在大數據時代哪個導向定價法

1. 動態定價是指什麼

動態定價是指根據市場對產品的需求以及顧客的購買力來對產品進行定價。包括相同商品在不同銷售周期定價不同，隨著庫存變化和市場需求變化定價也隨之變化等，利用市場需求和產品特定等因素，使用數理模型對產品定價的過程，都屬於動態定價的內容。

航空機票定價是比較早應用動態定價的領域，一般來說，頭等艙和普通艙價格不同，節假日比工作日價格高，季節性比較明顯，白天和晚上的機票，余票多少也會影響定價，在大數據時代，會員等級不同價格也會不同。

機票定價在傳統研究領域更多是一個運籌學的多階段收益管理優化問題。

有限供應動態定價

有限供應的動態定價意味著動態價格會根據客戶的行為而變化。這類動態定價在旅行和運輸行業中最常見。產品數量有限或即將到期，都會給出不一樣的動態定價。飛機的座位價格就是按照這種動態定價來調整的。

價格匹配

匹配價格是根據競爭對手商品或服務價格變化而適時調整價格。這種類型的定價不是基於需求變化或到期日期，而是跟隨市場行情中競爭對手的調整而調整，在零售行業中最常見。

2. 大數據營銷知識點總結

一、走進大數據世界

大數據的特徵（4V）：

1.  數據的規模性

2.   數據結構多樣性

3.   數據傳播高速性

4.   大數據的真實性、價值性、易變性；

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據

大數據處理的基本流程圖

大數據關鍵技術：

1.  大數據採集

2.   大數據預處理

3.  大數據存儲及管理

4.   大數據安全技術

5.  大數據分析與挖掘

6.   大數據展現與應用

二、大數據營銷概論

Target 百貨客戶懷孕預測案例

大數據營銷的特點：

1.   多樣化、平台化數據採集： 多平台包括互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視等

2.   強調時效性： 在網民需求點最高時及時進行營銷

3.   個性化營銷： 廣告理念已從媒體導向轉為受眾導向

4.   性價比高： 讓廣告可根據時效性的效果反饋，進行調整

5.   關聯性： 網民關注的廣告與廣告之間的關聯性

大數據運營方式：

1.   基礎運營方式

2.   數據租賃運營方式

3.   數據購買運營方式

大數據營銷的應用

1.   價格策略和優化定價

2.   客戶分析

3.   提升客戶關系管理

4.   客戶相應能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景營銷

6.   長期的營銷戰略

三、產品預測與規劃

整體產品概念與整體產品五層次

整體產品概念： 狹義的產品： 具有某種特定物質形態和用途的物體。

產品整體概念（廣義）：向市場提供的能夠滿足人們某種需要的

                      一切物品和服務。

整體產品包含：有形產品和無形的服務                          

整體產品五層次：潛在產品、延伸產品、期望產品、形式產品、核心產品

 

大數據新產品開發模型：

1.   需求信息收集及新產品立項階段

2.  新產品設計及生產調試階段

3.  小規模試銷及反饋修改階段

4.   新產品量產上市及評估階段

產品生命周期模型

傳統產品生命周期劃分法：

（1）銷售增長率分析法

  銷售增長率=（當年銷售額-上年銷售額）/上年銷售額×100%

銷售增長率小於10%且不穩定時為導入期；

銷售增長率大於10%時為成長期；

銷售增長率小於10%且穩定時為成熟期；

銷售增長率小於0時為衰退期。

（2）產品普及率分析法

    產品普及率小於5%時為投入期；

    普及率在5%—50%時為成長期；

    普及率在50%—90%時為成熟期；

    普及率在90%以上時為衰退期。

大數據對產品組合進行動態優化

產品組合

       銷售對象、銷售渠道等方面比較接近的一系列產品項目被稱為產品線。產品組合是指一個企業所經營的不同產品線和產品項目的組合方式，它可以通過寬度、長度、深度和關聯度四個維度反映出來

四、產品定價與策略

大數據定價的基本步驟：

1.   獲取大數據

2.   選擇定價方法

3.   分析影響定價因素的主要指標

4.  建立指標體系表

5.   構建定價模型

6.  選擇定價策略

定價的3C模式：成本導向法、競爭導向法、需求導向法

影響定價的主要指標與指標體系表的建立

影響定價因素的主要指標：

1.  個人統計信息：家庭出生、教育背景、所在地區、年齡、感情狀況、家庭關系等。

2.   工作狀況：行業、崗位、收入水平、發展空間等

3.  興趣：健身與養生、運動和戶外活動、娛樂、科技、購物和時尚等

4. 消費行為：消費心理、購買動機等。

定價策略：

精算定價： 保險、期貨等對風險計算要求很高的行業

差異定價： 平台利用大數據對客戶建立標簽，分析對產品的使用習慣、需求判斷客戶的忠誠度，對不同客戶進行差別定價

動態定價： 即根據顧客認可的產品、服務的價值或者根據供需狀況動態調整服務價格，通過價格控制供需關系。動態定價在提高消費者價格感知和企業盈利能力方面起著至關重要的作用。

價格自動化 ：根據商品成本、市場供需情況、競爭產品價格變動、促銷活動、市場調查投票、網上協商、預訂周期長短等因素決定自身產品價格

用戶感知定價 ：顧客所能感知到的利益與其在獲取產品或服務中所付出的成本進行權衡後對產品或服務效用所做出的整體評價。

協同定價： 是大數據時代企業雙邊平台多邊協同定價策略

價格歧視：

一級 ：就是每一單位產品都有不同的價格，即商家完全掌握消費者的消費意願，對每個消費者將商品價格定為其能夠承受的最高出價；

二級 ：商家按照客戶的購買數量，對相同場景提供的、同質商品進行差別定價；

三級 ：可視為市場細分後的定價結果，根據客戶所處的地域、會員等級等個人屬性進行差別定價，但是對於同一細分市場的客戶定價一致。

五、銷售促進與管理

    促銷組合設計概念

大數據促銷組合設計流程

精準廣告設計與投放

[if !supportLists]l [endif] 廣告設計5M：任務（Mission），預算（Money），信息（Message），媒體（Media），測量（Measurement）。

