［摘要］随着大数据技术的不断发展和应用，企业财务管理逐渐步入大数据时代。大数据为企业提供了更多的数据资料和丰富的信息资源，但同时也带来一系列挑战和问题。文章首先分析在大数据时代，企业的财务管理面临着数据隐私与安全、数据质量与准确性、数据分析与应用能力，以及数据整合与共享等方面的问题；针对这些问题，提出大数据时代企业财务管理的有效路径，如加强数据隐私与安全保护，提升数据质量与准确性，强化数据分析与应用能力，以及建立数据整合和共享机制等。

　　［关键词］大数据；企业财务管理；数据隐私与安全；数据整合与共享

　　0引言

　　随着大数据时代的到来，企业面对海量、多样化的数据，如何科学、高效地利用这些数据进行财务管理成为企业面临的重要问题。大数据给企业财务管理带来诸多挑战，如数据隐私与安全问题、数据质量与准确性问题、数据分析与应用能力问题、数据整合与共享问题。本文旨在分析大数据时代企业财务管理面临的问题，并提出相应的对策，以期帮助企业更好地应对大数据时代的挑战。

　　1大数据概述

　　大数据是指以巨大规模、高速度生成的结构化和非结构化数据集合，这些数据有多个来源，包括传感器、社交媒体、移动设备等。大数据不仅包括传统的结构化数据，如数据库记录，还包括非结构化的数据，如图像、音频和文本数据［1］。大数据的概念强调通过采集、存储、处理和分析大规模数据集合来提取有价值的信息。通过挖掘大数据，企业可以发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势，从而支持决策制定、业务优化和创新发展。

　　2大数据时代企业财务管理现存问题

　　2.1存在数据安全和隐私隐患

　　随着大数据的快速发展，企业财务管理面临着数据安全和隐私隐患。首先，大量的数据流动和存储面临黑客攻击和数据泄露的风险，企业财务数据泄露或遭到窜改会造成经济损失，也会对企业的声誉和信誉造成严重影响；其次，大数据分析中可能涉及个人敏感信息的收集和处理，如客户的交易记录、身份信息等。如果没有妥善的数据隐私保护措施，会引发用户的隐私担忧；如果没有合适的授权机制和访问权限管理机制，企业可能面临数据被滥用或未授权访问的风险。

　　2.2数据质量和准确性不高

　　大数据时代，企业财务管理存在数据质量和准确性不高的问题。大数据生成速度快、数据量大，以及数据来源多样，会影响财务数据的质量，如数据输入错误、传感器故障或数据集成过程中的问题会导致数据质量的下降。大数据中的部分数据是无关或重复的，需要企业利用数据清洗和去重的手段筛选出有价值的数据。若未能解决这些问题，会导致财务报告和决策信息不准确，影响企业的判断并造成一定的损失。

　　2.3数据分析和应用能力不足

　　大数据时代，企业财务管理面临着数据分析和应用能力不足的问题。大数据带来了大量的数据和多样化的数据类型，但仅有数据是不够的，企业要具备高效的数据分析和应用能力，挖掘数据中有价值的信息。然而，很多企业缺乏经验丰富的数据分析人才、先进的数据分析工具和技术，致使企业不能充分利用大数据。财务部门关于数据驱动的决策支持系统建设不到位，使得数据在决策过程中的应用和影响程度有限。

　　2.4数据整合和共享不到位

　　在大数据时代背景下，企业财务管理的问题是数据整合和共享不到位。企业在不同部门和业务系统中收集了大量数据，然而这些数据往往分散在不同的系统和平台中，缺乏统一的数据整合和共享机制。数据的孤立和分割限制了企业对全局财务信息的全面把握和综合分析，数据的共享和协作也面临着内部与外部合作伙伴之间的障碍，存在着数据共享的安全和法律问题。

　　3大数据时代企业财务管理的有效路径

　　3.1加强数据隐私与安全保护

　　3.1.1建立严格的数据隐私保护制度

　　首先，企业应建立严格的数据隐私保护制度，包括明确的政策、法规和流程。其次，要明确数据的分类和等级，并根据敏感程度进行相应的保护，企业可以根据数据的价值、敏感程度和风险等级对数据进行分类，确保高风险数据受到更好的保护，如财务数据、客户隐私信息等。制度还应规定对不同级别数据的处理和使用规范，明确相关人员的责任和权限。最后，制度应规定数据隐私保护的具体措施和技术要求。例如，要求员工签署保密协议，明确对数据保密的责任和义务；规定访问敏感数据的审批和授权流程，确保合法和有必要的访问；制定数据备份和恢复策略，保障数据的安全性和可靠性。

