大數據時代的企業(yè)集團財務集中管控研究

顧春 江蘇鳳凰數字傳媒有限公司

引言

隨著大數據時代的到來，企業(yè)集團財務集中管控面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇。企業(yè)集團財務集中管控是指對貨幣資金進行有效管理的過程，包括資金籌集、運用和管理等方面。在大數據時代背景下，企業(yè)集團財務集中管控需要更加注重數據分析和挖掘，以提高管理效率和精度。

一、大數據時代背景下的企業(yè)集團財務集中管控問題

（一）數據量大，處理復雜度高

隨著企業(yè)規(guī)模的擴大，企業(yè)集團財務集中管控所涉及的數據量越來越大，數據類型也越來越多樣化，需要處理的數據量呈爆炸式增長。以往的企業(yè)集團財務集中管控方式，多采用手工記賬、Excel 表格等方式進行數據的整理、分析和報告。這種方式難以滿足企業(yè)集團財務集中管控對數據處理的高效性和準確性的要求。

（二）數據質量低，影響管理決策

由于數據來源的多樣性和不可靠性，不同數據之間存在著不同的結構、格式、語言和數據庫等差異，企業(yè)集團財務集中管控中存在數據失真、缺失等問題，影響了管理決策的準確性。工作人員對數據的清洗和整合及分析等方法和工具的應用不靈活，無法有效解決數據失真等問題。

（三）風險管理難度大，無法實時監(jiān)控貨幣資金

企業(yè)集團財務集中管控需要對貨幣資金進行實時監(jiān)控，以應對各種風險，如流動性風險、信用風險等。但在大數據時代背景下，風險監(jiān)測的難度隨之增大。

（四）數據類型多，數據分析難度大

企業(yè)集團財務集中管控中涉及的數據類型越來越多樣化，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。企業(yè)集團財務集中管控需要對海量數據進行分析和挖掘，以提取有價值的信息，為管理決策提供支持。但在大數據時代背景下，數據分析的難度顯而易見。

二、大數據時代背景下的企業(yè)集團財務集中管控對策

（一）優(yōu)化數據結構

企業(yè)集團財務集中管控需要優(yōu)化數據結構，提高數據存儲和查詢的效率，以便快速獲取有用的信息。一是采用合理的數據庫設計，優(yōu)化數據結構。分析企業(yè)集團財務集中管控的現實需求，了解需要存儲和管理的數據類型、數據量、數據訪問頻率等，以便確定數據庫的設計模式和結構。根據需求分析結果，設計數據模型，包括實體、屬性、關系等。實體是指企業(yè)集團財務集中管控中涉及的部分，如庫存、資金、客戶等；屬性是指實體的特征，如庫存數量、資金金額等；關系是指實體之間的聯系，如庫存與資金之間的關系。二是采用索引技術，加快數據查詢的速度。分析企業(yè)集團財務集中管控中涉及的數據類型、數據量、數據訪問頻率等，以便確定需要建立哪些索引。根據數據模型的特點和訪問頻率，設計合適的索引。常用的索引包括全文索引、倒排索引、關鍵字索引等。根據設計的索引類型，建立相應的索引。在建立索引時，需要注意索引的大小、索引的存儲方式等因素，以提高索引的效率和查詢的速度。索引建立后，需要對索引進行優(yōu)化，以提高索引的效率和查詢的速度。優(yōu)化索引的方法包括刪除不必要的索引、調整索引的存儲方式、調整索引的大小等。索引建立后，需要對索引進行監(jiān)控，以保證索引的有效性和效率。監(jiān)控索引的方法包括查詢索引的使用情況和性能指標等。三是采用緩存技術，將常用的數據存儲在內存中，提高數據訪問速度。分析企業(yè)集團財務集中管控中涉及的數據訪問模式，了解哪些數據是經常訪問的，哪些數據是偶爾訪問的，以便確定需要設置哪些緩存。根據數據訪問模式，設計合適的緩存策略。常用的緩存策略包括預加載、懶加載、即時加載等。根據設計的緩存策略，配置相應的緩存。在配置緩存時，需要注意緩存的大小、緩存的存儲方式等因素，以提高緩存的效率和性能。緩存建立后，需要對緩存進行監(jiān)控，以保證緩存的有效性和效率。監(jiān)控緩存的方法包括查詢緩存的使用情況和性能指標等。定期清理緩存，以減少緩存占用的空間和提高緩存的效率。清理緩存的方法包括刪除過期的數據、清空緩存等。四是通過分布式存儲技術，將數據分散存儲在多個節(jié)點上，提高數據的存儲和查詢效率。分析企業(yè)集團財務集中管控中涉及的數據量，以便確定需要使用多大的分布式存儲系統。根據數據量，設計合適的數據模型，包括實體、屬性、關系等。根據數據量、數據模型等因素，選擇Hadoop、Spark 等合適的分布式存儲系統。根據選擇的分布式存儲系統，配置相應的分布式存儲。在配置分布式存儲時，需要注意分布式存儲的架構、數據分片、數據備份等因素，以提高分布式存儲的效率和可靠性。分布式存儲建立后，需要實現數據的同步，以保證各個節(jié)點上的數據一致性。常用的數據同步方法包括消息隊列、心跳機制等。分布式存儲建立后，需要實現數據的備份，以保證數據的安全性和可靠性。備份的方法包括本地備份、遠程備份等。