通過用戶畫像的進一步挖掘分析，企業可以找出其目標消費群體的廣告偏好，如平面廣告的配色偏好，構圖偏好，視頻廣告的情節偏好，配樂偏好，人物偏好等，企業可以根據這些偏好設計出符合目標消費群體審美的廣告創意，選擇消費者喜歡的廣告代言人，做出能在目標消費群體中迅速傳播開來的廣告。

在媒體決策方面，利用大數據綜合考慮其廣告目的、目標受眾覆蓋率、廣告信息傳播要求、購買決策的時間和地點、媒體成本等因素後，有重點地採用媒體工具。企業可以在確定前述影響變數後，通過大數據的決策模型，確定相對最優的媒體組合。

六、客戶管理

    大數據在客戶管理中的作用

1.   增強客戶粘性

2.   挖掘潛在客戶

3.   建立客戶分類

    客戶管理中數據的分類、收集及清洗

數據分類：

描述性數據： 這類數據是客戶的基本信息。

如果是個人客戶，涵蓋了客戶的姓名、年齡、地域分布、婚姻狀況、學歷、所在行業、職業角色、職位層級、收入水平、住房情況、購車情況等；

如果是企業客戶，則包含了企業的名稱、規模、聯系人和法人代表等。

促銷性數據： 企業曾經為客戶提供的產品和服務的歷史數據。

包括：用戶產品使用情況調查的數據、促銷活動記錄數據、客服人員的建議數據和廣告數據等

交易性數據： 這類數據是反映客戶對企業做出的回饋的數據。

包括歷史購買記錄數據、投訴數據、請求提供咨詢及其他服務的相關數據、客戶建議數據等。

收集：

清洗：

首先，數據營銷人需要憑借經驗對收集的客戶質量進行評估

其次，通過相關欄位的對比了解數據真實度

最後，通過測試工具對已經確認格式和邏輯正確數據進行測試

客戶分層模型

客戶分層模型 是大數據在客戶管理中最常見的分析模型之一，客戶分層與大數據運營的本質是密切相關的。在客戶管理中，出於一對一的精準營銷要求針對不同層級的客戶進行區別對待，而客戶分層則是區別對待的基礎。

RFM客戶價值分析模型

時間（Rencency）：

     客戶離現在上一次的購買時間。

頻率（Frequency）：

     客戶在一定時間段內的消費次數。

貨幣價值（MonetaryValue）：

    客戶在一定的時間內購買企業產品的金額。

七、 跨界營銷

利用大數據跨界營銷成功的關鍵點

1.   價值落地

2.  杠杠傳播

3.   深度融合

4.   數據打通

八、精準營銷

    精準營銷的四大特點

1.   可量化

2.   可調控

3.  保持企業和客戶的互動溝通

4.  簡化過程

精準營銷的步驟

1.  確定目標

2.  搜集數據

3.   分析與建模

4.  制定戰略

九、商品關聯營銷

       商品關聯營銷的概念及應用

關聯營銷：

關聯營銷是一種建立在雙方互利互益的基礎上的營銷，在交叉營銷的基礎上，將事物、產品、品牌等所要營銷的東西上尋找關聯性，來實現深層次的多面引導。

關聯營銷也是一種新的、低成本的、企業在網站上用來提高收入的營銷方法。

       關聯分析的概念與定義

最早的關聯分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顧客購買行為的規律，發現連帶購買商品，為制定合理的方便顧客選取的貨架擺放方案提供依據。該分析稱為購物籃分析。

電子商務領域： 關聯分析可幫助經營者發現顧客的消費偏好，定位顧客消費需求，制定合理的交叉銷售方案， 實現商品的精準推薦 ；

保險公司業務： 關聯分析可幫助企業分析保險索賠的原因，及時甄別欺詐行為；

電信行業： 關聯分析可幫助企業發現不同增值業務間的關聯性及對客戶流失的影響等

簡單關聯規則及其表達式

事務：簡單關聯分析的分析對象

項目：事務中涉及的對象

項集：若干個項目的集合

簡單關聯規則 的一般表示形式是：前項→後項（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表達為：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：麵包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性別（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、頻繁項集、強關聯規則、購物籃分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、評論文本數據的情感分析

       商品品論文本數據挖掘目標

電商平台激烈競爭的大背景下，除了提高商品質量、壓低商品價格外，了解更多消費者的心聲對於電商平台來說也變得越來越有必要，其中非常重要的方式就是對消費者的文本評論數據進行內在信息的數據挖掘分析。評論信息中蘊含著消費者對特定產品和服務的主觀感受，反映了人們的態度、立場和意見，具有非常寶貴的研究價值。

針對電子商務平台上的商品評論進行文本數據挖掘的目標一般如下：

分析商品的用戶情感傾向，了解用戶的需求、意見、購買原因；

從評論文本中挖掘商品的優點與不足，提出改善產品的建議；

提煉不同品牌的商品賣點。

商品評論文本分析的步驟和流程

商品評論文本的數據採集、預處理與模型構建

數據採集：

1、「易用型」：八爪魚、火車採集器

2、利用R語言、Python語言的強大程序編寫來抓取數據

預處理：

1文本去重

檢查是否是默認文本

是否是評論人重復復制黏貼的內容

是否引用了其他人的評論

2機械壓縮去詞

例如： 「好好好好好好好好好好」->「好」

3短句刪除

原本過短的評論文本      例如：很「好好好好好好好好好好」->「好」

機械壓縮去詞後過短的評論文本   例如：「好好好好好好好好好好」->「好」

4評論分詞

文本模型構建包括三方面：情感傾向分析、語義網路分析、基於LDA模型的主體分析

 

情感傾向分析：

基於情感詞進行情感匹配

對情感詞的傾向進行修正

對情感分析結果進行檢驗

語義網路分析：

基於LDA模型的主體分析

十一、大數據營銷中的倫理與責任

       大數據的安全與隱私保護

數據安全：一是保證用戶的數據不損壞、不丟失；二是要保證數據不會被泄露或者盜用

 

