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1.了解大数据的基本概念
2.了解大数据的种类，掌握大数据的特征
3.了解大数据在各行业及领域中的应用
4.了解大数据财务分析的方法
哈药集团人民同泰医药股份有限公司（以下简称“人民同泰”）打造了数字化财务共享服务中心，将原有雨人医药连锁系统、批发系统、仓库管理系统、物流管理系统、医院信息系统等业务系统（五大主要异构系统）打通。运用人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）、区块链、大数据、云计算、5G移动等数字化技术，人民同泰将数据整合、业务整合、业务规范形成了管理闭环，使财务共享由单纯的业务处理服务扩展至提供流程优化与整合，推动了业务端流程的整合与提升，从而发挥了企业整体数字化转型的引擎作用。通过财务共享服务中心的建设，实现了人民同泰业务、财务、资金、税务、电子档案等一体化及企业降本增效的应用目标，可以更好地为业务部门服务，在提高财务核算准确性和使企业高效处理业务的同时，促进了管理会计向战略会计数字化转型，使企业真正实现了管理水平提高和效率提高。
人民同泰通过数字化财务共享建设，在整体产业链中内协外拓，管理水平有较大程度的提高。
（1）在内部协同、集团管控方面，形成可量化效果。
数据共享：经营数据实现了横向产业链板块之间打通，纵向支持集团决策，完成了由“分、散、杂”向“互联互通、实时共享和集团化管理”的转变。
业务协同：业务流程由原来的“独立、平行”，向“板块协同、业务财务一体化”转变（业务处理效率提升37%）。
决策支持：实现了从信息汇总分析到大数据支撑下的业务决策支持，决策层通过报表和轻分析了解企业实时经营状况，根据分析结果，制定科学的决策（分析主题13类、分析报表32张）。
（2）在业务创新方面，形成了新商业、新模式、新链接。
重构运营管控能力：通过搭建财务共享平台，打通了企业整体产业链，以数据驱动连接供应商、客户、员工，实现了业务透明、细节可控。
新技术：RPA、AI、区块链技术在共享中心落地应用，实现了端到端的整合，企业降本增效，推动了商业模式中的财务人员由核算型向价值创造型转变，同时提高了财务信息披露质量。
数据驱动的能力：通过系统汇集“业财资税”各类数据，给业务策略调整、生产优化、库存优化、成本优化等均提供了可视化的数据分析和洞察工具，实现了以数据驱动运营管理优化，提高人民同泰上市公司的整体治理水平。
企业数字化转型始于战略，重在技术，根在业务。数字化转型是企业的基因重塑，从认知、战略、文化开始，是组织结构、业务流程、支撑系统、商业模式的再造。那么，在数字化转型过程中，企业会面临哪些痛点和难点呢？
资料来源：中国上市公司协会
大数据作为一种比较抽象的概念，大约起源于20世纪90年代，现已延伸到各行各业。针对大数据，目前存在多种定义。一部分学者认为大数据主要是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行收集、管理和处理的数据集合。维基百科对“大数据”的界定是：大数据也称为巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量规模大到无法通过人工在合理时间内实现获取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。大数据为我们提供了颠覆性的思维新方式、新方法、新手段，这也是大数据当前能够引发经济社会变革最根本的原因。数据显示，2021年全球实时数据量规模为16ZB，2025年实时数据将达到51ZB，同时根据互联网数据中心（Internet Data Center，IDC）预测，2018年到2025年，全球数据总量将由2018年的33ZB增加到2025年的175ZB。
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大数据基础知识
数据既是对客观事物的逻辑归纳，也是事实或观察的结果。随着科技进步和经济发展，多数通过电子化记录的信息都被认为是数据，如社交软件产生的社交数据、购物平台催生的消费者及消费数据、物联网技术形成的车联网数据等。数据延伸范围越来越广泛，不但包括经济生产总值、证券市场、人口数量等数值型数据，而且还包括文本、照片、声音、视频等非数值型数据。通常，人们按照三种不同标准对数据进行分类，即按连续特征分类、按结构属性分类与按测量尺度分类。
