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大数据分析技术在企业财务管理中的应用策略

刘道忠

（泰山石膏有限公司，山东泰安271026）

【摘要】随着信息技术的飞速发展，大数据分析技术逐渐成为推动企业财务管理变革的重要工具之一。论文基于对大数据分析技术

的理解，分析了其在企业财务管理中的应用基础，以及在财务风险管理、财务预测与决策支持、成本控制与优化等多个具体场景的应

用，并在剖析应用现状及问题的基础之上，进一步探讨了大数据分析技术在企业财务管理中的应用策略，以期为提高企业价值服务。

【关键词】大数据分析技术；企业财务管理；应用

【中图分类号】F275;TP311【文献标志码]A【文章编号】1673-1069(202501-0120-03

1引言包括会计凭证、财务报表、银行对账单、发票等。大数据分析

企业在运营过程中，面临着海量的数据。其中财务数据技术可以帮助企业建立统一的数据采集平台，实现数据的高

作为企业运营的核心数据之一，蕴含着丰富的信息。然而，传效汇聚。二是外部数据采集。外部数据主要包括宏观经济数

统的财务分析方法已难以满足企业对财务信息深度挖掘和据、行业数据、竞争对手数据、客户数据等。企业通过搜索引

快速响应的需求。在此背景下,大数据分析技术应运而生。该擎、社交媒体、行业报告等渠道，可以收集大量的外部数据。

技术能够整合来自不同渠道的财务和非财务数据，通过先进大数据分析技术可以帮助企业实现跨渠道、跨平台的数据采

的数据分析工具和技术，为企业提供更全面、更深人的财务集,提高数据获取的全面性和准确性。

洞察，帮助企业优化资源配置，降低成本，提高效益，实现可第二，数据处理。一是数据清洗。在数据采集过程中，受

持续发展。各种因素影响，企业采集的原始数据可能存在缺失、错误、重

2大数据分析技术概述复等问题。大数据分析技术可以通过数据清洗算法，对原始

大数据分析技术是指通过收集、存储、管理和分析海数据进行去噪、去重、填充等操作，提高数据的准确性和完整

量、多样化的数据，以发现数据中的模式、趋势和关联，从而性。二是数据整合。企业内部和外部数据在格式和结构上存

为决策提供支持的技术。该技术通常涉及使用高级分析工在差异,需要进行整合。大数据分析技术可以采用数据仓库、

具和技术手段，如数据挖掘、统计分析和人工智能，对结构数据湖等技术，实现不同数据源之间的融合，为财务分析提

化和非结构化数据进行处理，从而获取有价值的见解和信供统一的数据基础。三是数据挖掘。企业通过对海量财务数

息。大数据分析技术能够处理的数据量通常远远超出传统据的挖掘，可以发现潜在的价值信息。大数据分析技术可以

数据分析方法的能力范围，可以帮助企业、组织和政府更好利用机器学习、深度学习等方法，对财务数据进行挖掘，为企

地理解市场趋势、消费者行为、运营效率等，从而作出更加业提供决策支持。

明智科学的决策。3.2具体应用场景

大数据分析技术在企业财务管理中具有重要的应用价3.2.1财务风险管理

值，可以提高财务决策的科学性与准确性、优化企业预算大数据分析技术的应用为企业的财务风险管理提供了

编制与成本控制、增强企业的风险识别与管理能力、提高财新的工具和方法，使得企业能够更全面、准确地识别、评估和

务分析的深度与广度、提高企业运营效率与降低企业运营应对财务风险。

成本。第一，风险识别。一是市场风险识别。大数据分析技术通