大數據時代的企業(yè)業(yè)財融合研究

企業(yè)業(yè)財融合是指通過將企業(yè)的財務與業(yè)務活動深度融合，實現兩者之間的無縫銜接，從而提高企業(yè)的決策效率和競爭力。在大數據背景下，企業(yè)的業(yè)務和財務數據量激增，這些數據不僅復雜多樣，而且蘊含著巨大的商業(yè)價值。因此，如何有效利用大數據技術，實現業(yè)務和財務數據的深度融合，成為企業(yè)當前亟須解決的問題。

一、大數據時代的企業(yè)業(yè)財融合的重要意義

（一）提升決策效率與準確性

傳統(tǒng)模式下的業(yè)務部門與財務部門往往各自為政，數據孤島現象嚴重，導致決策信息不全面、不及時。而業(yè)財融合打破了這一壁壘，通過構建統(tǒng)一的數據平臺，實現了業(yè)務數據與財務數據的無縫對接與實時共享，使得管理層能夠基于更全面、更精準的數據集，快速洞察市場趨勢、業(yè)務動態(tài)及財務狀況，從而做出更加科學、合理的決策。大數據技術的運用更是讓這些數據“活”了起來，通過深度挖掘與分析，揭示出數據背后隱藏的規(guī)律與趨勢，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、市場定位、產品定價等關鍵決策提供了強有力的數據支撐，極大地提升了決策的效率與準確性。

（二）促進資源優(yōu)化配置

在大數據的賦能下，企業(yè)能夠實現對各項資源的精細化管理與精準配置，業(yè)務部門與財務部門的緊密協作，使得企業(yè)能夠更準確地評估各項業(yè)務的盈利能力與風險水平，從而根據市場需求和企業(yè)戰(zhàn)略，靈活調整資源配置策略。無論是資金、物資還是人力資源，都能在業(yè)財融合的框架下實現最優(yōu)配置，確保每一份資源都能發(fā)揮最大效用，這不僅提高了資源的利用效率，還降低了企業(yè)的運營成本，為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供了堅實的物質基礎。

（三）增強風險防控能力

面對日益復雜且多變的市場環(huán)境，企業(yè)時刻面臨著諸多潛在風險的嚴峻挑戰(zhàn)。業(yè)財融合通過深度整合業(yè)務運營與財務管理的數據資源，構建起了一套完備且高效的風險監(jiān)測與預警機制，借助大數據技術的強大力量能夠實現對各項風險指標的實時監(jiān)控與精準分析，從而迅速識別出潛在的風險隱患，有助于企業(yè)有效規(guī)避風險事件的發(fā)生，并能在風險突發(fā)時確保企業(yè)能夠迅速做出響應，將可能的損失控制在最小范圍內，為企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展保駕護航。

二、大數據時代的企業(yè)業(yè)財融合存在的問題

（一）融合意識不足

在大數據時代的浪潮下，盡管業(yè)財融合的概念已被廣泛提及，但許多企業(yè)缺乏主動融合的意識和動力，管理層往往將業(yè)務與財務視為兩個獨立的領域，忽視了兩者之間的內在聯系和相互促進的作用，在制定企業(yè)戰(zhàn)略和規(guī)劃時未能將業(yè)財融合納入其中，導致融合工作缺乏頂層設計和整體推進。同時，基層員工也缺乏對業(yè)財融合的理解和認同，認為這只是管理層的事情，與自己無關，從而在日常工作中缺乏融合的行動和配合，使得業(yè)財融合在企業(yè)內部難以得到有效推進和實施。

（二）制度機制不健全

業(yè)財融合需要完善的制度機制作為支撐和保障，但在現實中許多企業(yè)的制度機制并不健全，無法為業(yè)財融合提供有效的指導和規(guī)范。一方面，業(yè)務部門和財務部門各自掌握著大量的數據資源，但缺乏統(tǒng)一的數據共享平臺和規(guī)范，這些數據往往被孤立地存儲在各自的系統(tǒng)中，無法實現有效的共享和整合。另一方面，業(yè)務部門和財務部門在工作流程、職責劃分等方面存在差異，缺乏有效的協同和配合機制，導致融合過程中出現溝通不暢、工作脫節(jié)等問題。

