［摘要］在大数据背景下，企业财务发生了巨大的转变，这种转变给财务分析与管理工作也带来了显著的影响。为推动企业长远发展，提升企业财务管理水平，企业需积极探索更为有效的财务分析与管理策略。本文阐述了大数据背景下企业财务发生的变化，分析了大数据背景下企业财务管理中存在的问题，提出了相应的解决措施，包括树立大数据用户思维、提升数据时效性、建立企业财务大数据管理与分析平台、构建数据安全体系、提高财务数据的可靠性等，旨在为企业提供有益参考。

　　［关键词］大数据；企业财务；管理措施

　　0引言

　　财务管理是企业管理工作的重要组成部分，对于企业的经营发展具有重要的影响。传统的财务管理方法因具有滞后性，已难以满足现代企业对精细化管理、高效决策的需求。大数据技术的出现，不仅极大地丰富了财务数据的来源和类型，还提供了强大的数据处理和分析能力，使企业能够更快速、准确地把握市场动态，评估经营风险，优化资源配置。因此，企业需积极应用大数据技术进行财务分析与管理，以提升管理水平和增强市场竞争力。

　　1大数据背景下企业财务发生的变化

       1.1由传统管理模式发展为财务数智化

　　传统财务管理模式依赖手工操作和纸质记录，效率低下且容易出错。随着大数据、云计算、人工智能等先进技术的应用，企业财务工作可以通过构建财务管理信息系统和财务共享中心等方式，实现财务数据的实时采集、集中处理与智能分析，大幅提升了财务处理的效率和准确性。此外，企业开始引入数智化财务管理模式，在这一新型模式下，企业可以更好地进行风险预测和决策支持，为企业的稳健发展提供有力保障。

　　1.2企业财务数字化资产逐渐建立

　　在大数据时代，企业财务数据不再是简单的记录工具，而是企业重要的数字化资产。企业通过大数据技术的处理和分析，能够深入挖掘财务数据中的价值信息，为企业的经营管理提供有力支持。同时，企业还可以利用云存储、数据仓库等技术手段，实现财务数据的长期保存和高效利用，由此不仅能够帮助企业更好地掌握自身的财务状况和经营成果，还能为企业的战略规划和决策制定提供重要参考[1]。

　　2大数据背景下企业财务管理中存在的问题

       2.1对大数据技术的重视程度不高

　　虽然大数据技术已经广泛应用于各行各业，提升了企业运营效率和决策质量，但在部分企业中，部分管理人员对大数据技术的重视程度仍然不高，在工作中过分依赖传统的财务管理模式，忽视了大数据技术在提升财务工作效率、优化资源配置、强化风险防控等方面的巨大潜力。企业管理层缺乏对大数据技术的深入了解，未能充分认识到其在现代财务管理中的重要性，导致企业在技术创新和投入方面存在滞后性，进而限制了企业财务分析与管理水平的提升，使企业在日益激烈的市场竞争中处于被动地位，错失利用大数据驱动企业发展的宝贵机遇。

　　2.2数据处理不及时

　　首先，财务数据传递流程烦琐、效率低下，各部门间的数据整合与共享存在障碍，导致关键财务信息难以及时传递至有需求的部门。其次，部分企业的财务管理系统陈旧，无法有效应对大数据时代的挑战，进一步加剧了数据处理的滞后性[2]。由此可见，数据处理不及时不仅影响了企业财务分析的准确性与时效性，还延误了企业的战略决策及日常运营，给企业的稳健发展带来潜在风险。

　　2.3缺乏与企业经营相匹配的财务大数据平台

　　目前，虽然大多数企业已经认识到大数据技术在财务管理中的重要性，但在实际操作中，却缺乏与企业经营实际相匹配的财务大数据平台。这一问题主要体现在以下三个方面。一是现有平台无法全面整合企业内部各业务部门的财务数据，也无法有效对接外部市场、行业等相关数据资源，导致数据孤岛现象严重，难以实现数据的深度挖掘和综合利用。二是现有平台功能过于单一，仅能满足基础的财务数据处理需求，无法提供实时分析、智能预测等高级功能，无法为企业经营决策提供强有力的支持。三是平台的设计过于复杂，操作界面不够友好，导致财务管理人员难以快速上手，降低了工作效率。

