财经大数据管理精选(九篇)

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第1篇：财经大数据管理范文

1.注重内涵因素的变革

若要使财务管理工作变得更加规范化和科学化，今后企业应紧跟时展步伐，并以大数据带给企业发展的挑战作为突破点，使财务管理变得更加细致化。企业财务管理囊括多个方面，如债权人、债务人或是其他方面，而企业内部也会有利润、资金流动等情况，在确定企业收益情况时要使用净值估值的方式，将股利分红等价值本源进行清算，而要充分达到这一要求，则需要将企业内涵因素进行创新，使其能够与企业的实际发展情况相符合，如腾讯控股方面即应用了这一措施，并且极大的增加了收入[4]。

2.投资决策标准变革

财务理论是一个投资决策的机制性问题。企业在发展中往往会开发很多大型项目，并为此类项目作出最终的决策，在开展此方面工作时会涉及到资本回报率、股东财务收益等方面，这也是大数据时代带来的影响和挑战。在进行变革时，企业要针对目前的投资项目评估方法进行优化，只有将此方面进行优化后才能够制定出更为合理的决策标准，尤其是在现金流方面。目前来看我国已经有了很多相关技术，且在实践中得到了更新与优化，也发挥了良好的作用，不过其中依然是以重资投入的经营发展模式为主[5]。

二、大数据背景下企业财务管理面临的挑战

1.数据飞速增长带来的挑战

大数据时代下产生了大量信息和数据，这使得储存空间和储存技术方面需要拓展和优化。财务管理工作中会涉及到方方面面的数据，在进行数据收集的同时往往难以保证数据的完整性和准确性，甚至出现了因数据量庞大而无法在短时间内进行有效处理的情况。另外，数据信息的复杂性和庞大性也使得数据分析、数据筛选等方面出现了困难，然而若不能够很好的完成此方面工作，则会导致财务信息缺乏真实性、完整性，发展策略的制定中也会出现偏差，甚至为企业带来经济损失[1]。

2.数据自身安全性的挑战

网络技术的飞速发展使得信息处理、信息共享方面变得更加便捷，然而同时也携带了一定的信息泄露风险。企业财务管理往往拥有海量数据，而此类数据并不仅仅只是数据，其中也包括着很多其他方面的信息，若不能够保证其安全性，则可能将“海量数据”变为“灾难性大数据”，使得企业最终的决策出现失误。虽然我国一直在完善此方面建设，也小有成就，但依然无法完全避免信息的泄露，也没能充分保证信息的完整性。相关调查结果显示，我国目前存在安全漏洞的网站高达101.5万个，可见信息的保密性也是一大挑战[2]。

3.数据价值密度低

有价值的数据才能够成为财务管理工作的依据，如何快速在海量数据中找到有效数据也是一大问题，且要完成此项工作需要较长的时间，并且要同时完成储存、统计和分析PB规模以上的数据也需要很高的成本。数据数量的大幅度增加不仅超过了财务管理人员的能力范畴，也使得相关人员在分辨有效信息方面的难度增加，曾有人作出如下言论：“所谓大数据，其本质上就是在稻草堆里找一根针，且放眼望去所有稻草都像那根针。”由此可见在大数据背景下来开展财务管理工作具有怎样的难度。

4.数据技术的分析手段有待更新

大数据背景下企业的数据库不仅数量庞大，结构也更为复杂，且种类多样，一般为结构化数据，或是非结构化数据，而非结构化数据的比重较大，并有不断增长的趋势，这就使得数据分析变得更加困难。现有技术已经无法满足此方面的处理要求，企业的相关数据储存设备也需要升级和更新，最好能够引进国外先进的处理技术，如此一来才能够更好的挖掘数据潜在的价值[3]。

三、大数据背景下优化企业财务管理的相关措施

1.建立动态财务查询系统

在开展财务管理工作时不要拘泥于大数据带来的不良影响，而是要学会利用大数据优势开展工作，如可以建立动态财务查询系统，如此一来也就可以很好的完成信息、数据的高效传输和交换。此系统具有诸多优势，如其支持远程操作，也支持关键字查询功能，也可以让母公司随时知道子公司的财务管理信息，便于对子公司进行后续工作的指导。另外，如何企业之间共同发展也成为了流行趋势，在此系统的应用下也可以帮助合作商查询合作伙伴的财务信息，以此来作为选择合作伙伴的桥梁。在设计该系统时要做到数据库与动态网页的有效整合，同时要针对动态查询中可能出现的信息泄露问题采取措施[6]。

2.增强数据安全性建设

前文已经提到过在进行财务管理时存在数据安全性问题，因此对此方面进行加强是十分重要且必要的，具体可以从如下几个方面着手：一是升级安全防护系统。目前应用较为普遍的防护系统虽然可以起到一定作用，但木马、病毒以及黑客的入侵情况依然存在，并且防护系统需要实时更新与优化，但很多企业却忽略了这一点；二是做好计算机系统清理工作。大数据下的财政工作往往需要利用计算机等设备来开展工作，然而在处理过程中计算机系统中会产生大量数据残渣，或是存在其他问题，对计算机进行日常清理是杜绝出现病毒、垃圾等情况的重要举措，然而此方面也容易被人们忽视；三是优化财政人员工作素养。财政工作不仅仅具有专业性、综合性，同时也需要工作人员具有良好的工作素养，严禁出现在财政处理过程中“做手脚”的情况出现，更要杜绝人为泄露财政信息的情况出现[7]。

