大数据时代分析
大数据时代分析范文第1篇
关键词：财务数据；大数据时代；财务分析
信息技术的发展，使当今社会进入到了一个崭新阶段，大数据时代的到来为企业发展带来了新机遇，同时也对企业提出了新要求。财务数据与企业紧密相关，做好财务数据分析才可以更好的了解企业发展实际情况，并在这个基础上进行准确的经营决策，以使企业发展得到进一步促进。国内很多学者在研究中分析了大数据时代企业财务管理信息化的发展情况，归纳了企业大数据时代财务数据分析面临的挑战。如韩雪（2020）在研究中指出信息化建设是现代企业财务管理发展的必然趋势。胡雯清，郝方方（2020）研究中也指出，财务数据可视化是大数据时代企业财务数据分析的趋势。杨文静（2019）、周申申（2019）、金辉（2019）分别在研究中就当前企业财务数据分析所面临的问题，发现很多企业并未意识到大数据时代对企业发展的影响，因此在财务分析方面存在很多不合理的地方。除此以外，其他很多学者对企业如何应对大数据时代的财务分析提出了自己的看法，如王河山（2019）、王凯旋（2019）、付筱文（2019）等在研究中提出，企业应当合理应用大数据信息技术，对当前这个时展背景进行全面分析，并在此基础上准确进行财务分析。丛斐然，于静淼（2019）、熊义成（2019）研究中分别指出，财务数据分析应当充分结合现代信息技术，提升分析的科学性、有效性。有关财务数据分析的研究很多，这些研究从不同的视角入手，但是都肯定了大数据对企业财务数据分析的促进作用，也对大数据时代企业财务分析所面临的困难，探索了改善大数据时代企业财务数据分析的方法，这些都对本文研究有一定的促进作用。
一、大数据时代相关概述
在分析大数据时代企业财务数据分析与应用前，全面了解大数据时代的内涵与特点是关键，本章就对这方面问题进行归纳与总结。
（一）大数据时代的内涵
关于大数据时代的定义有很多，不同学者对其看法有所差异。整体而言大数据时代有狭义与广义两种，从狭义的角度，大数据是海量数据，而且种类多样，不但有传统结构化数据，还包含半结构化与非结构化数据。由此可以将大数据视为数据量很大，可以应用的软件技术很难处理的大规模数据。从广义角度，大数据处理以云计算平台的应用为基础，在近几年现代信息技术、高新技术发展得到广泛关注后，如数据分析、数据仓库等，在很多领域大数据的应用得到了重视。本文认为大数据时代是在现代互联网、物联网等渠道产生的数据资源基础上，利用现代信息技术进行数据价值的提炼与应用的时代。
（二）大数据时代的特点
与过去传统时代相比，大数据时代具有自身的特点，主要表现在以下几个方面。1.大量性大数据时代中，信息量巨大是该时代的一个特点，一方面是信息传递范围更广泛；另一方面是在信息技术平台中，各种信息层出不穷，因此在这个时代中数据量十分巨大。2.多样性由于大数据时代的信息来源十分广泛、多元化，数据种类较为繁杂、多样，如数据包括网络、在线交易等多方面的数据信息。从数据的形态上看，包括文字、视频、图片等等。3.高速性大数据时代中，信息传递以云技术为基础，在网络平台中各种信息可以通过网络在瞬间传递。4.信息密度低虽然大数据时代中数据信息量巨大，而且种类众多，不过由于信息来源广、内容杂，其中可以利用的信息量并不多，需要对这些数据信息进行进一步分析与处理，这样才可以使信息得到合理的应用。
二、大数据时代企业财务数据分析的影响
现代科技、信息技术发展促进大数据时代的到来与发展，大数据时代通过进行开放数据信息获取，并将其转换为企业发展所需的信息，这对企业发展有着十分重要的影响与意义。这个时代对企业发展有很大影响，对企业财务数据分析也有一定影响，从当前大数据时展情况入手，将其给企业财务数据分析带来的机遇与挑战进行如下总结。
（一）大数据对企业财务数据分析带来的机遇