（二）加強數據質量管理

為提高企業(yè)集團財務集中管控的成效，需要加強數據質量管理，以保證數據的質量和準確性?？梢酝ㄟ^建立數據質量模型、實施數據質量控制等措施來實現。一是根據企業(yè)集團財務集中管控的需求和數據特點，建立數據質量模型，包括數據質量標準、數據質量控制方法等。二是根據數據質量模型，實施數據質量控制措施，如數據、數據校驗、數據修正等。數據校驗的質控措施，是指對數據進行嚴格的校驗，確保數據的完整性和準確性。常用的數據校驗方法包括數據類型校驗、數據格式校驗、數據長度校驗等。數據清洗的質控措施，是指對數據進行清洗，去除重復數據、錯誤數據、異常數據等，以確保數據的準確性和完整性。常用的數據清洗方法包括去重、糾錯、清洗異常數據。數據規(guī)范化的質控措施，是指對數據進行規(guī)范化，將數據轉換為統一的格式，以提高數據的一致性和準確性。常用的數據規(guī)范化方法，包括數據標準化、數據格式化等。數據驗證的質控措施，是指對數據進行驗證，確保數據的合法性和有效性。常用的數據驗證方法包括數據格式驗證、數據范圍驗證等。數據監(jiān)控的質控措施，是指對數據進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現數據質量問題。常用的數據監(jiān)控方法包括數據質量檢查、數據質量評估等。三是建立數據質量檢查機制，對數據進行定期檢查，及時發(fā)現數據質量問題。根據企業(yè)集團財務集中管控的需求和數據特點，確定數據質量檢查指標，如數據完整性、數據準確性、數據一致性等。根據數據質量檢查指標，設計數據質量檢查流程，包括數據采集、數據清洗、數據校驗、數據修正等環(huán)節(jié)。根據數據質量檢查流程，配置相應的數據質量檢查工具，如數據校驗器、數據清洗器、數據規(guī)范化器等。按照數據質量檢查流程，實施數據質量檢查和評估，及時發(fā)現數據質量問題。對發(fā)現的數據質量問題進行分析，找出問題的原因和解決方案。根據分析結果，改進數據質量控制措施，以提高數據的質量。

（三）加強風險管理

企業(yè)集團財務集中管控需要加強對風險的識別和評估，制定相應的風險管理策略，及時應對各種風險。一是確定目標和要求：明確企業(yè)集團財務集中管控的目標和要求，包括資金流量、資金結構、資金成本、資金安全等方面。二是確定風險識別范圍：根據企業(yè)集團財務集中管控的需求和特點，確定需要識別的風險類型和范圍。如企業(yè)集團財務集中管控的目標是保證資金安全和穩(wěn)定，那么需要識別的風險類型和范圍可能包括信用風險、市場風險、流動性風險等；如企業(yè)集團財務集中管控的目標是提高資金使用效率，需要識別的風險類型和范圍可能包括操作風險、技術風險等。三是分析風險類型：對確定的風險類型進行分析，了解風險的性質、影響程度、發(fā)生概率等。常見的企業(yè)集團財務集中管控風險類型包括信用風險、市場風險、流動性風險、操作風險等。四是確定風險應對措施：根據風險類型和分析結果，確定相應的風險應對措施，包括預防性措施、糾正性措施和應急性措施等。針對信用風險，應對措施包括建立信用評估體系，對供應商、客戶等進行信用評估；加強內部控制，規(guī)范采購、銷售等業(yè)務流程；建立風險預警機制，及時掌握企業(yè)信用狀況的變化；采取擔?；虻盅旱确绞?，提高資產保障程度。針對市場風險，應對措施包括建立市場分析體系，對市場變化進行監(jiān)測和分析；制定風險控制策略和預案，及時應對市場風險；加強內部控制，規(guī)范業(yè)務流程；提高資金使用效率，降低資金成本。針對流動性風險，應對措施包括建立流動性管理體系，制定流動性應急預案；優(yōu)化資產配置，提高資產周轉率；通過內部控制規(guī)范現金管理流程。針對操作風險，應對措施包括建立操作風險管理機制，制定操作流程和標準；加強員工培訓和管理，提高員工素質和責任意識；建立風險監(jiān)控機制，及時發(fā)現和糾正操作風險等。五是制定風險管理計劃：將風險應對措施納入到企業(yè)集團財務集中管控的計劃中，制定具體的風險管理計劃，明確責任人、時間節(jié)點等。明確風險管理的責任人和職責，確保每個責任人都能夠承擔起自己的責任。如企業(yè)可以設立專門的風險管理部門或崗位，負責制定和執(zhí)行風險管理計劃。明確風險管理的時間節(jié)點和工作計劃，確保風險管理計劃能夠按時按質完成。六是實施風險管理計劃：按照風險管理計劃，實施相應的風險管理措施，對風險進行控制和應對。制定風險管理的應急措施和預案，確保在風險事件發(fā)生時能夠快速應對。如企業(yè)可以制定應急措施和預案，明確各個階段的應急流程和責任人員，確保應急措施和預案能夠得到有效執(zhí)行。七是定期評估和更新風險管理策略：定期對風險管理策略進行評估和更新，以適應企業(yè)集團財務集中管控的調整和風險狀況的不斷變化。