数据按照连续特征可以分为连续型数据与离散型数据。连续型数据与离散型数据主要用线、点来区分理解。
连续型数据是在一定区间内可以任意取值、数值是连续不断的、相邻两个数值可进行无限分割的数据。例如，人的体重就是连续型数据，某人的体重介于50kg与51kg之间，可以有50.1kg、50.2kg等无限个数值。
离散型数据又可称为不连续数据，这类数据在任意两个数据点之间的个数是有限的，只能用自然数或整数表达。例如，班级的数目就是离散型数据，某个年级有五个班级，二班和四班之间肯定只有三班这一个班级。
数据按照结构属性可以划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，三者在存储形式、数据处理方法和数据分析方法等方面存在不同。
结构化数据一般被认为是可以用二维表结构来表示并存储在传统关系型数据库中的数据。从数据存储方面来看，Excel表格和SQL Server数据库等中的数据都属于结构化数据；从应用的方面来看，企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）系统数据、会计信息系统数据、银行交易记录数据等也属于结构化数据。结构化数据大多存储在大型数据库中，用户可以进行检索、分析和处理。
半结构化数据是指数据的结构和内容混在一起存储的数据，如操作系统的日志、智能终端设备获取的数据文件等。
通常，非结构化数据是指数据结构不完整、无预定义的数据模型、不能用二维表结构进行表现的数据。相对于结构化数据，非结构化数据没有统一的规则，常见的非结构化数据有互联网检索的网页信息、文档、电子表格、电子邮件、语音、图片、视频等。日常生活中存在大量的设备、系统能够产生非结构化数据，故其在数据中占比较大。而用户往往要对这些数据做大量的处理，将其转化成结构化数据，才可进行进一步挖掘和分析。
定类数据也称为类别数据或名义数据，主要用于标识数据所描述的主体对象的类别或者名称。定类数据本质是一种分类体系，仅用于标识事物类别或名称，并不区分顺序，无法描述大小、高度、重量等属性，也不能进行任何运算。例如，人的性别只能分为男性和女性两类，量化后可分别赋值为0和1。这些数字只是一种代号，不能区分大小或进行数学运算。
定序数据也称为等级数据或顺序数据，主要用于根据事物所具有的顺序属性对调查对象进行次序描述。使用数字或者序号表示的定序数据并不代表数据的大小，仅仅表示数据之间的顺序。例如，学位分为学士、硕士、博士，分别用1、2、3表示，这些数字只代表顺序，按照大小正序排列，并不能进行计算。
定距数据也称为等距数据或区间数据，不仅能将变量（社会现象或事物）区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离，也就是说可进行加减运算，但不能进行乘除运算。例如温度，可以说30℃比15℃高15℃，不能说30℃就是15℃的2倍。
定比数据也称为比例数据或等比数据，由定比尺度计量形成，可用于表示不同变量（社会现象或事物）之间的比例或比率关系，既可以进行加减运算，也可以进行乘除运算。例如身高，小明的身高是90cm，小李的身高是180cm，就可以说小李的身高是小明的身高的2倍。
大数据基于传感技术、互联网及云计算等技术，收集结构杂、数量大、种类多的数据信息并加以处理，形成数据集合，借助数据交叉复用与集成共享，转变为智力资源。与传统数据特征相比，大数据具有以下特征。
大数据最为明显的特征就是数据量大，数据存储量已经从TB量级升至PB量级。在数字经济时代，图片、视频、语音等非结构化数据迅速增长，人们产生和获取的数据量愈发增大，对数据存储、处理、运算、传输等的要求也相应提高。巨大的数据量是大数据生成的重要基础条件之一，大数据中非结构化数据总规模一般是传统数据仓库的10倍到50倍。
随着数字技术的快速发展，摄像头、传感器等智能终端设备可以从世界各个地方实时采集数据，并利用网络非常方便地将数据传输至大数据云端中心，以便于储存、管理、分析和挖掘。大数据平台、系统、App在生活中得到广泛应用，通过人与人、企业与企业、人与企业之间的沟通和业务经营产生大量的数据。因此，大数据种类具有来源多、类型多、关联性强等特征，具有丰富且完善的维度，具备多样性表现形态。
当下，人们能够获取海量数据，但这些数据多数是重复度极高，甚至与分析关联不大的数据，其价值密度较低，还不能对未来发展态势进行精准预测，因此还需要利用各种大数据算法，提高数据采集和处理能力，针对不同场景和不同需求进行深入挖掘，挖掘数据隐藏的价值和规律，使大数据发挥作用。