从当前大数据时代的发展情况看，大数据给企业财务分析带来的机遇可以总结为以下几个方面。1.数据来源更充足准确在传统时代中企业财务数据分析，主要是对企业内部的数据进行分析。在大数据时代中，企业不单单可以对企业内部财务数据进行分析，还可以通过大数据技术的应用从企业利益相关者入手进行相关信息的获取，这些信息包括财务信息，也包括一些其他信息，这些丰富的数据信息，为企业进行财务数据分析提供了更多帮助与支持。企业可以通过对自身财务数据分析，结合其他企业财务数据分析的对比，以达到对企业实际发展情况有一个更准确的了解与评价。加上现代大数据时代信息技术的支持，大量的数据分析可以在信息技术的指引下，快速筛选、存储以及处理，使企业可以对这些信息更合理的应用，提升企业财务数据分析的准确性。2.财务数据分析的实时性提升财务数据分析关键在于实时性，特别是在现代社会中，市场环境瞬息万变，企业在进行财务数据分析的过程中，必须要做到实时进行，以达到随时了解企业发展的情况，并根据企业当前发展现状进行战略调整，这样才可以使企业财务数据分析为企业发展提供更大的帮助。在大数据时代中，企业可以利用现代信息技术及时进行与企业相关的数据信息搜集与整理，在进行信息处理的时候所花费的时间也较短，这就实现了企业财务数据分析的实时性，从而使企业在决策的时候可以利用自身所掌握的相关信息第一时间进行市场情况的全面了解与分析，真正掌握现代企业发展的实际情况。3.财务分析地位有所提升在大数据时代中，企业所处的市场环境发生了改变，为应对现代市场环境的变动，企业必须要对财务数据分析给予重视。为满足企业财务数据分析的需求，很多企业纷纷设立了专门的财务分析部门，安排了专门的人员，由专门财务人员进行财务数据的分析。越来越多企业管理人员将财务数据分析作为企业的一项重点工作，大幅增加这方面的投入，以达到使企业在发展的过程中财务数据分析的准确得到提升，使企业能够利用大数据优势对自身发展现状、市场环境等进行全面了解，在财务数据准确分析的基础上进行经营决策。
（二）大数据对企业财务分析带来的挑战
大数据时代在对企业财务数据分析提供一定促进的同时，也给企业发展带来了巨大挑战，根据了解将大数据时代企业财务分析所面临的挑战总结如下。1.企业财务数据收集与处理技术落后虽然在大数据时代中，很多企业在财务数据处理方面信息技术应用也随之增加，但即便是如此现代企业财务数据收集与处理技术依然处于一种落后的状态。如在财务数据分析需要的硬件设施方面，很多企业的大数据财务数据分析硬件基础无法满足现代企业的财务数据分析需求，需要进行硬件基础的扩容，可实际上大数据的硬件架构技术的提供并非单独一家厂商就可以的。从企业的实际情况看，很多企业在财务数据分析方面，所引入的信息技术还处于一个成绩阶段。除了硬件方面基础设施落后以外，当前企业财务数据分析的软件也并不成熟，即便是现代财务数据分析中信息技术应用也进一步增加，但是现有的软件并没有从大数据时代的背景入手，无法满足大数据时代的应用需求，这也不利于企业大数据时代的财务数据分析。2.现有财务分析人员专业素养落后财务工作本身就是一项专业性较强的工作，需要有一定专业知识的人员负责，若是工作人员缺乏专业素养，在工作中就无法对企业财务数据情况进行准确分析。而大数据时代的到来对企业财务工作人员提出了更高的要求，在进行财务数据分析的过程中，相关工作人员不仅仅需要对企业财务数据进行了解与分析，还要对比同行业、其他企业以及上下游企业等数据资料，通过这些数据的整理与分析，达到对企业财务数据有一个全面、准确了解的目的，在这个基础上进行企业经营决策，以使企业的发展得到进一步促进。可很多企业现有财务数据分析人员，虽然掌握了一定财务数据知识，可是对大数据时代的了解不够全面与透彻，在具体进行财务数据分析的过程中容易出现按照传统方式进行分析的情况，这种分析方式就无法对企业的发展情况有一个准确的判断与分析，这容易导致企业财务数据分析的结果与预期存在较大差异。3.信息安全缺乏保障大数据时代信息平台具有开放性，在这样一个网络平台中，企业如何保障信息公开的同时，使自身的财务数据信息存储、传输安全得到保障是关键。虽然有关信息技术加密的相关技术等都在不断完善，但是关于企业内部数据被篡改、窃取的情况依然较为严重，因为技术不够成熟，企业有关财务数据信息就容易出现被盗的情况，使企业因此受到严重损失。对企业而言，大数据时代是一个全新的时代，这个时代的发展速度快、信息技术在企业财务数据分析中的应用也是起步，因此相关技术的完善至关重要，若是技术安全得不到保障，企业想要在大数据时代做好财务数据分析工作就十分困难，还可能会因此导致企业受到不必要的损失，给企业未来发展带来严重不良影响。
