大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的應(yīng)用分析

摘" 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)正深刻改變國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理，突破傳統(tǒng)預(yù)算局限，引領(lǐng)精細(xì)化與智能化管理趨勢(shì)。國(guó)有企業(yè)通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)集成分析，精準(zhǔn)把握市場(chǎng)趨勢(shì)、成本波動(dòng)及收入潛力，極大地增強(qiáng)了預(yù)算規(guī)劃的前瞻性和靈活性。借助大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，國(guó)有企業(yè)能確保預(yù)算編制與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)保持同步，有效提升了預(yù)算的適應(yīng)性和實(shí)施效果。在執(zhí)行監(jiān)督階段，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析迅速揭示偏差，加速問(wèn)題識(shí)別與應(yīng)對(duì)策略的部署。此外，智能預(yù)警系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)監(jiān)控關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，預(yù)先防范超支風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)了資源的合理配置與高效利用。大數(shù)據(jù)極大提升了預(yù)算管理的精確性、時(shí)效性及戰(zhàn)略導(dǎo)向，是國(guó)企深化改革、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的強(qiáng)大支柱。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；國(guó)有企業(yè)預(yù)算管理；智能化決策；績(jī)效優(yōu)化

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.03.154

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)國(guó)有企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵力量，特別是在經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理領(lǐng)域展現(xiàn)出了前所未有的潛力與價(jià)值。國(guó)有企業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的中堅(jiān)力量，面對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境，迫切需要通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)管理的現(xiàn)代化。本研究聚焦大數(shù)據(jù)如何革新國(guó)有企業(yè)預(yù)算編制的精準(zhǔn)度、執(zhí)行監(jiān)控的實(shí)時(shí)性及績(jī)效評(píng)估的有效性，旨在為國(guó)有企業(yè)深化預(yù)算管理改革、構(gòu)筑數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧管理體系提供理論指導(dǎo)與實(shí)踐參考。

１ 國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理的重要性和現(xiàn)狀

國(guó)有企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱，其經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理不僅關(guān)乎自身的發(fā)展，還影響著國(guó)家經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的實(shí)施與社會(huì)公共服務(wù)的供給。然而，國(guó)有企業(yè)普遍面臨著市場(chǎng)環(huán)境多變、內(nèi)部管理復(fù)雜等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)預(yù)算管理方法已難以滿足實(shí)時(shí)性、前瞻性的迫切需求。在這一背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為重要，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、整合與分析，能實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的敏銳捕捉。

２ 大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的潛在優(yōu)勢(shì)

２.1 提高數(shù)據(jù)收集和分析的效率和準(zhǔn)確性

大數(shù)據(jù)技術(shù)為國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理帶來(lái)了革新，極大提高了數(shù)據(jù)收集和分析的效率及準(zhǔn)確性。通過(guò)自動(dòng)化采集多源數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)能確保數(shù)據(jù)的全面性和時(shí)效性，減少人工介入造成的錯(cuò)誤與滯后。利用高級(jí)分析工具，如預(yù)測(cè)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)收入、成本趨勢(shì)，使預(yù)算編制更加貼近實(shí)際，大大提高了預(yù)算的前瞻性和可行性。此外，大數(shù)據(jù)還支持實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)算執(zhí)行情況，及時(shí)識(shí)別偏差，輔助管理者迅速做出調(diào)整決策，有效控制開(kāi)支，優(yōu)化資源配置。

２.2 支持更加精準(zhǔn)和靈活的預(yù)算編制

大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下的國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算編制，實(shí)現(xiàn)了從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的根本轉(zhuǎn)變，極大提升了編制的精準(zhǔn)度與靈活性。傳統(tǒng)預(yù)算編制往往基于歷史數(shù)據(jù)和主觀判斷，而大數(shù)據(jù)分析則能整合內(nèi)外部多維度信息，比如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)等，運(yùn)用先進(jìn)的算法模型進(jìn)行深度挖掘和交叉分析，為預(yù)算制定提供更加精細(xì)和多視角的參考依據(jù)。這不僅能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)收入和成本的變化趨勢(shì)，還能識(shí)別特定條件下的預(yù)算敏感點(diǎn)，使企業(yè)在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，能快速響應(yīng)、靈活調(diào)整預(yù)算策略[1]。

２.3 加強(qiáng)預(yù)算執(zhí)行的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警

