任务三
了解大数据时代财务分析的特点

任务要求

通过本任务的学习，我们应该能够掌握大数据时代财务分析的特点，以及大数据时代的财务分析与传统财务分析的不同。

知识准备

大数据时代，任何行业都与大数据产生了紧密的联系，尤其是在财务工作领域。有效利用大数据技术，可以将财务人员从繁重的数据核算中解脱出来，从而更好地为企业经营决策提供支持。

大数据时代的财务分析具有以下特点。

一、实时效果显著增强

传统财务分析只能对已经发生的财务数据进行归集、处理，分析结果的时效性和有效性大大降低，既不利于企业财务管理的风险控制，也不利于企业的经营决策。大数据时代，市场竞争不断加剧，企业要不断根据市场需求的变化及时调整经营策略。因此，财务分析必须从事后反映、分析和监督转变为事前或事中分析。例如，生产企业要对生产制造成本相关的数据进行计算分析，并汇集分配成本，明确生产成本构成的要素，对比不同产品的利润贡献率，及时动态地对生产线进行调整。

企业通过大数据财务分析，以客户的需求为导向进行生产经营活动，实现了企业的在线过程控制和业务活动绩效评价。

二、开展业财融合分析

传统的财务分析技术采取的是财务报表的形式，企业很难对财务信息进行整合及分析，效率十分低下。因此，财务分析工作要想获得持续有效的发展，充分被管理者利用，进而提升企业的市场竞争力，就必须与大数据技术相结合，通过深入的数据分析和可视化操作，制定出科学合理的财务目标和有效的工作方法，从而辅助企业做出正确的经营决策。

如今，财务部门越来越重视企业内部的各项数据，如采购、营销等业务数据，以及竞争对手、合作伙伴、供应商等其他外部数据。企业应用大数据技术开展业财融合分析，可以全面反映当下的业务状态信息；同时，企业通过数据挖掘，还能够很好地预测未来的市场需求和市场供给、市场竞争和政策取向，从而为企业未来的生产经营决策提供全面的信息支持。

三、财务分析技术升级

随着经济与IT技术的不断发展，各个领域对于数据的收集、处理、分析都提出了相当高的要求，传统的数据分析工具面对体量大、形态多、波动强的海量数据就显得力不从心。

大数据时代，企业采用先进、成熟的BI技术，可以满足高效稳定、易开发、易维护、快速调整分析模型的业务需求。

（1）BI技术提供丰富的分析手段，可以按照用户的分析需求，将一些维度组合起来，形成一个钻取组合维度或旋转组合维度，如时间维度“年→季度→月→日”。

（2）BI技术具有丰富的图表样式和强大的自定义分析能力，不仅可以提供多维分析所必需的同比、环比、钻取、维度切换等方式，而且能提供数据的追溯、比对、预测等高级操作，为辅助决策提供技术支持。

四、建设大数据财务分析人才队伍

随着我国数字经济的不断发展，大数据时代的财务分析工作必将迎来全新的变革，这对财务工作者来说也是全新的机遇和挑战。在这种情况下，财务人员要抓住机遇，创新思维，学习新技术，开拓新方法，合理运用大数据技术，让财务报告分析在企业中发挥出最大的价值，为企业和社会的发展提供充足动力。

（1）财务人员应能够借助大数据技术全面分析财务数据和业务数据，帮助企业预测和防范经营过程中可能发生的风险。

（2）财务人员要对企业经营生产活动有全过程、全方位的了解，掌握业务循环中的关键控制点，不仅精通企业财务会计知识及相关法律法规，还要掌握现代企业经营管理知识及应用数学、概率论、统计学等相关知识。

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