三、大数据时代企业财务数据分析与应用改进建议
从当前大数据时代企业财务数据分析现状看，大数据在为企业财务数据分析提供帮助的同时，也给企业财务数据分析带来了一定挑战，为适应大数据时代对企业财务数据分析的影响，建议企业从以下几个方面入手进行财务数据分析的改进。
（一）提升企业财务数据收集与处理能力大数据时代最大的特点就是数据信息量大，信息多元化，这种情况下企业想要利用这些数据信息准确、全面、合理地进行企业财务数据分析，就需要进行相关数据的收集。在收集到了大量数据信息以后，对这些信息进行处理与分析也很重要，需要企业在短时间内对收集到的各种信息进行整理，这样才可以保障财务数据分析的科学性、准确性，使企业能够利用这些数据信息达到对企业情况有一个全面、准确的了解，并分析出企业在市场中的地位以及影响力。这需要在企业发展的过程中，进一步增加自身在软硬件建设方面的投入情况。当然企业在财务数据分析方面的软硬件建设投入的同时，也需要相关厂商进一步关注大数据时代企业财务数据分析基础设施的开发，确保企业在发展的过程中大数据时代财务分析所需的技术设施得到有效保障。如进行现代信息技术硬件设施的完善，包括电脑、网络设施建设的投入，以保障在企业进行大数据信息收集与处理的过程中，可以快速进行，保障数据传输以及处理的效率。当然在软件方面，相关厂商应当进一步加大适应大数据时代财务数据分析需求的软件开发，如增加企业内部财务数据与外部同类企业财务数据的对比分析板块，使企业可以对收集到的其他与财务相关的数据信息对比快速进行，这样可以实现企业内外数据全面对比分析，真正了解企业发展情况，市场中的地位以及影响等，这对更全面了解企业情况有一定的促进作用与意义。
（二）提高企业现有财务分析人员专业素养与能力
大数据时代是一个信息化时代，这个时代中企业财务数据工作人员必须要有更强的能力以及素质，相关工作人员需要对财务数据分析有一个全面了解，还要对现代大数据时代背景有全面了解与认识，以此为根基进行财务数据分析，这样才可以保障财务数据分析的准确性、科学性。因此为保障企业大数据时代财务数据分析工作有序进行，需要企业在发展的过程中对财务工作人员的专业性提升给予重视。从招聘入手，注重具有财务专业知识、财务从业资质的人员招聘，保障企业财务工作人员都是具备相关专业知识的人员。对现有财务工作人员的培训给予重视，通过加大培训力度，使企业财务工作人员都有机会接受培训，学习财务相关的专业知识，特别是对现代财务数据处理的信息技术技能培训给予关注，使企业财务工作人员能够及时了解到现代最前沿的财务数据相关信息技术、系统的应用方式，形成现代化财务数据分析理念，在进行财务数据分析的过程中，可以做到科学、合理。积极鼓励企业财务工作人员进行学习，提升财务工作人员自主学习能力与意识，这样在实际进行财务数据分析的过程中，工作人员就可以利用自身所掌握的专业知识，全面、准确地分析，使分析可以与现代企业所处市场环境相符。
（三）进一步提升企业财务数据分析安全保障
保障企业财务数据安全对企业发展有十分重要的影响，只有做到准确、合理地进行财务数据分析，才可以确保企业在发展的过程中各项工作规范、合理展开。这需要企业引入现代最先进的信息技术安全保密技术与措施，对软硬件设施进行加密、防护等，保障企业财务数据安全性。在进行财务数据分析的过程中，相关数据的应用、分析操作人员必须要经过授权，没有得到授权的人员不能进行财务数据信息系统的操作。相关工作人员也要有较高的职业素养，分析以后的财务数据不能随意进行泄漏，还要在进行系统操作的过程中按照要求，做好系统的安全保护工作。同时，相关信息技术公司还应当进行信息安全技术的开发，为企业进行信息技术安全工作展开所需的技术得到保障。与此同时，在实际企业发展的过程中，还应当有专门的信息安全检测与防护部门，由专人负责企业信息系统的安全防护工作，及时发现企业信息系统存在的安全隐患，并进行问题的调整，以使企业财务数据安全性得到有效保障。
