、结构设计和财务产业发展趋势等。财务系统软件

2.培育兼具财务管理能力和排序机控制技术的专业人才

如前所述大数据的企业财务管理和分析工作要求财务人员同时具备财务专业知识和排序机应用领域知识，因此此类工作对排序机应用领域能力提出了较高的要求，关键要具备数据开发和挖掘的思维，能够熟练应用领域排序机软件工具。结合企业财务职能部门的专业人才实际情况，此种综合型专业人才目前相对匮乏。因此，企业需要加大专业人才培育力度，要求财务管理人员学习大数据系统的基本架构，掌握数据结构设计的基本方法，因此不断梳理企业财务管理流程，对从数据收集到数据分析和展现的全过程进行充分的升级改造，使其符合大数据控制技术的特征。在这一过程中，企业要重视理论层面的全面提升，财务共享管理商业模式可用于理论支撑，将其和大数据控制技术结合在一起，以企业大数据储存模块作为企业的财务共享数据中心，同时实现各职能部门、各分公司的数据整合。财务系统软件

3.加强财务大数据安全管理

进入大数据时代之后，企业在财务管理、业务管理等各个各方面都渐渐转向对全面的数字化系统的应用领域，虽然财务大数据管理商业模式提升了工作效率、减少了财务职能部门的工作量、促进了财务人员的角色转变，但同样也带来了数据安全各方面的风险，因为企业在数据储存中应用领域了云储存、云排序等数据第三方服务，系统故障、数据丢失等问题依然存有，因此企业外部人员在操作那些系统时也可能存有安全意识不足、账号密码泄露等问题。企业在管理过程中应该从三个各方面强化数据安全：一是选择控制技术成形、安全防范能力强的大型云储存服务商；二是企业外部的数据管理应采用权限制，进一步增强各级党委人员的保密意识，防止财务数据外泄。

结语

财务大数据是企业的核心资产，是关系到企业经营的机密，对数据安全的要求非常高。财务系统软件