大數據時代分析精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇大數據時代分析，期待它們能激發您的靈感。

篇1

摘要：隨著大數據時代的來臨，企業的財務分析活動也出現了一系列變化。而財務數據分析作為企業財務分析的重要組成部分之一，其分析結果的準確度直接影響著財務管理水平。在大數據時代，財務分析等同于大數據分析。本文主要研究了財務分析與大數據時代的關系，并闡述了財務分析未來的發展方向。

關鍵詞 ：大數據財務數據財務分析資產

1 概述

財務分析最早起源于二十世紀，至今已有一百多年的發展歷史，并初步形成了相應的分析管理體制。財務分析具有很強的時效性，其分析內容應隨著經濟環境的發展變化而及時改變。隨著知識經濟時代的到來，大數據被廣泛地應用至各個領域，如保險、醫療、信息、航空航天等行業，并取得了良好成效。在財務分析中，大數據技術以其大量化、多樣化、快速化優勢受到了財務管理人員的一致好評，一方面它極大地提升了財務數據分析和處理的能力；另一方面還提高了財務管理的質量和水平。

2 財務分析與大數據時代

在西方，財務分析已經產生發展了近一百年的時間。但在我國，財務分析只有近十年的歷史，各方面還有待進一步改進和完善。自我國改革開放以來，財務分析已受到越來越多企業利益相關者的重視，許多會計專業的相關學科也都增加了財務分析的模塊。

所謂財務分析，就是指按照一定的專業方法對會計核算資料和報表資料等進行分析，從而準確評價和考察其經營活動、投資活動、分配活動、盈利能力、償債能力等的財務活動。財務分析可以為企業的投資和經營發展提供良好依據，使其投資人、經理人、債權人等更好地了解企業的發展歷史，并預測其未來發展方向，從而做出科學的決策。

會計技術是制定財務報表的基礎和前提，財務報表則是財務分析的基礎。管理者可以通過財務分析了解和掌握企業的運營狀況，進而制定行之有效的管理制度和政策。財務分析的最終目標是使財務管理人員了解過去的經營業績和當前的財務管理水平，從而進行科學決策，推動其財務管理的可持續發展。因此，會計技術的發展影響和決定著財務分析的產生與發展。這是一個信息化的時代，云平臺如火如荼的進行，大數據概念又橫空出世。與云類似，大數據起始于信息化，繁興于物聯網以及社交網絡等，因此也帶有很濃的互聯網口味的技術“迷失在太空”的經歷。互聯網時代，企業注定是要遭遇一場“數據大爆炸”，尤其是大型公司和互聯網公司在經營過程中產生大量的、各種各樣的數據，數據量越來越大、數據類型越來越復雜、數據增長速度越來越快。概括來說，大數據除了具有龐大的特點以外，數據變化速度快，種類繁多，較高的準確性也是其主要特征。伴隨微博、微信等網絡媒體的快速發展，及媒體時代的來臨，互聯網中無時不刻都在產生大量數據，大數據時代來臨已經成為了不可逆轉的趨勢。這給傳統的數據倉庫數據處理和分析技術都提出了巨大挑戰。

最早提出“大數據”時代到來的是全球著名咨詢公司麥肯錫。究出其本質，大數據與其說是一門技術，不如說是新環境下海量數據價值發揮的方法之一。傳統企業的財務分析可利用這種方法，去進一步發揮作用。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V 特點：大量、高速、多樣、價值。

“大數據”在物理學、生物學等領域以及金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為云計算之后IT 行業又一大顛覆性的技術革命。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是最終有價值的資產。一個文化系統可以分為制度、技術和觀念三個層面。文化系統的發展經歷了制度主導和技術主導兩個時期，如今世界正在走向觀念主導的新時期發展，各民族文化通過互聯網正在不斷融合，從文字、服飾到生活方式，民族之間的區別正在逐步變小，在大街上，坐在飯館里，已經不能很快分辨出不同的民族。大數據時代，需要繼續保持傳統文化的獨立性，就是要讓我們的社會和數據打上文化的烙印，要建立屬于我們的數據體系系統。

目前，大數據的應用已經滲透至我們生活的方方面面。例如每天，阿里巴巴網站上都會進行大量交易，并產生大量數據。而阿里巴巴可以通過分析商戶近100 天內的交易數據和管理信息就可以判斷出商戶是否存在資金和管理問題，并分析其交易風險系數。一旦做出科學判斷，阿里巴巴就會正式啟動其貸款平臺模式，并積極與可能會有貸款需求的商戶進行交流與溝通，并向其介紹阿里巴巴的具體貸款產品，綜合分析其貸款傾向。又如，隨著微信的興起和發展，人們的學習生活方式也發生了相應的改變。據統計，每天都有超過幾億人使用微信進行交流互動，通過其記錄心情和生活。每天人們都會在微信平臺上分享圖片、文字、聲音、視頻等，這就使得平臺上充斥著大量的大數據。再如某綜合類網站的編輯每天都要考核網站的訪問量，并密切關注熱點新聞。受此影響，在日常生活中該網站編輯逐漸養成了搜索新聞和風云榜的習慣，并找出一些新穎的新聞內容進行編輯整理并及時至網站上，以提高其點擊率。常見的搜索引擎，如百度、谷搜狗等每天都會錄入海量詞匯，并進行對比分析，選出一部分網民可能感興趣的詞匯進行整理，以更好地滿足網民的搜索需要。