四、结语
大数据时代分析范文第2篇
这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。
这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。
做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。
这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信，数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。
但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来：
数据不懂社交
大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。
计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办工作上的那台机器。
数据不懂背景
人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。
数据会制造出更大的“干草垛”
这一观点是由纳西姆塔勒布(Nassim Taleb，著名商业思想家，著有《黑天鹅：如何应对不可知的未来》等书作)提出的。随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中，有很多都是没有实际意义的，在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。
大数据无法解决大问题
如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
数据偏爱潮流，忽视杰作
当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的(也是有收益的)产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。
数据掩盖了价值观念
大数据时代分析范文第3篇
关键词：大数据；时代特征；研发大数据；分析平台；具体策略
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0003-02
正是互联网技术的应用，为整个社会发展转型奠定了重要基础。尤其是在大数据应用日益成熟的今天，完善构建大数据分析平台，结合大数据分析的具体功能属性和应用价值，从而实现企业经营发展与大数据应用的体系性融入。当然，想要用好大数据平台，就必须了解大数据平台有哪些应用特征，同时也要了解其具体应用要求和内涵，从而适应大数据时代特征，为企业发展提供科学决策。
1 大数据时代特征分析
大数据时代的到来，标志着人类对计算机互联网技术的应用实现了实质性进步，与以往时代所不同的是，大数据时代具有自身特征，其主要表现为：首先，其整体数据量极大，与以往信息时代不同的是，大数据应用的前提就是收集庞大的数据信息，因此，其存储数据的计算量远超过了当前的计量，其基本上使用的都是P/E/Z做计量单位，起码存储在1000T以上，甚至高达10亿T。
其次，其特征主要表现为种类繁多、内容多样。尤其是整个大数据体系中不仅包含了各个行业的信息，同时其收集形式也极为多样，从文字、图片到音频、视频等等，基本上囊括了整个时代的各个信息链条和内涵。正是数据信息的多样化和多元化决定了我们可以通过使用大数据实现对整个数据资源的体系化认知，同时这也从根本上提升了我们对数据的处理和应用能力，使得整个数据分析更有参考价值和意义。