大數據營銷中的倫理風險：用戶隱私、信息不對稱下的消費者弱勢群體、大數據「殺熟」

大數據倫理困境的成因：

用戶隱私意識淡薄

用戶未能清晰認知數據價值

企業利益驅使

] 管理機制不夠完善

大數據倫理構建的必要性：企業社會責任、用戶與社會群體的維系

這些是我按照老師講的課本上的內容結合PPT總結出來的《大數據營銷》的重點。

3. 大數據時代 大數據分析解決方案

大數據時代 大數據分析解決方案
大數據數據分析一般技巧
①通過中國互聯網大數據了解產品的消費者需求偏好、增長趨勢、同行競爭、消費數據、政策環境、廣告消費、市場前景等，指導產品研發設計及市場定價策略;
②消費升級後，高端消費者在購買產品時關心的產品知識是什麼，信任什麼網路信息渠道，分析用戶心理和關注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;
③分析行業龍頭的網路宣傳策略，並了解消費者選擇品牌時關注的購買因素，制定差異化營銷策略，用消費者喜歡的內容和方式巧妙取勝;
大數據對於品牌推廣作用
①藉助大數據制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團公司整體形象宣傳;
②通過大數據，鎖定目標招商對象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網路擴大招商影響;
③通過對企業品牌節假日促銷/活動/開業/慶典/展會等的線上二次宣傳，擴大活動營銷效果;
④企業上市宣傳、企業海外上市宣傳、上市公司網路形象優化、上市公關服務;
⑤產品宣傳、新品上市、產品擴大知名度、產品快速進行展現、產品線上宣傳等。
大數據如何應用於電商推廣
①電商品牌重要節慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節促銷、年貨節促銷等。提前1-2個月覆蓋精準客戶關心的話題、分析潛在需求數據;
②電商品牌全年品牌推廣計劃，品牌全網宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數據分析客戶需求、關心元素、品牌排名等，刺激用戶購買需求，提升品牌口碑。
依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使推廣更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。未來企業如想進一步提升品牌知名度並准確把握市場走向，進行大數據營銷是必不可少的。

4. 大數據給企業帶來哪些決策

大數據對企業的作用：

1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。

2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。

3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。

4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。

5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。大數據對現代企業管理決策的影響有哪些
在目前的企業管理過程中，也逐漸對大數據時代下的企業管理與決策模式引起了足夠
的重視。結合目前的實際情況來看，企業在內外部的管理模式上涉及到的內容不斷增多，
從而呈現出了非常明顯的復雜性，這對於企業決策以及決定性關系的數據分析工作帶來了
一定的影響。文章主要針對大數據對現代企業管理決策產生的影響進行了深入的分析，並
結合實際情況提出了一些有效的應對措施，希望能為相關人員提供合理的參考依據。
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關鍵詞：大數據；現代企業；管理；決策;影響
如今，各國經濟之間實現了有效的結合，這就造成企業在發展過程中所面臨的市場竟
爭壓力不斷的增加，對於相關的企業而言，而競爭不僅體現在了企業之間，同時還體現在
了企業的管理方面。針對這種現象，對於相關的決策人員而言，一定要對目前市場環境進
行全面的了解，從而才能保證最終所做的決策具備一定的合理性。因此，一定要對大數據
的真正含義進行全面的了解，這樣才有助於企業的管理人員做出正確的管理決策，從而促
]進企業可以在未來實現更加穩定的發展。

5. 大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

最近幾年，大數據在人們視野中出現的頻率越來越高，繼而也引起人們的關注。國際著名咨詢公司IDC、麥肯錫相繼發布了有關大數據的研究報告，將其比喻為「未來的金礦」，國內不少互聯網公司也開始著手部署各自的大數據戰略，作為通信行業的主要參與者和推動者，電信運營商在大數據的時代下開始試點了大數據系統的建設與應用，以充分挖掘企業的數據資產價值，創造新的利潤點。

大數據是什麼？

關於大數據的定義業界並沒有給出一個准確的定位，研究機構Gartner把大數據定義為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；維基百將大數據定義為無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合；《著雲台》的分析師團隊認為，「大數據」通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略是什麼？

1、優化網路：利用大數據分析，可突破傳統的智能網優以CDT和MR數據為基礎，通過3G基站的流量大數據，可以分析出哪些區域是用戶數據流量高消耗區，在這些區域建設4G基站，就能做到既精準又有效；通過對MR大數據的分析，可以知道哪些區域移動網路小區信號覆蓋不好，通過關聯CRM中的客戶信擾冊友息和套餐信息，便可排出網路優化的優先順序；通過LBS系統平台，對移動通信使用者的位置和運動軌跡進行分析，有效統計熱點地區的人群出現概率，並進行基站資源配置的優化，提高了資源使用效率。

2、精準營銷：中國電信利用大數據處理平台分析呼叫中心海量語音數據，建立呼叫中心測評體系和產品關聯分析，為保險公司等提供基於自動語音識別的大數據分析服務；根據使用不同移動終端的用戶的月均流量消耗，分析出在哪些移動終端上用戶的上網體驗最佳、DOU最大，根據該數據就可制定更為科學的終端補貼策略；通過對用戶手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取用戶通信行為的時空規則性和重復性，實現定向精確的終端營銷和個性化內容業務推薦。

3、深度擁抱大數據:大數據的時代已經來臨，因此電信運營商可以強化規劃引導、實現大數據建設全面統籌。電信運營商應針對不同的應用場景選取合適的技術進行大數據建設，在集團和省公司層面分別指定部門統一組織開展整個集團和省公司層面的大數據規劃，在規劃的指引下，實現大數據建設與應用的全面統籌，包括：清理分散在各部門中的數據資產，開展應用規劃，明確應用建設與運營分工，建設運營商集團和省公司層面統一的大數據基礎平台等。

4、精細運營：天津網站建設-文率科技建議電信可以使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務。如：針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而有搶占市場的先機。