以上都是當下大數據的應用，隨著大數據的發展和進步，它會在不久的將來得到應用。

一項針對大型跨國公司高管進行的調查結果顯示，目前企業中約有超過三分之二的管理人員肯定數據的價值和作用，并將其視作企業發展的無形資產，要求企業妥善利用。這就顯示了，在大數據時代企業越來越認識到數據本身價值和從數據中得到價值二者之間的差異，要求進一步深化財務管理體制改革，積極運用各項信息化手段進行財務管理，不斷提升其數據分析和處理能力，以更好地適應信息時代的企業財務管理需求，從而有效地增加其競爭優勢。數據的分析和利用受各方面因素的影響較大，其分析難度較大，且過程較為復雜。因此，企業必須充分利用手頭現有資源加強財務數據管理，不斷提升其數據處理和分析能力，保證數據價值的充分發揮，實現其決策的科學化和信息化。

舉個例子，保險公司的汽車險，員工可以通過搜羅數據，得到車主的駕車習慣是否良好，駕車時間和路段是否安全，停車的車庫的環境等數據，進而降低駕車風險低的車主的保險費用，提高風險高的車主的保險費用，這樣便從一定程度上增加了保險公司的收益，保證保險公司的利益。銷售公司可以從客戶的家庭水電費，煤氣燃氣費的消費情況，使用的手機，電腦，車子的型號，以及經常出沒的餐廳，娛樂場所等信息收集，從而更加了解客戶的生活水平，以便日后推廣什么水平程度的產品。

要想更好地提升企業的財務管理能力，企業就必須進一步明確財務分析和大數據的關系，統籌兼顧，實現資源的優化配置。眾所周知，財務數據是企業最基本的數據之一，其積累量較大，其分析結果直接影響著企業財務管理的最終質量。因此，企業在進行決策分析時，必須堅持客觀公正原則，以財務數據為基礎，制定明確的分析指標和依據，以保證企業財務管理的平穩推進和運行。

在進行財務分析時，財務管理人員首先應該查找和翻閱當期的管理費用明細，并將其與前一階段的數據進行對比，找出二者的主要差異，從而找出管理費用的變化規律，最終得出變化原因。在進行原因分析時，財務管理人員可以建立一個多維度的核算項目模型，并在模型中做好變化標記。在整個分析過程中，財務人員往往要花費大量時間用于管理費用核算與驗證，同時查找相關資料。在財務軟件中，上述系列動作要切換不同的界面。而如果利用大數據技術，只要通過鼠標的拖拽，就可以在短短幾秒鐘內分析出所有管理費用明細發生在每個部門的情況。

對于企業的決策者而言，通過對財務信息的加工、搜集和深度分析，可以獲得有價值信息，促使決策更加科學合理。

3 小結

隨著我國社會主義市場經濟體制的不斷發展完善，大數據技術改善財務管理前景廣闊。縱觀目前的大數據提供商，主流商務軟件廠商都在通過自主研發或收購的方式進入大數據的領域。數據屬性的標簽是人類經驗判斷的數據，是數據后的數據。例如，你要為一件物品打標簽時，其實就已動用了你的經驗數據分析，并進行了歸納總結，結合現下的環境給出了判斷。若沒有考慮環境影響及準確性的評估，這種經驗和直覺的判斷是不穩定又難以解釋的。但從數據收集的角度去看，數據屬性標簽又是一個潛力很大的數據。在數據屬性管理上，對于用戶來說，每個人身上貼的標簽是多種多樣的，但對于企業來說，如何用一個點去將之串聯，如何將這些標簽歸一，又如何把這些點連接起來去描述這個用戶，才是核心問題。

參考文獻：

[1]陳友邦，張先治.財務分析[M].東北財經大學出版社，2007.