（三）信息系統(tǒng)不兼容

在大數據時代，信息系統(tǒng)的兼容性對于業(yè)財融合至關重要，但許多企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)和財務系統(tǒng)由于技術架構、數據格式、接口標準等方面的差異，存在不兼容的問題，導致數據無法在兩個系統(tǒng)之間順暢流通和共享，嚴重影響了業(yè)財融合的效率和效果。在這種情況下，業(yè)務部門不能及時獲取財務部門的財務數據和分析結果，無法根據財務狀況調整業(yè)務策略，財務部門也無法實時獲取業(yè)務部門的業(yè)務數據和市場信息，難以對財務狀況進行準確的分析和預測。

（四）數據質量參差不齊

數據是業(yè)財融合的基礎和核心，但由于數據來源的多樣性和復雜性，數據中往往存在錯誤、缺失、重復等問題，導致數據質量不高，這些低質量的數據在融合過程中會被放大和傳遞，影響融合結果的準確性和可靠性。同時，企業(yè)對數據質量的重視程度不夠，缺乏完善的數據質量管理和治理體系，沒有明確的數據質量標準、數據清洗和校驗機制，導致數據質量無法得到有效保障，從而降低了業(yè)財融合的效果和價值，甚至會給企業(yè)帶來潛在的風險和損失。

（五）專業(yè)人才匱乏

業(yè)財融合需要既懂業(yè)務又懂財務的復合型人才來推動和實施，但這類專業(yè)人才在企業(yè)中是較為匱乏的。一方面，由于業(yè)務領域和財務領域的專業(yè)性和復雜性，培養(yǎng)這類復合型人才需要較長的時間和較高的成本，許多企業(yè)缺乏這方面的投入和規(guī)劃，導致人才儲備不足。另一方面，市場對這類人才的需求也在不斷增加，使得人才競爭更加激烈，一些企業(yè)即使有意招聘這類人才，也往往難以找到合適的人選，從而在一定程度上限制了業(yè)財融合的深人發(fā)展和推進。

三、大數據時代的企業(yè)業(yè)財融合的優(yōu)化策略

（一）增強融合意識與文化

在大數據時代，為了更為有效地推進業(yè)財融合，企業(yè)需深化文化層面的建設，將融合意識根植于每位員工的心中，從而構筑起業(yè)財融合的新生態(tài)體系。企業(yè)管理層應當率先垂范，將業(yè)財融合視為戰(zhàn)略核心，不僅要在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃中明確其地位，更要將其融入日常運營的每一個環(huán)節(jié)。具體而言，管理層可以定期組織業(yè)財融合專題研討會，邀請行業(yè)內的權威專家進行深度解讀和實戰(zhàn)分享，同時策劃跨部門的交流研討活動，讓業(yè)務與財務部門的人員能夠面對面交流，從而深刻理解業(yè)財融合在優(yōu)化資源配置、提升決策效率以及強化風險防控等方面的關鍵作用。

在員工層面，企業(yè)需強化業(yè)財融合的宣傳與認知，以多元化方式深化員工理解，除了內部宣傳渠道，還應利用企業(yè)官網、微信公眾號等線上平臺，定期發(fā)布業(yè)財融合的成功案例，讓員工在日常瀏覽中潛移默化地接受融合理念，同時鼓勵員工將理念付諸實踐，通過設立跨部門合作項目，促進業(yè)務與財務的實戰(zhàn)交融。為激勵員工的融合創(chuàng)新，可以特設“業(yè)財融合創(chuàng)新獎”，對在融合實踐中表現卓越、貢獻突出的團隊及個人，給予物質獎勵與榮譽表彰，以此樹立典范，激發(fā)全體員工的融合熱情，共同推動業(yè)財融合成為企業(yè)發(fā)展的新風尚，營造全員參與、共創(chuàng)共贏的良好氛圍。

