Page 76 - 现代财务管理与创新发展

Modern Financial Management and Innovative Development
现代财务管理与创新发展

第三节 大数据对现代企业财务工作的影响及优化分析

一、大数据下的财务分析

（一）大数据概述
1. 定义
大数据作为一个名词，它的着重点在于“数据”，如果看作一个形容词，

那么它所体现的就是一个新兴的信息时代的特点。从字面意思上理解，“大数
据”意味着数据“大”，数据量大、规模大、结构多样、类型多种，这是狭义方
面。广义上的“大数据”不仅仅指数据本身，还指所处的大数据时代，包括大数
据相关的处理技术以及组织架构，这也是目前学术界研究的主要方向。狭义上，
可以从两个层面解读大数据，横向来看大数据相当于海量数据，规模庞大，纵向

角度来看大数据包含的数据类型多样，不仅有传统的结构化数据（数据库、企业
ERP、财务系统等），更多的包含半结构化数据（邮件、报表、HTML、声音、
图像等）和非结构化数据（图片、文档、音频、视频等），因此我们可以定义大

数据为数据量大小远远超过以往的数据尺度，且形式多样，既有的软件技术很难
处理的大规模数据。大数据时代大量数据是“源”，若要这些数据为人所用，还
需掌握大数据应用技术以“开源”。广义上，大数据的处理依赖云计算平台，研
究显示在大数据兴起的近几年，“数据分析”“数据中心”“数据仓库”以及“商
业智能”等词与之有着高度密切的联系，现有的大数据技术研究也多在建立在数

据挖掘、数据库的基础上。在这个角度我们可以定义大数据时代是必须依靠新的
处理工具和方法，建立在互联网、物联网等渠道所产生的大量数据资源基础上，
进行数据价值的提炼和应用的信息时代。

2. 基本特征
大数据的特征总结为以下 4 个方面：①量体浩大（Volume），指大数据的数
量及规模庞大。大数据时代，数据处理的基本单位已从 MB、GB 到 TB、PB，
网络科技的高速发展使得数据来源更加广泛，数据量的增长也呈现出质的飞跃，
预计未来十年全球数据量将增加到现在的 60 倍。②模态多样（Variety），指大

数据的结构类型多样化，不仅包括过去运用较多的结构化数据，在大数据时代，
半结构化数据和非结构化数据显现出大幅增长的势头，网络的普及让数据的产生

64