通常，传统的商业分析处理需要一段时间才能完成，如企业一周统计一次经营管理数据和财务数据，并据此花费时间做一次分析报告。这些都属于事后揭示，能够发挥的作用是有限的，特别是对企业的经营管理人员来说作用不是太大。而大数据具有惊人的数据处理速度，能实时分析而非批量分析。其算法主要包括实时处理算法、批处理算法和近实时处理算法等。
企业管理往往具有专业、系统的特点，需要短时间内处理大量数据信息，这些信息基本上涵盖了企业经营发展的各个方面。企业可以借助数字化系统推动交流与沟通，减少信息不对称，再通过大数据技术将模糊逻辑和推理结果相结合，从而满足计算机处理网络数据的要求，并通过搭建合适的模型来提高数据处理效率。
大数据技术具备较强的学习能力，可以模拟人脑，能够在短时间内发现非线性问题并进行妥善处理，为人们做出决策提供合理参考。随着数字技术的不断更新升级和推广应用，人们可以将各类数据整合起来，充分发挥大数据自主学习的优势，更加高效地解决遇到的非线性问题。
随着大数据、云计算、区块链、人工智能等数字技术的迅速发展，数据驱动的产业发展和变革正在加速推进产业数字化，并成为各行各业未来发展的趋势。
数字经济时代，大数据技术不断升级电商业务模块，重构业务子模块，优化电商配套服务，从而满足变化、复杂和可循环使用的电商业务服务应用需求。微商、在线交易和在线营销等新形式涌现，并与电商加速融合，扩大了电商的范围。例如，多方鼓励和支持龙头企业为电商行业配套服务进行技术创新，不断摸索尝试适合我国电商物流的服务模式，依靠大数据技术转型升级，实现物流信息全方位跟踪，实现数据可视化管理，规避商品在物流过程中丢失后毫无痕迹的风险。
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大数据应用
数字经济时代，规模化生产企业依托平台实现与下游企业联通，平台也可以开设店铺或者直接将产品销售给平台，实现一次性大量产品的交易和流通，增加生产者收入。与此同时，还涌现出一些新业态、新方式和新模式，如投入和使用大量无人仓、无人机和无人车，达到降本增效的目的。
例如，直播电商的发展离不开互联网直播的出现，更离不开网络技术的普及，大数据技术的出现，赋予了直播电商更多的机遇。大数据让直播带货在社会关系网络上实现了将人与人、人与物、人与环境的连接，通过海量数据的分析和算法推荐精准地捕捉消费者，实现了从“人找货”到“货找人”的转变。大数据技术给直播电商的发展提供了用户基础、空间、功能延展等条件，催生了直播带货。
数字技术的公开透明和数据不可篡改的特点，保证了供应链金融从物理世界向虚拟世界映射的透明度。数字技术能够为供应链金融实时准确地提供交易状态视图，有效提升交易的透明度，从而有利于金融机构基于票据、库存资产等金融工具及时放款。
数字技术具有易分割、可追溯的特性，这使得企业可以通过诸如区块链技术向一级供应商签发数字化付款承诺，一级供应商根据实际结算需要对其进行分拆，并将部分付款承诺转让给下级供应商，从而使企业的付款承诺在各级供应商之间流转，将企业信用传递给需要融资的小微企业，再通过线上签订合约。在企业付款之后，资金迅速在各级供应商之间进行自动化清算，为供应商提供回款保障。
数字技术的应用，增强了数据的可靠性和安全性，降低了融资借贷过程中的风险。例如，供应链上游供应商和下游销售商所产生的应收应付款可以共享中游企业的信用，供应链上的任意供应商和销售商融资都能够享受到中游企业的信用，从而降低维护信用信息成本和交易成本，提升交易效率。
我国人口众多，给教育教学带来了巨大的压力，使教育行业经常处于高负荷运转状态，而大数据势必促进传统的教育行业产生变革。
数字经济促进了数字技术向在线教育行业渗透，数字技术与教育的深度融合将带来结构性变革。数字技术的应用可以加快教育数字化的进程，推动在线教育持续发展。
数字技术能够精准分析不同客户的需求变化，在不同阶段、不同时间和不同地点满足客户的要求，助力“停课不停学”，满足客户更加多样化、复杂化的学习需求。
例如，将人工智能、大数据分析应用到学生学习偏好、教师培训、课程开发及销售转换过程中，可以不断补充和完善教育资源、数据资源及技术资源，并通过额外赠送、免费体验等方式达到销售课程的目的，为在线教育创造价值。
企业繁杂的财务信息提高了财务分析的复杂程度，而大数据通过数字技术专业化处理，经过筛选、获取、加工、储存等程序，可以为企业提供事前预测、事中控制、事后监督的全方位分析。
基于大数据技术的支持，智能数据处理技术可以自动搜索海量基础数据，并依照既定逻辑和规则进行对比、计算和分析，构建智慧化财务分析模型体系。大数据技术可以完成各项财务数据、行业指标、业绩情况的重复计算，这不但可以大大提高数据处理的速度和准确率，还可以降低人为因素下潜在错误的发生次数，提供更具参考价值的信息。
