中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-4437（2025）02-0039-04

財(cái)務(wù)分析作為高校財(cái)務(wù)管理的重要組成部分，對于高校的決策制定、資源配置和戰(zhàn)略規(guī)劃具有重要意義。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析存在著諸如對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)利用效率不足、對分析結(jié)果的重視程度不夠、過度依賴財(cái)務(wù)指標(biāo)、時(shí)效性不強(qiáng)等不足。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，為高校財(cái)務(wù)分析提供了更豐富的數(shù)據(jù)來源和更強(qiáng)大的分析工具，有助于高校作出更科學(xué)的決策，提高資金使用效率，防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)是指一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，核心是快速處理海量數(shù)據(jù)[1]。大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)與財(cái)務(wù)分析的有機(jī)結(jié)合，是業(yè)財(cái)融合的具體表現(xiàn)，是高校防控風(fēng)險(xiǎn)和科學(xué)決策的基礎(chǔ)，代表了財(cái)務(wù)分析的發(fā)展趨勢，是大數(shù)據(jù)技術(shù)的典型應(yīng)用之一。

一、大數(shù)據(jù)在高校財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

數(shù)字化時(shí)代背景下，高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)受到大數(shù)據(jù)的深刻影響，呈現(xiàn)出數(shù)字化和多樣性的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是運(yùn)用專業(yè)的軟件工具對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)展開快速地分析處理，進(jìn)而獲取較高時(shí)效性的分析數(shù)據(jù)的技術(shù)手段。通過深入研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校財(cái)務(wù)分析的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升高校財(cái)務(wù)管理水平、優(yōu)化資源配置，對促進(jìn)高?？沙掷m(xù)發(fā)展具有重要意義。

（一）大數(shù)據(jù)在高校財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用的優(yōu)勢

1.多元化數(shù)據(jù)提供

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不再局限于單一的財(cái)務(wù)報(bào)表和會(huì)計(jì)憑證數(shù)據(jù)。通過高校內(nèi)部數(shù)據(jù)接口，可以獲取在校生人數(shù)、教職工信息、教學(xué)資源、科研項(xiàng)目、校園管理、社會(huì)服務(wù)能力等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，可以獲取別國的國家法律法規(guī)及相關(guān)政策、所處社會(huì)環(huán)境、用工單位需求等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。多元化的數(shù)據(jù)來源能夠?yàn)楦咝Ｘ?cái)務(wù)分析提供更廣泛的參考依據(jù)，有力提升了財(cái)務(wù)分析的質(zhì)量和深度。

2.數(shù)據(jù)處理效率提升

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過分布式采集框架，可以并行處理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集任務(wù)，大大提高了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析速度。同時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，能在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的瞬間進(jìn)行捕獲和處理。借助流計(jì)算框架，可對連續(xù)不斷的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，在秒級的時(shí)間內(nèi)給出分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力和分析效率，使高校能夠更快速、準(zhǔn)確地了解自身財(cái)務(wù)狀況，做出更科學(xué)的決策，為高校的持續(xù)發(fā)展提供了有力保障。

3.分析技術(shù)提升

大數(shù)據(jù)處理框架多采用內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，將高校財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中進(jìn)行處理，避免了頻繁的磁盤I/0操作，極大提高了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理速度。同時(shí)，這些框架可以將大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，從而顯著縮短財(cái)務(wù)分析時(shí)間。

4.數(shù)據(jù)分析時(shí)效提高

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用配備了自動(dòng)化的數(shù)據(jù)管理工具，如數(shù)據(jù)治理平臺、元數(shù)據(jù)管理工具等。這些工具可以自動(dòng)化地完成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、集成等預(yù)處理工作，減少人工干預(yù)，提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還能對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的生命周期進(jìn)行管理，確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的及時(shí)更新和刪除，提高其質(zhì)量和可用性。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等智能算法和模型，可以對財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類、聚類、預(yù)測等分析，可以提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的效率。