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但是，大數據到底離我們有多遠，是不是只有決策者才需要大數據，或者說大數據只是為決策者服務的？答案顯然是否定的，在這個大數據時代，我們每個人都是大數據的創造者，每個人也都是大數據分析福利的享用者。

隨著互聯網+，工業4.0等概念的提出，我們更要認清，國家正在加大力度讓傳統政府信息化；大數據使我們的生活更加舒適，也使我們的行為更加透明化。

名家定義大數據

Gartner："大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據科學家John Rauser：大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量。

分析師布賴恩·霍普金斯和鮑里斯·埃韋爾松提出大數據的4項典型特征：海量( Volume )、多樣性( Variety )、高速( Velocity )和易變性( Variability )。

定義大數據

《互聯網周刊》："大數據"的概念是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。

著名咨詢公司麥肯錫：大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。但它同時強調，并不是說一定要超過特定TB值的數據集才能算是大數據。

如果您聽不慣名家定義的大數據，請隨我來看看，生活中大數據在哪里？它是否真的像傳說中的那么神奇？

大數據故事：啤酒與尿布

生活中，處處體現著大數據

"啤酒與尿布"的故事產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，"啤酒"與"尿布"兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中。

"啤酒"和"尿布"兩個看上去沒有關系的商品擺放在一起進行銷售、并獲得了很好的銷售收益，這種現象就是賣場中商品之間的關聯性，研究"啤酒與尿布"關聯的方法就是購物籃分析(market basket analysis)。

商品相關性分析是購物籃分析中最重要的部分，目前，購物籃分析的計算方法都很成熟，在進入20世紀90年代后，很多分析軟件均將一些成熟的購物籃分析算法打包在自己的軟件產品中，成為了軟件產品的組成部分。由此可見，大數據其實體現在生活的每一個角落。

啤酒與尿布，看似風馬牛不相及的商品，經過大數據的分析，得出了驚人的結論，通過這個發現，我們可以制定與之對應的策略，提高超市業績，也發現了荒謬背后的邏輯。

大數據故事：紙牌屋

《紙牌屋》這部火遍了全中國的，講述一名美國白宮內的政客，如何不擇手段的向上攀爬，競選成為美國總統電視劇，究竟是如何取得巨大成功，它又與大數據擦出了什么樣的火花呢？

紙牌屋

據外國媒體報道毫無疑問，《紙牌屋》是"大數據"出來的。據稱，該部電視劇，運用所有收集的大數據，制作了一部觀眾最想看的電視劇。"比你自己還要了解你"就是美國視頻公司Netflix做的事。

用戶只要登錄Netflix，其每一次點擊、播放、暫停、喜歡哪個橋段、哪里用戶喜歡轉發甚至看了幾分鐘就關閉視頻，都會被作為數據進入后臺分析。

每天用戶在Netflix上產生3000萬多個行為，Netflix的訂閱用戶每天還會給出400萬個評分，還會有300萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。這樣一來，就能精確定位觀眾的偏好，利用大數據定制《紙牌屋》。

大數據故事：保護早產嬰

醫療信息化離不開大數據的支持

有數據顯示，隨著社會不斷的發展，社會結構不斷變化，產婦的產齡呈上升趨勢，導致早產嬰兒數量正在上升。在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題并且有針對性地采取措施，避免早產嬰兒夭折。

隨著醫療信息化的深入發展，醫院業務數據呈爆炸式增長，幾乎可以納入大數據范疇。醫療信息化必然會擁抱大數據，醫療行業本身就是具有大數據特性的行業。

大數據故事：灌籃分析

籃球大數據量化分析

專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，可否找到兩三個制勝法寶，或者至少能保證球隊獲得高分，做到知己知彼？美國的Krossover公司正致力于此。

教練只需將比賽視頻上傳到網上，在24小時之內，就會有四名Krossover員工組成分析團隊，該團隊將會從運動員每一個動作中作出完整、細致的分析。

之后，教練只要進入該網站，就可以檢查任何他想要的--數據統計、比賽中的個人表現、比賽反應等等。通過分析比賽視頻，毫不夸張地分析所有的可量化的數據。隊員們則可以在Krossover上把他們的一系列灌籃拼接在一個視頻中，分享給親朋好友。

智貴陽大數據

2015年4月14日，全國首個大數據交易所——貴陽大數據交易所正式掛牌運營并完成首批大數據交易。

貴陽國際大數據產業博覽會

2015年5月26日，在貴陽國際會議展覽中心，舉辦了2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會。首屆數博會共吸引國內外專業觀眾6萬余人次參觀、參與，相關新聞網絡點擊量超過4.55億人次。

首屆數博會累計有35家企業與貴陽市達成合作意向，簽約大數據產業相關項目近40個，投資金額超過200億元。預示著，貴州初步形成大數據產業發展的生態環境。

7月15日，科技部正式批復：同意支持貴陽省開展"貴陽大數據產業技術創新試驗區"建設試點。貴陽試驗區將加強與北京等發達地區的區域合作，探索優勢互補、共同發展的新路徑。

由此可見，在"互聯網＋"背景下，我國的大數據平臺建設正在如火如荼的進行。像上面的例子，數不勝數，大數據不僅融入我們的生活，更在為社會創造利益。

大數據故事：預測未來

舉一個簡單的例子，2013年年末，亞馬遜獲得了一項名為"預判發貨"的專利，亞馬遜未來可能會通過對用戶行為數據的分析，預測顧客的購買行為，在顧客尚未下單之前提前發出包裹，從而最大程度地縮短物流時間。同時，亞馬遜還會在運送途中向潛在顧客推薦該商品，從而提升判斷精準度。