企业建立互联互通的内部数据共享中心，能够打破部门间的信息壁垒，信息可以及时地传递给相关人员，提高信息传递的速度和时效性；同时，还可以帮助检查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，降低企业的管理成本。
企业运用数字化技术完成财务数据的筛选和清洗，可以减少管理层收集、汇总数据的时间和成本，企业管理层可以将更多的精力用到评价业绩、制定战略和经营计划等工作中去。企业运用大数据及时将各类指标建立起动态联系，可以满足内部评价和对外披露的需要；通过收集行业市场数据、同业竞争数据，可以支持战略层面的管理决策，改善企业的经营决策机制。
大数据分析和可视化技术可以应用于财务分析中，针对信息使用者的不同目的设计个性化的财务分析模型。大数据具有数据评估、数据交易、数据搜索等功能，既能够保证数据真实有效，又能够全方位、多角度对比企业的分析结果，实现系统全面的分析，并针对性地提出解决问题的有效对策，增强企业风险管控能力。
常见的财务共享中心既可以汇聚企业完整的财务数据，又能够取得大量非结构化数据。大数据技术将非结构化数据转化成结构化数据，并与财务数据进行对比分析，能够找出企业签订合同、报销费用等经营活动中是否存在违反财务规定的情况，从而减少企业的财务漏洞，有利于优化企业财务管理流程和体系，挖掘财务数据隐藏的价值。
随着信息技术的不断发展，企业财务管理工作将面临更大的压力和挑战，大量的财务数据和数据类型的复杂多样增加了财务人员的工作负担。因此，对企业来说，重点是加强对财务数据的深度挖掘、快速整合、处理与分析，而数据可视化就是能够直接将数据背后蕴含的信息挖掘整理出来，从而方便财务人员高效整合大量碎片化数据，将信息通过更为清晰明了的可视化方式展示出来，帮助管理者更高效地多维度掌握企业经营管理的整体情况。
数据可视化是指通过图像设计，实现复杂事物的直观展示。随着理论与实践的不断发展，数据可视化所承载的数据量愈加巨大，应用领域也愈加广泛。纵观数据可视化发展历程，可以将其分为五个阶段，具体如图1-1所示。
图1-1 数据可视化发展历程
15世纪至17世纪的大航海时代，欧洲的船队出现在世界各地的海洋上，寻找贸易路线。在这一时期，船队对实际存在的测量数据以地理图或天文图的形式呈现出来，具有直观性，促进了地理学或天文学的发展，同时也为数据可视化发展奠定了基础。
到18世纪，欧洲政府开始重视人口、疾病、犯罪等公共领域的数据，与此同时，概率学和人口统计学等也迅速发展，基于理论与实践的双重需求，复杂的数据开始通过饼图、柱状图、直方图等基本图形展示。例如，1786年，威廉·普莱费尔（William Playfair）绘制了英格兰从1700年到1780年的进出口数据的线图，被认为是历史上最早的线图。
随着信息数据的价值被欧洲社会普遍认同，欧洲国家统计学会制定了各种图形图表的分类和使用标准，统计图表在这一时期被广泛认知并使用，折线图、条形图、饼图、散点图等数据图形开始出现在正式文档中。例如，1854年，伦敦苏荷区爆发霍乱，英国麻醉学家、流行病学家约翰·斯诺（John Snow）在地图上用散点来表示霍乱案例与周围水泵的关联，并且用统计数据来说明水源水质与霍乱的相关性，最终锁定了一个公共水井。
在20世纪60年代末，随着计算机的推广应用，人们处理数据的能力和水平得到极大提高，慢慢开始利用计算机绘制可视化图表。计算机的数据处理精度和速度远远优于人工，缩略图、聚类图、树形图等复杂且精度高的数据可视化图表开始不断涌现。
随着数字经济时代的到来，数据可视化逐渐与数据挖掘、统计分析、图形学、美学、认知科学等领域结合起来，综合数据处理、算法设计、软件开发、人机交互等多种相关知识和技能，帮助目标受众从大量、复杂、不完整的数据中快速找到有用的信息。
数据可视化主要是指以图形、图像、表格的形式表现海量数据，利用数据分析技术、数据可视化工具发现隐藏在数据中的属性、维度、数据类型和数据来源等信息。数据可视化的本质是将海量数据中的特殊数据进行可视化处理，从而把数据转换成方便人们理解的更加直观易懂的信息，更好地掌握企业经营状况，进而做出管理决策。