（二）大數(shù)據(jù)在高校財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)完整性無法保證

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可使高校財(cái)務(wù)部門獲取海量數(shù)據(jù)信息，然而數(shù)據(jù)來源的多元化與復(fù)雜性也帶來了諸多問題。大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來了一系列的轉(zhuǎn)換和管理挑戰(zhàn)，尤其是將業(yè)務(wù)端的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的過程[2]。而對于高校內(nèi)部獲取的大數(shù)據(jù)而言，由于不同部門、不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、格式、語義以及口徑等方面存在差異，融合時(shí)可能因數(shù)據(jù)無法匹配或轉(zhuǎn)換不當(dāng)，使得最終獲取的數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致、不完整甚至不準(zhǔn)確的情況，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息不對稱，造成數(shù)據(jù)缺失或重復(fù)。高校外部獲取的大數(shù)據(jù)信息，由于不同的網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件在抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時(shí)，對網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的解析能力和抓取規(guī)則不同，采集到的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)可能存在內(nèi)容缺失或錯(cuò)誤。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)擁塞、信號干擾等問題還可能造成數(shù)據(jù)丟包，導(dǎo)致傳輸?shù)侥康牡氐臄?shù)據(jù)不完整。

2.數(shù)據(jù)安全性無法保障

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛運(yùn)用，數(shù)據(jù)安全問題也將迎來前所未有的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大且種類繁多，其中涉及敏感的財(cái)務(wù)信息和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的安全性在大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中成為不可忽視的問題。大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在系統(tǒng)中，存儲(chǔ)系統(tǒng)一旦遭受攻擊，數(shù)據(jù)極易被竊取或篡改。數(shù)據(jù)共享時(shí)，若對共享對象和使用范圍缺乏嚴(yán)格管控，數(shù)據(jù)可能被非法傳播和濫用。同時(shí)，分析人員可能因操作失誤或惡意行為，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或被錯(cuò)誤解讀，給數(shù)據(jù)安全帶來風(fēng)險(xiǎn)。如何切實(shí)保障大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，有效防止數(shù)據(jù)被篡改、泄露以及濫用，成為必須認(rèn)真思索并妥善解決的難題。

3.人才素養(yǎng)有待加強(qiáng)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，面對海量、高維、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)人員缺乏高效的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和建模能力，無法運(yùn)用先進(jìn)的算法和工具挖掘有價(jià)值的信息。財(cái)務(wù)人員不能熟練使用Python、Java等編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)開發(fā)，也無法運(yùn)用SQL等語言進(jìn)行數(shù)據(jù)庫管理和查詢，限制了大數(shù)據(jù)的運(yùn)用和創(chuàng)新。并且財(cái)務(wù)人員對各部門、各院系業(yè)務(wù)了解不深，不能準(zhǔn)確地將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)問題，欠缺從數(shù)據(jù)角度思考問題和解決問題的習(xí)慣和能力，不善于利用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和決策，也難以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出切實(shí)可行的業(yè)務(wù)解決方案，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實(shí)際業(yè)務(wù)脫節(jié)，無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)增長。

二、提升大數(shù)據(jù)在高校財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用的措施

（一）優(yōu)化數(shù)據(jù)收集與整合

高校應(yīng)當(dāng)推動(dòng)業(yè)務(wù)部門與財(cái)務(wù)部門的深度融合，構(gòu)建業(yè)財(cái)融合的數(shù)據(jù)共享中心，進(jìn)一步將業(yè)務(wù)流程、財(cái)務(wù)流程與高校管理流程有機(jī)整合。制定涵蓋業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范，明確數(shù)據(jù)格式、內(nèi)容、精度等要求，開發(fā)或定制特定的數(shù)據(jù)接口或轉(zhuǎn)換工具，以適應(yīng)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)[3]。打破部門之間的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)的無縫集成，使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)共享與交互，完成數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與傳輸，確保數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)之間的準(zhǔn)確傳輸和同步，保證不同部門的數(shù)據(jù)收集具有一致性和可比性。同時(shí)，進(jìn)一步挖掘校內(nèi)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)潛力，不僅僅局限于常規(guī)的教務(wù)、學(xué)生、資產(chǎn)管理系統(tǒng)。例如，深入挖掘科研管理系統(tǒng)中的項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用明細(xì)、科研成果轉(zhuǎn)化收益等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能全面反映高校科研活動(dòng)的財(cái)務(wù)狀況，為評估科研投入產(chǎn)出比提供關(guān)鍵依據(jù)；關(guān)注后勤管理系統(tǒng)中能源消耗、物資采購等數(shù)據(jù)，有助于分析高校運(yùn)營成本的構(gòu)成與變化趨勢，從而為成本控制提供數(shù)據(jù)支撐。