顯然亞馬遜運用的就是自己獨有的龐大的用戶群，以及用戶此前的訂單、用戶的商品搜索記錄、心愿單、購物車，甚至包括用戶鼠標在某商品頁面的停留時間的數據信息；這些數據信息匯集在一起，就能分析出用戶目前的經濟水平，生活狀態甚至是用戶可能會購買的商品。

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關鍵詞：大數據時代；信息處理技術

前言

在“大數據”的背景時代下，信息處理方面不斷的創造了奇跡，這也會對未來計算機技術發展提供了有利的條件，在面對新時代的來臨，需要不斷的發展自身才能夠跟上時代的步伐，信息處理技術也應該用于挑戰面臨的機遇，為大力發展計算機技術做好前期準備。

1.信息處理技術的概念

在企業的管理數據處理中，信息處理技術占據了重要地位。通過信息處理技術，使信息數據的輸送、獲取和檢測、處理等技術有機結合在一起。信息處理技術將計算機技術、通信技術、網絡技術、傳感技術、微電子技術等科學技術融合在一起，在現代社會中用途很廣泛。在現代化辦公中，使用信息處理技術之后，不僅能夠提高辦公效率，還能有效利用高科技的辦公設備，實現“人機結合”。信息處理技術的出現改變了傳統的辦公模式，對于辦公模式的影響是極大的。

2.大數據時代的新機遇

2.1云計算受到熱捧

在大數據時代中，云計算得以廣泛普及，隨著云服務的到來，這種趨勢是很明顯的。云計算整合了傳遞過來的數據，它擬定云平臺，互通電子數據。借助于云平臺即可上傳信息、下載必要信息。在新的環境之下，云計算拓展了常規的范疇，提升服務性能，助推了更長久的自身進展。依循自主創新，云計算提升了日常流程的性能，增添了創新性。

2.2物聯網的誕生

當今社會中的物聯網將新路徑的信息傳遞、計算機新技術、通信必備的新穎體系有機結合在一起。這是一項新型的產業，將信息處理應用于成熟的網絡體系之中。物聯網的外延有很多，比如地鐵磁卡、醫療卡、電子錢包等。現在，傳統的紅包逐漸被電子紅包取代了，人與人之間的溝通更加密切，這些都是物聯網的優勢所在。

2.3新穎的數據挖掘

在數據挖掘的過程中，人們收集大量的數據，分析數據并探尋數據的內在規律。從整體上來看，數據挖掘包括初始預備階段、探求潛在規律、表達這三個階段。數據挖掘添加了決策流程內的更多便利。遇有海量數據，同時缺失信息，即可求助于這樣的數據挖掘。這是因為，很多企業配有的數據庫僅僅可以錄入數值、查驗并且統計。但是，一般情況下，在搜集得出的數值之中，找到必備的提煉信息的難度是很大的，更不用說發現查找規律。在這種情形之下，就很難明晰深層的某一規律，無法表達規律。如果可以準確地分辨出信息之中的側重點，那么就可以得到潛藏著的必備信息，這樣更有利于企業做出正確的決策。

2.4方便企業擬定正確的決定

通過物聯網，大規模的數據分析充分展開。通過解析流程，方便各個階段的決定的擬定。舉例而言，針對企業中的目標群體，分析員工習性、愛好興趣。通過專門的解析，從而做出準確的決策。

3.大數據時代常見的信息處理技術

3.1信息收集、加工和傳播技術

在信息處理的過程中，第一個步驟就是信息的收集。僅僅只有當信息被收集之后，才可進行大量數據進行存儲、計算以及傳播。在對目標數據源監控之后，把數據采集存放到結構化的數據庫之中，以便信息服務系統提供輸入，接下來是信息加工。信息加工的目的是對信息進行分類和加工處理。最后，信息進行傳播，在信息傳播的過程中，信息被收集和處理，并通過社會傳播，最后提升了信息的價值。

3.2信息存儲技術

信息存儲技術是在需要調用相關數據時，可以直接調出使用的一種技術。該技術借助網絡和介質實現數據的收集和存儲。在大數據時代，數據的特征是容量大、變化迅速。只有在信息存儲技術可以快捷的、長時間的、穩定地對相關數據進行存儲的情況下，才可節省大量的人力、物力和財力。