5、客戶維系：分析用戶的終端所支撐的系統，然後向客戶推薦比客戶目前使用系統更好的系統，如:客戶目前使用的終端是支撐的是3G，那麼我們可以向客戶推薦比3G更好的4G，繼而提升客戶體驗，降低用戶流失率；通過分析客戶通話對象結構轉移、使用量變化、上網行為漂移、套餐飽和度下降，分析出客戶離網傾向及繳費異常傾向，及時進行客戶維系與挽留。

在大數據的時代止步不前的話只能走向滅亡，天津西青網站建設發現在大數據的時代下中國聯通建立了用戶上網大數據分析系統，利用收集的用戶上網記錄解決用戶透明消費問題,並使用其中的數據做客戶的精細化營銷；中國移動建立網路資源的大數據系統，改進對緩槐用戶專線提供的速度，建立微營銷大數據分析系統，實現定向精確姿猛營銷、差異化的合作夥伴後向能力保障和智慧城市管理。

6. 網路營銷特有的定價方式有什麼

個人化定價 在經濟實踐中，由於套利的存在以及個人偏好的不完全信息，企業無法得知消費者 的需求曲線，因此差別定價在實物市場上很難達到。而網路環境使信息傳遞成本大大降 低，使企業可以獲得潛在消費者與其偏好的詳細資料，並且由於產品可以定製而不需添 加額外成本，因此網路營銷具有更強的進行個人譽友化定價的優勢。由此。企業可利用互聯 網的互動性和消費者的內在個性化需求特徵來確定商品價格。以不同的價格向不同的消慶襪槐 費者出售產品。這樣，企業就能把在單一定價下的消費者剩餘全部轉化為由於實行個人 化定價而追加的收益，從而獲得了更多收益。 個人化定價下，生產者剩餘達到最大，消費者剩餘等於零，社會福利凈損失也下降 為零。

所以，個人化定價的福利水平大於企業完全壟斷時的福利水平，具有資源配置效 率，是容許的。可見，個人化定價的實質是差別定價下銷售量的最大好亮化導致利潤的最大 化，從而增加了社會總福利，而個人化定價與信息技術的應用相結合構成了網路營銷中 的顯著特點，互聯網的強大營銷優勢從某種意義上說是運用個人化定價的結果。版本劃分定價 個人化定價要求消費者提供大量信息，若沒有消費者的積極參與，就需要進行版本 的劃分。版本劃分即以不同的版本向不同的市場部分提供產品。 與實物市場相比較， 網 絡企業可以方便地利用在線技術進行版本劃分，一般基於功能、性能、時間以及空間進 行劃分。企業根據不同消費者的需求提供不同的版本，這樣一個完整的產品系列就可以 使其產品的總價值最大化。同時，企業在設計這些不同版本時，突出了不同的消費者群 體的要求，從而使每位消費者可以選擇最適合其需求的版本。 版本劃分中，企業雖然讓渡了部分消費者剩餘，卻大大降低了定價成本，並以此獲 取部分消費者剩餘。 不同的消費者因為支付的價格不同，因此給企業帶來的剩餘也不一 樣，消費者剩餘有可能被企業完全榨取，也可能只是榨取一部分。所以，生產者剩餘介 於壟斷性統一價格和一級差別定價下的生產者剩餘之間，社會福利凈損失可能為零，也 可能為正，但小於統一價格下的社會福利凈損失。可見，版本劃分下的總福利水平大於 壟斷性統一定價時的福利水平，其對資源配置的扭曲也小於壟斷定價。 群體定價 網路企業通過把價格直接建立在群體特徵（如年齡、收入、某種購買歷史等）的基 礎上，根據不同的群體特徵將企業面對的市場劃分為相互隔離的子市場，在不同的子市 場制定不同的銷售價格，從而進行群體定價。

7. 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

8. 大數據下財務分析思考

大數據下財務分析思考

大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，那麼，財務分析如何進一步發展呢?以下是我整理的大數據下財務分析思考，希望對大家有所幫助。

大數據下財務分析思考 篇1

【摘要】

財務管理是企業管理的核心，隨著互聯網的普及，財務工作的內涵和外延不斷擴展，如何適應科技發展，提升財務管理的效率和質量就成為企業必須考慮的問題。本文中，筆者就將從財務分析的發展歷程和傳統財務分析面臨的主要問題入手，參考相關理論與文獻，結合財務工作實際，對大數據時代下的財務分析具體策略展開研究。

【關鍵詞】財務管理;大數據時代;財務分析

隨著信息化時代的發展，雲平台、物聯網等新興技術逐漸走入我們的生產與生活。大數據作為海量數據的處理技術，能夠幫助人們快速實現數據的歸集與分析，為管理者決策提供依據，對於財務管理意義重大。本文中，筆者主要從結果分析轉向過程管控、單一分析轉向多樣性分析、階段分析轉向實時分析等方面對大數據時代下財務分析的發展方向進行研究，並提出一些做好財務分析工作的具體策略。

一、財務分析的發展歷程

(一)手工處理階段

早期，會計人員對數據的採集、存儲、加工、傳遞都是依靠紙張和算盤等計算工具進行的，這種手工方式的處理需要閱讀大量的會計資料，在整個過程中，會計人員很容易出現差錯，除此之外，手工處理的效率也相對低下。

(二)計算機處理階段

計算機問世後，財務數據的分析與處理效率得到極大提高，但藉助計算機的財務分析也僅僅只是手工方式的模擬，即一種程序只能完成一項業務的分析，會計資料、信息的交換與分享仍主要經由光碟、軟盤等存儲介質。這一階段，計算機處理的信息具有很大局限性，各部門對資料的決策參考不能實現充分交流，及時性和准確性有待進一步提升。

(三)網路處理階段

互聯網的普及使財務資料和信息能夠藉助網路進行處理和傳遞，會計實現了業務流程和信息流程的集成處理，徹底消除了以往「信息孤島」的現象，極大提高了企業的信息共享性。但這一階段對於數據的總結、歸納、提煉仍不夠精確，數據的使用價值有待提高。

