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CHINA

COLLECTIVE

ECONOMY

大数据技术在企业财务管理中的

应用与效益分析

孙惠梅

摘要：随着信息技术的飞速发展，大对此,理解其应用现状、明确其效益与据清洗、数据分类和数据分析，每一个步

数据已成为推动企业财务管理现代化的挑战，对企业制定未来财务战略具有重骤都至关重要。

关键力量。文章探讨了大数据技术在企要意义。数据清洗这一步骤是为了确保数据

业财务管理中的应用，并系统评估了其一、大数据技术在企业财务管理中的的质量，包括删除重复记录、修正错误的

在优化财务决策、风险控制、成本管理及应用输入、填补缺失值等。在财务管理中，准

提高企业财务透明度方面的实际效益。(一）财务数据分析确的数据是做出正确决策的前提。例如，

通过对财务数据分析、预算管理、风险管1.数据采集对于销售数据的清洗，可能需要剔除那

理等关键领域的细致考察，文章揭示了数据采集是大数据应用的第一步，些异常高或低的销售记录，这些记录可

大数据技术如何助力企业在竞争日益激它涉及从各种内部和外部来源收集相关能是由录人错误或欺诈行为造成的。

烈的市场环境中保持优势，同时指出了数据。在财务管理领域，数据采集不仅仅数据分类可以帮助管理者快速地理

大数据技术应用过程中遇到的主要挑战是简单地记录交易和财务活动，更包括解数据的性质和分类。在财务数据中，可

和对策。捕捉市场动态、客户行为、供应链情况等以根据不同的需求将数据分类为收入、

关键词：大数据；企业财务管理；效多维度信息。例如，企业会从ERP（企业成本、资产、负债等。更细致的分类可能

益分析；风险控制；成本管理资源规划）系统、CRM（客户关系管理）系包括按照地理、部门、产品线等维度来组

在经济全球化和数字化转型的双重统，以及外部的市场报告和社交媒体中织数据，这有助于更精确地追踪和分析

推动下，企业面临着日益复杂的财务管获取数据。财务表现。

理需求。传统的财务管理模式已难以满随着技术的进步，数据采集方法也数据分析大数据技术中最核心的部

足高效率和高透明度的要求，迫切需要在不断创新。现代企业普遍采用自动化分，它包括描述性分析、预测性分析和规

新技术的支持以提升决策质量和操作工具来提高数据采集的效率和准确性。范性分析。描述性分析帮助企业理解过

效率。大数据技术，作为一种创新的信例如，使用APIs（应用程序接口）可以直去发生了什么，例如通过分析历史销售

息处理和分析工具，为企业财务管理带接从金融市场获取实时数据，而IoT（物数据来查看某个季度的业绩表现。预测

来了革命性的变革。它通过提供深人的联网）设备能够自动追踪供应链中的商性分析可以基于历史数据预测未来趋

洞察和预测，帮助企业精确掌控财务状品流动，实时反馈数据到企业的中央数势，例如使用时间序列分析来预测未来

况，优化资源配置，并有效管理风险。然据库中。几个月的现金流状况。规范性分析则是

而，尽管大数据技术在企业财务管理2.数据处理与分析在此基础上提供决策支持，例如通过数

中展示了巨大的潜力，但其实施过程数据采集完成后，接下来的关键步据模型来测试不同的财务策略将如何影