3.开发新型合作伙伴

大数据处理工具、系统和技术往往是IT行业的企业和公司所研发和拥有，其他行业的企业往往不会拥有此类技术，因此今后企业可以积极与软件供应商进行合作，如可以从大数据公司直接购买新型财务软件，或是相关数据，也可以定制符合自身发展现状的大数据分析模型。有条件的企业可以为财务管理人员提供外出交流机会，这对于优化人才队伍建设方面也能够发挥良好作用。但值得注意的是在与合作伙伴进行合作时，一定要避免出现商业捆绑问题，否则会导致企业数据信息泄露，从而引发商业风险。

4.加强财务预算管理的信息化建设

实现信息化管理已经是财务管理的必然趋势，很多企业也在积极完善此方面，在整个财务管理工作中，预算管理是十分重要的，也是较容易被忽视的环节。如今会计电算化备受企业喜爱，甚至有些企业认为实现会计电算化即是实现了信息化管理，但其实不然，其还远远未能达到财务管理信息化的要求，尤其是处于转型期的企业，虽然其应用了会计电算化模式，但却未能将其作用很好的发挥出来，使得财务系统与其他业务系统不协调，如在财务、销售以及采购和仓储方面并未实现统一化，物流、资金流和信息流的集成效果也不高。因此今后还是要在此方面加强建设，并不断加大资金投入，强化信息化基础建设，为实现信息化管理奠定基础[8]。

四、结语

综上所述，研究关于大数据背景下企业财务管理的挑战与变革方面的内容具有十分重要的意义，其不仅关系到企业财务管理方面的发展与完善，也与企业综合发展息息相关。如今行业之间的竞争越来越激烈，企业在发展中除了要不断完善各方面建设外，也要加强财务管理方面的重视与完善，尤其在大数据背景下，传统的财务管理理念和模式已经难以发挥良好作用，对其进行变革和创新已经是势在必行的事情，且我国很多企业已经采取了相关措施，但依然有很大的上升空间。

作者:张佳音 单位:大连财经学院

参考文献：

[1]冯晓波.基于大数据模型搭建客户价值评价体系——对大型服务企业管理会计实践的探索[J].财政监督,2015,29:45-48.

[2]徐纯.大数据背景下加强财务共享服务中心资金管理的建议[J].西部财会,2016,3:25-27.

[3]肖宏磊.大数据时代电网企业财务管理转型新模式的构建研究[J].中国管理信息化,2016,10:29-30.

[4]胡俊娣.大数据背景下财务共享服务模式建构的途径[J].中国总会计师,2016,7:128-129.

[5]许海峰.大数据背景下集团财务共享服务中心的构建探析[J].当代会计,2016,8:25-26.

[6]代绍山.论大数据背景下财务会计向管理会计转型的策略[J].经营管理者,2016,26:332.

第2篇：财经大数据管理范文

前言

?S着我国科技水平的提高，越来越多的企业认可企业财务管理信息化的理念，而且其具有越来越重要的作用[1]。根据相关的调查可知，在企业发展过程中对相关财务会计和OA等软件的需求量的趋势是下降的，但是对SCM和管理会计等软件的需求量的趋势是不断上升的，由此可知财务管理信息化作用的重要性。因此具体研究大数据环境下企业财务管理信息系统的应用具有非常重要的现实意义。

一、企业财务管理应用信息系统中的问题

（一）数据分析存在较差的时效性

在大数据的时代背景下，企业普遍面临的一个重要问题就是具有较大的业务量和较多的数据信息。在这种情况下，企业发展中重要的一项的工作就是财务人员分析、预测和管理控制经济活动，这就需要相关的财务工作人员具有极高准确性的分析数据的能力。随着会计电算化的全面实施，大大减少了会计人员的编制，这就增加了经营过程中的财务信息[2]。但是由于有限的计算机处理能力，会计人员在录入原始经济活动业务信息的工作中会花费大量的时间和精力，因此会计人员的核算仍然是其主要的工作，从而使其在分析、预测和管理控制经济活动中没有过多的时间，进而造成数据分析存在较差的时效性。

（二）没有全面的应用功能模块

用友和金蝶软件使当前财务管理主要使用的信息系统，但是许多企业在对软件进行购买时，对财务软件中的所有功能模块并没有进行充分的使用，而只是使用其中的一些记账工作，从而无法将软件整体功能的效应发挥出来。另外，企业在对整套用友或金蝶软件进行购买时，一般只对总账系统或者销相关的软件进行使用，这样不但会对财务软件资源进行大量的浪费，而也无法经软件实际作用充分发挥出来。

（三）缺乏财务管理的复合型人才

企业在对软件技术进行应用的过程中，也应该对提高财务管理人员的业务能力和素质工作进行重视。录入财务数据的主要目的是能够对总账里的凭证信息进行掌握，同时财务人员要根据报表模块对数据进行挖掘[3]。但是当前企业在建设财务管理信息系统中存在的普遍现象就是，在岗会计人员具有较低的素质、没有足够的分析数据的能力，这些都对企业经济的发展造成不利影响。而且在大数据的环境下，企业会产生更多的数据信息，这就需要财务人员在其中将企业需要的财务数据信息进行分析和挖掘。另外，在企业发展的过程中，财务管理不仅仅是对核算工作负责，更应该将财务管理信息系统中大数据和云计算的作用发挥出来。

