陳宜 福建海電運維科技股份有限公司

引言

隨著經濟全球化和信息技術的快速發(fā)展，企業(yè)財務會計信息化管理已成為企業(yè)管理的重要組成部分。然而，在傳統的企業(yè)財務會計信息化管理中，對海量數據的分析和處理存在很大的局限性。而隨著大數據技術的逐步成熟和應用，企業(yè)財務會計信息化管理也進入了大數據視域。大數據技術給企業(yè)財務會計信息化管理帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，如何有效地利用大數據技術進行財務會計信息化管理，成為當前亟須解決的問題。本文以期為企業(yè)財務會計信息化管理的發(fā)展提供參考和幫助。

一、企業(yè)財務會計信息化管理的發(fā)展歷程

企業(yè)財務會計信息化管理的發(fā)展歷程可以追溯到20 世紀70年代，當時主要是通過應用計算機技術實現財務會計信息的自動化處理，如財務報表的生成、會計賬簿的管理等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展和應用，企業(yè)財務會計信息化管理也逐漸走向了集成化和網絡化，比如通過ERP 系統實現財務會計信息的集成管理。

隨著互聯網和移動互聯網的興起，企業(yè)財務會計信息化管理也逐漸向云計算和移動化發(fā)展，通過云端服務和移動終端實現財務會計信息的在線管理和實時共享。同時，企業(yè)財務會計信息化管理的應用場景也逐漸拓展到其他領域，如供應鏈金融、電子商務、大數據分析等。

近年來，隨著大數據技術的逐步成熟和應用，企業(yè)財務會計信息化管理也進入了大數據視域，通過應用大數據技術實現財務會計信息的深度分析和挖掘，以支持企業(yè)決策和管理。未來，隨著技術的不斷創(chuàng)新和應用，企業(yè)財務會計信息化管理的發(fā)展將更加智能化、數字化。

二、大數據視域下的企業(yè)財務會計信息化管理的優(yōu)勢

（一）數據采集更加全面、準確

大數據技術的應用，可以將企業(yè)內外部的大量數據進行采集、整合、處理，實現數據的全面性、準確性和實時性。企業(yè)可以通過大數據技術采集市場數據、客戶數據、供應商數據等多維度數據，為企業(yè)決策提供更加全面的數據支持。

（二）數據分析更加深入、精準

大數據技術的應用，可以幫助企業(yè)將龐大的數據轉化為有價值的信息，進行數據挖掘、分析，發(fā)現數據之間的內在聯系、趨勢和規(guī)律。企業(yè)可以通過大數據技術進行財務會計信息的分析，以更加深入、精準地了解企業(yè)經營情況，支持企業(yè)的決策和管理。

（三）信息共享更加便捷、快速

大數據技術的應用，可以通過云計算、移動化等方式，實現財務會計信息的在線管理和實時共享，讓企業(yè)內部的財務會計信息能夠及時地被所有相關人員共享和使用。企業(yè)可以通過大數據技術建立數字化平臺，實現信息共享、協同工作，提高企業(yè)的工作效率和協同能力。

（四）決策支持更加科學、精準

大數據技術的應用，可以為企業(yè)提供更加科學、精準的決策支持。通過大數據技術進行數據挖掘、分析，企業(yè)可以了解市場趨勢、客戶需求、供應鏈風險等信息，更加科學、精準地制定企業(yè)的決策和戰(zhàn)略。

（五）成本管理更加精益、高效

大數據技術的應用，可以幫助企業(yè)進行成本管理，實現成本的精益化和高效化。通過大數據技術進行成本分析，企業(yè)可以發(fā)現成本結構中的問題和風險，實現成本的有效控制和優(yōu)化，提高企業(yè)的盈利能力和競爭力。

三、大數據視域下的企業(yè)財務會計信息化管理的關鍵技術

（一）數據采集技術

1.ETL（Extract，Transform，Load）技術：ETL 技術是一種數據處理技術，通過抽取、轉換和加載三個步驟將源數據轉化為目標數據，并將其存儲到數據倉庫中。該技術能夠幫助企業(yè)從多個數據源采集數據，并將其整合到一個數據倉庫中，為后續(xù)的數據分析和決策提供便利。

2.數據挖掘技術：數據挖掘技術是指從大規(guī)模數據中發(fā)掘出潛在的、未知的、有用的信息和知識的過程。在數據采集方面，數據挖掘技術可以用來從結構化和非結構化數據源中自動提取有價值的信息和數據，減少人工采集的工作量。

3.Web 爬蟲技術：Web 爬蟲技術是指通過自動化程序從互聯網上抓取數據的技術。在數據采集方面，Web 爬蟲技術可以用來從網站上采集數據，如從競爭對手的網站中收集市場信息和銷售數據。