（二）完善制度機制建設

制度機制是業(yè)財融合不可或缺的基石，其完善與否直接關系到融合成效的深淺。首要之務是構建起一套完備的數據共享機制，企業(yè)需詳盡地界定數據共享的具體范疇與實施方式，充分保障業(yè)務部門與財務部門能夠迅速且精準地獲取到所需的關鍵數據。同時，還需強化對數據共享全流程的監(jiān)管與審計力度，通過設立嚴格的數據訪問權限、加密傳輸以及定期的數據安全審計等措施，全方位確保數據在共享過程中的安全性與合規(guī)性。

企業(yè)應當明晰業(yè)務部門與財務部門在業(yè)財融合進程中的具體職責與分工界限，有效規(guī)避工作重疊與責任推諉的現象。為此，企業(yè)可以設立常態(tài)化的聯席會議制度，定期召集業(yè)務與財務部門的負責人及骨干成員，就融合工作中遇到的難點、痛點進行深入的探討與協調，并要積極引入項自制的管理模式，將業(yè)財融合這一宏大目標細化為一系列具體可操作的項目任務，為每個項目明確指定的負責人與團隊成員，通過制定詳細的項目計劃、進度監(jiān)控與成果評估機制，確保每一項融合工作都能有條不紊地向前推進，最終匯聚成業(yè)財融合的強大合力。

（三）統(tǒng)一信息系統(tǒng)平臺

在大數據時代的浪潮下，企業(yè)要實現業(yè)財數據的高效整合，就要構建統(tǒng)一的信息系統(tǒng)平臺來徹底打破信息孤島，確保數據的實時共享與流暢交互。企業(yè)需對現有業(yè)務系統(tǒng)與財務系統(tǒng)進行一次全面而深入的梳理與評估，精準把握各系統(tǒng)的功能邊界與數據流動路徑，并制定出一套詳盡的信息系統(tǒng)整合規(guī)劃，明確整合的遠景目標、實施步驟及具體時間安排。在這一過程中，企業(yè)應當嚴謹篩選合作伙伴，需要綜合評估其過往成功案例、技術實力、服務團隊的專業(yè)水平及行業(yè)口碑，選定能夠深刻理解企業(yè)需求、具備強大實施能力的服務商，與之緊密攜手，共同攻克信息系統(tǒng)整合過程中的技術難關與協調挑戰(zhàn)。

接下來，企業(yè)需著手建立統(tǒng)一的數據倉庫與數據模型，為數據的集中化存儲與精細化管理奠定堅實基礎。數據倉庫要能整合并清洗分散于各系統(tǒng)的數據，將其轉化為統(tǒng)一、標準化的數據集，而數據模型的構建則要幫助企業(yè)對數據展開深度剖析與挖掘，為業(yè)務決策提供科學、精準的支撐[4。

企業(yè)還需構建一套實時、高效的數據交換與共享體系，通過引入API接口、消息隊列等前沿的數據交換技術，確保數據能夠在各部門間實時傳輸與共享，同時加強對數據交換全過程的嚴密監(jiān)控與有效管理，切實保障數據的完整性與安全性，從而為企業(yè)的融合決策提供更為精確、可靠的信息基石。

（四）提升數據治理能力

在大數據時代背景下，為確保業(yè)財融合的數據基礎穩(wěn)固，企業(yè)必須將數據治理能力的提升置于核心位置，實現對數據的全方位、精細化管理。一方面，企業(yè)要強化數據質量管理，需部署尖端的數據清洗與校驗技術，針對海量數據進行深度清理與精確校驗，以徹底根除數據中的錯誤信息與異常值，確保數據的精準無誤與高度可靠。同時，構建一套完善的數據質量監(jiān)控機制，通過定期的數據質量評估與反饋流程，及時發(fā)現潛在的數據質量問題，并迅速采取有效措施予以解決，同時追溯至數據源，從根本上保障數據的準確性與可信度。