二、大数据环境对企业财务管理信息系统信息系统的影响

（一）财务管理信息系统应用的拓展受到云计算的影响

云计算可以在企业对财务管理信息化共享平台进行构建时使用较低的成本完成，企业可以根据需求对云服务进行租赁，这是云计算的一大特点。而且云计算模式对企业财务管理活动中各项资源的获取主要是通过PaaS或SaaS方式完成的。另外，个性化和灵活性本身就是财务管理信息化进程的特点，而且随着产生云计算，可以更好的整合和集约化应用财务管理信息化资源。

（二）财务管理信息系统应用的拓展受到大数据的影响

大数据在财务管理信息系统中的作用是不可替代的，其不但使企业具有较多的数据信息，而且最重要的是分析大数据，企业对更多有价值信息的获取就是在分析大数据的基础上进行的。所以企业在运营管理方面对大数据的依赖度越来越大。另外，大数据为企业提供需要的决策数据，从而使企业财务管理决策和控制能力提高，使企业的成本大大降低。

三、优化处理大数据环境下企业财务管理信息系统的措施

（一）获取企业财务数据的方面

从企业内部的经济业务数据中获取财务信息，而且总账记账凭证也是根据录入系统中的原始凭证得来的，这是传统的获取财务信息的模式，这一模式无法将企业的经济状况全面的反映出来[4]。但是在大数据和云计算环境下企业的财务管理信息系统可以在大数据中心收集所有的财务信息，其具有更加广泛的数据来源渠道，从而将数据基础提供给财务信息的云计算。

（二）加工存储企业财务数据的方面

在整个财务框架中具有主要作用的就是加工存储企业财务的数据，其主要是在云计算平台上加工整理企业的数据，其对财务大数据的分析主要是通过ODS和OLAP等技术进行的，从而可以对有用的财务数据进行获取，同时在下一个工作环节对数据进行传输。

（三）输出企业财务数据的方面

在企业的财务管理信息化系统的方法库和模型库中存储云计算服务平台分析和挖掘出来的会计数据，从而在报表系统中利用报表、分析和挖掘工作展现出这些数据，而这些数据会对企业管理者的预算、投资以及收入等各种决策造成一定的影响。

第3篇：财经大数据管理范文

一、大数据背景下企业财务管理所面临的挑战

1.对于数据处理方面的挑战

由于数据每天都在不断地更新，而且更新的速度也越来越快，这就给财务数据管理方面带来了很多问题，比如数据处理方面。数据以飞快的速度增长，对存储空间的要求越来越大，同时对能源的消耗以及对存储技术方面也有很大的要求，除此之外，企业在大数据这样的一个背景下除了要收集与财务管理相关的数据外还要确保数据的处理不会出现错误，例如对于数据的完整性、准确性等，因此对于用来存储数据的空间的大小要求越来越大，使得企业在这个数据处理上面遇到不小的挑战。

在这样的背景下，如何及时、准确、完整地对数据进行筛选和分析，并且根据所得数据拟定一套相对较好的决策方案对于企业来说是个很大的挑战。例如2012年百度技术委员会理事长陈尚义指出：“百度每天处理的数据量几乎有100PB，相当于5000个国家图书馆信息的总量。”如果从前面的一个数据“100PB”中无法看出数据的多少的话，那“5000个国家图书馆的信息总量”就应该很形象了吧，在这样规模的数据之下，现有的存储空间是远远不够的，没有办法对飞速增长的数据进行存储和分析，因此对于企业财务管理来说是非常严峻的。

2.对于数据安全方面的挑战

由于数据的数量太大，因而无法对数据的真实性进行有效判断，从而对企业财务管理产生了很大影响。“大数据”的理论依据是“数据都是事实”，但是事实并非如此，没有人能够保证所有的数据都是真实的，这就有可能导致企业收集到错误的财务数据，一旦收集到错误的财务数据，给财务管理部门提供的数据依据就是错误的，从而使得企业做出错误的财务决策。

除此之外，虽然是大数据时代，但是很多数据都是涉及隐私的，例如与个人或者企业财产相关的数据。对于一个企业来说，所涉及的隐私数据就比较多了，如何确保所收集的这些数据的安全性，是企业所要面临的问题。从国内对不良数据的扫除中就不难看出，数据的安全性一点也不容乐观，例如在2015年360安全检测平台扫描各类网站共231.2万个，其中出现安全漏洞的就有101.5万个，快接近于扫描网站的一半，并且这只是单单一个安全检测平台扫描的，假如这些出现安全漏洞的网站是企业进行重要数据存储的网站，那后果真是不堪设想，由此可见，大数据背景下数据的泄露是企业面临的另一大问题。

3.对于有用数据收集的挑战

大数据的到来使得信息量暴涨，给企业财务数据的收集带来便利的同时也带来难题，那就是如何在海量的数据中收集对企业财务管理有用的数据！从2012年宣布大数据时代到来开始，数据的增长可以说是突飞猛进，而企业对于数据管理和分析的手段还以缓慢的速度进行改进，无法赶上数据增长的速度，这就使得企业从这些海量的数据中去分析筛选有价值的数据时面临着无比挑战。并且，存储、统计并分析PB量级的数据所需要的成本是巨大的，不是一般的企业能够承受，要是分析、存储有用的数据还好，但是很多时候都是存储了大量没有用的数据，而有用的数据只占一小部分，这就使得数据的处理成本额外增加了很多，这就使得数据的价值密度较低，不利于企业长远的发展。