此外，随着当前大数据应用不断成熟，如今数据价值密度相对较低，尤其是在物联网广泛应用影响下，信息感知应用极为广泛。虽然当前大数据时代，整个数据量大，但是有价值的数据较少，其整体价值密度不大，因此如何才能有效完善数据筛选，优化其价值应用，就是当前利用大数据平台过程中所不可忽视的内容。
最后，我们应该认识到大数据时代的重要特征还表现为数据处理深度快，且对数据处理有较高的时效性要求。正是高速的数据处理速度和处理时间要求，决定了当前大数据开发应用不同于传统数据筛选应用。但是我们应该辩证看待大数据平台的优缺点，尤其是当前我们所具备的技术和设施已经无法满足海量信息数据的处理，可以说正是快速发展的时代要求决定了我们必须优化信息数据利用方式，构建完善的数据应用平台和机制。
2 当前大数据分析平台应用内涵及具体状况分析
想要对大数据分析平台应用要求进行体系化认知，就必须清楚大数据分析的定义内涵、应用过程中存在的问题和不足以及其具体的解决对策。只有对其形成体系化了解，才能从根本上服务大数据分析平台建设、应用。
2.1 大数据分析的定义
结合大数据结构复杂，数据更新速度快、价值密度低、整体数据量大等一系列特点，当前我们在应用大数据时，存在较大难度，而全面应用大数据的关键就是实施大数据分析，通过完善大数据分析的具体定义认知，从而构建合理的大数据分析平台。实际上，大数据分析指的是在数据密集的环境下，通过使用科学分析的方法，对数据应用进行重新思考，并完善构建全新数据分析应用模式。大数据分析认为其分析应用过程并非技术上的应用，而是一种具体的使用策略，其核心内涵指的是通过使用一种相对以往更有效分析方式来管理、获取海量数据的方式，并且在这一过程中获取有价值的信息。结合当前大数据应用实际状况，我们可以认为，大数据分析指的是：依据数据生成理论，通过构建大数据分析模型，从而结合集成化大数据分析平台，使用云计算技术完善分析数据资源，并且最终探究出大数据模式背后规律的过程。
2.2 大数据分析方法阐述
目前大数据分析的重要内容是可视化分析，通过集成交互可视化和自动化分析，从而提升大数据分析方法的应用效果。从大数据分析系统架构层面看，整个大数据分析具有9层架构体系，尤其是其中的复杂结构处理技术、平台应用标准规范和虚拟化接入技术以及其知识服务交易模型和大数据知识服务质量评价体系等共同组成了大数据分析服务的关键技术应用机制。在传统数据分析过程中，其更多针对的是原始数据进行抽样、过滤，并结合数据样本分析，从而探究其中存在的具体规律和特点。因此，其中最重要的特点在于通过使用复杂算法能够从体系化的数据中寻找到更多有价值的数据信息。在当前计算水平和存储能力大大提升过程中，大数据分析所面临的对象是整个动态变化的数据群体，而不是客观不变的数据样本，因此其大数据分析的应用重点从高效解决收集到的信息入手，只有提升数据运算的准确性，才能够没满足大数据分析的应用要求。
2.3 大数据分析过程中存在的问题阐述
正是因为当前大数据时代的迅猛发展，整个大数据分析过程中存在着一系列问题和不足，其大大制约了大数据分析的应用效果，其问题集中反映为：首先，想要实现精准的大数据分析，需要解决其大数据存储问题，与以往相比，大数据时代，其整体数据存储远远超过了传统数据时代，而想要实现其数据分析目的，就必须完善数据存储。而目前在大数据时代，整个数据存储并不是静态的，而是动态发展的，因此只有探索完善适应大数据存储的具体机制，才能实现其最终目的。其次，大数据质量不高，分析利用难度大。因此，需要探究增强数据可用性的方法。此外，大数据分析的核心在与数据建模。但是当前由于建模水平较差，暂时很难结合大数据时代特征，完善建模应用。最后，缺乏专业的大数据分析工具。在传统数据分析过程中，经常使用SPSS等软件进行数据分析，但是在大数据时代，缺乏能够完善有效的数据分析工具。因此，结合大数据时代特征，构建大数据分析平台，对于整个大数据时代应用发展来说，极为必要。
3 构建研发大数据分析平台的具体策略
在大数据分析过程中，最需要探究的就是其分析方法。分析方法的好坏直接关系到大数据分析应用的具体结果是否合理有效，同时也关系到其数据分析结果是否切实有用。而不同类型的大数据则需要截然不同的分析方法。而在构建大数据分析平台过程中，需要从以下方面入手：