大數(shù)據(jù)技術(shù)在國(guó)有企業(yè)預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控中發(fā)揮著核心作用，通過(guò)構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況的全天候、全方位跟蹤。這一過(guò)程包括自動(dòng)收集業(yè)務(wù)運(yùn)作中的各類交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)的高速處理能力即時(shí)整合分析，并與預(yù)算目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)。一旦發(fā)現(xiàn)偏差，系統(tǒng)能立即觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，快速識(shí)別問(wèn)題源頭，無(wú)論是成本超支、收入不及預(yù)期還是資金流異常，都能做到早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)。

２.4 促進(jìn)預(yù)算評(píng)估與反饋的及時(shí)性和有效性

大數(shù)據(jù)技術(shù)在國(guó)有企業(yè)預(yù)算管理的評(píng)估與反饋環(huán)節(jié)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，極大地促進(jìn)了流程的及時(shí)性和有效性。通過(guò)收集預(yù)算執(zhí)行完畢后的實(shí)際績(jī)效數(shù)據(jù)，并與前期設(shè)定的目標(biāo)及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度對(duì)比分析，大數(shù)據(jù)能快速生成全面、多維的預(yù)算執(zhí)行評(píng)估報(bào)告。這種分析不僅局限于財(cái)務(wù)結(jié)果的展示，還涵蓋了運(yùn)營(yíng)效率、成本控制、項(xiàng)目成效等多個(gè)方面，為管理層提供了翔實(shí)、客觀的決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)支持的反饋循環(huán)機(jī)制能即時(shí)捕捉預(yù)算執(zhí)行中的成功經(jīng)驗(yàn)和不足之處，并借助智能算法提出改進(jìn)建議。

３ 大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的具體應(yīng)用

３.1 預(yù)算編制階段：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)算編制流程

３.1.1 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在預(yù)算編制階段，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法正重塑傳統(tǒng)流程，其中大數(shù)據(jù)分析更是成為預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)的核心工具。企業(yè)通過(guò)搜集和分析海量歷史銷售數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、消費(fèi)者行為、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)及行業(yè)報(bào)告等多元信息，通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的算法模型識(shí)別規(guī)律、趨勢(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。這不僅能提高預(yù)算預(yù)測(cè)的精確度，還能使預(yù)算制定更加貼近市場(chǎng)實(shí)際，有效應(yīng)對(duì)未來(lái)不確定性。大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)化的特性加速了信息處理，減少了手動(dòng)錯(cuò)誤，使預(yù)算編制團(tuán)隊(duì)能集中精力聚焦策略性決策的制定，而不是數(shù)據(jù)整理。

3.1.2 基于歷史數(shù)據(jù)的成本分析和預(yù)測(cè)

基于歷史數(shù)據(jù)的成本分析與預(yù)測(cè)，是大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)預(yù)算管理中的一大亮點(diǎn)。該方法通過(guò)深入挖掘企業(yè)過(guò)往的財(cái)務(wù)記錄、運(yùn)營(yíng)成本、項(xiàng)目開(kāi)支等海量數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，有效識(shí)別成本變動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律與外部影響因素。這不僅包括企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中所消耗的直接材料、直接人工等直接成本，也涉及物流費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用、機(jī)器設(shè)備折舊費(fèi)用等間接成本的細(xì)致剖析。通過(guò)對(duì)歷史趨勢(shì)的分析，企業(yè)可以更精確地預(yù)測(cè)未來(lái)成本走勢(shì)，合理設(shè)置成本控制目標(biāo)，優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。

3.1.3 跨部門數(shù)據(jù)整合與預(yù)算編制協(xié)同

在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中，跨部門數(shù)據(jù)整合與預(yù)算編制協(xié)同是提升整體運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵一環(huán)。大數(shù)據(jù)技術(shù)為此提供了強(qiáng)大的支撐，通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯集來(lái)自銷售、采購(gòu)、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)等多個(gè)部門的異構(gòu)數(shù)據(jù)，從而有效打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和透明化。這一整合過(guò)程促進(jìn)了部門間的溝通與協(xié)作，使預(yù)算編制不再是單一財(cái)務(wù)部門的任務(wù)，而是各個(gè)業(yè)務(wù)單元共同參與的全局活動(dòng)?；诠蚕淼臄?shù)據(jù)視圖，各部門能從全局角度考慮資源需求和成本控制，確保預(yù)算目標(biāo)與公司戰(zhàn)略緊密對(duì)齊。