4.对于技术革新的挑战

上文提到，企业分析处理数据的手段跟不上数据增长的速度和方式，因此无法准确有效地从中获取对企业财务管理有用的数据，在大数据背景下，数据的量级不是以前的手段所能够处理的，因此必须要对数据的处理手段进行革新，要研究先进的数据分析手段，创造先进的数据处理技术，进而使企业分析处理数据的成本大大降低，效率大大提高，便于及时为企业财务管理提供有效依据，从而使得企业及时做出有效的决策，有利于企业的长远发展。

二、大数据背景下企业财务管理所面临问题的思考

从上述大数据背景下企业财务管理所面临的挑战可以看出，企业所面临的问题不仅非常之多，而且这些问题在当下来说是不容易解决的，因此需要对这些问题进行全方面的思考，去探索解决这些问题的对策，下面笔者就根据大数据背景下企业财务管理所面临问题进行思考，并提出一些建议。

1.建设专门的、系统的、高效的财务管理信息平台，创造先进的信息管理手段

从上述遇到的问题来看，最大的问题还是对于信息的处理。由于数据的增长速度远远超过了企业所能处理的能力范围，所以企业无法高效率地从海量的数据之中筛选对财务管理所有用的信息，当然这只是针对于传统的数据处理手段，因此企业必须构建先进的数据分析处理系统，以提高数据筛选的效率和降低筛选的成本。对于这个问题企业可以从这几个方面入手，第一，企业可以建立统一的数据收集系统和财务管理系统，使各类的数据都能够集中在一个系统里进行处理，这样做的好处在于可以方便将不同类型的数据进行分析、筛选、对比，从而得一套最佳的方案。其次，可以将企业各项信息到企业公共的信息平台上，通过设置访问权限给相应的工作人员提供准确及时的信息，实现信息的共享化，便于企业工作人员进行信息的收集与筛选。再次，为了防止数据的失效，企业不同部门之间要建立起交流沟通的平台，及时讨论收集的数据，以最快的速度对数据进行处理，防止因为时间的延长使得所收集的数据失效，同时为了使得信息的传递井而有序，必须得统一为各部门进行编码命名，以保证各部门都能够及时参与讨论。

2.培养复合型财务管理人才

为了顺应大数据发展的潮流，企业必须培养复合型的财务管理人才，才能够将大数据这个“工具”恰到好处的运用到财务管理中来，据估计，未来几年里在大数据分析行业中会持续出现人才的空缺，也就是说大数据的发展速度远超过了对人才培养的速度。企业财务工作者要想在这个大数据的背景下做好企业的财务管理工作，就必须进行综合的培训，努力成为复合型的财务管理者。例如不仅要培养对财务的核算要求、对成本控制技能，最最重要的还要培养跨越财务思维的全局战略观，从而用长远的目光去制定计划，只有拥有灵活的思维和长远的目光，才能够适应大数据的发展趋势。

第4篇：财经大数据管理范文

关键词:管理会计;财务会计;大数据

在信息技术、互联网技术、计算机技术等不断发展的大环境下，大数据出现在社会公众视野之中，成为推动社会发展的重要力量。企业在大数据时代每天面临着大量的数据信息，这为财务管理、决策等带来了极大的挑战。为促进自身健康发展，保证财务管理质量，企业需要探究财务会计向管理会计转型的路径，以优化自身发展。

1大数据的特点

其一，大量。大数据即海量的信息，比如放眼全球、放眼某个地区或者某个企业每天都会产生与接收到很多的信息、数据。其二，多样。在大数据时代，信息数据不是单一的，而是多样的，即会存在各种类型的数据。其三，高速。大数据依靠互联网传播，而互联网络的信息、数据传播速度是极快的。其四，价值。通过挖掘数据信息，可以更好地发挥数据价值，促进社会发展。

2管理会计与财务会计的异同点

2.1依据标准不同

《企业会计准则》是财务会计工作的依据，即需要将财务会计工作置于该准则之下。对于财务人员来讲，其需要认真地研究该准则，切勿违反该准则。管理会计工作较为灵活，不像财务会计所受到的约束性比较大。相关人员可以根据内部审计，开展管理会计工作。

2.2服务对象不同

财务会计主要是对外服务，比如需要向税务局提供可靠、真实的财务数据;在贷款时，需要为银行提供财务报表、信息等。管理会计主要是对内服务，也就是说，管理会计是面向企业内部提供的服务，服务的主要目的是提高企业管理、决策水平，保证企业获得良好的发展。

2.3加工信息不同

财务会计是根据已经发生或者正在发生的事情开展的财务处理工作。主要是通过处理企业日常经济业务活动，核算企业成本支出，结转损益，结转本年利润等进行的财务工作。管理会计是根据企业当前发展情况、未来市场经济发展情况分析结果等，做出管理决策。若是企业可以科学、有效地开展财务管理工作，就可以发展自我，降低发展风险。因此，企业需要重视管理会计，积极地推进管理会计工作。

