前言

企业在开展财务大数据分析工作的同时，务必重视数据信息安全，强化企业人员的数据安全意识，并从技术上提供支持和保障，增加数据信息保护的方式和方法，为企业信息安全加固屏障，搭建一套安全、完整、高效的大数据平台，为财务分析及经营决策提供有效支撑。

一、大数据及可视化技术与财务分析融合的应用价值

1、提高数据处理效率，改善财务信息质量

在大数据技术和互联网功能的支持下，智能化的数据处理技术对海量的基础数据进行自动收集整理，并按照确定的逻辑进行对比、计算和分析，构建一体化、智能化的财务分析模型体系。各项财务数据、行业指标、业绩情况的重复计算，都交由计算机完成，不仅大大提高数据处理的速度和准确率，减少人为因素下潜在的错误发生概率，而且能整合经济组织内外环境的大数据，提供更具参考价值的信息。

2、加快信息传递速度，降低企业营运成本

在大数据技术支持下，智能化的财务分析系统能根据不同财务分析结果，提供多视阈、交互式的个性化财务分析报告，充分匹配财务分析在新形势下精细化的要求。企业各职能部门间的信息孤岛将被打破，建立互联互通的内部数据共享中心，信息使用者获取信息的途径也更为便捷多样，准确可靠的信息亦能更为及时地送达相关人员，提高信息传递的及时性。同时，能够帮助检验业务数据与财务数据交叉呈现的错误，为财务工作提供更为及时、准确、全面的信息支持，帮助应对内外部可能发生的变化或风险，使企业的运营成本得到降低。

3、拓宽财务分析职能，优化企业决策机制

大数据财务分析能够充分利用人工智能的优势，运用智能化技术完成数据的筛选和清洗，减少管理层为收集、汇总数据信息所花费的时间和人力成本，企业管理层能将更多的精力投入评价企业经营业绩、探讨未来经营计划制定等方面的工作中。利用大数据为企业洞察、预测未来，支持战略层面的管理决策，从而使财务分析工作的职能得到延伸。此外，企业决策层不仅能根据账面财务数据来推断企业目前的财务状况，而且能利用大数据技术所支持的外部财务数据等帮助预测公司未来经营状况，克服传统财务分析的滞后性等缺陷，及时将各类指标建立起动态联系，以满足内部评价和对外披露的需求，企业的经营决策机制得到优化和改善。

4、增强风险管理能力，提升企业整体业绩

将大数据挖掘分析和可视化等智能技术应用于企业财务分析，针对各信息使用者的不同需求，制定动态的、个性化的财务分析模型。除了传统的财务指标以外，大数据财务分析还新增了数据评估、数据交易、数据搜索等新型拓展功能，保证数据的真实有效的同时，能够将企业的分析结果进行全方位、多角度的对比，实现对经济组织的系统全面分析。企业人员在解读数据分析结果、分析产生差异的原因后，能够针对性地提出解决问题的有效途径，提取创造商业价值的有效信息，增强企业风险管控能力，促进先进信息技术与创新管理理念的有机融合，提高企业的经营管理水平，增强企业整体业绩和行业竞争力。

二、大数据及可视化技术与财务分析融合的逻辑框架

1、数据获取和整理

数据获取是大数据财务分析工作的起点，利用大数据技术所开发的数据收集系统能够实时抓取企业内外部数据。内部数据不仅来自财务及会计核算系统，还涵盖业务层面的采购、销售和生产等各类数据，外部数据则包括了政策、市场、行业、竞争对手等各类信息。将数据源中杂乱无章的各类数据进行整理，以不同的数据存储结构和形式汇集到数据库中，为后期的数据加工、清洗、分析和可视化等工作提供有效基础和保障。