3.2 預(yù)算執(zhí)行階段：實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)管理

3.2.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)

在預(yù)算執(zhí)行階段，實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)管理是確保預(yù)算目標(biāo)達(dá)成的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，國(guó)有企業(yè)能連續(xù)不斷地追蹤各項(xiàng)財(cái)務(wù)及運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，確保能與預(yù)算基準(zhǔn)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)。該系統(tǒng)整合ERP、CRM、供應(yīng)鏈管理等多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和高級(jí)分析工具，即時(shí)識(shí)別偏差與潛在風(fēng)險(xiǎn)，如成本超支、收入下滑或現(xiàn)金流緊張等。系統(tǒng)內(nèi)置的預(yù)警機(jī)制能在偏差超出閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)，促使管理層快速響應(yīng)，及時(shí)采取糾正措施[2]。

3.2.2 預(yù)算執(zhí)行偏差的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)警

通過(guò)建立集成了先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的智能監(jiān)控系統(tǒng)，能對(duì)海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)抓取和深度分析。當(dāng)實(shí)際支出、收入或關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)偏離預(yù)算目標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)能即刻識(shí)別這些偏差。預(yù)警機(jī)制不僅限于簡(jiǎn)單的數(shù)值超出范圍提醒，更可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模式、季節(jié)性變化、市場(chǎng)趨勢(shì)等復(fù)雜因素，為管理層提供緊急程度分類和優(yōu)先級(jí)排序的警示信息。

3.2.3 風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)據(jù)支撐

風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)據(jù)支撐在于運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)全面收集、整合并分析國(guó)有企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，為識(shí)別、評(píng)估及應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)提供堅(jiān)實(shí)的量化基礎(chǔ)。通過(guò)挖掘歷史運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)、供應(yīng)鏈信息、政策法規(guī)變更及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)等多元化數(shù)據(jù)源，國(guó)有企業(yè)能構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控潛在風(fēng)險(xiǎn)因子的變化，提前預(yù)警可能的威脅。大數(shù)據(jù)分析不僅局限于靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，還能通過(guò)模擬不同情境下的風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑和影響程度，輔助管理層制訂應(yīng)急計(jì)劃和風(fēng)險(xiǎn)緩釋策略。

3.3 預(yù)算評(píng)估與反饋階段：績(jī)效評(píng)估與決策支持

3.3.1 績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

國(guó)有企業(yè)通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)多維度績(jī)效指標(biāo)，覆蓋經(jīng)濟(jì)效益、運(yùn)營(yíng)效率、服務(wù)質(zhì)量、合規(guī)性等多個(gè)方面。這些指標(biāo)體系應(yīng)緊密結(jié)合國(guó)有企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)與部門職能，旨在確保評(píng)估的全面性和針對(duì)性。數(shù)據(jù)分析在此過(guò)程中發(fā)揮核心作用，利用統(tǒng)計(jì)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能對(duì)預(yù)算執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行深度剖析，客觀評(píng)價(jià)項(xiàng)目或政策的實(shí)際成效。

3.3.2 預(yù)算調(diào)整與優(yōu)化的數(shù)據(jù)支持

在預(yù)算調(diào)整與優(yōu)化階段，大數(shù)據(jù)為國(guó)有企業(yè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，確保決策更加精準(zhǔn)與高效。通過(guò)收集和分析預(yù)算執(zhí)行期間的詳細(xì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)反饋、外部經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化等信息，大數(shù)據(jù)技術(shù)能揭示預(yù)算執(zhí)行中的偏差根源，識(shí)別成本節(jié)約機(jī)會(huì)，評(píng)估預(yù)算目標(biāo)與實(shí)際績(jī)效之間的差距。利用先進(jìn)的分析工具，國(guó)有企業(yè)能對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)、成本變動(dòng)和收入潛力進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，為預(yù)算調(diào)整提供量化的依據(jù)。

3.3.3 決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)通過(guò)整合國(guó)有企業(yè)內(nèi)外部多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建起統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，形成多樣化的決策模型和可視化報(bào)告。這些模型涵蓋了市場(chǎng)預(yù)測(cè)、成本效益分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、績(jī)效監(jiān)控等多個(gè)維度，能為管理層提供全方位、多層次的決策支持。

４ 大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的挑戰(zhàn)與對(duì)策

４.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性的挑戰(zhàn)

