Page 178 - 经济时代下财务会计管理研究

Research on Financial Accounting Management in the Economic Era
经济时代下财务会计管理研究

集、整合利用难度较大，分析效率低，相关数据由于收集存储方式的原因导致精
准性不高，在使用完之后便丧失利用价值处于休眠状态，大数据的出现促使数据
筛选、存储、处理技术的升级，使企业高效整合这些数据成为可能，且由于对大

数据技术规范和标准化的要求，数据的准确性得以大幅提升。
②财务分析多元化，可满足实时分析。数据来源的复杂性和数据类型的多样
性势必打破企业传统技术分析方式，来自企业内外部的结构化、半结构化以及非
结构化数据纷繁杂乱，需要依据大数据技术对这些数据进行过滤，财务分析由传

统的对财务报表等资料的分析转变为在历史数据的基础之上，结合企业内外部财
务资料和非财务资料对未来发展态势进行分析预测。大数据的特点之一是时效性
高，面对快速流动的大量数据，财务人员需对其快速捕捉，实时分析，早一步从
数据中获取隐藏价值就能先于竞争对手了解市场，在竞争中取胜。现有财务分析

一般依据财务报告，进行阶段性的月度、季度或年度报告，随着大数据技术的成
熟，在不久的将来，可以实现定期或即时发布，如以往月末才编制的财务报表变
成每天可见的“天报”，库存、利润和收入的数据都能及时掌握，信息披露的周
期大大缩短。

③提升财务分析地位，强化预测决策管理。企业一般没有设立专业的财务分
析人员，多是由其他财会人员兼顾。在大数据时代，由于对分析技术和分析及时
性、准确性要求越来越高，财务分析结果对企业决策预测的影响日益增大，财务
分析越来越得到管理者的重视，在日后可能会专设分析部门和分析人员，财务人

员的眼界也将拓宽至企业风险预测、决策分析与支持、成本预算管理等诸多方面。
（2）大数据给财务分析带来的挑战
①数据收集、处理技术落后。大数据时代半结构化和非结构化数据超过数据
总量的 80%，传统数据的收集和处理技术明显表现出不足。一方面是硬件设施，

面对大数据的兴起，许多厂商推出了针对大数据的解决方案，不少企业在招聘的
时候也会聘用相关研究大数据的人才。现有的解决方案大部分是在原有硬件基础
上做的扩容，并没有专门针对大数据设计的硬件架构，而且大数据的硬件架构技
术并非一家厂商可以单独提供的，即使在企业中有应用也是初级阶段不成熟。企

业需要强大的实力和强烈谋求改变的愿望才能推动大数据技术发展，因此，创新
大数据处理的硬件技术任重道远。二是软件不成熟，大数据的应用情景可谓多种
多样，各大厂商提供的软件几乎没有一款能够适用于大数据应用的所有情景。随

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