3.3信息安全技g

大數據時代信息系統的特征是互聯性較高。大數據時代的信息安全技術不再是對孤立的數據信息的處理，而是在基于信息系統整體進行的。信息安全技術為計算機網絡帶來了重要的發展機遇。與此同時，他也給計算機網絡帶來了巨大的威脅。所以，怎樣提升信息安全？本人認為，可從下面三個角度出發來考慮。第一：打造更加可靠的信息安全體系。在這個過程中，要提高相關人員的技術水平。第二：增強大數據安全技術的研發力度。在大數據時代，以往的信息安全技術可能不再適應現代信息安全的情況。所以，應當加快大數據安全技術的研發，增加人力和物力、財力的投入。第三：對于重點信息加強監測。在大數據時代的大量的信息中，系統數據泄露隨時可能發生。因此，有必要重視數據的安全性，加強重要數據信息的監測。毋庸置疑，大數據時代的信息技術的創造價值極大。在信息技術發展的未來，世界將會迎來越來越多的改變。

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【關鍵詞】大數據時代；數據分析理念

前言

國內外在信息技術領域突飛猛進，越來越多地運用信息技術，大規模的信息與數據信息借助移動互聯設備、互聯網、社交工具、云終端以及物聯網等進行傳遞，人類業已步入到大數據時代，數據信息的大批量傳遞對各個組織的決策成本產生了較大影響。

一、大數據概述

1.大數據的定義。如今人們尚未就大數據的概念取得一致意見，主要存在著下列三種看法。首先，它指的是運用相關信息技術，分析、整合大量數據，并獲得舉足輕重的信息匯總成果，為用戶提供相關資訊。其次，認為大數據指的是一臺計算機，其處理能力比較強大。第三，它指的是在限定時間內拆解與分析數據中的相關信息，獲取關鍵信息的信息處理技術。

2.特點。第一是具有鮮明的社會性。它能夠匯集全部數據與信息，以互聯網方式連接絕大多數領域，以信息勞動取代了傳統的手工勞動，借助大數據處理技術創造更大的價值。第二是其運用范圍非常廣泛。大數據時代朝著縱深方向持續發展，信息技術業已對人們的生產生活產生了較大影響，在整理、儲存、融合與處理大數據方面都出現了較大變化，推動了社會經濟的快速發展。第三是大數據是公開的，在當前的大數據背景下，能夠公開所匯總的信息與數據，將諸多領域交換以及運用這些信息。既能夠確保數據用戶的相關隱私，也可以為相關機構和組織更好地利用大數據環境的優勢，滿足人們在工作、生活以及學習領域的需求。第四，體現出強烈的動態性。人們可以從大數據處理的結果中得到關鍵性的信息，然而外部環境隨時都可能會發生這樣那樣的變化，且任何時間都會形成諸多信息和數據，因此大數據時代具有強烈的動態性。

二、大數據時代下數據分析理念探究

1.挖掘數據價值的理念。以匹配廣告為作為研究事例，重點涵蓋了兩種類型的數據，首先是廣告庫，它涵蓋了廣告庫與相關廣告的具體客戶信息。這種方式適宜于運用在傳統類型的數據庫中。其次是顧客觀看了廣告后的相關行為。人們可以有效地結合上述兩種數據，借助相關算法來表現其價值。在具體實踐中，能夠充分地感受到信息與數據分析的優勢。可以為顧客提供所需要的數據與信息，借助群體行為、群體智能技術，將其與以往顧客的具體使用效果做出比較和分析，采取相關的信息反饋機制，向用戶提供最優質的數據與信息，或者是查詢與搜索相關信息。

2.深層處理與去偽存真的理念。在具體數據分析時，應該嚴格按照相關的數據分析流程，對相關數據進行深層處理以及去偽存真。大數據業已運用到生產生活的方方面面，在不同地區以及不同行業間發生著相應的轉化，逐步取代了傳統形式的信息數據處理方式和技術。在大數據背景下，借助先進的數據分析技術，將搜集到的多種復雜信息變換成計算機能夠識別的信息和數據，并對其進行分類與整合，在具體的整合分類中，剔除完全不具備實用價值的信息，深層次處理余下的信息與數據，將獲得的處理結果轉換到具體運用中。受到了大數據背景的強烈影響，龐大的數據規模非但會影響數據的具體處理結果，反而會為用戶帶來更具有價值的信息。且在數據分析與處理過程中要逐步搜集與積累相關數據。

3.把握數據分析的相關變量。之前的數據分析技術均是先假設相關變量，然后對相關結果實施線性分析。這是傳統意義上的數據規模非常小，處理方法也比較簡單。然而，大數據背景下，出現了龐大的數據規模，只采取線性處理技術來處理與分析顯得不太現實。計算機和大數據的關系非常密切，雖然數據的數量和相關變量持續變化，然而這些變量是明確的、有規律的，不必再假設相關變量，借助數據分析技術就可以獲得所需結果。