　　3.1.2加强数据访问和使用权限管理

　　企业应加强数据访问和使用权限管理，确保有权限的人员才可以访问和使用数据。首先，企业可以建立访问控制策略，根据员工的职责和需要，为不同的人员或角色分配不同的数据访问权限，通过身份认证和访问控制技术，对敏感数据进行严格的权限控制，只有经过授权的员工才能访问特定的数据［2］。其次，企业应加强对数据使用的监控和审计，通过数据日志和审计系统，记录与跟踪数据访问和使用的行为，确保数据使用符合规定，并能及时发现与阻止异常访问和潜在的风险，对于涉及重要数据的操作，还可以采用双人授权机制，确保数据使用的可追溯性。

　　3.1.3使用加密和匿名化数据保护技术

　　为了保护企业财务数据的安全，企业可以采用加密和匿名化数据保护技术。首先，采用数据加密技术对敏感数据进行保护，通过对数据进行加密，即使数据被攻击或泄露，也无法被恶意使用者读取和理解。企业可以使用对称加密或非对称加密算法，对数据进行加密和解密，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。其次，采用数据匿名化技术对敏感数据进行保护，通过数据脱敏、数据切分等技术手段，将个人身份信息和敏感数据与真实身份解耦，保障数据的安全性，还可在一定程度上减少敏感数据的曝光风险，保护用户的隐私。

　　3.2提升数据质量与准确性

　　3.2.1建立数据质量评估标准

　　为提升数据质量和准确性，企业应建立数据质量评估标准，并严格按照这些标准进行数据管理和监控。首先，要建立数据准确性评估标准，规定数据的准确性要求和验证方法。企业可以设定数据的准确性指标、误差范围等标准，如数据完整性、一致性、精确度等，通过数据比对、采样抽查等方法验证数据的准确性，并及时纠正和更新错误或不准确的数据。其次，要建立数据完整性和一致性评估标准，确保数据的完整性和一致性。企业应规定数据收集和录入的标准与流程，确保数据的完整性和一致性，制定数据质量监控机制，定期对数据进行检查和审计，发现和纠正数据问题。

　　3.2.2加强数据获取的过程控制

　　为提升数据质量与准确性，企业应加强数据获取的过程控制，确保数据的来源和采集过程可靠和准确。首先，建立严格的数据来源管理制度，企业应明确数据的来源和采集渠道，并建立可靠的数据供应商和数据交流平台，通过合作伙伴的选择和数据获取过程的规范化，确保数据来源真实可靠、信息准确全面［3］。其次，建立数据采集的标准与规范，企业应制定数据采集的标准和流程，明确数据采集的时间、方式和频率，引入自动化数据采集技术，减少人工操作的错误和数据缺失。培训员工应用数据采集工具和流程，提高数据采集的准确性和效率。

　　3.2.3实施数据验证和校准机制

　　为确保数据的质量和准确性，企业应实施数据验证和校准机制，对数据进行验证和修正。首先，在数据采集和录入之前，进行数据验证。企业可以制定数据验证的规则和程序，对数据进行逻辑性和一致性验证，通过数据验证工具和算法，检查数据输入、格式、范围等是否符合要求，并及时发现和纠正数据问题。其次，实施数据校准机制，保证数据的准确性和一致性。企业可建立数据校准的流程和计划，对历史数据和重要数据进行校准，通过与第三方数据的对比和校验，修正和调整数据的准确性，确保数据的一致性和可靠性。

　　3.3增强数据分析与应用能力

　　3.3.1注重数据分析人才的培养与引进

　　为提升数据分析与应用能力，企业应注重数据分析人才培养和引进。首先，培养内部数据分析人才企业应重视内部培训，为员工提供数据分析技能和知识的培训，通过提供培训课程、研讨会和实践项目等，帮助员工掌握数据分析工具和方法，提高数据分析能力。建立员工激励机制，鼓励员工积极学习和应用数据分析技能。其次，引进外部数据分析人才。企业可以招聘具备数据科学、统计学、机器学习等相关专业背景的人才，这些人才可以通过他们的专业知识和技能，提供数据分析和应用的专业支持。