3大数据背景下财务会计向管理会计转型的必要性与意义

3.1大数据背景下财务会计向管理会计转型的必要性

第一，市场经济日趋完善的基本需要。市场处于动态变化中，使得企业面临着一定的发展挑战。尤其是产品同质化这一发展趋势，极大地影响着企业发展竞争力。企业需要关注市场经济变化，把握市场发展规律，科学地预测市场经济变化，提高自身运营能力，激发自身发展活力。其中，企业就需要开展市场调查研究活动，了解客户发展需求，以调整、优化产品与服务。在这种情况之下，企业才可以保证自身获得良好的发展效益，促进自身可持续发展。第二，大数据技术发展的必然趋势。通过充分地挖掘数据、利用数据，可以有效地发展企业。可以说，数据是企业的一笔财富。对于企业财务人员来讲，其不仅需要认真地处理每一项财务工作，而且需要分析数据、挖掘数据，将真实、科学、合理的数据提供给企业管理人员。而企业管理人员则需要积极地使用这些信息数据，以形成科学的管理决策，进而指导企业发展。倘若企业可以加快财务会计向管理会计转型速度，将管理会计作为重要工作，就可以提高管理决策水平，激发自身发展活力。为此，企业需要主动地开展该项工作。第三，提升计算机综合发展水平。在现代社会，计算机技术发展水平日益提升。当前，计算机技术被应用到企业工作、管理之中。在大数据时代下，企业通过更新计算机等设备才可以更好地发展自身。然而，部分企业缺乏更新计算机设备的意识，这在一定程度上影响其发展。为提高自身发展水平，企业需要更新计算机等设备，完善与优化管理工作，增强自身运营能力。

3.2大数据背景下财务会计向管理会计转型的意义

第一，有利于企业现代化。企业在财务会计向管理会计转型的过程中会招聘管理会计人才，为自身注入升级活力，保证自身成功转型。这些管理会计人才思维活跃、专业素养高。管理会计人才通过开展一系列工作有助于企业迈向现代化。第二，提升企业投资的精准性。通过开展投资活动，企业就有可能获得收益，因此企业将投资作为一项重要的工作。为降低投资风险，保证投资效益，企业可以应用大数据开展投资分析工作，合理地评估投资项目。与此同时，企业需要做好管理会计工作，制定科学的管理决策。在这种情况之下，企业就可以确保投资效果。第三，有利于企业科学分配人力资源。当前，企业需要做好人力资源分配工作，发挥员工最大价值。在大数据时代下，企业可以使用大数据评估员工实际发展情况，将员工安排在合适的岗位上，提高工作水平。对于擅长开展管理会计工作的员工，企业可以将其安排在该岗位上。同时企业可以组合搭配其他员工，共同开展管理会计工作。总而言之，企业需要积极地应用大数据开展人力资源分配工作。

4大数据背景下财务会计向管理会计转型的路径

4.1积极转变会计观念

部分企业将财务账款、现金流量、财务报表、资金收支等情况作为开展财务工作的重要依据。但这些只能够反映出企业当下情况，不能够较好地反映出企业未来发展情况。所以，仅仅将这些作为开展财务工作的依据是片面的。在大数据背景下，企业需要转变会计观念，以新的角度看待会计工作，提高会计处理水平。此外，企业需要树立正确的会计观，积极地推进招聘活动，引进优秀的管理会计人才，打造优秀管理会计人才队伍，进而高效地处理管理会计工作。

4.2构建完善的财务管理体系

为发挥管理会计作用，企业需要认真地研究管理会计，了解管理会计的内涵、意义、工作处理方法等，并构建完善的财务管理体系，以规范管理会计工作。具体包括以下工作:财务监督。由于财务监督是影响管理会计工作目标实现的重要因素，企业需要认识到财务监督的意义，积极制定财务监督制度，严格落实财务监督工作。财务预算。企业需要制定财务预算制度，明确财务预算流程，以便保证财务预算工作质量。合同管理。合同管理是企业一项重要的工作，若是企业所签订的合同存在问题，就会危及自身利益。企业有必要以财务会计体系作为构建合同管理制度的依据。对于合同签订者与企业管理人员来讲，其还需要从管理会计的角度分析合同、研究合同，以便保护企业的利益。在签订合同之后，就需要根据合同内容开展工作。

4.3优化财务工作内容

在大数据背景下，企业所面临的发展形势已经发生了变化。为增强发展竞争力，提高市场份额，企业就需要做好财务会计向管理会计转型工作。对于财务部门而言，其需要认真地分析、研究当前发展趋势，积极地转变角色，不断地优化财务工作内容，切实提高财务工作水平。其中，财务人员就需要学习管理会计，理解管理会计的内容，清楚管理会计的作用，积极地从管理会计的角度研究适合企业发展的路径，促进企业健康发展。此外，财务部门需要主动地与其他部门联系、交流，了解企业的发展情况，进而做好企业发展规划。因此，就需要重点地构建完善的评价体系与经济指标体系。随着信息技术、云计算、计算机技术、大数据发展，企业需要认真地研究这些技术，并合理地将这些技术与管理会计进行结合，进而科学地推进财务工作。为提升自身经营运转水平，保证自身获得良好的经济效益，就需要将财务工作上升到战略管理层面。其中，就需要收集市场信息、企业销售与供应链等信息数据，并整理、加工这些信息数据，以为后续经营发展提供有效的指导。

4.4加强信息化建设

伴随着信息技术的发展，信息技术成了提高企业发展水平的重要手段。在对财务会计向管理会计转型的阶段，企业需要认识到信息技术在财务转型发展方面发挥的价值，合理地推进信息化建设工作，为管理会计工作的开展奠定坚实基础。信息化财务管理平台建设不是一蹴而就的，需要企业持续性地推进该项工作。与此同时，企业需要投入一定的资金支持信息化建设工作。