首先，要结合大数据分析应用的具体要求，完善数据存储技术。当前增速惊人的大数据决定了我们想要实现大数据分析目的，就必须探索完善的数据存储方式。通过应用云存储技术，能够确保其存储容量以及数据整体的可用性和安全性等等，从而解决大数据分析平台的数据存储问题。而通过提升大数据分析存储技术，必然也能够有效提升其具体应用技术。同时优化数据存储，能够有效提升大数据的应用效果，实现大数据分析的良好效果。
其次，大数据分析是大数据应用的核心，而实施大数据分析模式则需要针对当前类型多样、迅速增长的信息数据进行分析，并且通过合理分析，从庞大的数据体系中寻找到有价值的信息内涵，进而为整个决策活动提供相关依据的模式。在大数据分析过程中，数据库、知识库和模拟库是整个数据分析模型构建的主要要素，通过在构建现有知识库和数据库模型基础上，进行数据分析，其得到相应结果，一方面优化模型构造，另一方面也实现对数据的具体应用。通过优化数据模型应用，能够有效提升大数据分析能力和应用实效。
最后，大数据分析系统作为当前数据平台应用的核心，其主要应用功能在于为数据挖掘应用提供完善基础，同时使用分布式存储法和并行计算体系，通过使用多重分布计算，从而实现对各类信息资源进行有效计算和分析，通过提供关联、分类、预算等一系列方法，结合各种数据挖掘分析机制的应用，从而实现整个大数据平台价值效用的体系化发挥。
4 结语
在当前互联网技术对各行各业发展的具体影响推动下，通过使用大数据技术，能够为各行业发展奠定重要基础，尤其是大数据分析的科学性，能够为企业发展提供重要决策依据。而对各企业来说，寻找大数据应用与企业自身经营的结合点，则能够从根本上提升大数据应用效率。而想要构建符合实际经营需要的大数据分析平台，就必须从大数据时代特征分析入手，通过具体了解和体系化融入，从而实现大数据分析平台的具体研发。而构建大数据分析平台将从根本上发挥大数据技术优势。
参考文献：
[1] 马新莉.面向服务的大数据分析平台解决方案[J].科技创业，2013（10）：72-74.
[2] 韩晶晶.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].管理信息，2014（5）：33-35.
大数据时代分析范文第4篇
［关键词］大数据 财务分析 信息共享 数据相关
大数据时代数据信息孤岛及数据壁垒等现象将逐步消失，数据资源将实现开放、共享的新格局。如何利用大数据提高财务分析质量，发挥财务决策参谋作用，帮助企业提高经济效益，实现价值最大化是财务人员转型即将面临的新问题。
一、传统财务分析存在的不足
（一）财务分析只关注财务数据，不关注业务指标。传统的财务分析主要集中在三张报表，就数据分析数据，强调数据之间的因果关系。虽然报表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、偿债能力等，但财务报表数据只是定量分析，且跟会计政策的选择和会计人员的主观判断相关，尤其当业务部门和财务部门联系不密切时，财务人员无法掌握生产经营环节中的生产要素、成本费用以及经营管理风险等信息时，对业务层面的分析也仅停留在表面，不能对投资者或者经营者提供具有实际价值的改进建议。
（二）财务分析只重视短期效益，不关注长期战略目标。传统的财务分析只选择两三年的数据对比，通常是与上年同期比较、与年度预算比较。由于分析期间短，易造成管理层只顾眼前利益，不考虑长远目标。马歇尔曾在分析成本问题时引入了时间因素，他认为，在短期内成本有固定成本和可变成本之分，但从长期看，所有的成本都是可变的。因此，对战略目标执行情况进行评估时，需要选择更长的时间跨度分析。
（三）财务分析只关注自身发展，不关注外部环境的变化。传统的财务分析主要针对公司内部，个别延伸到行业分析。在竞争日益激烈的市场经济环境下，只关心行业指标远远不够，还要关心整个产业链的上下游变化。以钢铁行业为例，钢铁行业下游需求下降，整个钢铁行业都出现产能过剩的现象，如果财务不关注外部环境，那针对产能过剩提出的建议只是加快销售，在当前的宏观形势下，显然这个建议不切合实际。所以想做好财务分析，财务部门必须和业务部门通力合作，从外部数据中提取有价值的信息，为提高企业经济效益出谋划策。