　　3.3.2使用先进的数据分析技术和工具

　　为提升数据分析与应用能力，企业应采用先进的数据分析技术和工具。首先，企业可以使用大数据技术处理和分析海量的财务数据，挖掘数据背后隐藏的信息。例如，可以使用数据挖掘和机器学习算法来识别潜在的风险和机会，提供准确的预测模型。其次，企业可以使用智能分析工具，如人工智能、自然语言处理等，加速数据分析和决策的过程，这些工具可以进行自动化分析、模式识别和知识提取，帮助企业更快地发现规律和趋势，并为企业决策提供支持［4］。

　　3.3.3建立数据驱动的决策支持系统

　　为增强数据分析与应用能力，企业应建立数据驱动的决策支持系统。首先，企业应整合财务数据、市场数据、销售数据等多领域的数据源，建立全面的数据分析与应用平台。通过汇总和整理多源数据，企业能够获得更全面的信息和深入的洞察结果，为决策提供更全面和准确的支持。其次，企业应将数据分析纳入决策流程，使数据在决策过程中发挥更大的作用，通过制定明确的数据分析和决策流程，将数据分析与决策相结合，确保决策基于准确的数据和深入的分析，提高决策的科学性。

　　3.4建立数据整合和共享机制

　　3.4.1设立统一的数据标准和格式

　　为实现数据整合和共享，企业应设立统一的数据标准和格式，确保数据的一致性和互操作性。首先，企业应确定数据定义、命名规则、单位规范等统一的数据标准，这样可以确保不同部门和系统之间的数据可以相互兼容与交互，减少数据不一致的问题。企业应与行业标准和规范保持一致，便于数据的对比和共享。其次，企业应统一数据格式和结构，使不同系统和数据库能够有效地共享和整合数据，可以采用常用的标准数据格式，如XML、JSON等；或利用数据传输协议和格式，如RESTful接口和CSV文件等，这样有助于数据的导入、导出和整合，提高数据的可访问性和利用效率。

　　3.4.2建立数据整合平台和系统

　　为实现数据整合和共享，企业应建立数据整合平台和系统，以便集中管理和处理数据。首先，企业可以建立一个中央数据整合平台，用于集中管理与整合来自不同部门和系统的数据。该平台可以提供数据集成和数据清洗的功能，将多源数据整合为一个一致的数据源，通过数据整合平台，企业能够快速访问和处理数据，提高数据集成和分析的效率［5］。其次，企业可以引入专业的数据集成系统，如ETL（抽取、转换和加载）工具，用于将多源数据进行抽取、清洗、转换和加载。企业利用ETL工具将不同来源的数据抽取出来，进行格式转换和字段映射，最后加载到目标系统或数据库中，这样可以实现数据的自动化整合和更新，减少手动操作的错误和耗时。

　　3.4.3完善数据共享合作机制

　　为促进数据整合和共享，企业应完善数据共享合作机制，建立合作共赢的模式。首先，企业应与合作伙伴和相关机构签订数据共享协议与合同，明确数据的共享范围、使用目的、权限和保护措施等，这样可以确保数据共享的合法性和安全性，并保护数据的隐私和知识产权。其次，企业可以建立一个数据共享平台，为内部员工和外部合作伙伴提供数据的共享与交换环境。通过数据共享平台，企业可以实现与合作伙伴的实时数据共享和协作，加强数据的流程共享和沟通，实现与合作伙伴的共赢。

　　4结束语

　　大数据时代，企业财务管理面临着前所未有的机遇和挑战，通过对大数据时代企业财务管理问题的分析，发现加强数据隐私与安全保护，提升数据质量与准确性，增强数据分析与应用能力，以及建立数据整合和共享机制等对策必不可少，这些对策可以帮助企业更好地处理大数据带来的问题，实现财务管理的优化与创新。在大数据时代，企业应该紧跟时代步伐，积极探索有效的财务管理路径，提升企业的竞争力。

　　主要参考文献

　　［1］蔡锦一.大数据时代的企业财务管理研究［J］.财会学习,2022(34):58-60.

　　［2］廖宝圣.浅谈大数据时代企业财务管理的转型路径［J］.农场经济管理,2022(12):32-34.

　　［3］潘素琼.大数据时代下企业财务管理模式研究［J］.商场现代化,2022(23):135-137.

　　［4］赵丽琼,李子媛.大数据时代企业管理会计发展探析［J］.合作经济与科技,2023(23):148-150.

　　［5］王铖.大数据时代背景下企业财务管理创新的分析［J］.财会学习,2023(28):19-21.