高效地展示数据需要审美形式与视觉功能相结合，通过直观地传递数据的特性，对海量数据进行深入挖掘。数据可视化与信息图像、信息可视化、统计图形之间存在密切联系。数据可视化的本质是将每一个数据对象以单个图像元素进行表示的图元集合，通过不同的视角对数据进行更深入的观察与分析，从而清晰、准确、高效地将信息进行展示与传达。上述数据对象代表着生成数据可视化图表的数据集合，每一个数据对象都代表了一个实体。属性是数据对象反映自身特征的定性或定量值。倘若一个数据对象拥有多个属性，则该集合就是属性向量。属性的种类包括：标称属性、二元属性、序数属性、数值属性。实现数据可视化的前提是了解数据对象的属性，正确反映数据特征。
数据可视化不是由某一个算法实现的，而是通过一系列步骤组成的流程来实现的。数据的采集、预处理等前端步骤都会影响最终呈现的可视化结果。数据可视化具有多维度、易理解、多领域、准确度高、可扩展性和一体化等特点。数据可视化的基本步骤如图1-2所示。
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可视化数据基础
图1-2 数据可视化的基本步骤
数据采集是指把不同数据源的数据按照格式、维度、尺寸、分辨率等分类标准进行采集汇总的过程。数据采集的主要方法包括网络爬虫技术、软件采集以及开放数据库采集等。倘若采集到的数据质量较高，没有异常值、缺失值，数据的维度统一、分辨率较高，后续实现的可视化结果质量也就会较高。
数据预处理是指在主要处理以前对数据进行的一些处理。数据预处理是大数据分析过程中的关键步骤，会直接影响后面所有步骤的结果质量，数据预处理技术可以使原本混乱无章的数据按照预想的结果进行改变。数据预处理可以降低数据分析的难度，提高数据分析效率，降低数据分析的成本。数据预处理的方法有很多，常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换与离散、数据规约等。
选择可视化工具时既要考虑目标受众，也要深入了解工具的特点。目标受众包括高管、信息技术部门、管理部门、普通员工等，目标受众不同，其目的不同。例如，高层领导需要可视化分析工具反馈的是图形，可以清晰地看到自己想要的结果。结合产品路线图可充分了解使用目标可视化工具是否可以提高效率、是否符合工作的战略愿景、是否涵盖了其他必备的功能等。
设计可视化模型是指利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法。模型通过过滤非本质的细节信息，找到问题的本质，把问题简单化，使问题更容易理解。抽象是一种允许我们处理复杂问题的基本能力。模型对理解问题、沟通、准备文档设计程序和数据库都是有用的。设计可视化模型需要符号、过程和工具等要素。符号在任何模型中都扮演着重要的角色，被认为是把过程黏合在一起的“黏合剂”。
在上述步骤的基础上，为了使可视化图像更加直观、清晰、明了，可以根据需求设置颜色、线型、标记、标题、刻度等参数，对建立的可视化模型设置参数后，即可一键生成可视化场景，实现可视化。
实现可视化之后，通过描述性可视化分析，可以快速了解数据信息，清楚地传达数据的含义，帮助解释趋势和统计数据，从全局或局部视角了解情况，从过去的行为中总结经验，并以此预测未来的发展趋势。同时，也需要注意识别异常值，深入调查各个异常数据，探查这些数据无法被看到的原因。
为了确保数据能够正确有效地展示给目标受众，可视化模型需要遵循最优的数据可视化原则，在上述可视化结果的基础上，不断优化和改进可视化模型，满足不同目标受众的需求，提升可视化效果。
数据可视化是将数据通过视觉呈现，从而直观地传递出数据所蕴含的深层次信息。数据可视化遵循一定的逻辑规则，能够将一些抽象的、冗余的数据排除在外，但需要考虑图表、逻辑和工具三个要素的适当选择与使用。
为了使数据可以更加直观清晰地展现，最大限度地满足用户可视化需求，数据可视化基本图表逐渐得到丰富，12种常见图表如表1-1所示。各种图表有不同的应用场景和配置规则，目标受众需要结合数据特征、可视化诉求、目的，合理选择图表。
表1-1 12种常见图表
数据可视化的展现逻辑以目标受众为中心，采取合适的展现方式帮助用户在海量数据中快速捕捉有用信息。数据可视化的展现逻辑一般包括时间逻辑、排序逻辑、空间逻辑、角色逻辑、业务流程逻辑、其他逻辑等，具体如表1-2所示。虽然展现逻辑种类较多，但需要明确图表展现的目的，使图表为目的服务。
表1-2 数据可视化展现逻辑
在大数据、云计算、人工智能等行业前沿技术高速发展的今天，数据可视化工具市场已经十分广阔，但数据可视化工具在国内市场仍处于起步阶段。2023年，湖南睿略信息咨询有限公司针对数据可视化工具市场容量展开调查，结果显示2022年全球数据可视化工具市场规模达到383.83亿元人民币，依据市场历史趋势并结合市场发展趋势，预测到2028年全球数据可视化工具市场规模将达到649.22亿元人民币。数据可视化工具可以将数据转换为条形图、柱状图、环形图、丝带图、瀑布图、散点图、树状图等形式，进而反映不同的数据内涵。那么，当前市场上主流的数据可视化工具有哪些呢？