（四）加強數據分析和挖掘

企業(yè)集團財務集中管控需要加強數據分析和挖掘，提取有價值的信息，為管理決策提供支持。同時，企業(yè)集團財務集中管控也需要加強數據可視化，以便更好地展示數據信息。一是數據預處理：對數據進行清洗、去重、歸一化等預處理操作，消除數據中的噪聲和冗余信息，提高數據的可用性和準確性。清洗數據是指去除數據中的噪聲和冗余信息，包括去除重復數據、處理缺失值、糾正錯誤數據等。可以使用數據清洗工具或編寫自定義腳本來實現。數據去重是指將數據中的重復記錄去除，保留唯一的記錄?？梢允褂脭祿ブ毓ぞ呋蚓帉懽远x腳本來實現。歸一化是指將數據轉換為統一的標準格式，以便進行比較和分析。可以使用數據歸一化工具或編寫自定義腳本來實現。二是數據整合：將來自不同數據源的數據進行整合，消除數據之間的差異和不一致性，提高數據的一致性和可靠性。三是數據篩選：是指根據特定的條件篩選出符合條件的數據，以便進行分析和管理。可以使用數據篩選工具或編寫自定義腳本來實現。四是數據分析技術：采用數據挖掘、機器學習等技術對數據進行分析，發(fā)現數據中的隱含規(guī)律和趨勢，提高數據的預測能力。根據業(yè)務需求和數據分析結果，選擇合適的特征變量用于建模和分析。根據業(yè)務需求和數據分析結果，選擇合適的數據挖掘或機器學習算法進行建模和分析，例如聚類分析、關聯規(guī)則挖掘、決策樹分析、支持向量機分析等。對建立的模型進行評估，包括模型的準確性、精度、召回率等指標的評估。根據建立的模型，進行數據預測建模，提高數據的預測能力。五是數據可視化：通過數據可視化技術，將數據以圖表、地圖等形式展示出來，更加清晰地呈現數據的情況，方便決策者進行分析和判斷。根據數據類型和分析需求，選擇Tableau、Power BI 等合適的數據可視化工具。根據業(yè)務需求和數據分析結果，設計柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等合適的可視化圖表。對可視化圖表進行優(yōu)化，包括顏色搭配、字體大小、線條粗細等方面的調整，以提高可視化效果。采用交互式可視化方式，讓企業(yè)集團財務集中管控相關人員可以自由探索數據，發(fā)現數據中的隱含規(guī)律和趨勢。采用實時可視化方式，讓企業(yè)集團財務集中管控相關人員可以實時查看數據變化，及時調整策略。六是數據處理工具：采用先進的數據處理工具和技術，如Hadoop、Spark 等，提高數據處理效率和準確性。如Hadoop 數據處理工具在企業(yè)集團財務集中管控中有著廣泛的應用，可以提高數據處理效率和準確性，支持企業(yè)集團財務集中管控的數據分析、挖掘、備份和恢復等工作。該工具可應用于數據存儲和處理的方面，企業(yè)集團財務集中管控中通常需要處理大量的數據，而Hadoop 分布式文件系統可以將這些數據分散存儲在多個節(jié)點上，并實現數據的高效讀寫和處理；可應用于數據分析和挖掘的方面，如利用Map Reduce 算法進行聚類分析、關聯規(guī)則挖掘等；可應用于數據備份和恢復的方面，利用分布式文件系統可以實現數據的備份和恢復，確保數據的安全性和可靠性；可用于數據可視化的方面，企業(yè)集團財務集中管控中可以利用Hadoop 數據處理工具將數據以圖表、報表等形式進行可視化展示，以便更好地理解和應用分析結果。

結語

大數據的分析和可視化等現代技術，有著功能強大和可拓展性等優(yōu)勢，為企業(yè)集團財務集中管控的信息化與智能化建設提供技術保障，將以往的風險管理和數據處理等線下工作，逐步向線上處理轉移，工作效率和質量更高。前提是有人才和制度等條件保障支撐，以促進工作持續(xù)優(yōu)化。