4.合理地運用統計學思想。在大數據背景下，傳統意義上的抽樣分析不能滿足大數據分析的要求，應該采取統計學思想，更新抽樣理念，將總體當作樣本，探討與某物有關的全部數據，不再依賴極少數數據樣本，如此方能充分地把握事物的具體變更與發展過程，有效地處理數據表露出的相關信息。更傾向于從紛繁蕪雜、不合乎常理的信息與數據中把握事務的具體狀況，進一步理解數據分析的嚴謹性，而不再局限于只追求精確的數據。通過分析數據網絡的彼此聯系，不必把握反復變化的因果關系，通過分析處理相關數據，更準確地反映數據變更背后的真實狀況。采取統計學思想，對收集到的相關信息與數據實施針對性較強的分類處理，更好地把握事物的具體變化情況，為人們做出正確決策提供可靠的依據。

結語

大數據涵蓋了海量的信息和數據，通過云計算平臺實施規模化的處理和收集活動，構建相應的數據庫，對數據進行分流；數據分析理念可以進一步闡述世界、感官享受以及物質領域中的復雜網絡關系，借助數據挖掘等在內的多種方法進行分析與處理，使相關數據結果有效地契合實際狀況。為人們滿足實際需要而進行數據分析與做出決策提供可靠的依據。

【參考文獻】

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關鍵詞：財務數據；大數據時代；財務分析

信息技術的發展，使當今社會進入到了一個嶄新階段，大數據時代的到來為企業發展帶來了新機遇，同時也對企業提出了新要求。財務數據與企業緊密相關，做好財務數據分析才可以更好的了解企業發展實際情況，并在這個基礎上進行準確的經營決策，以使企業發展得到進一步促進。國內很多學者在研究中分析了大數據時代企業財務管理信息化的發展情況，歸納了企業大數據時代財務數據分析面臨的挑戰。如韓雪（2020）在研究中指出信息化建設是現代企業財務管理發展的必然趨勢。胡雯清，郝方方（2020）研究中也指出，財務數據可視化是大數據時代企業財務數據分析的趨勢。楊文靜（2019）、周申申（2019）、金輝（2019）分別在研究中就當前企業財務數據分析所面臨的問題，發現很多企業并未意識到大數據時代對企業發展的影響，因此在財務分析方面存在很多不合理的地方。除此以外，其他很多學者對企業如何應對大數據時代的財務分析提出了自己的看法，如王河山（2019）、王凱旋（2019）、付筱文（2019）等在研究中提出，企業應當合理應用大數據信息技術，對當前這個時展背景進行全面分析，并在此基礎上準確進行財務分析。叢斐然，于靜淼（2019）、熊義成（2019）研究中分別指出，財務數據分析應當充分結合現代信息技術，提升分析的科學性、有效性。有關財務數據分析的研究很多，這些研究從不同的視角入手，但是都肯定了大數據對企業財務數據分析的促進作用，也對大數據時代企業財務分析所面臨的困難，探索了改善大數據時代企業財務數據分析的方法，這些都對本文研究有一定的促進作用。

一、大數據時代相關概述

在分析大數據時代企業財務數據分析與應用前，全面了解大數據時代的內涵與特點是關鍵，本章就對這方面問題進行歸納與總結。

（一）大數據時代的內涵

關于大數據時代的定義有很多，不同學者對其看法有所差異。整體而言大數據時代有狹義與廣義兩種，從狹義的角度，大數據是海量數據，而且種類多樣，不但有傳統結構化數據，還包含半結構化與非結構化數據。由此可以將大數據視為數據量很大，可以應用的軟件技術很難處理的大規模數據。從廣義角度，大數據處理以云計算平臺的應用為基礎，在近幾年現代信息技術、高新技術發展得到廣泛關注后，如數據分析、數據倉庫等，在很多領域大數據的應用得到了重視。本文認為大數據時代是在現代互聯網、物聯網等渠道產生的數據資源基礎上，利用現代信息技術進行數據價值的提煉與應用的時代。

（二）大數據時代的特點

與過去傳統時代相比，大數據時代具有自身的特點，主要表現在以下幾個方面。1.大量性大數據時代中，信息量巨大是該時代的一個特點，一方面是信息傳遞范圍更廣泛；另一方面是在信息技術平臺中，各種信息層出不窮，因此在這個時代中數據量十分巨大。2.多樣性由于大數據時代的信息來源十分廣泛、多元化，數據種類較為繁雜、多樣，如數據包括網絡、在線交易等多方面的數據信息。從數據的形態上看，包括文字、視頻、圖片等等。3.高速性大數據時代中，信息傳遞以云技術為基礎，在網絡平臺中各種信息可以通過網絡在瞬間傳遞。4.信息密度低雖然大數據時代中數據信息量巨大，而且種類眾多，不過由于信息來源廣、內容雜，其中可以利用的信息量并不多，需要對這些數據信息進行進一步分析與處理，這樣才可以使信息得到合理的應用。