Excel是微软公司研发的一款电子表格，不但能够管理数据，而且可以提供各种标准的图表，如柱状图、面积图、折线图、条形图、散点图、饼状图等。Excel操作较为简单，可以快速处理小数据集合，但对大数据集合的处理稍显迟钝。同时Excel制图功能生成的图表简单，不需要编写程序，但单调的模板使生成的图表较为死板，因此，Excel只适合用于进行简单的数据分析，并不适合用于进行深度的数据分析。
Python是一款开源的编程语言，利用大量的函数库高效地实现各种应用功能，具有简单、高级、扩展性强、可移植性强、函数库丰富、可嵌入性强等特征。Python主要通过tkinter模块、turtle模块、Matplotlib模块实现不同的数据可视化，能够提供丰富的绘图功能。人们普遍认为Python是一个不错的数据可视化开发工具，功能十分强大，但从艺术角度来看其还有改善空间。
D3（Data-Driven Documents）是一种由数据驱动的文档。D3的关键要素是数据，利用数据确定如何绘制可视化图表的程序设计模型，主要使用JavaScript实现数据可视化，本质是JavaScript的一个函数库。D3简单、易于操作，可以实现JavaScript的全部功能。D3也是一个开源的软件，方便用户下载使用，是当前热门的数据可视化工具之一。
eCharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表，用于满足不同领域的需求，实现各种2D、3D图表的可视化。eCharts拥有许多开源免费的图形模板，允许自定义可视化图表，能达到动态的可视化效果。该工具能高效地进行数据量较大的可视化处理和三维图形的可视化处理，并且能非常智能地利用代码编程生成可视化图表。
Tableau提供的产品包括Tableau Desktop、Tableau Public、Tableau Server、Tableau Online、Tableau Reader，其中前两项属于开发人员工具，后三项属于共享工具。其官网描述是成为“所有人都能学会的业务分析工具”。类似于Excel，Tableau不需要编程，只需要“拖动”动作就可以实现强大的可视化功能。Tableau具有操作简单、实时连接、数据更新快、数据提取效率高等特征，具有十分实用的数据可视化功能。
在数字经济时代，数据可视化对大数据信息准确呈现起到了重要的推动作用。
数据可视化能够帮助数据使用者理解数据，发现其中深藏的规律和未来趋势。通过可视化工具，数据使用者能够缩短发现数据关系的时间，如数据中的相关性、趋势、重复值、异常值等。尤其是在分析销售数据时，通过可视化工具能够发现销售额、时间、区域等之间的关系，还可以清晰地看到各种产品的销售情况。因此，数据可视化分析能够帮助企业更好地掌握市场需求，提前制定适应市场的营销策略。
数据的受众有很多，如高管、普通员工、政府等。将数据通过图形、表格或线条等形式呈现，能够满足不同数据使用者的需求。数据可视化能够帮助决策者快速了解数据，并做出合理的决策。例如，在金融领域，可视化工具实时显示股票价格涨跌情况，帮助投资者快速地做出投资决策。
数据可视化能够提升数据使用者向其他人传达数据分析结果的效率。通过可视化工具，数据使用者将数据以更为直观、高效的方式展示给其他人，方便第三人理解和掌握数据分析的结果。同时，可视化工具能够帮助数据使用者及时发现当前的问题与不足，并帮助他们解决问题，有效降低在传统数据分析时出现误差的概率，提高数据信息的准确度。
数据使用者在数据可视化分析过程中及时发现当前存在的风险与问题，快速解决问题，降低风险。数据可视化能够帮助数据使用者发现数据中的隐藏信息，激发数据使用者的创造力，从数据中寻找新的机会。数据可视化应用增强了企业获取经济效益的能力以及帮助企业合理分配和利用企业人力、物力等，深入挖掘潜力，实现经济价值与利益的最大化。
财务分析的主体是与企业存在现时或潜在的利益关系，出于某些目的对企业的财务报表展开分析的组织或个人。通常情况下，大数据财务分析主体大多属于企业的利益相关者，主要包括权益投资人、债权人、经理人员、政府机构、社会中介机构和其他与企业有利益关系的群体，出于不同目的使用财务报表，需要不同的信息，采用不同的分析方法。
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大数据财务分析概述