積極引入外部數(shù)據(jù)，一方面通過與教育主管部門、統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)等建立數(shù)據(jù)共享合作關(guān)系，獲取權(quán)威的教育行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，了解高校在全國或地區(qū)范圍內(nèi)的發(fā)展水平和財(cái)務(wù)狀況；收集同類型高校的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對比分析，找出自身的優(yōu)勢與差距，為制定合理的財(cái)務(wù)策略提供參考。另一方面還應(yīng)加強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)、政府部門等外部機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。與金融機(jī)構(gòu)合作，獲取高校貸款、投資等金融數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)掌握高校的資金流動(dòng)情況和融資成本；與政府部門的數(shù)據(jù)共享，如獲取教育政策補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等信息，能使高校財(cái)務(wù)分析更貼合政策環(huán)境，精準(zhǔn)把握政策對財(cái)務(wù)狀況的影響。

（二）強(qiáng)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與安全保障

首先，要建立健全數(shù)據(jù)管理制度，建立完善的數(shù)據(jù)安全制度，對數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)和處理等環(huán)節(jié)進(jìn)行全面規(guī)劃，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，構(gòu)建數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和保密性。其次，采取加密保護(hù)、設(shè)置防護(hù)墻、進(jìn)行入侵監(jiān)控等措施，對存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)平臺上的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，防止數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過程中被竊取或篡改。采用對稱加密算法（如AES）和非對稱加密算法（如RSA）相結(jié)合的方式，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。數(shù)據(jù)傳輸過程中，使用SSL/TLS協(xié)議進(jìn)行加密傳輸，確保數(shù)據(jù)的安全性。根據(jù)員工的職責(zé)，利用大數(shù)據(jù)使用權(quán)限體系，合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)訪問權(quán)限。再次，加強(qiáng)與業(yè)務(wù)部門的溝通與聯(lián)系，共同制定數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)泄露、篡改、破壞等風(fēng)險(xiǎn)的防范和應(yīng)對，定期對系統(tǒng)進(jìn)行安全評估和漏洞掃描，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除安全隱患，如引入自動(dòng)化的監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)訪問和操作行為，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對異?；顒?dòng)[4，確保學(xué)校的財(cái)務(wù)安全和穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)病毒和黑客入侵的威脅不斷增加，高校還應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)，進(jìn)行攻防演練，不斷提高數(shù)據(jù)的安全性。最后，建立完善的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略，定期對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行全量備份和增量備份。將備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在異地的數(shù)據(jù)中心，以防止因本地?cái)?shù)據(jù)中心發(fā)生災(zāi)難（如火災(zāi)、地震等）導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。另外，制定數(shù)據(jù)恢復(fù)計(jì)劃，定期進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)演練，確保在數(shù)據(jù)丟失或損壞時(shí)能夠快速、準(zhǔn)確地恢復(fù)數(shù)據(jù)，保障高校財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

（三）創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法與工具應(yīng)用

高?？筛鶕?jù)自身財(cái)務(wù)分析的特點(diǎn)和需求，開發(fā)定制化的數(shù)據(jù)分析工具。這些工具能夠集成高校常用的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)和分析方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢、分析和可視化展示。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，引入人工智能算法，利用深度學(xué)習(xí)算法對高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識別，預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和資金需求。例如，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對高校歷年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測未來的學(xué)費(fèi)收入和科研經(jīng)費(fèi)收入，為預(yù)算編制提供更準(zhǔn)確的參考。