4.5增强财务人员专业素质

人才是企业发展的动力。为保证财务管理水平，企业就需要增强财务人员专业素质。具体方法如下，企业需要组织培训活动，而财务人员需要积极地参与到培训活动之中。为保证财务人员培养效果，企业需要邀请优秀的管理会计人员作为培训教师。培训前，培训教师需要将管理会计理论知识与实践知识等作为培训内容。时代在发展，社会在变化，培训教师有必要不断地更新培训内容，完善培训体系。为检验财务人员培训学习效果，定期开展培训考核工作，并将培训成绩作为绩效评价指标，以激发财务人员参与培训活动的积极性。对于财务人员来讲，其需要从自身出发，多学习管理会计知识，掌握管理会计应用技巧、要点等。与此同时，财务人员需要积极地学习管理大数据，提高大数据应用能力，保证自己更好地使用大数据开展管理会计工作。

5结语

综上所述，当前大数据深刻地影响了人类生产、生活。企业需要立足时代背景，科学地应用大数据开展财务管理工作，以便打开发展新局面。在推进财务管理工作时，企业需要做好财务会计向管理会计转型的工作，将财务管理上升到战略发展层面，以便增强自身发展竞争力。

参考文献:

［1］常茂松.基于大数据视角下财务会计向管理会计转型的途径分析［J］．审计与理财，2021(3):57－58.

［2］汪支华.大数据背景下财务会计向管理会计的转型研究［J］．中小企业管理与科技(下旬刊)，2021(2):84－85.

［3］徐奥.大数据背景下财务会计向管理会计转型的策略研究［J］．商展经济，2021(2):116－118.

［4］焦跃军.大数据背景下财务会计向管理会计转型策略研究［J］．财会学习，2021(2):97－98.

［5］段佳城.大数据背景下企业财务会计向管理会计转型分析［J］．中小企业管理与科技(上旬刊)，2021(1):84－85.

［6］蔡晶晶.浅析大数据背景下财务会计向管理会计转型的措施［J］．纳税，2020，14(35):108－109.

［7］王朝丽.大数据背景下财务会计向管理会计转型的有效措施分析［J］．中小企业管理与科技(上旬刊)，2020(11):46－47.

第5篇：财经大数据管理范文

大数据时代企业经营管理策略

1“大数据”的定义

对于大数据的定义是指在当前的多元化的环境下，从一系列完备的数据组中进行数据的搜查与收集，并需要保证数据真实可靠。例如，关于企业的相关交易数据的搜集，不是来源于传统的企业常态数据组，而是来源于当前快速发展和动态更新的网络平台，例如，社交网络、电子商务网络和顾客往来记录等等。

2大数据时代下的企业管理模式研究

2.1以数据为指导进行管理决策

基于当前大数据的时代背景，企业的宏观的运营管理和微观的业务工作都需要以真实的数据作为参考，指导企业的运作和发展。由于当前真实数据对企业的运营和决策起着至关重要的作用，所以企业要学会运用真实数据来提高自身效率，要做到如下几点：首先，对企业自身相关数据和信息进行管理，通过搜集和整理，形成完善、系统的企业数据库，以此来指导企业的经营管理和相关决策；其次，随着大数据时代的推进，企业在建立了完善的内部信息数据库系统后，企业要进一步建立和互联网间之间的密切联系，通过网络平台对数据库进行动态更新和完善，提升数据整合工作的效率，从动态更新的数据库中挖掘出企业经营决策的重要信息，进行数据的分析，做出最优决策；最后，企业需要加强对自身数据库的建设，加大对数据的搜集、整理和更新，因为这与企业自身的利益切身相关，对企业数据进行科学分析，不仅有利于提高企业工作业务的效率，而且对企业未来发展战略的选择起到了指导性的作用。

2.2注重培养高素质数据人员

知识在时代的发展进步中发挥着至关重要的作用，知识的进步才能推动时代的进步和经济的发展。人才是知识的重要载体，企业要想在当前的市场竞争中取得优势，必须要加大对人才的重视程度，发掘人才、吸纳人才、培养人才，注重企业内部人才队伍的建设。同样，在大数据的背景下，企业要注重对数据人才的培养，在企业数据库不断完善的基础上，需要数据人才对数据进行管理和分析，建立数据和企业决策之间的联系。因此，企业需要高素质高效率的数据人才，不仅要具备相关业务能力，还要有对数字的敏感性，要能对数字进行解读和分析，指导企业的经营决策。对高素质数据人才的需求要求企业注重对数据人才的培养，对企业内部人员进行数据管理的培训，对企业数据管理分析人员进行考核，建立奖评机制，对数据人才管理和培训进行创新。

2.3科学建设企业网络

为了企业数据系统化的管理和储存，企业需要建立一个科学、全面、合理的企业内部网络，通过网络平台加强对数据的储存和实时更新，实现企业数据的连续化和一体化，为企业对数据的管理和分析提供更大的方便。同时，企业需要在科学的理论的指导下，对企业下属机构以及往来客户的信息和数据进行进一步的分类管理，增强辨别性，提高工作效率。企业网络的建设要在科学理论的基础上根据自身发展的实际情况，通过网络平台实现数据的搜集和更新，同时注重对企业信息和数据的管理创新，通过创新提高企业数据服务能力，从而加强对数据的管理和分析能力，针对突况也能做出科学合理的分析和决策。