４.1.1 數(shù)據(jù)清洗和整合的技術(shù)要求

數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性是國(guó)有企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策中面臨的兩大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)乎準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性，任何低質(zhì)量的數(shù)據(jù)都可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)論。高效的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)是關(guān)鍵，包括識(shí)別并修正錯(cuò)誤、填補(bǔ)缺失值、去除重復(fù)項(xiàng)、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式等，以確保數(shù)據(jù)集可靠可用。數(shù)據(jù)安全性則涉及保護(hù)數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)、篡改或泄露的威脅。這要求實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制機(jī)制、定期安全審計(jì)及災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。

４.1.2 數(shù)據(jù)安全管理和隱私保護(hù)

數(shù)據(jù)安全管理和隱私保護(hù)是維護(hù)企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)和用戶個(gè)人信息安全的基石。數(shù)據(jù)安全管理涉及采用技術(shù)、政策與流程來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)免受未授權(quán)訪問(wèn)、盜竊、泄露或破壞，涵蓋數(shù)據(jù)分類、加密、訪問(wèn)控制、安全審計(jì)、備份與恢復(fù)等多個(gè)層面。而隱私保護(hù)側(cè)重于確保個(gè)人對(duì)其信息的控制權(quán)，包括收集、存儲(chǔ)、使用、共享個(gè)人信息的行為均需遵循合法性、正當(dāng)性、最小必要性原則，并給予用戶知情同意、訪問(wèn)更正、刪除等權(quán)利。

４.2 技術(shù)與人才方面的挑戰(zhàn)

４.2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的選擇與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)的選擇與應(yīng)用是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重頭戲，需要綜合考量業(yè)務(wù)需求、技術(shù)成熟度與成本效益。明確業(yè)務(wù)目標(biāo)與數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，如市場(chǎng)預(yù)測(cè)、客戶洞察、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化等，是選擇技術(shù)的前提。評(píng)估并選用適合的技術(shù)棧，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理與分析等，以確保數(shù)據(jù)處理的高效性與靈活性。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化，提升決策效率與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)速度。持續(xù)關(guān)注并跟蹤技術(shù)的前沿動(dòng)態(tài)，不斷優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)力提升[3]。

４.2.2 人才培養(yǎng)和引進(jìn)策略

人才培養(yǎng)和引進(jìn)策略是企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)能力的核心，旨在打造一支既懂業(yè)務(wù)又精通技術(shù)的復(fù)合型人才隊(duì)伍。人才培養(yǎng)應(yīng)注重“內(nèi)生外引”，內(nèi)部通過(guò)定制培訓(xùn)課程，如大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等，提升現(xiàn)有員工技能。建立長(zhǎng)效激勵(lì)機(jī)制，如職業(yè)晉升路徑、績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)，以留住核心人才。積極引進(jìn)行業(yè)頂尖專家與新興技術(shù)人才，借助獵頭服務(wù)、校企合作、海外招聘等渠道，拓寬人才來(lái)源。

４.3 組織文化和流程變革的挑戰(zhàn)

４.3.1 推動(dòng)跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作

推動(dòng)跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作是實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化的關(guān)鍵。這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需要高層領(lǐng)導(dǎo)的支持與推動(dòng)，確立數(shù)據(jù)共享的戰(zhàn)略重要性，并明確共享目標(biāo)與責(zé)任分工。構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理等，旨在確保數(shù)據(jù)的一致性與可互操作性。在技術(shù)層面，需要部署企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，如數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，集成來(lái)自不同部門的數(shù)據(jù)源，采用API、微服務(wù)架構(gòu)來(lái)促進(jìn)數(shù)據(jù)的流動(dòng)與訪問(wèn)。

４.3.2 預(yù)算管理流程的優(yōu)化與再造

預(yù)算管理流程的優(yōu)化與再造旨在提升預(yù)算編制的精準(zhǔn)性、執(zhí)行的有效性及反饋的及時(shí)性。通過(guò)引入敏捷預(yù)算理念，將傳統(tǒng)年度預(yù)算細(xì)化為季度或月度滾動(dòng)預(yù)算，進(jìn)而提高國(guó)有企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的響應(yīng)速度。利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)技術(shù)，能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)收入與成本，實(shí)現(xiàn)預(yù)算目標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。強(qiáng)化跨部門之間的協(xié)同合作，通過(guò)建立統(tǒng)一的預(yù)算管理平臺(tái)，確保預(yù)算數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享與高效流通，從而促進(jìn)各業(yè)務(wù)單元在預(yù)算制定與執(zhí)行中的有效溝通與緊密協(xié)作。