（四）深化分析結(jié)果應(yīng)用與決策支持

基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，開展財(cái)務(wù)情景分析，為高校管理者提供多維度的決策參考。通過設(shè)定不同的情景假設(shè)，如市場環(huán)境變化、政策調(diào)整等，模擬高校財(cái)務(wù)狀況的變化趨勢，評估不同決策方案的風(fēng)險(xiǎn)和收益。例如，在制定高校的發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，通過財(cái)務(wù)情景分析，評估擴(kuò)大招生規(guī)模、開展新科研項(xiàng)目等決策對高校財(cái)務(wù)狀況的長期影響，為戰(zhàn)略決策提供科學(xué)依據(jù)。

建立集成化的財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)的決策模型和規(guī)則，為高校管理者提供決策建議和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。例如，高校在進(jìn)行重大決策時(shí)，財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)能夠自動(dòng)分析該項(xiàng)目的財(cái)務(wù)可行性、風(fēng)險(xiǎn)評估等信息，為管理者提供決策參考，提高決策的科學(xué)性。

（五）完善人才培養(yǎng)與激勵(lì)機(jī)制

為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)的深度融合，高校應(yīng)加強(qiáng)對財(cái)務(wù)人員和信息技術(shù)人員的培訓(xùn)，培養(yǎng)既懂財(cái)務(wù)知識又熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才。通過內(nèi)部培訓(xùn)、學(xué)術(shù)交流、在線學(xué)習(xí)等方式，助力財(cái)務(wù)工作人員更新知識結(jié)構(gòu)，提高財(cái)務(wù)工作人員專業(yè)素養(yǎng)和業(yè)務(wù)能力，使其能夠熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析和管理。打造既懂業(yè)務(wù)又懂財(cái)務(wù)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等，對業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)規(guī)律和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為高校戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。

積極引進(jìn)具有大數(shù)據(jù)分析、財(cái)務(wù)管理等專業(yè)背景的高層次人才，充實(shí)高校財(cái)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)。同時(shí)，鼓勵(lì)高校與企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)開展合作，聘請行業(yè)專家擔(dān)任兼職顧問，為高校財(cái)務(wù)分析體系建設(shè)提供技術(shù)支持和指導(dǎo)。

除了培養(yǎng)和引進(jìn)復(fù)合型人才，高校還應(yīng)建立完善的人才激勵(lì)機(jī)制。設(shè)立專項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)基金，對在大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域取得突出成果的人員進(jìn)行表彰和獎(jiǎng)勵(lì)，激發(fā)人才的積極性和創(chuàng)造力。鼓勵(lì)財(cái)務(wù)人員和信息技術(shù)人員參與行業(yè)內(nèi)的科研項(xiàng)目和學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，提升其專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。通過以上舉措，可推動(dòng)財(cái)務(wù)工作人員緊跟時(shí)代發(fā)展步伐，更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)為高校決策提供有力支持。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，高校財(cái)務(wù)管理將迎來更多的機(jī)遇和變革，高校財(cái)務(wù)分析將朝著更加智能化、實(shí)時(shí)化和個(gè)性化的方向發(fā)展。提升大數(shù)據(jù)在高校財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用，需要從數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析、應(yīng)用以及保障措施等多個(gè)方面進(jìn)行全面優(yōu)化和創(chuàng)新，從而為高校財(cái)務(wù)管理提供更加科學(xué)、精準(zhǔn)、高效的決策支持，助力高校在復(fù)雜多變的教育環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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The Application of Big Data in Financial Analysis in Higher Education

Institutions

QI Wenting（Fuyang Institute of Technology，F(xiàn)uyang， Anhui 236031， China）

Abstract：Financial analysisisacriticalcomponentof financial managementinhighereducation institutionsand the applicationofbigdata technology hasbrought newopportunitiesand transformations tothisfield.Thispaper explores the advantagesandchalengesofutilizingbigdatainuniversityfinancialanalysisandproposestargetedstrategies，including optimizingdatacoectionandintegration，strengtheningdatastorageandsecurityinnovatinganalytical methodsandtools， enhancigtheapplicationofanalyticalresultsfor decision-makingsupportand improving talent developmentandincentive mechanisms，whichaimtohelpuniversitiesadapttothebigdataera，alocateresourcesmoreeffectivelyandelevatefinancial management standards.

KeyWords：BigData;Universities;FinancialAnalysis