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大数据（Big Data）是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。通常认为大数据有4V 特点：Volume（数据量大）、Velocity（数据输入和处理速度快）、Variety（数据多样）、Value（数据价值密度低）。数据量大是大数据最显而易见的特点。
大数据技术是一种新兴信息技术，具备强大的信息数据分析、集中处理与高效利用的能力。财务人员应用大数据技术开展财务分析，能够找出对实施企业发展战略及财务管理工作有用的信息，以提高决策的科学性。在业财融合时代，相关人员要将企业的历史财务信息与当前的业务信息，以及上下游企业各方面的市场信息整合在一起进行综合分析，分析工作量非常大且复杂。大数据技术处理信息的速度快、精确度高、能力强，这是大数据技术能够在财务分析与管理中发挥作用的关键优势。
大数据为企业财务分析提供了强大的数据基础，企业借助先进、高效的数据处理技术，可直观呈现各类数据，并深层次挖掘数据的经济价值，实现企业财务从核算型逐步向经营型、价值型转型。
在传统财务分析中，最关键的环节是在财务会计中进一步产生对应的数据，为编制财务报表提供参考，并对财务报表进行系统的解读，这样能够进一步明确企业内部财务数据的来源，以便于后续高效地利用。大数据时代，大量先进技术被普遍使用，人们对数据高度重视，企业获取数据几乎不受空间和时间约束，收集数据的成本较低，速度在不断加快，并且随着各项改革及相关技术的不断完善，财务共享中心也越来越健全。丰富多样的数据有助于企业提升财务分析的一致性和精确性。
过去，财务分析依赖于历史数据，即财务人员依据之前的财务数据等，凭借以往的经验展开分析，结果存在一定的滞后性。在大数据时代，各种前沿科技的崛起与发展，为进行动态、实时财务分析提供了支撑。运用数据挖掘等信息技术，企业能够在短期内得到所需的数据，数据处理、分析速度显著提升；并且企业可在短时间内对相关数据做好加工和处理，第一时间发现并有效解决问题，灵活调整和优化企业战略，增强企业的风险抵御能力。与此同时，由于数据传输速度快，数据仿冒风险小，金融分析成果被剽窃等风险进一步降低。动态性财务分析汇报有利于客观真实地表达企业的营运能力和经济活动。
在传统财务分析实践中，进行横向比较时难以获得外界信息，无法体现数据的价值和特点。大数据时代，运用API（Application Program Interface，应用程序接口）、爬虫等技术，可确保外界数据和信息的即时获得，便于开展横向比较。大数据时代的财务分析重视关联性分析，可剖析多个利益相关者，而且不局限于事后意见反馈，还可在事前和事中进行分析。在财务分析常用工具中，BI（Business Intelligence，商业智能）、SQL（结构化查询语言）、SPSS（社会科学统计软件包）广泛用于数据科学研究，有利于确保数据解释效率和质量。
在传统财务分析中，由于数据专业性强、数据量大、数据易读性差，数据使用者可能无法把握重点。数据分析可视化技术的应用，有助于企业从多维度、多层次开展分析，并选取丰富、多元的图形和表格形象、生动地展现分析结果，帮助实际应用者客观理解和掌握分析重点。
现在的大数据财务分析工具多为自助式商业智能分析工具。自助式商业智能分析工具不再只面向IT部门的技术人员，还面向更多不具有IT背景的业务、财务分析人员。与传统商业智能分析工具相比，自助式商业智能分析工具更灵活，并且更易于使用。下面介绍几种自助式商业智能分析工具。
Power BI是微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具。Power BI能让静态数据转为动态报表，是一个让非专业数据分析人员也可以有效整合企业数据，并快速准确地进行商业智能分析的数据可视化工具。
Power BI应用包括Windows桌面应用程序（Power BI Desktop）、云端在线服务（Power BI Online-Service）和移动端应用（Power BI Mobile）。
Tableau是一个可视化数据分析平台，它可以使人们能够更加轻松地探索和管理数据，更快地发现和共享各种有价值的见解。
Tableau 具有简单易用、极速高效、视图美观、轻松实现数据融合等优势，其家族产品包括Tableau Desktop、Tableau Server、Tableau Online、Tableau Public和Tableau Reader。
FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能产品。业务人员使用该产品可以自主分析企业的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，协助企业及时调整策略，做出更好的决策，增强企业的可持续竞争力。FineBI定位于自助式大数据分析工具，能够帮助业务人员和数据分析师开展以问题为导向的探索式分析。
FineBI的优势是：数据取自业务，并应用于业务，让需要分析数据的人可以自主处理数据并进行探索式分析。
Smartbi是广州思迈特软件有限公司旗下的产品，可以满足客户对企业级报表进行数据可视化分析、自助分析、数据挖掘建模、AI（人工智能）分析等方面的需求。Smartbi广泛应用于金融、制造、零售、地产等行业。
在大数据财务分析中，各项财务数据、行业指标等的重复计算，都交由计算机完成，不仅能大大提高数据处理的速度和准确率，降低人为因素影响下潜在错误的发生概率，而且能整合经济组织内、外环境的大数据，提供质量更高、更具参考价值的信息。
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，提供多视域、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。大数据技术有助于企业各职能部门打破信息孤岛，建立互联互通的内部数据共享中心，因此信息使用者获取信息的途径更为便捷多样，准确可靠的信息亦能更及时地送达相关人员，提高信息传递的及时性。同时，大数据技术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，帮助企业应对内、外部可能发生的变化或风险，使企业的营运成本降低。
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，减少企业为收集、汇总数据所花费的时间和人力成本，让企业管理层能将更多的精力投入评价企业经营业绩、探讨未来经营计划等方面的工作中。大数据财务分析能帮助企业洞察、预测未来，优化企业战略层面的管理决策，从而使财务分析的职能得到拓展。在大数据技术的支持下，企业决策层不仅能根据财务数据来推断企业目前的财务状况，而且能预测企业未来经营状况。大数据财务分析克服了传统财务分析的滞后性等缺陷，能及时在各类指标间建立起动态联系，以满足内部评价和对外披露的需求，使企业的决策机制得到优化和改善。
企业可将数据挖掘和可视化等智能技术应用于财务分析，针对不同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。除了传统财务分析具有的功能，大数据财务分析还具有数据评估、数据交易、数据搜索等新功能，在保证数据真实有效的同时，能够对分析结果进行全方位、多角度的对比。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，提取能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，提升企业整体业绩和行业竞争力。
基础分析阶段主要处理各类数据表，如财务报表、总账、余额表、明细账、序时账等，使用的工具一般为 Excel。在此阶段，需要使用各种函数、统计方法或财务模型对多张数据表进行分组、聚合、索引、排序等操作，以异常变化为主要分析对象，以找出问题为主。
数据可视化是大数据财务分析的重要一环，利用可视化工具直观地展现分析结果，可帮助管理层抓住数据本质，提升决策参考价值。
BI 可以满足大部分的可视化需求，不过也存在一些功能受限的场景。一些基于 Python 语言的库，如 Matplotlib、Pyecharts 等，在数据可视化方面具有较强的功能，可以满足一些特殊的场景需求。
互联网的普及使财务资料和信息能够借助网络进行处理和传递，会计实现了业务流程和信息流程的集成处理，极大地提高了企业的信息共享性。但这一阶段对数据的总结、归纳、提炼仍不够精确，数据的使用价值有待提高。此时可将财务数据与业务数据、业务活动结合起来分析，通过财务数据发现业务活动中存在的问题，根据问题原因找到解决对策。这种类型的分析看似简单，但是因其涉及其他部门或者企业整体的经营情况，对财务人员的要求较高；而且，这种分析的结果要有可行性和指导性，要能支持经营决策的制定，因此分析时就不是单纯针对数据，而是要考虑影响企业经营活动的各因素。业财融合分析以提出改进方法、解决问题为主。
对财务指标进行分析，可确保相关人员对企业资金情况、盈利能力和未来发展具有系统且全面的了解，还可显著提高决策的有效性。将该体系应用于筹资决策及投资决策，能够极大程度提高决策的合理性与科学性，这对投资方和企业自身而言，均具有重要的意义。企业可采用定量和定性等财务分析方法，对财务报表及相关经营资料进行分析，动态监测预警信息，及时发出预警信号，规避财务危机发生的风险，为企业治理提供良好的财务环境。