大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的企業(yè)財(cái)務(wù)信息化升級(jí)研究

周淳

隨著物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，信息數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，我們已在不知不覺(jué)中步入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)使得信息交流愈發(fā)便捷，并帶來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、處理模式的變革。財(cái)務(wù)管理作為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心部分，在大數(shù)據(jù)所影響的新形勢(shì)下將面臨更多新的挑戰(zhàn)。本文在將根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)信息化升級(jí)做出展望。

大數(shù)據(jù) 財(cái)務(wù)信息化 財(cái)務(wù)管理

大數(shù)據(jù)的興起與發(fā)展背景

工業(yè)革命以來(lái)，人類更加注重?cái)?shù)據(jù)的作用，不同的行業(yè)先后確定了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并積累了大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的興起，大量數(shù)據(jù)分析、查詢、處理技術(shù)的出現(xiàn)使得高效的處理大量的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為可能。而近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，音頻、文字、圖片視頻等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算廣泛應(yīng)用，使得個(gè)人可以更加準(zhǔn)確快捷的發(fā)布、獲取數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)

（1）大數(shù)據(jù)概念

麥肯錫其報(bào)告《Big data：Thenextfrontier for innovation，Competition， andproductivity》中給m大數(shù)據(jù)定義是：大數(shù)據(jù)指的是大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫(kù)工作獲取、儲(chǔ)存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。維基百科中只有短短一句話：“巨量資料（ Big date），或稱大數(shù)據(jù)，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理的時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積目的的資訊?！贝髷?shù)據(jù)是一個(gè)寬泛的概念，見(jiàn)仁見(jiàn)智。但各類的定義都無(wú)一例外的突出了“大”字。誠(chéng)然“大”是大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是全部。

（2）大數(shù)據(jù)基本特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)即Volume、Velocit）_、Varietv、Veracitv?？偟膩?lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的概念包含這幾個(gè)方面的內(nèi)涵：第一，數(shù)據(jù)量大。這里所指的數(shù)據(jù)量大并不是一項(xiàng)數(shù)據(jù)有多么的龐大，而是數(shù)據(jù)集群的體積以驚人的速度擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)體量已經(jīng)不能以TB級(jí)計(jì)算而一躍升級(jí)為PB級(jí)。第二，市場(chǎng)變化快，要求數(shù)據(jù)能及時(shí)快速的響應(yīng)并變化，對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高的要求。第三，數(shù)據(jù)的多樣性。大數(shù)據(jù)所定義的數(shù)據(jù)不僅包括了數(shù)字、字母，同時(shí)還包括了我們熟知的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻資料、音頻資料、圖片資料以及地理位置等。從這一數(shù)據(jù)定義的改變也能讓我們感覺(jué)到過(guò)去的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)今大的數(shù)據(jù)處理，如果不能及時(shí)改進(jìn)處理技術(shù)將無(wú)法切實(shí)提升數(shù)據(jù)處理質(zhì)量和效率。第四，價(jià)值密度低。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，依據(jù)特定的應(yīng)用，對(duì)事物進(jìn)行了相應(yīng)的抽象，每一條數(shù)據(jù)都包含該應(yīng)用需要考量的信息，而大數(shù)據(jù)為了獲取事物的全部細(xì)節(jié)，不對(duì)事物進(jìn)行抽象、歸納等處理，直接采用原始的數(shù)據(jù)，保留了數(shù)據(jù)的原貌，且通常不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，直接采用全體數(shù)據(jù)，由于減少了采樣和抽象，呈現(xiàn)所有數(shù)據(jù)和全部細(xì)節(jié)信息，可以分析更多的信息，但也引入了大量沒(méi)有意義的信息，甚至是錯(cuò)誤的信息。

