一、引言大數據是指一段

時間內無法使用常規軟件工具進行管理和操縱的數據集合。具體來說，大數據有四個基本特征：首先，數據容量很大，可以達到TB，PB，EB級別；其次，數據類型復雜多樣，包括數字，表格，文本形式，視頻，音頻，圖片和其他類型的數據；第三，數據源的可靠性很低，其值密度也很低，有價值的數據在巨大的數據容量中所占的比例也很低，以銀行交易日數據為例，在一億個交易數據中，符合條件的交易數據可能只有一兩個條件；第四，處理時間不是很寬裕，這取決于決策的兩個特征，即數據量大和值密度低。大數據技術的戰略意義不是掌握大量數據和信息，而是專門處理，分析和挖掘這些海量數據。或者，如果將大數據比作資源，則是否可以使用這種資源的關鍵是增加數據資源的“數據處理能力”和通過“數據處理”為數據資源“增加價值”。在基于大數據技術的數據處理模型中，只有當大數據對企業有價值時，企業才能使用大數據來提高業務決策能力、研究分析能力和流程優化能力。本文分析大數據背景下，企業財務工作存在的問題，并提出有效的措施。二、大數據時代的企業財務工作中存在的問題（一）管理概念相對傳統近年來，很多企業擴大了資產規模，但并未帶來收入的同時增長，利潤和股東權益增長率均呈下降趨勢。投資的增加并未贏得公司的競爭優勢，公司生產技術改造升級緩慢，核心競爭力不足。與傳統的商業模式相比，其大大落后于快速變化的市場需求。財務管理的概念滯后，資源無法通過吸收和合并的方式完全整合。由于股權激勵機制實施緩慢，高管人員的積極性尚未得到充分動員。（二）運營成本繼續增加首先，受宏觀經濟環境和市場波動等因素的影響，員工對工資的期望有所提高，而公司的人工成本則顯著增加。其次，為了滿足市場需求，公司加大了新產品的研發力度，引進了機械設備。這些非流動資產投資需要大量資金來源。公司的融資成本和支出將不可避免地增加，財務成本將繼續增加。最后，產品運輸成本的增加和宣傳費用的增加，雖提高了市場份額，但也增加了公司的銷售費用。（三）資產利用率低企業可以通過增加流動資產的比例來加速總資產的周轉。近年來，很多企業的流動資產約占90％，處于同行的前列。但是，由于流動資產利用率低，影響了總資產周轉率。激烈的競爭使公司的應收賬款不斷擴大，賬款回收成本不斷增加，壞賬風險和經營壓力增加。（四）潛在的經營風險增加公司財務管理強調多元化經營，但很多企業的業務主要集中在醫藥產品上，其相對單一的業務模式不利于規避業務風險，經營過程中產生的現金資產是公司投資的重要資金來源。很多企業實行穩定的經營策略，經營方式比較傳統。與其他企業的合作規模較小，外部投資規模有限，現金流充裕并不能帶來相應的投資收益，反而會導致公司資產結構不合理。三、大數據背景下企業財務工作的完善措施（一）完善大數據時代企業財務管理的演進，實現大數據的企業財務數據處理轉型基本競爭策略是由美國著名戰略管理專家波特提出的，在大數據時代，企業大數據戰略將成為企業第四大競爭戰略，并將對三大傳統戰略產生重大影響。在大數據時代，財務管理決策流程將發生根本變化，基于大數據的財務決策流程也分為四個步驟：第一步是收集大數據，建立大財務數據收集平臺，以實現各類財務數據的收集，處理和提取，并實現其一致性、準確性、及時性和系統性；第二步，對大數據進行定量分析，建立一個金融云計算平臺，通過云計算技術，實時處理和分析數百萬甚至數億金融大數據；第三步是找到數據挖掘功能的相關性，并找出相關性背后的問題；第四步，解決問題。在大數據時代，企業財務管理決策的最大變化是放棄了直接尋找因果關系，而是注意各種問題之間的相關性。在傳統決策中，管理人員通常根據個人經驗來做出直接決策，但是在這個時代，通常他們基于大數據分析來做出決策。財務數據必須更加重視非財務信息，通過使用可擴展的業務報告，會計等綜合報告工具，財務數據系統將成為三維企業集成的信息系統，提供全面、相關的信息，為業務經理提供準確的決策信息。基于大數據的處理和分析將發生重大變化，這可以為公司帶來巨大的附加值。財務數據處理的發展過程經歷了四個階段：會計數據手工處理階段，會計數據機械化處理階段，會計數據、電子計算機處理階段和會計數據網絡處理階段。