５ 大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的未來(lái)發(fā)展展望

５.1 技術(shù)趨勢(shì)與創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的未來(lái)發(fā)展展現(xiàn)出廣闊的前景，技術(shù)趨勢(shì)與創(chuàng)新集中于幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。自動(dòng)化預(yù)算調(diào)整和資源優(yōu)化成為常態(tài)，實(shí)現(xiàn)了預(yù)算管理的智能化決策支持。實(shí)時(shí)分析與動(dòng)態(tài)預(yù)算將成為主流，云計(jì)算和邊緣計(jì)算的融合應(yīng)用將提升數(shù)據(jù)處理速度，支持企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)監(jiān)控與靈活的預(yù)算調(diào)整，從而快速響應(yīng)市場(chǎng)變化。數(shù)據(jù)治理與安全技術(shù)將更加成熟，區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用將強(qiáng)化數(shù)據(jù)的透明度、可信度及安全性，保障數(shù)據(jù)在共享與分析過(guò)程中的合規(guī)性。

5.2 國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理模式的變革

國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理模式正經(jīng)歷深刻變革，趨向于數(shù)字化、智能化與戰(zhàn)略導(dǎo)向型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是核心，借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)預(yù)算數(shù)據(jù)的集成與分析，提高預(yù)算編制與執(zhí)行的精準(zhǔn)度。引入智能預(yù)算系統(tǒng)，利用AI算法預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，自動(dòng)化處理預(yù)算調(diào)整，增強(qiáng)決策的時(shí)效性和科學(xué)性。此外，預(yù)算管理應(yīng)與國(guó)有企業(yè)戰(zhàn)略緊密結(jié)合，確保每一項(xiàng)預(yù)算決策服務(wù)于長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)，通過(guò)設(shè)置戰(zhàn)略績(jī)效指標(biāo)，引導(dǎo)資源向關(guān)鍵領(lǐng)域集中，從而進(jìn)一步優(yōu)化國(guó)有資本的布局。

5.3 大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的更廣泛應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的應(yīng)用正不斷拓展，其影響力已全方位滲透至戰(zhàn)略決策及日常運(yùn)營(yíng)。通過(guò)利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，可預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、庫(kù)存水平和物流優(yōu)化，從而減少成本并提升效率。在客戶關(guān)系管理中，大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)營(yíng)銷與個(gè)性化服務(wù)，分析用戶行為以制定定制化產(chǎn)品與服務(wù)，從而增強(qiáng)客戶滿意度與忠誠(chéng)度。在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方面，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程并提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析能幫助國(guó)有企業(yè)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，提前預(yù)警并制定應(yīng)對(duì)策略。

6 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理中的深度融合應(yīng)用，不僅是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然趨勢(shì)，也是提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵舉措。通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、智能監(jiān)控與動(dòng)態(tài)調(diào)整，大數(shù)據(jù)促使預(yù)算管理更加貼近市場(chǎng)實(shí)際，增強(qiáng)了企業(yè)的戰(zhàn)略執(zhí)行力與財(cái)務(wù)健康度。鑒于此，國(guó)有企業(yè)應(yīng)繼續(xù)加大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，深化數(shù)據(jù)治理，培養(yǎng)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析師隊(duì)伍，并注重?cái)?shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)，以數(shù)據(jù)為紐帶促進(jìn)內(nèi)部協(xié)同與外部合作，推動(dòng)經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理向更加智能化、精細(xì)化的方向邁進(jìn)，為國(guó)有企業(yè)持續(xù)發(fā)展與國(guó)有資產(chǎn)保值增值提供強(qiáng)大動(dòng)能。

參考文獻(xiàn)

[1]陳佩.大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)有企業(yè)全面預(yù)算管理優(yōu)化策略研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2023（32）：123-126.

[2]潘遠(yuǎn)凌.大數(shù)據(jù)背景下提升國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理能力的對(duì)策分析[J].全國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2023（12）：96-99.

[3]呂燕萍.大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理問(wèn)題及對(duì)策[J].全國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2022（33）：45-48.

作者簡(jiǎn)介：尤沛穎（1990-），女，漢族，北京人，本科，中級(jí)會(huì)計(jì)師，研究方向：經(jīng)營(yíng)預(yù)算管理。