(四)大數據分析階段

大數據分析是建立在雲計算基礎上的一項新型技術，大數據下的財務分析，數據的抽取與分析將更為便捷，數據的結構、內涵將更加復雜、多樣，加之分析方法更加精確、更加智能，財務分析的時效性與決策參考價值都得到很大程度提升。

二、傳統財務分析面臨的問題

(一)以事後分析為主，對事前、事中管控不足

傳統財務分析只能對已經發生的財務數據進行歸集、處理，這時分析結果的實效性和有效性已經大大降低，既不利於企業財務管理的風險控制，也不利於企業的經營決策。加之，通貨膨脹等宏觀經濟原因的影響，企業的資產會被低估，成本偏低，收益虛增的情況時有發生，這將對企業利潤表與資產負債表的真實可靠性不利。

(二)以財務報表分析為主，對非財務資料的分析不足

傳統財務分析主要參考財務報表，這使得財務分析的數據和結果均有局限性。一方面，企業固定資產折舊、對外投資核算以及存貨發出計價等內容可以依據會計准則以及自身實際情況選擇不同的會計處理方法，因此，數據的處理結果往往不具有可比性。另一方面，固定資產折舊年限、固定資產凈殘值率以及壞賬准備金比例等受到會計人員主觀影響的可能性較大，這些由估算得來的數值也會對財務分析產生一定影響。

(三)以結果為主，過程分析不足

大多數企業的財務分析僅將企業最終的利潤作為分析重點，即過分注重經營結果，忽略了財務管理中的先進管理分析、非會計材料分析、資金鏈分析等過程分析，認為只要企業盈利了就表明經營狀況良好。這種分析思路對於控制企業經營成本與風險不利，不能從根本上幫助提高企業投資產出比和資本運營能力。

(四)以應付外部監管、檢查為主，參與企業管理與決策的功能不足

目前，大部分企業的財務分析工作只是為了應付外部檢查而設置的，其在企業經營管理中的地位較低，不能參與企業的管理決策。此外，財務分析對應的外部檢查項目種類較多，檢查方式也多為制式表格，會計人員疲於應付填表，無法實現對數據和信息的細致分析。

三、大數據時代下財務分析的發展趨勢

(一)由結果分析向過程分析

轉變以銷售業務為例，以往的財務分析主要針對終端的銷售結果進行統計，進而實現對產品渠道、組織、數量、金額等內容的分析，但這種分析方式無法對產品銷售進行溯源，只能根據結果進行定性判斷，也就不能為決策提供准確參考。大數據時代下，後台人員能夠對特殊信息進行採集、處理，還可對消費者評價、促銷活動情況等中間數據與信息進行歸集、分析，這對於企業及時調整經營策略，提高經營效率具有重要意義。

(二)由單一分析向多樣性分析

轉變要判斷某個客戶的經營狀況，按照傳統財務分析的思路分析其財務報表是不全面的，必須要有大量的財務數據和非財務數據支撐才能得到更精確的結論。在大數據時代下，財務分析要從以往的單一分析向多渠道信息分析轉變，實現對數據內容的拓展，幫助企業更全面地了解自身經營情況。

(三)由階段性分析向實時分析轉變以往對終端信息的採集以及財務分析報告的出台多是定期的，這對於突發項目考慮不夠全面，不利於企業的風險管控。在大數據時代下，個性化的策略和精細化的財務分析能夠做到實時查詢，信息能夠通過網路及時傳遞，企業也能及時參考分析結果進行經營調整。

四、大數據時代下做好財務分析工作的具體策略

(一)提高財務分析人才素養大數據時代，財務分析將在企業管理中扮演更重要的角色，因此，財務人員要更深入地學習新的分析方法，提高自己使用新技術的能力，培養自身敏銳的判斷力，積累財務分析的經驗，樹立大財務思維，重視大數據的開發和運用。

一方面，財務人員要苦練內功，具備扎實的會計業務能力，另一方面還要將視野擴大至決策分析與支持、信用管理、風險管理、作業成本管理等綜合管理領域，提升自身財務大數據的處理能力和分析能力。

(二)制定清晰的財務分析戰略

行業和企業不同，對於大數據的使用也會存在一定程度的差異，因此，企業要根據自身所處的行業特點與企業屬性制定財務戰略，構建適合自己的財務分析體系。

具體來講，企業一方面要明確自身實際，確定自身業務量和信息量，並針對數據的規模確定財務分析的層次、結構以及配備的人員數量和目標結果;另一方面，財務分析戰略的建構是一個宏大的工程，企業要制定中長期計劃，逐步完成，不可盲目求大，要從IT架構等基礎設施做起，逐步向各環節業務領域實現拓展。

(三)完善財務分析新系統的主要功能

首先，要實現大數據財務分析的靈活查詢功能。企業要依據職能不同為各環節各部門分配不同許可權，用戶可查閱許可權以內的相關數據，同時，還要進一步完善財務系統建設，篩選真正有價值的指標進行收集與處理，為企業決策提供更准確的參考內容。其次，要引入多維分析技術。

在實際過程中，財務人員面對的資料和數據往往較為復雜，這就需要我們引入多維分析處理技術，進一步整合數據源，提高指標計算的自動化程度，進而提升財務分析的綜合性。最後，要引入人機交互的操作模式。大數據時代的財務分析系統要能夠根據實際需要進行信息性質和范圍的變動，方便財務人員及時進行人為調整，提高財務分析的適應性。

五、結語

總之，大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，作為企業管理核心部位的財務分析應主動適應時代，找准自身定位，做發展的引領者，廣大財務人員要進一步創新工作方式，拓展財務分析的外延與內涵，使之成為企業決策、發展的智庫。

【參考文獻】

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[4]程平,王曉江.大數據、雲會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友,2015(02)

大數據下財務分析思考 篇2

摘要：

本文從企業的發展由來、中小企業財務管理所存在的問題出發，在列出了幾個典型的問題後進行進一步的闡述。企業財務管理猶如企業的血液，要是血液出了問題，那麼整體都會出現嚴重的問題。在深入揭示企業財務管理所存在的問題的同時，本文也給出了一些合理建議和對策供參考。