　　2.4对数据安全的管控不全面

　　在大数据背景下，财务数据的安全性成了困扰企业的重要难题。企业在数据安全的管控方面存在不全面的问题，为企业的稳健发展带来了潜在风险。具体表现在以下几方面。一是企业缺乏完善的数据安全管理制度和流程，对财务数据的访问、存储、传输等环节没有明确的安全规范和操作标准，容易导致数据泄露、被窜改等安全事件。二是企业缺乏专业的数据安全管理人员和技术手段，无法及时发现和应对潜在的数据安全风险，如黑客攻击、病毒入侵等，使企业的财务数据安全面临严重威胁[3]。三是企业缺乏对员工进行数据安全教育和培训，导致员工缺乏数据安全意识和防范能力，容易因操作不当而引发数据安全问题。

　　2.5财务数据可靠性不足

　　企业财务数据的可靠性是财务分析与管理工作的基础，直接关系到企业决策的科学性与准确性。在大数据背景下，多数企业正面临着财务数据可靠性不足的困扰。一方面，在财务数据的收集过程中，数据来源多样、格式不一，导致数据收集不全或存在误差，从而影响数据的整体质量；另一方面，在数据的整理和存储环节，缺乏有效的数据清洗和校验机制，导致数据中存在重复、错误或不一致的情况，降低了数据的可用性。

　　3大数据背景下企业财务管理优化措施

       3.1树立大数据用户思维

　　首先，企业应从战略高度重新审视大数据技术在财务管理中的重要性。大数据不仅是一堆冰冷的数据，而是蕴含着巨大商业价值的信息宝藏，应该得到企业的重视，并将其视为重要的战略资源。企业应积极探索大数据技术在财务管理中的应用场景和创新模式，通过深入挖掘和分析大数据，企业可以发现隐藏的商机，优化资源配置，提高运营效率，进而提升整体竞争力。其次，企业应积极培养员工的大数据意识和能力。大数据用户思维不仅是一种管理理念，更是一种实践能力，因此，企业应鼓励员工积极学习大数据技术和方法，提高员工大数据处理和分析能力[4]。

　　3.2提升数据时效性

　　①构建数据决策分析平台。为提升数据时效性，企业应着手构建数据决策分析平台，使其能够集数据采集、存储、处理和分析于一体，形成一个高效、集成的数据处理生态系统。企业在该平台的支持下，可以实现财务数据的实时整合与智能分析，确保数据能够及时、准确地反映企业的财务状况和经营动态。通过构建数据决策分析平台，企业能够大大提升数据分析的时效性和准确性，为企业的持续发展奠定坚实的基础。②优化数据管理模式。在提升数据时效性的过程中，企业还需优化数据管理模式，促使数据在采集、整理、共享和使用等各个环节均能实现高效流转。首先，企业应制定更为严格精细的数据管理标准，明确各环节的责任和要求，确保数据的准确性和完整性；其次，企业应加强内控管理，做好动态数据采集和传输工作，避免数据延迟和遗漏；最后，企业还应加强对数据处理人员的责任意识与业务能力的培养，提高相关人员处理数据的效率和准确性。企业通过优化数据管理模式，可以建立起高效、规范的数据处理流程，确保数据能够及时、准确地为企业的决策提供支持。

　　3.3建立企业财务大数据管理与分析平台

　　为更好地应对大数据时代的挑战，企业需要建立一个与企业经营特点相匹配的财务大数据管理与分析平台，以便能够为企业财务决策提供重要支撑，助力企业实现精准决策和高效运营。其一，数据存储模块应注重响应速度与可扩展性。数据存储模块是企业财务大数据管理与分析平台的核心组件之一，在选择数据存储方案时，企业需要充分考虑数据的响应速度和读取效率。在大数据时代，财务数据量庞大且复杂，能够快速调用和分析这些数据对于企业的决策至关重要，因此企业应选择高性能的数据存储解决方案，如分布式文件系统或高性能数据库，以确保数据的高效访问。此外，随着企业业务的不断扩展，财务数据量将持续增长，为确保系统能够对庞大的数据实施高效管理并提升响应速度，企业在选择数据存储方案时，应注重系统的可扩展性，以满足未来业务发展的需求。其二，服务器模块应确保系统稳定与数据安全。服务器模块是企业财务大数据管理与分析平台的运行基础，在部署服务器时，企业应充分考虑系统的稳定性和安全性。服务器作为数据处理和存储的中心，其性能直接影响整个平台的运行效率，因此，企业应选择高性能、高稳定性的服务器硬件，并配置足够的内存，以确保其能够承载大量的数据处理任务。