3大数据时代背景下的企业管理模式的变革

3.1大数据为企业变革带来机遇

随着大数据时代的来临，传统企业的资产形式发生了变革，换言之，大数据时代为企业的资产形式变革提供了契机。企业传统的数据管理方式主要是对资本、负债和利润的计算，缺乏十分有效的数据管理方法。但是随着大数据时代的来临，数据成了企业一种有价值的新的资产，这就为企业数据管理方式的转变带来了新的机遇。现在的大数据时代下，信息是宝贵的资源，数据是有价值的资产，企业数据库代表了企业的一种竞争力，那么数据的作用将不再是简单的作为企业发展所参考的数据，而是对企业现在的管理运营和未来的发展策略的选择起到了至关重要的作用，能让我们根据市场的需求做出科学合理的决策。随着现在管理数据的方式的创新和进步，数据信息能转变成有价值的资产，不仅指导着企业当下的发展，对企业未来目标的制定和战略的选择起到了关键性作用。

3.2大数据下企业的决策的变革

大数据的变革影响着企业的决策，从前企业的发展和管理需要依靠大量的人力、物力，在整合所有资源的条件下进行逻辑的分析和整理，进一步推算事件发生的因果关系，并且为解决企业经营中可能出现的问题提供宝贵的建议。现代企业管理的重要内容之一就是掌握数据的先进性，凭借对数据信息的管理实现企业的发展和内涵提升。在数据信息化的平台上进行量化的全面分析，进而实现优化的管理和大数据的处理。

3.3人力资源的开发和管理

大数据的信息管理方式和运作方式都属于管理资源的一种，通过大数据的时代背景实现对企业人力资源的开发和管理，能够更加优化企业的内部结构，也实现对企业资源的充分应用，避免浪费人力、物力牺牲在无谓之处。同时，在大数据时代的背景下，由于网络环境中充满了各种各样的消极负面数据和冗杂的信息，企业进行人力资源的开发和管理工作需要掌握更加高效率的数据分析标准，为后续的数据分析工作奠定了非常良好的基础。

4结论

在最新的大数据背景之下，企业的发展外在环境都是多种多样的，并且具有多种规模。大数据的时代之下，把很多企业带到了最薪的信息化社会改革的过程中。因此企业只有在最新环境的发展中，考虑自身的情况，利用环境提高自身的竞争力，让企业成为市场发展中的王者。参考文献：

[1]陈诗琪.浅析大数据时代大学生就业挑战及应对策略.中国商论，201 5，Z1：193-195.

[2]凌捷.大数据时代高新技术企业管理战略转型研究[J].改革与战略，2015，05：143-146.

第6篇：财经大数据管理范文

关键词：大数据；数据共享；决策模型；决策支持

中图分类号：G455 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2015）10-006-05

一、概述

21世纪，各国的教育体系、模式、内容和管理均发生重大变革，向开放式、网络化、终身化和普遍提高人的素质和基本能力为中心的学习型社会过渡。近些年，国内高校由于招生规模的逐年扩大、新校区的大规模建设，随之而来的是管理人员、教学资源短缺，管理混乱与发展滞后[1]，面临着前所未有的挑战。同样，高校学生管理工作的繁杂性和艰巨性也大大增加，传统的学生管理思维、模式和方法已不能满足现阶段高校实际需要。为提高大学生管理水平，构建现代新型的大学生管理工作模式已经提上日程，而大数据是解决该问题的有效途径之一。

学校拥有可用的、高质量的海量数据逐渐成为现实，如何进行大数据分析与利用，给高校学生管理工作带来更大的价值，对教育管理研究者提出了挑战。很多高校正在使用大数据分析技术解决遇到的实际问题，如美国德克萨斯大学利用大数据技术分析学校用户IT使用行为产生的数据[2]，确定用户行为异常，审计IT基础环境，制定安全防护措施。

基于此，本文以常熟理工学院为例，首先剖析高校目前大数据管理的现状与问题，然后从高校学生管理大数据的角度来阐述高校大数据分析及利用的思路，最后给出基于高校大数据的学生管理的实践及成效，同时也详细阐述了高校基于大数据的学生管理的实践思考过程。

二、相关概念

1.大数据

目前对大数据的定义有很多，根据维克托・迈尔-舍恩伯格的定义，大数据（big data），指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前传统软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。虽然说法不一，但在研究者们看来，大数据有以下几个明显的特征，就是4个“V”，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实）。

但我们认为，除了以上四个特点，实际上，大数据与三个重大的思维转变有关[3]，这三个转变是相互联系和相互作用的：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本；其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

大数据通常用概率说话，而不是板着“确凿无疑”的面孔，整个社会要习惯这种思维需要很长的时间，其中也会出现一些问题。

2.高校学生管理大数据

大学生从入学、学习、生活、毕业到就业等整个活动周期中，在各个信息管理系统如招生、教务、学生管理、餐饮消费、图书借阅、网络学习、上网、实验、考勤、晨练、实训、毕业设计、财务收缴费、设备使用、离校、就业等各个电子行为活动中留下了大量的记录信息。这些数据建设有助于将学生管理工作者从日常的具体事务性工作中解脱出来，解决运用传统手段难以获取各类统计数据的问题，从中挖掘出有价值的信息，经过过程性和综合性的分析，找到学生各种行为之间的内在联系，思考背后的逻辑关系，并做出恰当的教学、管理决策，这才能被称为高校大数据[4]，如何挖掘这些数据的价值来有效服务高校学生管理是一个有意义的尝试。

三、高校学生管理大数据现状与问题分析

虽然目前各高校的学生管理信息化已经取得巨大的进步，少数高校也开始尝试进行大数据利用的探索，目前的现状是，由于学生人数众多、数据治理和技术等方面的问题，导致利用高校大数据成为学生管理工作中的一大难点，存在很多问题，总结为以下几个方面：