關鍵詞：

中小企業；財務管理

1、引入背景

現代企業往往都有著很深遠的歷史，其發展與生產由當時的商品經濟情況和生產力狀況決定，在其發展的過程中，往往會產生很多的問題，如企業的發展方向該怎麼選，企業的目標怎麼定，企業的組織結構，企業管理模式，企業財務管理等等。對於企業來說，目標是導向，組織結構和管理模式是根基，而企業財務管理則是決定企業如何周轉資金從而實現可持續發展的重要的一點。隨著國家相關政策的出台，很多企業相應國家的號召，進行企業的現代企業制度的建設與改革，這在很大程度促進了企業的轉型升級和提升，對於形成一個良好的市場經濟有著重要的作用。企業財務管理自然而然也發生了很大的轉變，從以往單一的財務管理模式到現在的復合型財務管理模式，任何事物都有兩面性，企業財務管理模式的轉變自然而然也帶來了一些問題。去了解這些問題並且嘗試提出解決這些問題方法顯得尤為重要。

2、中小企業財務管理的問題

2.1內部財務管理沒有主動權

有不少的中小企業幾乎將自己的企業財務全權交給相應的會計事務所來打理，自己則不幹涉其中，這就造成了在很大程度上企業對於自己財務狀況的不了解不熟悉，被動地接受專門的會計事務所所出具的分析報告，對於分析報告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企業是正盈利就放心，而不去深入了解這種正盈利究竟是短暫的還是長期的，是剛好處於長期正盈利的區間內還是剛好處於盈利與虧損的交界點，這些都是企業對於財務管理不負責任的態度。

2.2財務管理制度不完整

中小企業實力較差，往往沒有大企業那種嚴格的科學的財務管理模式，有的也只是照搬其他企業的模式，不結合自己企業的實際情況，導致企業花了大量精力去管理企業，但是卻適得其反，中小企業的財務體制大部分是單調的、沒有科學性、不健全等等。

2.3資金使用不恰當

大部分企業認為攥在手裡在錢越多企業越適合繼續發展，其實這是不對的，企業這樣將錢大把大把的放在手上會造成資金的周轉困境，嚴重的甚至會導致持續生產的困難，企業資金比例配置不合理，固定資金多於流動資金或者流動資金多於固定資金的很多倍，導致企業需要流動資金的時候沒有，需要固定資金的時候也沒有，從而使得企業失去了很多發展的機會，嚴重的甚至會威脅到企業的發展。企業的賒銷也是一個很顯見的財務問題，欠的錢無法及時的還，借出去的錢因為沒有具體的賒銷制度而導致無法合適的收回，造成企業財務狀況惡化。

2.4投資投機化

中小企業主要是靠私人老闆來決策企業的發展，缺乏健全科學有效的管理決策制度，很多老闆看著別人投資這個他也跟著投資，不結合自己企業的具體情況，受投機心理的驅使，往暫時的社會熱點區投資，其結果可能導致企業破產。因為這樣會使得企業的錢使用不合理，加上前面所述的企業本來就資金周轉不合理，就是在這種不合理的情況下，企業一步一步走向了衰退，直至消失。

3、應對策略及建議

3.1內部管理主動化

中小企業應該直接掌握企業的主動權，建立健全財務部門，增強其解決財務問題的能力，財務部門要不斷地進行培訓工作，定期召開報告大會，可以效仿專業的會計師事務所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企業的發展情況來進一步制定適合企業發展的財務方案。

3.2健全企業財務管理制度

首先，中小企業應該按照科學的方法並且結合企業自身的實際來制定適合本企業發展的企業財務管理制度，決不可照搬他人的，各部門加強協作，從小部門到大部門，都應該做到遵紀守法，企業的發展方向符合市場規律，各財務人員要做好接受專業培訓工作，將學習的知識和工作的實踐結合起來，在干中學學中干，在內部建立好牽制制度，經辦、審批、財物保管等人員的職責與許可權要有明確的規定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要長遠，決不可因為眼前的些許利益而放棄長遠的利益，對企業要負責。其次，企業要建立合理的審計制度，因為合理的內部審計制度能夠確保企業合理運行的規范性，監督企業財產的安全、完整和使用，確保企業在進行目標的制定和企業重大問題的決策時，有良有效的行事程序，從而有較好的抗風險性。同時要有自己的財務指標，當財務狀況偏離財務指標的時候，相關人員要做出調整。

3.3合理配置資金

企業對於資金的配置問題，應該做到客觀、合理，要以資金運用效益、效率為導向，發揮企業整體優勢，將有限的資金投入在合適的地方，並建立良好的制度來評價和分析資金使用情況，抓住關鍵環節解決所產生的問題，提高資金利用效率。

3.4投資要符合規范

企業的老闆應該多元化投資，即將資金投資在很多不相同的領域，從而減少非系統性風險給企業帶來的不必要的損失，投資周期也應該按照企業具體發展情況來確定，既要有長期投資也要有短期投資。同時，投資應該分為對內投資和對外投資，要設立相關領域投資負責人，負責人必須熟悉該領域的特點以及投資的風險性，有相關的投資經驗，管理技能，不能隨便選擇無關人員負責該投資項目，投資還要符合相關法律法規的規定，不能做違反的事情。

4、結語

綜上所述，企業財務管理應該規范且適合企業發展，隨著市場開放程度的放大，企業必然面臨很多機遇與挑戰，財務人員要做好應對挑戰的准備，為公司創造更多的財富是財務管理人員的首要職責，企業管理人員要用長遠的眼光思考問題，正確發展觀念則是一個很重要的要素，沒有正確的發展觀念，企業很難在經濟全球化下生存下來，各企業要做好財務管理人員的培訓工作，使得他們能夠更加專業更加敬業的為企業做貢獻，為企業創造更大的財富。

參考文獻

[1]袁滿.中小企業財務管理的發展與創新[J].中國商論,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企業財務管理存在的問題及對策[J].河北大學學報(哲學社會科學版),2010(4).