2、数据加工和处理

由于大数据具备海量的规模、高速的流转、多样的类型和低价值密度等特征，在获取数据后，则需要将大量杂乱、抽象的数据源转换为对财务分析目标有规律和逻辑的信息，大数据财务分析中的数据清洗工作正是完成此步骤的重要操作之一。利用智能系统可以实现将数据库中分散、凌乱、非标转化的各项数据进行分类、筛选、剔除、合并、计算、排序、转换、检索等数据加工和整理。在完成数据清洗环节以后，经过数据加工和处理后的数据会被加载到数据仓库中，以供后续的财务分析工作所使用。

3、数据挖掘和分析

在完成数据加工和处理后，为了对所收集的数据挖掘出有价值和意义的信息，则需用全样思维、容错思维、相关思维等大数据思维进行数据挖掘和分析，其中常用的方法包括分组聚合、回归分析、关联规则、特征分析、偏差分析等。数据分析工作主要利用到数据挖掘和联机分析处理两类分析工具，前者为预测型分析工具，帮助提取出隐含在海量数据中可能有价值的信息；后者则是验证型分析工具，支持企业人员从不同角度对数据进行复杂查询或多位分析处理，并以直观简明的形式予以展示。

4、数据可视化展示

为实现财务分析的最终目的，需要将数据分析的结果以简明易懂的图表方式进行展现，供企业管理决策人员使用。以图像处理技术为基础的可视化技术能够将晦涩冗杂的数据转换为图像形式，以可视和交互的方式展现给企业内的信息使用者，根据不同工作主题和人员需求匹配与之相对应的可视化展示方式或路径，全面展示业务、财务及税务的相关指标，形象直观地表达数据分析结果的内涵和规律，帮助企业更为高效便捷地开展经营管理、投资决策、风险预警、成本管控等工作。

三、大数据及可视化技术与财务分析融合的推进策略

1、重视数据获取成本与效益的统一

在利用大数据技术抓取数据时，企业会面临实时多样、零散碎片的海量数据，其中不乏对企业而言无意义的数据。而获取数据的过程势必会产生成本和费用，因此在信息的获取与存储过程中，需要考虑到成本效益原则，而非盲目获取大量数据，忽视数据带来的收益。企业在大数据技术应用于财务分析的过程中，应在前期做好部署和规划，根据自身明确需求对数据信息进行筛选，加强对信息有用性识别。在尽可能充分挖掘数据的同时，做好获取数据信息的成本控制，同时减少超负荷的数据运算和处理对系统带来的高维修或更换成本的可能性。

2、完善专业人才培养考核体系

企业的财务岗位随着业财一体化、大数据智能分析的发展将被赋予新的内涵和要求，也对财务人员提出了更高的岗位要求。将大数据及可视化技术运用于财务分析工作，要求其使用者需熟悉相关的编程语言，而财会人员对此几乎是零基础，面临着专业技术人才配备不足的问题。企业需加强对传统财务人员在大数据应用技术方面的培训与学习，并充分挖掘精通财务知识的同时又具备信息技术手段的人才，进一步完善人才培养考核体系，全方位提升企业人员的专业素质和技能水平，为大数据财务分析工作建立起专业化团队。

3、增强企业数据信息的安全性

在数智化时代，随着大数据技术的逐步推广和应用，各经济组织间的联系越来越紧密，获取信息的途径和渠道也越来越便捷，因此保障企业数据信息的安全将成为大数据财务分析的重要任务之一。

结语

企业的财务数据、知识产权、商业机密等信息可能会不慎泄露、被窃取或篡改，从而导致潜在的安全风险。

财务数据分析师CFDA（China Financial Data Analyst）

由中国商业会计学会颁发，通过全国统一考试的学员将同时获得商业数据分析证书，该证书是由人社监制，省级职业技能鉴定指导中心签章颁发《人力资源和社会保障部专项职业能力证书》。

通过CFDA课程的学习，企事业单位的财务人员和管理人员能够通过科学的指标体系和分析方法，结合企业财务数据，构建数据模型，对公司整体经营状况进行评估，向管理层和业务部门提供财务建议和决策支持，从而优化资源配置和提升企业核心竞争力。