在大數據時代，金融數據處理已從根本上發生了變化。財務數據應處理與財務有關的所有數據，主要體現在：在大數據時代，財務數據的來源變得越來越豐富，海量的財務數據，它們打破了地理、工業、國家的界限，顯示出多樣性和多層次；這些龐大的財務數據更加復雜，并且沒有統一的標準或準確性要求，這意味著這些大量且復雜的財務數據更難以分析。盡管從表面上看，它可能沒有任何因果關系，但實際上是內部相關的。財務數據的分析和處理是關鍵，數據挖掘技術(神經網絡，決策樹，遺傳算法，模糊集等)被廣泛使用，財務數據分析方法更加科學、準確、智能（二）完成基于大數據的組織結構向企業財務管理組織的轉變，創新企業管理理念在大數據時代，公司財務管理的組織結構也將發生重大變化，主要體現在三個方面：一是在財務管理組織內部設立專門部門，對財務發展平臺進行管理，即大數據中心。二是在財務人員中，數據分析師的作用越來越重要。數據分析師使用統計分析，智能學習和分布式處理等技術從大量數據中提取有意義的信息，并以易于理解的形式將其傳達給管理人員。三是大財務數據的應用使財務部門與其他業務部門的關系更加緊密，財務數據的來源更加廣泛，充分參與成為大數據時代財務管理的重要特征。（三）降低運營成本，優化流動資產管理在控制生產成本時，應科學地確定庫存量，在不影響生產的前提下減少原材料庫存，并通過市場調研和產品結構優化以及庫存進銷來減少成品庫存和費用；要加強對一線員工的技能培訓，提高勞動生產率，降低勞動成本；機械設備應定期檢修和改進，以提高固定資產的利用率。在期間成本控制中，應嚴格執行管理費用審批制度；優化融資方式，充分利用短期債務來節省財務費用；加快整合營銷資源，拓寬營銷渠道，減少銷售費用。在庫存管理中，我們應該依靠供應鏈系統，運用ERP軟件準確掌握庫存，保證生產銷售供應，避免庫存過剩和庫存減損；要實施庫存管理制度，加強重要庫存的關鍵管理，確保實物安全。在應收賬款管理中，應嚴格按照客戶的信用等級確定信貸銷售額度，并完善應收賬款內部控制制度，并向銷售，財務管理部門執行。應加強應收賬款的催收，并及時全額計提壞賬準備。在貨幣資金管理中，在保證支出的前提下，應利用對重點項目的投資來促進公司的技術改造和升級，避免閑置資金。（四）改善企業的財務效率分析盈利能力是衡量公司經營業績的指標，反映了股東價值，其是公司經理，投資者和債權人進行財務分析的重點。以某公司為例，雖然企業的營業收入和營業成本在2014年至2020年有顯著增長，但同比增長率卻存在較大差異，且該增長影響了營業利潤和凈利潤的波動。與產出指標形成鮮明對比的是，該公司的凈資產在過去五年中穩定增長。2020年比2014年增加882．36萬元，年均增長15．24％。影響凈資產收益率的核心評價指標逐年下降，公司的資本運營利潤率顯著下降。企業資產的獲利能力以資產總回報指標衡量。由于公司的凈銷售利潤率和總資產周轉率逐年下降，過去五年來總資產收益率下降了多達5．15％。近年來，由于人工和材料成本的增加，營業成本的利潤率一直高于營業收入的利潤率，并且公司的商品經營利潤率也逐年下降。收益現金比率可用于評估盈利現金回收水平。除了公司2017年的盈余現金比率低于同業平均水平外，其他年份的現金還款水平相對較高且相對穩定，表明公司具有良好的盈余質量和相對充裕的現金流量。降低運營成本的壓力，由于競爭加劇和低利率，金融服務行業的利潤率正在下降。因此，企業通過提高業務效率來降低運營成本。技術進步支持實時處理大量復雜和多樣的數據，隨著數據集變得如此龐大和復雜，傳統工具不再能夠以足夠低的成本和合理的時間來處理這些數據。一套新技術為該問題提供了答案，從而可以實時地以較低的成本處理這些數據集，采用事件流，實時流式傳輸大量事件。建立No－SQL數據庫，與傳統的關系數據庫相比，允許以更可擴展和靈活的方式存儲和檢索數據的數據庫。改善內存中數據存儲，數據結構完全位于RAM中，并分布在多個服務器之間。融入分布式處理，使用計算機網絡將任務分解為較小的任務，這些任務在不同的計算機上并行執行，然后將結果匯總。四、結語很多企業近年來的收入和利潤實現是基于高投資，缺乏效率和協調增長。