大數據下財務分析思考 篇3

摘要：

從某種程度上看，財務外包服務，這是金融服務外包企業的重要組成部分。現階段，我國很多的財務外包企業還是處於初步發展的階段，其缺陷較為明顯，例如，業務單一、人員規模較小和專業水準不高等方面的問題，上述的因素必然會影響我國財務外包企業的穩步發展。為此，本文便以「大數據背景下的財務外包企業發展趨勢」為題，深入研究我國財務外包企業在發展過程中所存在的問題，並提出具有針對性的措施，從而更好地推動我國財務外包企業的發展。

關鍵詞：

大數據；財務外包；問題；應用

現階段，現代企業要想更好地在市場競爭中獲得有利的地位，這就必須要不斷自身的管理水平。同時，我們還要根據時代發展的潮流，逐步財務外包企業的管理。當然，在財務外包企業的內部管理中，需要加強財務管理，這是因為財務管理的工作質量水平將會直接影響到企業的總體發展及市場競爭的有效性。在大數據的背景下，財務外包企業在財務管理方面面臨著巨大的挑戰，需要不斷加強工作和研究力度，盡力尋找全新的管理思路和具體的手段，從而推動財務外包企業的穩步發展。

一、大數據下的數據特點

在大數據背景下，數據、信息和資料，這是現代企業管理工作所必須依賴的內容。而且，現代企業對數據信息的重視程度大大超出了前期的內容。若是不重視數據信息的利用，必然會影響到財務外包企業的快速發展。但是，從目前的情況來看，現階段簡單的數據信息處理與大數據背景下的數據處理還是存在諸多的差距，若是運用一些簡單的手段來處理財務問題，顯然是無法適應當前大數據背景下的數據利用，以及處理技術的需求。為此，我們想要不斷提升大數據背景下財務外包企業的管理水平，這就需要加強大數據背景下的各個數據的處理和應用水平。從某種程度上看，大數據，也就是龐大的數據處理，在數據時代，一般的數據存儲介質都是為磁碟、光碟等，在容量和體積上也是以M為單位。可是，近年來數據體積的不斷增大，傳統的數據單位逐漸變為G和T。而且，在大數據時代下，數據產生的速度較快，且體量也是非常大的，所以，這樣就讓我們在數據的處理和提煉方面面臨著巨大的問題。當然，數據產生量的不斷增加，同樣也會造成各種數據的雜糅，極大地降低了數據價值的密度。例如，在視頻監控的過程中需要進行數據的提取，這既需要進行長達數小時或者是十幾個小時的錄制和查找，這樣就給數據的信息處理工作帶來了極大的麻煩。除此之外，雖然說大數據背景下的數據處理呈現出體量巨大、價值密度較低等方面的特點，但是在大數據背景下，其對數據信息的處理要求更為嚴格。更為重要的是，在物聯網、雲計算以及PC端的不斷發展情況下，財務外包企業必須要不斷提升大數據的處理速度，才能更好地實現管理技術的發展。

二、我國財務外包企業的.發展現狀分析

從目前來看，我國的財務外包企業企業的業務開展時間較晚，發展也較為緩慢。而且，從財務外包服務企業來看，雖然說國內的財務外包服務業務的企業數量較少，基本上集中在外資企業和中小型企業。而且，我國的財務外包企業的主營業務便集中在傳統的會計核算業務，例如，往來賬業務出納服務外包業務、代理納稅申報業務等，而這些傳統的業務與會計師事務所、會計代理記賬公司、稅務師事務所的業務基本重合，難以發揮出財務外包企業自身的特性。同時，從人員的層次上看，我國的財務外包企業的人員素質不高，且人才的學歷基本集中在大專水平，所以造成財務外包企業從業人員的待遇偏低，公司人才的流動性較大。在財務外包公司的發展規模上看，我國專業化的財務外包公司的人數基本都是在300人左右。而且，更為重要的是，我國的財務外包公司的業務集中在國內，沒有涉及國際財務外包的相關業務。

三、「大數據」背景下對我國財務外包企業的發展影響

從某種程度上看，「大數據」，其主要是利用IT技術來建立相應的數據倉庫，並提供和建立數據安全服務，進一步挖掘數據中潛在的商業利益信息，並對其進行商業化的數據分析，以此來獲得相應的商業價值。同時，在大數據的背景下，將會直接影響到我國財務外包企業的發展方向。我國財務外包公司只能通過大量的財務數據來進行分析，並挖掘其中重要的信息，從而為客戶制定出科學高效的財務數據解決方案，從而達到服務企業的目標。在另外一方面，在大數據時代下，其相關的技術，可以挖掘財務外包公司的數據整理和分析的能力，從而便於將傳統的財務外包業務轉化成更加具有現代化的會計核算業務，同時，還需要切實幫助財務外包企業領導人更加關注企業的財務數據價值，為財務外包公司的戰略目標實現打下堅實的基礎。我國財務外包公司在大數據時代的影響下，將會制定出嚴格高效的戰略規劃。而且，財務外包公司的業務將不會局限傳統的業務核算。而隨著我國財務外包企業和發包企業之間的聯系，我國財務外包企業將會逐漸演變成為財務管理咨詢的業務提供商，並將企業的財務預算管理、信息系統設計研發以及公司的財務戰術實施等方面的業務納入到財務外包企業當中去。最後，受到「大數據」的影響，我國財務外包企業將會掌握大量的企業財務數據信息，在保護企業的信息情況下，我國財務外包企業將會進一步拓展自身的業務。例如，可以利用行業企業的對比數據進行分析，從而為銀行貸款提供相應的盈利標准業務，或者是可以為公司擔保財務調查服務，還可以為客戶提供相應的市場需求信息和金融產品設計理念等方面的信息。

四、加強「大數據」背景下財務外包企業的管理措施

從上述的分析中，我們可以知道，財務外包企業受到「大數據」的影響，財務外包企業在數據收集和處理方面面臨全新的問題和特點。為了能夠更好地加強數據的收集和整理，將各項財務外包業務從被動到主動的轉變，這就需要在財務外包企業的數據信息工作下功夫。不斷轉變財務外包企業的工作思路，進一步改革管理手段，從而打造全新的管理平台。通過這些方面，才能更好地推動我國財務外包企業的全面發展。