4. IoT（Internet of Things）技術：IoT 技術是指物聯網技術，它可以讓各種設備和物品通過互聯網連接到一起，收集和傳輸數據。在數據采集方面，IoT 技術可以用來從物聯網設備中采集各種傳感器數據，如溫度、濕度、光線等數據。

5.數字化技術：數字化技術是指將紙質文件轉換為數字格式，以便于存儲和管理。在數據采集方面，數字化技術可以用來將紙質財務會計資料轉換為數字格式，以便于后續(xù)的數據處理和分析。

（二）數據存儲技術

1.分布式文件系統：分布式文件系統（Distributed File System，DFS）能夠將數據存儲在多個物理節(jié)點上，并通過網絡進行訪問，以實現高可用性和高性能的數據存儲和訪問。常見的DFS包括Hadoop HDFS 和GlusterFS 等。

2.數據庫技術：傳統的關系型數據庫（RDBMS）和NoSQL數據庫都能夠存儲大量的數據，但是它們的數據存儲和訪問方式有所不同。RDBMS 通常適用于需要支持ACID 事務和高度結構化數據的場景，而NoSQL 數據庫則適用于非結構化數據的場景，如文本、圖像和視頻等。

3.內存數據庫：內存數據庫將數據存儲在內存中，而不是存儲在磁盤上。因此，它們能夠提供更快的數據存儲和訪問速度。常見的內存數據庫包括Redis、Memcached 和VoltDB 等。

4.數據倉庫：數據倉庫是一個大型的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的數據存儲庫，用于支持企業(yè)的決策分析和報告。數據倉庫通常采用星型模式或雪花模式的數據模型，以便支持高效的查詢和報告。

5.分布式數據庫：分布式數據庫將數據存儲在多個物理節(jié)點上，并通過網絡進行訪問。它們通常具有良好的可擴展性、可靠性和容錯性。常見的分布式數據庫包括Cassandra、MongoDB 和CockroachDB 等。

（三）數據分析技術

1.數據挖掘：數據挖掘是通過使用機器學習和統計學技術，發(fā)現數據中的模式和關聯規(guī)律。數據挖掘技術可以應用于財務會計中，例如通過對歷史數據進行挖掘，發(fā)現銷售額和利潤之間的關系，從而指導企業(yè)決策。

2.人工智能：人工智能技術可以通過分析大量數據來訓練模型，并利用這些模型來做出預測和推薦。在財務會計中，人工智能技術可以應用于風險管理和投資決策等方面。

3.數據可視化：數據可視化技術可以通過將數據可視化為圖表、表格和地圖等形式，使企業(yè)管理者更容易理解和分析數據。數據可視化技術可以應用于財務報表和財務分析等方面。

4.云計算：云計算技術可以為企業(yè)提供高效的數據存儲和處理能力，同時也可以降低成本。在財務會計中，云計算技術可以應用于數據存儲和財務分析等方面。

（四）數據可視化技術

1.報表：報表是最基礎、最常用的數據可視化形式。通過表格和圖表的形式，將數據整理、歸納、展示，以便更好地理解和分析數據。常見的報表包括財務報表、銷售報表、運營報表等。

2.儀表盤：儀表盤通常用來展示關鍵指標或KPI。通過可視化圖表的形式，直觀地呈現各項指標的當前狀態(tài)和趨勢。儀表盤可以幫助企業(yè)管理者更好地監(jiān)控和管理企業(yè)的財務會計情況。

3.熱力圖：熱力圖可以將數據轉化為顏色和色塊的形式，以便更好地觀察和分析數據。熱力圖通常用來展示數據的分布和密度，以及數據的變化趨勢。

4.地圖：地圖是一種常見的數據可視化形式，通過地理位置和地圖的形式展示數據。地圖可以用來展示不同地區(qū)或國家的銷售情況、運營情況等，以便企業(yè)管理者更好地了解企業(yè)在不同地區(qū)的情況。

5.時間軸：時間軸可以將時間作為坐標軸，以便更好地展示數據的時間變化趨勢。時間軸通常用來展示數據的歷史變化情況和趨勢，以及進行未來預測。

四、大數據視域下的企業(yè)財務會計信息化管理面臨的困境

（一）數據質量問題

在大數據視域下，企業(yè)財務會計信息化管理需要處理的數據量巨大，因此數據質量問題尤為突出。數據質量的不穩(wěn)定性和不準確性給企業(yè)的決策帶來了很大的不確定性。例如，在數據采集的過程中，可能會出現數據丟失或不完整的情況，導致分析結果不準確或者產生偏差，這些問題都會嚴重影響企業(yè)的決策。

（二）數據安全問題

在大數據視域下，企業(yè)財務會計信息化管理面臨著數據泄露和數據安全問題。由于大數據應用涉及的數據量龐大且多樣化，企業(yè)在數據采集、存儲、分析和共享等環(huán)節(jié)中面臨著數據泄露的風險。此外，企業(yè)也需要保護財務會計數據的完整性和可靠性，防止數據被篡改和損壞，從而影響財務決策和經營管理。