权益投资人也称为企业所有者、企业股东，是企业收益的最终获得者和风险的最终承担者。基于投资回报率和投资风险等的考虑，权益投资人非常关注企业营运能力、盈利能力、资产结构与质量、资本结构与质量、利润结构与质量以及现金流量结构与质量等财务信息。从股权结构来看，控股股东一般会看重企业的未来发展，尤其关注企业的资产质量、资本结构质量、利润质量以及现金流量质量等；中小股东则更加关注企业的短期盈利水平、现金流量状况与股利分配政策等。
债权人是指以一方或多方作为债务人所形成的债的关系中有权请求对方履行偿还义务的权利主体。例如，国有商业银行和政策性银行、非银行金融机构、供应商、企业债券持有人以及其他法人单位等。债权人非常关心债权的安全性，即能否在规定时间内收回本金和利息，所以债权人非常看重企业偿债能力方面的数据信息。其中，短期债权人更加关注短期支付能力，如债务人的资产流动性和现金流量状况；长期债权人更加关注企业的未来发展前景，如资产质量、利润质量以及资本结构质量等。
经理人员也称为经营管理者，是指对内有管理业务权限、对外有商业代理权限的人员。经理人员接受企业所有者的委托，通过大数据财务分析对企业所从事的各项经济活动及其经营成果和财务状况进行有效的管理与控制，以实现企业长短期的经营目标。经理人员可以参与企业具体管理工作的全过程，涉及面较广，需要协调各方面的利益关系；必须了解和掌握企业的真实财务状况，及时发现问题、分析问题、解决问题；需要制定和调整资源配置、资本引入等战略。
政府机构是指依照国家法律设立并享有行政权力、担负行政管理职能的机构，本书主要是指工商、税务、财政以及各级国有资产监督管理委员会等机构。政府机构不但需要了解企业资金的使用效率，还需要预测财务收入增长情况，适时调整社会资金资源的配置，检查企业是否存在违法乱纪等问题，再通过综合分析，对企业的未来发展趋势以及对社会的贡献程度进行评价。例如，税务部门更加关注企业的盈利水平与资产的增减变动情况，检查并监督企业的税费缴纳情况。
社会中介机构是指按照一定的业务规则或程序为委托人提供中介服务，并收取相应费用的组织，一般包括会计师事务所、律师事务所、专利事务所、资产评估事务所、资信评估公司以及各类咨询机构等。社会中介机构以独立第三方的身份提供服务，通过财务分析，发现企业生产经营过程中存在的问题，提出解决意见。上述社会中介机构中，会计师事务所与大数据财务分析的关系最为密切，注册会计师需要就财务报表编制状况发表审计意见，而大数据财务分析能够帮助其发现问题和线索，为发表审计意见提供支撑。
除了上述大数据财务分析主体以外，企业的供应商、员工、竞争对手以及社会公众等都可能需要通过大数据财务分析来快速了解企业的财务状况，以便做出各种决策，如员工，在无特殊情况时，员工会与企业保持持续雇佣关系，就自然而然地会关心工作的稳定性、自身的安全性、升职加薪的可能性等，所以员工会更加关注企业的盈利能力和偿债能力。
大数据财务分析的目的主要是通过评估和分析过去发生的经营行为和决策，寻找企业经营活动存在的证据，并基于此对企业未来发展做出判断，有效指导企业未来经营。根据时间阶段，大数据财务分析的目的可分为以下三个具体目的。
追溯属于事后分析。通过大数据财务分析，能够追溯历史，了解企业过去的经营活动、投资活动和筹资活动，从中挖掘潜在的问题，寻找解决问题的办法，明确责任，以免在未来经营过程中遇到同样的问题。
监控属于事中监督。企业进行大数据财务分析，能够形成一系列的过程控制性指标和管理性指标，最终形成绩效评价体系。评价体系能够让企业的管理人员随时查阅相关任务的执行情况，能够在第一时间发现可能存在的问题，并采取相应的措施。
预测属于事前洞察。大数据财务分析的主要目的是预测未来发展趋势。倘若对商业社会现象收集了足够多的数据，再加上企业财务数据，就可以找到产业、产品等的未来发展规律，帮助企业获取更多的资源和商业机会。
随着数字经济不断发展，大数据财务分析领域的发展也日新月异。大数据财务分析能不断提升财务分析结果的准确度，降低企业财务运行及投资的风险，呈现数据来源广、分析实时、数据间因果性弱以及业财融合的特点。
通常，传统的财务分析是依据企业财务部门编制的资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表等报表数据计算相关指标进行的，数据主要来源于企业内部且为结构化数据。随着数字技术的快速发展与应用，企业内部数据已无法满足管理决策的需要，大数据技术则可以捕捉外部数据，如文本、图片、多媒体影音、浏览记录等，弥补内部数据的不足。大数据技术不但可以处理结构化与非结构化数据，还可以辅助财务人员精准分析数据的价值。