另一方面，企業(yè)需構筑堅不可摧的安全防線，全力守護數據的安全與隱私，這要求企業(yè)不僅要建立健全的數據安全管理制度與嚴密的技術防護措施，如實施數據加密、嚴格訪問控制、定期進行安全審計等，還需構建一套高效的數據安全風險監(jiān)測與預警系統(tǒng)，能夠實時捕捉數據安全領域的風吹草動，對任何數據安全事件做到及時發(fā)現、迅速響應與妥善處理，從而確保企業(yè)在享受大數據帶來的便利與價值的同時，也能穩(wěn)穩(wěn)守住數據安全的底線，為業(yè)財融合的深入推進提供堅實的數據保障。

（五）培養(yǎng)復合型人才隊伍

在大數據時代背景下，人才成為驅動業(yè)財融合邁向新高度的核心要素，企業(yè)應加強內部人才培養(yǎng)，可以規(guī)劃一系列定制化培訓項目，內容不僅全面覆蓋業(yè)務運營與財務管理的核心知識點，還應深度融入大數據分析、數據挖掘、人工智能應用等前沿技術，確保員工知識體系緊跟時代步伐，不斷升級。同時，還要鼓勵并支持員工參與國際交流、海外研修等項目，進一步拓寬國際視野，加速成長為既精通業(yè)務又熟悉財務，且具備全球競爭力的復合型人才，為企業(yè)的長遠發(fā)展注人不竭動力。

外部人才引進同樣不可或缺，企業(yè)應拓寬招聘渠道，可以與高校建立深度合作，通過舉辦大數據挑戰(zhàn)賽、業(yè)財融合論壇等活動，提前鎖定具備大數據潛能與跨界思維的高素質畢業(yè)生，也可以與知名招聘網站、行業(yè)協會建立長期合作關系，并定期評估獵頭公司的服務質量，確保能夠高效觸達并吸引具有豐富大數據項自經驗及業(yè)財融合實戰(zhàn)背景的資深專業(yè)人士。為增強招聘吸引力，企業(yè)需精心設計一套綜合薪酬方案，不僅提供高于市場平均水平的薪資待遇與績效獎金，還應推行彈性工作制度，滿足個性化工作需求，同時為每位新成員量身定制職業(yè)發(fā)展路徑，確保其能在企業(yè)中快速成長，成為推動業(yè)財融合向更深層次邁進的中堅力量。

結語

綜上所述，大數據時代為企業(yè)業(yè)財融合帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，通過增強融合意識、完善制度機制、統(tǒng)一信息系統(tǒng)、提升數據治理及培養(yǎng)復合人才，企業(yè)可逐步克服融合難題，實現業(yè)務與財務的緊密協同。展望未來，隨著大數據技術的持續(xù)進步和應用場景的不斷拓展，企業(yè)業(yè)財融合將迎來更多可能性，企業(yè)應緊跟時代步伐，不斷創(chuàng)新融合模式，深入挖掘數據價值，以數據驅動決策，推動企業(yè)管理水平全面提升，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎。

參考文獻：

[1]唐小芹.大數據時代的企業(yè)業(yè)財融合研究[.財會學習，2024（29）：28-30.

[2]張玲玉.大數據時代企業(yè)業(yè)財融合研究].財經界，2024（29）：147-149.

[3]龔鯨鯉.大數據時代制造企業(yè)如何推進業(yè)財融合[.財訊，2024（19）：162-164.

[4]陳桂才.大數據時代企業(yè)業(yè)財融合的路徑探討].商業(yè)觀察，2024，10（28）：21-24.

[5]李錯.大數據時代下的企業(yè)業(yè)財融合路徑探析].金融客，2024（09）：99-101.