（三）人才缺乏問題

大數據技術的應用需要具備相關的技術人才和管理人才。但是，目前企業(yè)普遍面臨人才缺乏的問題，很難找到合適的人才來支持企業(yè)在大數據視域下的財務會計信息化管理。即使有一些人才，也很難快速掌握最新的技術和發(fā)展趨勢，從而無法為企業(yè)提供有效的支持和服務。

（四）成本問題

在大數據視域下的企業(yè)財務會計信息化管理中，成本問題是一個普遍存在的挑戰(zhàn)。企業(yè)需要投入大量的資金和人力資源來實現數據的采集、存儲和分析，同時還需要考慮維護和更新硬件以及軟件設備的成本。對于一些中小企業(yè)來說，這些成本可能會非常高昂，難以承受。此外，對于企業(yè)來說，實現數據共享和集成也需要額外的成本和資源。這些成本問題可能會成為企業(yè)實現大數據視域下的財務會計信息化管理的限制因素。

五、大數據視域下的企業(yè)財務會計信息化管理的策略建議

（一）強化數據質量管理

在大數據視域下，數據質量問題給企業(yè)的決策和運營帶來了很大的不確定性。為了確保數據的準確性和完整性，企業(yè)應該采用多種方式來提高數據質量，包括對數據采集前的預處理、清洗和驗證等措施，以及采用現代技術和工具來提高數據質量。同時，建立完善的數據管理制度和流程，明確數據質量標準和責任，對數據質量進行監(jiān)控和管理，也是解決數據質量問題的有效途徑。通過這些措施，企業(yè)可以確保數據質量穩(wěn)定、準確和可靠，提高企業(yè)的決策水平和運營效率，增強企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。

（二）強化數據安全管理

為了確保財務會計數據的安全性，企業(yè)需要采取一系列的措施。首先，建立完善的信息安全管理制度，制定安全策略和流程，并實施安全控制措施。其次，采用數據加密技術、訪問控制機制等技術手段來保護數據的安全性。此外，還可以采用審計跟蹤技術對數據進行監(jiān)控和管理，及時發(fā)現并處理異常事件。非技術手段方面，可以加強員工的安全意識培訓和演練，提高員工對數據安全的認識和意識。最后，可以考慮將數據存儲在云端，利用云計算服務商的安全保障和管理能力來提高數據的安全性。這些措施的綜合應用可以有效保障企業(yè)財務會計數據的安全性。

（三）加強人才培養(yǎng)

為解決大數據視域下財務會計信息化管理的人才缺乏問題，企業(yè)應該采取積極措施。首先，可以開設相關的培訓課程和認證計劃，以吸引更多具備大數據技術和財務會計知識的人才加入。其次，可以通過引進專業(yè)的人才和顧問來為企業(yè)提供技術支持和服務。同時，建立產學研聯盟和人才交流平臺，與高校、科研機構和專業(yè)組織等合作，促進人才的流動和交流，也可以擴大人才資源的獲取渠道。此外，企業(yè)可以加強內部人才培養(yǎng)和發(fā)展，通過內部的培訓和晉升機制，提高員工的技術和管理水平，提高員工的忠誠度和歸屬感，從而增強企業(yè)的競爭力。

（四）強化成本管理

企業(yè)在大數據視域下實現財務會計信息化管理，需要考慮成本控制措施。首先，可以選擇經濟實惠的數據采集、存儲和分析工具，避免高昂的硬件和軟件費用。其次，采用云計算和SaaS服務模式，可以避免自建服務器和軟件的高成本，同時可以根據需求靈活調整資源規(guī)模，降低維護和管理成本。另外，共享和重用數據資源，也是一種有效的成本控制手段，避免重復投入。最后，還可以通過優(yōu)化財務會計流程和決策模型，避免浪費和冗余，提高效率和準確性，從而降低成本。例如，通過自動化和標準化財務會計流程，減少人工干預和錯誤，提高效率和準確性。因此，企業(yè)在大數據視域下實現財務會計信息化管理，需要綜合考慮成本控制和效率提升，以實現最優(yōu)化的管理效果。

結語

本文從大數據視域出發(fā)，探究了企業(yè)財務會計信息化管理的相關問題，并提出了一些解決方案。在大數據時代，財務會計信息化管理已經成為企業(yè)發(fā)展的重要方向，能夠為企業(yè)提供更準確、更及時、更全面的財務信息支持，幫助企業(yè)制定更科學、更有效的經營決策，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在大數據時代，財務會計信息化管理已經成為企業(yè)發(fā)展的重要方向，能夠為企業(yè)提供更準確、更及時、更全面的財務信息支持，幫助企業(yè)制定更科學、更有效的經營決策，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。