大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)信息化升級(jí)展望

（1）大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)估

隨著互聯(lián)網(wǎng)，以及移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展，商業(yè)數(shù)據(jù)的曝光率已經(jīng)大大提升，這給予企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)估一個(gè)很好的契機(jī)。在傳統(tǒng)模式下，企業(yè)財(cái)務(wù)決策往往是由財(cái)務(wù)人員根據(jù)已有會(huì)計(jì)信息分析得出財(cái)務(wù)分析信息，財(cái)務(wù)人員進(jìn)行評(píng)估時(shí)存在著有限理性，存在自己的主觀判斷。大數(shù)據(jù)時(shí)代下則可以借鑒淘寶評(píng)估運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)的做法，尤其可以體現(xiàn)在資產(chǎn)評(píng)估以及風(fēng)險(xiǎn)管理方面。企業(yè)財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)通過(guò)企業(yè)原始會(huì)計(jì)信息的收集，建立企業(yè)交易的資產(chǎn)評(píng)估模型、信用評(píng)估數(shù)據(jù)模型等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸出模型，從而決定合作方案中的現(xiàn)金折扣、應(yīng)收賬款到款期限、利息率等。這樣一方面能夠加強(qiáng)企業(yè)的負(fù)債管理功能，獲取最大資產(chǎn)占用價(jià)值；另一方面，可以提高企業(yè)對(duì)外的應(yīng)收賬款回收率，減少企業(yè)財(cái)務(wù)管理中非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（2）大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)務(wù)軟件功能升級(jí)

傳統(tǒng)模式下，大部分企業(yè)對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的使用是有限的。由于忽視歷史數(shù)據(jù)的價(jià)值以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的限制，很多企業(yè)會(huì)周期性刪除歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而這一部分?jǐn)?shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下可以發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)不僅僅是各種數(shù)字、字母及簡(jiǎn)單代碼等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)也包括了各種圖像、聲音、網(wǎng)絡(luò)日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是目前絕大部分企業(yè)對(duì)于非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用不足，甚至處于空白狀態(tài)。歷史數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的充分利用會(huì)有力推進(jìn)財(cái)務(wù)信息化升級(jí)。

為了有效提取種類繁多且基礎(chǔ)龐大的數(shù)據(jù)信息為財(cái)務(wù)管理工作所用就必須大力加強(qiáng)現(xiàn)有財(cái)務(wù)管理軟件的功能模塊升級(jí)。首先要加強(qiáng)對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理提取功能，其次還要進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配與關(guān)聯(lián)、信息搜索引擎開(kāi)發(fā)，提升有效信息的篩選效率，同時(shí)還要進(jìn)一步規(guī)范各種數(shù)據(jù)信息的錄入端口管理，從信息錄入的源頭開(kāi)始加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化管理，大力提升數(shù)據(jù)信息的利用效率及質(zhì)量。

（3）大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)務(wù)信息化平臺(tái)建設(shè)

企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作內(nèi)容多樣，隨著信息時(shí)代的到來(lái)，各種信息呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，由于缺乏海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整合和發(fā)布的技術(shù)，各種數(shù)據(jù)信息的收集整理及財(cái)務(wù)報(bào)告編制工作難度越來(lái)越大，公司下屬機(jī)構(gòu)在各自的數(shù)據(jù)信息錄入方而也存在著許多不相融合的地方，從而加大了數(shù)據(jù)管理難度；同時(shí)，財(cái)務(wù)部門與企業(yè)其他部門的信息無(wú)法便利的共享，企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的獲取存在障礙。

商業(yè)智能是為了滿足中國(guó)移動(dòng)經(jīng)分系統(tǒng)集中化建設(shè)的要求來(lái)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)平臺(tái)。BI系統(tǒng)從企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中提取出有用數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗，然后經(jīng)過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載，將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。在此基礎(chǔ)上。利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、在線分析工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理，最后形成知識(shí)，支持企業(yè)決策。為推進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)信息化升級(jí)，我們可以類比商業(yè)智能這個(gè)案例，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的技術(shù)，在企業(yè)內(nèi)部建立財(cái)務(wù)信息化管理平臺(tái)，對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)、信息在收集方式上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一，從而提升各項(xiàng)財(cái)務(wù)信息、會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的透明度和公開(kāi)度，降低財(cái)務(wù)信息使用門檻。