二、大数据时代对财务分析的影响
（一）大数据时代能够提高财务分析的维度。大数据时代可以取得数据的来源非常多，不仅有内部业务数据，还有政策数据、经济数据等外部数据。数据的类型也多种多样，包括量化数据和非量化的数据。数据的开放性和数据资源的共享能够提高财务分析的维度，帮助财务人员多角度全面分析公司的经营情况和财务状况。
（二）大数据时代能够提高财务分析的深度。大数据时代更加关注数据间的关联关系，运用大数据技术对历年数据进行分析，通过对业务指标设定各种变量，根据变量之间的依随变化找寻与财务数据的关联关系，分析业务数据与财务数据之间的联动效应。
（三）大数据时代能够提高财务决策支持作用。大数据时代对企业决策所依据的信息完整性要求越来越高。企业在进行经济决策时，不仅要从自身角度考虑，更要从整个经济环境入手，引入外部数据源，进行多种数据的融合汇总，再运用大数据技术，从巨大的数据库中提炼出有价值的信息，在数据的分析和预测的基础上，帮助企业做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值。
三、如何利用大数据提高财务分析质量
（一）对历史数据进行深加工，挖掘数据间的关联。利用大数据的巨大数据源和数据处理能力，对企业成立以来的财务数据、业务数据以及行业数据进行加工整理，挖掘数据之间的关联关系，找出企业内部的增值作业和非增值作业。在考虑战略目标的前提下，帮助企业尽量减少或者避免那些带来较少经济效益甚至没有经济效益的非增值作业。
（二）打通业务到财务的信息通道，实现信息资源共享。建立全面的信息化系统，从业务前端开始采集数据，确保生产经营中各环节的数据信息，及时、完整、准确地传递到财务部门，实现企业业务流、信息流、资金流和价值流同步。让财务全面深度融入业务，充分发挥财务管理的价值分析和控制职能，实现企业资源的高效配置和运用。
（三）加强对业务指标的分析，找出业务管理的薄弱环节。业务是企业的核心，财务报表是企业各项业务活动数字化的表现。因此，财务分析不仅要分析财务指标，还要对指标背后的业务情况进行全面了解。财务必须要懂业务，从业务角度观察业务的变化对企业经营状况的影响，同时，对业务分析的结果要及时反馈给业务部门，做好业务工作的服务保障，帮助业务更好的提升。
大数据时代分析范文第5篇
【关键词】大数据时代；城市规划；响应；以人为本
信息与通讯技术的发展引领了大数据时代的到来，大数据的概念可以简化为各种规模巨大并且无法利用手工的形式对其分析、解读、处理的大批量信息资料。大数据的运用势必会对传统城市规划方案的拟定与推行产生一定的影响，此时新的思维方式与方法应用到城市规划进程中，这是对大数据时代的响应。如何使大数据时代的实效性充分的发挥出来，这已经是城市规划工作者普遍关注的问题，本文将对其进行深入的分析与探讨[1]。
1.大数据时代在城市规划中发展的模式
1.1特征
大数据时代下各种技术能够对数据信息进行高效的处理进而使城市空间规划更具科学性，GPS等追踪定位技术的应用使规划者对城市的空间结构有更加全面、清晰的了解；大数据时代最大的特征是“大体积、大容量”，包含了城市发展的现实状况与特点，能够采集处理超大量的数据信息；
1.2发展形式
大数据时代的到来，使城市规划者积极地站在城市微观的视域下，对居民的日常生活活动进行整体的分析，从而落实城市空间规划与布局的工作任务[2]。在大数据时代背景中，城市规划者将目光放在全球定位系统、手机数据、网络日志以及公交刷卡数据等方面上，在其协助下建设出的城市规划模型更具直观性与科学性，此时的规划工作在对城市空间调整与分布时所提及到的行为方式更具规范性、合理性。
2.大数据时代中城市规划编制的响应
2.1实时化响应