大数据发展势头迅猛，大多数企业提出将大数据技术作为财务分析工作的重点。对于处在数字经济时代的企业而言，数据获取的速度无疑是行业竞争的重要影响因素，所以受到时效性的限制，传统的财务分析结果所带来的价值逐渐降低。随着云计算、数据挖掘以及数据分析技术的日趋成熟，大数据财务分析已经可以做到实时监测行业发展动态、快速获取相关财务指标。
传统财务分析侧重于解决“什么原因导致什么结果的问题”，即找出因果关系。例如，传统财务分析可以分别研究每个因素对目标对象的影响程度，通过分析数据之间的因果关联性，进而判断数据之间的因果关系。随着智能化时代的到来，“打败你的不是对手，颠覆你的不是同行”更加真实。故企业更要充分利用大数据财务分析，把握财务分析数字化的发展关键期，运用数字化手段对可能存在因果关系的数据进行分析预测。
伴随着财务机器人、财务共享中心等数字技术的发展，以往重复性、机械化的会计工作逐渐被取代，这要求财务人员不但需要掌握财务专业知识，也要熟悉业务知识，所以大数据财务分析也具有业财融合特点，可以向企业经理人员提供有价值的分析结果，有利于企业进行精准营销，也可以帮助企业经理人员结合同行业竞争者的相关数据调整策略。
大数据财务分析是大数据和统计方法的重要应用场景。企业财务人员通过大数据技术和统计方法有目的性地采集数据、统计数据、分析结果、综合评价，为企业决策者提供支持，保障企业未来良好发展。大数据财务分析的方法主要有以下几个。
比较分析法也称为对比分析法，是指把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价的目的。比较分析按照数量关系不同可分为动态比较、静态比较；按照指标不同可分为水平比较、增量比较和相对量比较。本书在进行财务指标分析时，通过观察目标公司在行业中的水平，比较公司十年平均值，判断当前公司发展状况，结合指标含义，研究目标公司各项能力的优势和不足。
比率分析法是通过财务报表的有关指标的比率计算，分析企业财务状况、经营成果及其变动程度，了解企业发展前景的分析方法。统计指标由报表中两个或多个数据构成。由于比率分析法简单、实用、用途广，能够从深层次透过具体的财务现象分析企业的财务本质，所以其是大数据财务分析中最重要的方法之一。本书主要采用比率分析法进行具体财务分析。
因素分析法又称为经验分析法或因素替代法，是依据分析指标与其影响因素之间的关系，按照一定的程序和方法，确定各因素对分析指标差异影响程度的一种分析方法。因素分析法的基本形式是连环替代，逐个分析单一因素的影响，寻找影响最大的因素。本书主要在计算各二级科目占一级科目的比例时采用因素分析法。
趋势分析法也称为趋势预测法，是将比较分析法和比率分析法相结合，通过对有关指标各期对基期的变动趋势的分析，从中发现问题，为追索和检查账目提供线索的一种分析方法。趋势分析法总体上分四大类：纵向分析法、横向分析法、标准分析法、综合分析法。本书选取10年数据（2012—2021年）进行趋势分析，可以分析同一指标在不同时期，目标公司与同行业标杆公司、行业均值、竞争公司十年来变动形态的共性和差异，找出公司经营过程中隐藏的问题，分析变动原因并提出优化建议。
在数字经济时代，大数据平台依靠算法处理海量数据，而数据的滥用，严重损害了大数据的公信力，使订机票、订酒店甚至订外卖都会受到影响。例如，胡女士此前多次通过携程App预订机票、酒店，在携程平台上消费了10余万元，成为该平台的钻石贵宾客户。2020年，胡女士像往常一样通过携程App订购了舟山某高端酒店的一间豪华湖景大床房，支付价款2889元。但胡女士在退房时，发现酒店的挂牌房价加上税金总价仅1377.63元。“不仅没有享受到星级客户应当享受的优惠，反而多支付了一倍的房价。”胡女士随后向携程平台反映情况。携程平台以供应商为由，仅退还了部分差价。该案是绍兴首例消费者在质疑遭遇平台违规行为后成功维权的案例。数据从采集、处理、挖掘、分析，到最后以直观明了的方式可视化呈现，其中对道德和隐私的关注应贯穿整个过程。数字技术只是工具，人们应该把握利用技术的尺度。
阅读以上材料，对以下问题进行分析。
1.例举日常生活中的半结构化/非结构化数据有哪些，说明如何处理才能使其转化成结构化数据。
2.传统的商业分析和大数据分析的区别是什么？
3.如何挖掘和发挥大数据的价值？
1.大数据的数据来源有哪些？
2.大数据财务分析的演进历程是怎样的？
3.大数据财务分析的主体通常有哪些，各自有什么分析目的？
4.主要的大数据财务分析方法有哪些？