1.靈活地運用財務外包的專業化優勢

為了更好地推動大數據背景下財務外包企業的發展，這就需要充分發揮財務外包企業的第三方專業化優勢。在當前混合所有制企業下，我們必須要建立公開透明的財務信息體系，以此來扭轉財務外包企業信息舞弊的現象，進一步強化財務外包企業的改革。從當前的財務外包企業的發展情況來看，由於缺乏科學高效的財務管理工具，財務外包的委派制度難以起到實質性的效果。為此，我們可以充分發揮好財務外包自身的專業有數，逐步降低企業財務部門的成本，以此來改變財務外包企業內部控制不足的情況，以此來保障財務外包企業自身的資金安全。

2.注重財務外包企業的人才培養

為了能夠解決我國財務外包公司專業人才缺乏的問題，這就需要政府、高校以及財務外包企業三者之間形成外包人才培養的機制，只有通過這種方式，才能更好地推動大數據背景下財務外包企業的穩健發展。例如，北京中關村國際孵化軟體協會提出了「創新梯隊工程」項目，並進一步吸引了更多的人才進入外包企業，同時將財務外包企業與大學生之間進行雙向選擇，並委派專業導師進入大學生開設相應的選修課，這樣就可以讓這些大學生直接進入到外包企業工作。最後，我們還要進一步加強財務外包企業的素質選撥，並且根據財務外包企業自身的發展情況制定科學高效的人才培養模式，以此為財務外包企業提供更加專業化的人才。當然，除了要進一步加強我國財務外包企業在職人員的培養外，還需要推行訂單式的人才培養模式，以此加強我國財務外包企業的發展。

五、結語

總的來說，在大數據時代下，我國財務外包企業必須要充分發揮數據信息的作用，注重數據的挖掘和分析工作，並能夠我財務外包企業提供一系列的財務信息解決方案，不斷提升自身的核心競爭力，才能穩步推動我國財務外包企業的發展。同時，還要不斷積極參與國際財務外包業務，全面提升我國財務外包企業的業務水平。

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9. 大數據時代企業的財務管理應如何去進行改變_大數據財務會計向管理會計轉型的思考

在信息技術的快速發展推動下，我們已進入大數據時代。未來數據資源將成為企業的一項核心資產，深刻影響企業經營模式和管理成效。大數據時代給財務管理轉型提出了新要求，作為財務工作者，當前亟需培養數據思維，並在數據收集、存儲、分析、應用上加強探索創新，以數據可視化的信息呈現方式，為企業經營管理決策提供信息支持。

一、數據資源——未來企業擁有的「新石油」

根據專業信息技術研究和分析公司Gartner給出的定義，「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。維克托?邁爾?舍恩伯格和肯尼斯?庫克耶合著的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中指出，大數據具有體量巨大、類型多樣、處理快速、價值密度低但商業價值高四個特點。基於大數據的戰略重要性，美國政府甚至將大數據視為「未來的新石槐銷油」。對於企業來說，數據資源將逐漸成為一項核心資產，「列入資產負債表只是時間問題」。

數據是各項工作的基礎，也是財務部門擁有的其他部門無可比擬的優勢。進入大數據時代，原有數據已不能滿足日常經營管理決策需要，我們不僅需要深挖財務數據資源，還需拓展收集業務數據資源，為更充分地發揮財務管理的決策支持功能提供數據支撐。

1.財務數據。財務會計的基本職能

是通過確認、計量、記錄、報告程序，以數據的形式如實反映企業的經濟狀況，可靠地記錄並報告企業經濟活動的歷史。目前會計工作已經擁有較為完善的制度規范體系，採用了現代信息技術輔助核算手段，通過確認、計量和記錄程序，積累了大量的基礎財務數據信息，為相關者決策和反映受託責任履行情況提供了較為充分的財務信息支持，有效地履行了外部報告責任。與之相對應的，作為現代會計的另一個重要分支——管理會計在履行內部管理責任上扮演著越來越重要的角色。友明搜就履行內部管理責任而言，財務人員需在財務數據的基礎上，按照內部管理需求和財務分析需要對數據進行整理加工，充分、深入挖掘財務數據資源的內在價值，為完善企業管理提供合理化建議，間接促進企業提高效益，助推企業成長。

2.業務數據。財務管理是企業的核心職能之一，而企業的經濟業務活動是財務管理工作的基礎。財務業務一體化是未來財務管理創新的必然趨勢，信息技術的發展成熟為財務業務一體化創造了重要條件。現實財務管理過程中，諸如企業經營合同數據（又可以細分為新簽合同/結轉合同、境內合同/境外合同等結構化的合同數據信息）、原材料價格數據、行業發展趨勢數據等已成為財務預測、決策過程中不可或缺的重要參考因素。大數據時代要求財務工作者不僅要確認、計量、記錄、報告真實可靠的財務數據，還應當向財務業務一體化邁進，將管理的觸角向企業經營業務、產業鏈

乃至外部環境延伸，積極推動經營管理活動數據化，及時、充分地獲取與內部管理決策相關的業務數據信息。

二、數據管理——財務管理創新的「新路徑」

長期以來，在財務報告目標導向影響下，企業財務管理重心主要放在編制財務報告、履行受託責任上，雖然財務報告的編制以確認、計量、記錄為基礎，然而由於過程管理粗放，數據（財務數據及相關好歷業務數據）作為企業的一項重要資源，其價值沒有受到應有的重視：有些企業決策相關數據並未得到及時、充分的收集；由於數據分類標准差異，導致數據整合利用難度大、效率低；大量數據曇花一現（生成財務報表）之後便處於休眠狀態，直至因銷毀而永遠喪失價值大數據時代給我們的啟示是，財務數據及相關業務數據作為記錄企業經濟活動的特殊語言，不應當在企業發展記憶中被忽視、遺忘、抹去。加強數據的收集、存儲、分析、應用是這個時代給財務管理創新轉型指出的一條新路徑。