　　3.4构建数据安全体系

　　在大数据时代，为了有效应对日益复杂的数据安全挑战，企业应构建完善的数据安全体系，以便能够为财务数据的保密性、完整性和可用性提供坚实的保障。一是制定数据安全管理制度和流程。在构建数据安全体系的过程中，企业应制定数据安全管理制度，明确数据安全责任和权限，使每个员工都清楚自己在数据安全方面的职责和权限范围，保证数据分类、存储、传输、使用和销毁等各个环节都能得到有效的管理。同时，企业应建立数据安全事件的应急响应机制，一旦发生数据安全事件，企业要能够迅速响应并采取有效措施，防止事态扩大。二是加强网络安全防护。企业应采用先进的网络安全技术手段，如防火墙、入侵检测系统、安全网关等，构建多层次的网络安全防御体系，有效阻止外部恶意攻击和非法访问，保护企业财务数据不受侵害。与此同时，企业还应定期对网络系统进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时发现并修复安全隐患。三是定期进行数据备份和恢复测试。企业应建立完善的数据备份机制，定期对财务数据进行备份，并定期进行数据恢复测试，确保备份数据的可靠性与可用性。在数据恢复测试中，企业应模拟各种数据丢失场景，验证备份数据的恢复能力和恢复时间，确保在真实的数据丢失事件发生时能够迅速恢复数据，减少损失。

　　3.5提高财务数据的可靠性

　　为提高财务数据的可靠性，企业可以打造财务分析数据库，从数据筛选、信息安全保护以及数据管理模式升级等方面入手，不断提升财务数据的准确性与可信度。其一，设置筛选条件，保留高质量信息。在构建财务分析数据库时，企业应基于数据的来源、准确性、时效性等因素，设置科学合理的筛选条件。例如，对于来自权威机构的数据，应优先保留；对于存在明显错误或矛盾的数据，则应及时剔除。这样可以有效避免无效或低质量数据对财务分析结果的干扰，提高财务数据的可靠性和分析结果的准确性。其二，加大信息安全投入力度。为了保证财务数据在传输、存储和使用过程中的安全性，企业应加大在数据库信息安全方面的投入力度，包括采用先进的加密技术对财务数据进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取或窜改；实施严格的访问控制机制，限制对财务数据的访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问相关数据；定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时发现并修复安全隐患[5]。其三，推动数据管理模式升级。传统的财务数据管理模式往往存在人为因素干扰多、处理效率低等问题，在一定程度上影响了财务数据的可靠性。为此，企业应积极推动数据管理模式升级，通过引入先进的财务管理软件和信息系统，实现财务数据的自动采集、存储、分析和报告，减少人为因素对数据处理的影响，提高数据处理的准确性和效率。

　　4结束语

　　综上所述，在大数据背景下，企业的财务工作发生了巨大的转变，正在由传统管理模式发展为财务数智化，而且财务数字化资产逐渐建立、财务分析作用日益凸显，在这一发展趋势下，企业应该更加重视财务管理工作。然而，当前受大数据技术的影响，企业在财务管理中面临了诸多问题，这对企业的经营发展效率和质量造成了极大的影响。为了能够适应大数据时代的发展需求，企业需要在对问题进行深入剖析的基础上，采取有效的解决措施，以提升财务管理的质量，使其能够推动企业实现转型升级。

　　主要参考文献

　　［1］修敏.大数据背景下企业财务管理的机遇、风险及措施探讨［J］.乡镇企业导报，2024（16）：180-182.

　　［2］吉加锋.大数据背景下企业财务管理问题及措施［J］.中国乡镇企业会计，2024（7）：181-183.

　　［3］李春晓.大数据时代企业财务分析与管理工作优化路径［J］.中国管理信息化，2024，27（9）：73-76.

　　［4］徐智宇.大数据背景下企业财务管理的现状及对策分析［J］.市场瞭望，2024（4）：105-107.

　　［5］文洁霞.大数据背景下企业财务分析存在的问题及解决措施［J］.投资与创业，2024，35（2）：57-59.