二、大數據時代企業財務數據分析的影響

現代科技、信息技術發展促進大數據時代的到來與發展，大數據時代通過進行開放數據信息獲取，并將其轉換為企業發展所需的信息，這對企業發展有著十分重要的影響與意義。這個時代對企業發展有很大影響，對企業財務數據分析也有一定影響，從當前大數據時展情況入手，將其給企業財務數據分析帶來的機遇與挑戰進行如下總結。

（一）大數據對企業財務數據分析帶來的機遇

從當前大數據時代的發展情況看，大數據給企業財務分析帶來的機遇可以總結為以下幾個方面。1.數據來源更充足準確在傳統時代中企業財務數據分析，主要是對企業內部的數據進行分析。在大數據時代中，企業不單單可以對企業內部財務數據進行分析，還可以通過大數據技術的應用從企業利益相關者入手進行相關信息的獲取，這些信息包括財務信息，也包括一些其他信息，這些豐富的數據信息，為企業進行財務數據分析提供了更多幫助與支持。企業可以通過對自身財務數據分析，結合其他企業財務數據分析的對比，以達到對企業實際發展情況有一個更準確的了解與評價。加上現代大數據時代信息技術的支持，大量的數據分析可以在信息技術的指引下，快速篩選、存儲以及處理，使企業可以對這些信息更合理的應用，提升企業財務數據分析的準確性。2.財務數據分析的實時性提升財務數據分析關鍵在于實時性，特別是在現代社會中，市場環境瞬息萬變，企業在進行財務數據分析的過程中，必須要做到實時進行，以達到隨時了解企業發展的情況，并根據企業當前發展現狀進行戰略調整，這樣才可以使企業財務數據分析為企業發展提供更大的幫助。在大數據時代中，企業可以利用現代信息技術及時進行與企業相關的數據信息搜集與整理，在進行信息處理的時候所花費的時間也較短，這就實現了企業財務數據分析的實時性，從而使企業在決策的時候可以利用自身所掌握的相關信息第一時間進行市場情況的全面了解與分析，真正掌握現代企業發展的實際情況。3.財務分析地位有所提升在大數據時代中，企業所處的市場環境發生了改變，為應對現代市場環境的變動，企業必須要對財務數據分析給予重視。為滿足企業財務數據分析的需求，很多企業紛紛設立了專門的財務分析部門，安排了專門的人員，由專門財務人員進行財務數據的分析。越來越多企業管理人員將財務數據分析作為企業的一項重點工作，大幅增加這方面的投入，以達到使企業在發展的過程中財務數據分析的準確得到提升，使企業能夠利用大數據優勢對自身發展現狀、市場環境等進行全面了解，在財務數據準確分析的基礎上進行經營決策。

（二）大數據對企業財務分析帶來的挑戰

大數據時代在對企業財務數據分析提供一定促進的同時，也給企業發展帶來了巨大挑戰，根據了解將大數據時代企業財務分析所面臨的挑戰總結如下。1.企業財務數據收集與處理技術落后雖然在大數據時代中，很多企業在財務數據處理方面信息技術應用也隨之增加，但即便是如此現代企業財務數據收集與處理技術依然處于一種落后的狀態。如在財務數據分析需要的硬件設施方面，很多企業的大數據財務數據分析硬件基礎無法滿足現代企業的財務數據分析需求，需要進行硬件基礎的擴容，可實際上大數據的硬件架構技術的提供并非單獨一家廠商就可以的。從企業的實際情況看，很多企業在財務數據分析方面，所引入的信息技術還處于一個成績階段。除了硬件方面基礎設施落后以外，當前企業財務數據分析的軟件也并不成熟，即便是現代財務數據分析中信息技術應用也進一步增加，但是現有的軟件并沒有從大數據時代的背景入手，無法滿足大數據時代的應用需求，這也不利于企業大數據時代的財務數據分析。2.現有財務分析人員專業素養落后財務工作本身就是一項專業性較強的工作，需要有一定專業知識的人員負責，若是工作人員缺乏專業素養，在工作中就無法對企業財務數據情況進行準確分析。而大數據時代的到來對企業財務工作人員提出了更高的要求，在進行財務數據分析的過程中，相關工作人員不僅僅需要對企業財務數據進行了解與分析，還要對比同行業、其他企業以及上下游企業等數據資料，通過這些數據的整理與分析，達到對企業財務數據有一個全面、準確了解的目的，在這個基礎上進行企業經營決策，以使企業的發展得到進一步促進。可很多企業現有財務數據分析人員，雖然掌握了一定財務數據知識，可是對大數據時代的了解不夠全面與透徹，在具體進行財務數據分析的過程中容易出現按照傳統方式進行分析的情況，這種分析方式就無法對企業的發展情況有一個準確的判斷與分析，這容易導致企業財務數據分析的結果與預期存在較大差異。3.信息安全缺乏保障大數據時代信息平臺具有開放性，在這樣一個網絡平臺中，企業如何保障信息公開的同時，使自身的財務數據信息存儲、傳輸安全得到保障是關鍵。雖然有關信息技術加密的相關技術等都在不斷完善，但是關于企業內部數據被篡改、竊取的情況依然較為嚴重，因為技術不夠成熟，企業有關財務數據信息就容易出現被盜的情況，使企業因此受到嚴重損失。對企業而言，大數據時代是一個全新的時代，這個時代的發展速度快、信息技術在企業財務數據分析中的應用也是起步，因此相關技術的完善至關重要，若是技術安全得不到保障，企業想要在大數據時代做好財務數據分析工作就十分困難，還可能會因此導致企業受到不必要的損失，給企業未來發展帶來嚴重不良影響。