在传统的城市规划工作中，先进计算设备与处理技术的缺乏降低了工作效率，且数据信息获取的周期通常是以年为单位。大数据时代的到来，使原有的城市规划状况逐渐向实时化转型，而实时化体现在数据资料收集方面的同时，也是城市规划响应的表现形式，换句话说，实时化响应是建立在大数据时代、城市规划基础之上的。此时多样化的信息通讯技术、处理技术自身的优势充分地发挥出来：这些技术提高了城市规划对数据收集、处理、分析的精准度与快捷性；使数据收集工作能够实现实时、有序的目标，并与城市规划进程同步运行。在数据库技术、计算机等现代化技术的协同配合下，城市规划者建立了高完整度的数据库，使得各类数据资料得到有序安放与保管；而对于那些近期收集到的新数据信息，相关设备对其进行筛选以后可以被直接输送到与之相匹配的数据库中储存，有助于城市规划者在最短的时间内采集到具有时效性的数据资料，以此提高城市规划模型的直观性与可靠性；
2.2多源时空数据的收集
在过去，城市规划者所获数据信息一般都是在问卷调查、统计年鉴或者是文献资料中提取出来的，数据样本容量小且不具典型性，难以在规划中体现实际参考价值。而在大数据时代导向下各种高端技术顺利的引用与应用，常见的有3S技术、云处理技术、数据挖掘技术等，这些技术的合理应用，拓宽了城市规划中数据资料来源的渠道，另外地形复杂区域时空间数据的搜集工作也不再是难题。而数据挖掘技术自身的性能又是特殊化的，能够将汇总的数据信息进行全面而深入的分析，剔除无实用价值的部分，为打造城市规划区域全景注入动力。例如，在对城市园林建设进行规划布局时，过去需要大量的人力资源去完成数据信息的采集工作，继而对其进行计算分析，而基于园林建设面积大数据处理技术的应用，海量的数据能够在极短的时间里被获取与准确的分析，这就为园林建设的科学规划布局提供了参考价值。此时的数据信息发挥了指导作用，使城市园林建设规划布局更具合理性。总之，多源时空数据参与到城市规划进程中，使城市规划、布局等工作彰显出全面性、合理性等特征。
3.大数据时代城市规划实施评价的响应
3.1静态向动态的有效转型
城市规划之所以能够从“静态、蓝图式”顺利的转型为“动态、过程式”，主要得力于相关技术的应用。在高端技术的辅助下，即使时空大数据多样化、数据信息繁杂化，但是当它们出现于城市规划方案拟定的工作中时，也不会对规划的精细度造成任何的干扰，并且还能够及时地发觉规划进程中数据信息存在遗漏、缺失等相关问题，为城市规划方案的及时调整与改进提供了辅助动力。大数据时代中城市规划在方方面面都能体现动态化的风貌，此时城市规划方案与体系的制定不再是“一次性”的，编写、规划、检验、改编、实行等环节始终处于循序运转的模式中，从而使得城市规划进程中所涉及到的各个子系统之间能够实现弹性互动的目标；
3.2以人为本的规划原则的落实与应用
在大数据时代背景中，城市规划不再以“空间为本”，而是积极地向以“以人为本”的方向转型，这主要是由于大批量数据信息的发源者为群众个体、数据更显多源化。此时大数据技术的应用，使每个居民所提供的数据得到全面而深入的分析，那么我们可以推断城市规划工作是卓有成效的。例如城市规划者参照该城市人口分布的疏密情况、土地资源使用状况等可视化信息，对公交刷卡数据、手机充值数据等基本信息的系统化进行分析，并在此基础上落实对城市规划方案的评价工作，明确城市在未来几年的发展趋势。容积率指标的应用，能够协助城市规划者快捷的完成对城市人口密集度、社会功能混合度审核与改进的工作内容，最终完成对设计效果考评的任务。
4.结束语
其实，大数据时代下，城市规划在众多方面都积极对其做出响应，提升了多维转变的可能性，例如“人工化”到“智能化”的转变、“分散化”到“协同化”的转变、“粗放化”到“精细化”的转变等。在大数据时代背景下，城市规划进程始终要坚持“以人为本”的规划原则，积极关注城市居民个体生活的品质，在先进技术的辅助下，早日落实城市规划信息化建设的伟大目标[3]，为推进我国现代化城市发展的脚步提供动力支持，同时使我国社会主义市场经济健康、平、高效地发展与运行。
参考文献：
[1]席广亮，甄峰.过程还是结果？――大数据支撑下的城市规划创新探讨[J].现代城市研究，2015.