三、大數據時代企業財務數據分析與應用改進建議

從當前大數據時代企業財務數據分析現狀看，大數據在為企業財務數據分析提供幫助的同時，也給企業財務數據分析帶來了一定挑戰，為適應大數據時代對企業財務數據分析的影響，建議企業從以下幾個方面入手進行財務數據分析的改進。

（一）提升企業財務數據收集與處理能力大數據時代最大的特點就是數據信息量大，信息多元化，這種情況下企業想要利用這些數據信息準確、全面、合理地進行企業財務數據分析，就需要進行相關數據的收集。在收集到了大量數據信息以后，對這些信息進行處理與分析也很重要，需要企業在短時間內對收集到的各種信息進行整理，這樣才可以保障財務數據分析的科學性、準確性，使企業能夠利用這些數據信息達到對企業情況有一個全面、準確的了解，并分析出企業在市場中的地位以及影響力。這需要在企業發展的過程中，進一步增加自身在軟硬件建設方面的投入情況。當然企業在財務數據分析方面的軟硬件建設投入的同時，也需要相關廠商進一步關注大數據時代企業財務數據分析基礎設施的開發，確保企業在發展的過程中大數據時代財務分析所需的技術設施得到有效保障。如進行現代信息技術硬件設施的完善，包括電腦、網絡設施建設的投入，以保障在企業進行大數據信息收集與處理的過程中，可以快速進行，保障數據傳輸以及處理的效率。當然在軟件方面，相關廠商應當進一步加大適應大數據時代財務數據分析需求的軟件開發，如增加企業內部財務數據與外部同類企業財務數據的對比分析板塊，使企業可以對收集到的其他與財務相關的數據信息對比快速進行，這樣可以實現企業內外數據全面對比分析，真正了解企業發展情況，市場中的地位以及影響等，這對更全面了解企業情況有一定的促進作用與意義。

（二）提高企業現有財務分析人員專業素養與能力

大數據時代是一個信息化時代，這個時代中企業財務數據工作人員必須要有更強的能力以及素質，相關工作人員需要對財務數據分析有一個全面了解，還要對現代大數據時代背景有全面了解與認識，以此為根基進行財務數據分析，這樣才可以保障財務數據分析的準確性、科學性。因此為保障企業大數據時代財務數據分析工作有序進行，需要企業在發展的過程中對財務工作人員的專業性提升給予重視。從招聘入手，注重具有財務專業知識、財務從業資質的人員招聘，保障企業財務工作人員都是具備相關專業知識的人員。對現有財務工作人員的培訓給予重視，通過加大培訓力度，使企業財務工作人員都有機會接受培訓，學習財務相關的專業知識，特別是對現代財務數據處理的信息技術技能培訓給予關注，使企業財務工作人員能夠及時了解到現代最前沿的財務數據相關信息技術、系統的應用方式，形成現代化財務數據分析理念，在進行財務數據分析的過程中，可以做到科學、合理。積極鼓勵企業財務工作人員進行學習，提升財務工作人員自主學習能力與意識，這樣在實際進行財務數據分析的過程中，工作人員就可以利用自身所掌握的專業知識，全面、準確地分析，使分析可以與現代企業所處市場環境相符。

（三）進一步提升企業財務數據分析安全保障

保障企業財務數據安全對企業發展有十分重要的影響，只有做到準確、合理地進行財務數據分析，才可以確保企業在發展的過程中各項工作規范、合理展開。這需要企業引入現代最先進的信息技術安全保密技術與措施，對軟硬件設施進行加密、防護等，保障企業財務數據安全性。在進行財務數據分析的過程中，相關數據的應用、分析操作人員必須要經過授權，沒有得到授權的人員不能進行財務數據信息系統的操作。相關工作人員也要有較高的職業素養，分析以后的財務數據不能隨意進行泄漏，還要在進行系統操作的過程中按照要求，做好系統的安全保護工作。同時，相關信息技術公司還應當進行信息安全技術的開發，為企業進行信息技術安全工作展開所需的技術得到保障。與此同時，在實際企業發展的過程中，還應當有專門的信息安全檢測與防護部門，由專人負責企業信息系統的安全防護工作，及時發現企業信息系統存在的安全隱患，并進行問題的調整，以使企業財務數據安全性得到有效保障。

四、結語