1.高校大数据管理混乱，没有形成统一完整的大数据管理体系

面对学校的快速发展和校、院两级深化改革，信息量的大幅度增长和数据的快速更新变化，而高校的大数据管理职能部门仍无确立，管理模式没有变化，传统的数据管理方式和管理手段已经远远不能适应高校大数据管理工作的需要，同时更加分散的信息处理和更新导致了大量的重复劳动，从而导致了学生信息紊乱，数据一致性差，严重影响了信息的准确性和完整性，给高校的大数据管理工作带来了诸多不便，严重影响了大数据使用成效。

2.信息孤岛大量存在，数据质量差

在信息化建设过程中，由于各部门开发或购买了面向特定领域功能、基于不同技术和应用模式的业务管理系统，导致数据交换通用性较差，难以实现现有系统数据信息的集成共享，数据利用率较低。同时在数据录入与各系统间数据交换的环节中缺乏对数据质量的控制，经常出现数据维护不及时、不准确、不完整、随意性等问题，导致数据的质量较差。

3.重视信息系统技术而非信息

如今的信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息）上，即国内高校大多重视业务处理系统（即OLTP系统、在线事务处理系统）建设，轻视在线分析系统（OLAP）建设的思路也影响了数据的质量，导致数据分析的数据建设得不到重视。现在，我们是时候把聚关灯打向“I”，开始关注信息本身了。

4.高校数据分析的传统思维影响

在很多高校，大多是通过调查问卷和样本数据来进行分析和推断，但是统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期解决当时存在的一些特定问题而产生的。在大数据时代进行抽样分析，就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。

以上原因是导致国内高校在大数据利用与分析方面效果不佳的主要原因，其他如大数据利用的观念与意识、信息化素养、数据治理管理体制等多方面也影响到高校数据分析与利用。

四、基于大数据的高校学生管理的研究与实践

当代社会文明是建立在数据文明的基础之上[5]，高校学生管理大数据平台应当是构建多层次、多方位的有机系统，同时应该是“全样本”数据采集平台，必须融合高校所有相关部门的所有数据记录， 按照标准、规范、安全、高效的特征，整合到统一的大数据交换共享平台中，实现各部门数据之间的无缝交换、共享、集成，同时要充分发挥相关部门的主动性、积极性，明确部门的职、责、权，构建一个统一、完整、多层次、智能、安全、可靠的大数据管理平台，为学生管理工作者提供管理决策依据，促进学生管理与决策科学化。

在建设过程中，我们确立了“以人为本，服务师生，服务教学，服务管理，服务决策”的建设目标，在实践中取得了一些成效，下面就基于大数据的高校大学生管理简要介绍我们的一些思考与实践。

1.建立决策模型

我们认为，整个高校学生管理大数据建设目标就是要合理地利用学生管理大数据，在满足学生管理部门需求的同时，也要为师生提供数据服务，为校级领导提供数据统计分析和决策支持，即应具备多层次的智能服务功能，确保每一个层次的人员都要受益，才能促进有效决策[6]，建立了金字塔模型，如图1所示。

按照分层原则，确立并通过若干个具体的且对实现学校学生管理目标有重要作用的关键业务指标（KPI）来实现分层决策支持，促进学生管理者科学决策。

2.建立大数据标准

为确保实现数据的集成和共享、有效积累，参照教育部出台的《高等学校管理信息标准》“学生管理数据子集”中的规范，结合学校实际情况，建立大学生基础信息编码规范和数据子集规范，统一学生编码，确保学生的编码唯一；统一部门编码，保证部门编码的唯一；统一所有业务系统的数据编码，保证业务数据的准确；同时制订编码和数据的管理、更新、维护规范。由于高校校园网络认证计费、校园卡等的数据管理缺乏标准规范，根据学校的实际使用情况，结合我校多年的实践经验，我们单独制定和扩展了学生电子行为数据标准，如校园卡、网络认证和设备使用等数据标准规范，今后计划提交并参与该类规范的制定。

3.建立大数据管理与使用规范

我校在高校学生管理的大数据分析和利用过程中，重视和强调全员参与，我们认为每个人都是数据的生产者和消费者，为此学校建立了一支数据信息使用和维护管理员队伍，如各个二级学院分管领导、班主任、辅导员及相关业务部门工作人员。同时建立了信息员管理制度，将全校各类数据责任到部门，专人负责，严格把关，统一数据录入管理，制定了数据维护的管理规范，对各部门信息的采集、处理、存储、传输和使用进行全面规范，确保数据动态唯一、准确及时。表1是我们建立的相关数据使用与维护规范――学生基本信息日常维护时序表，在该表中，明确了各个数据项的负责部门、负责人及维护时间频率。

4.建立大数据交换共享平台，实现数据共享

我们构建的大数据共享平台整合了全校所有业务信息系统的数据，实现了大数据的一个显著特征――记录所有数据，包括教务系统、学工系统、科研系统、图书系统、人事系统、资产系统、校园卡管理系统和网络认证系统等所有与学生管理相关的记录信息，实现了各系统间信息的互联互通，实现了数据共享，从根本上消除了信息孤岛，使业务系统内部、系统之间的频繁、复杂的信息流畅通，完成由数据源到数据集成再到数据分析应用的一个完整过程，为大数据的分析与统计提供坚实的数据基础。

五、作用与成效

通过上面的探索实践，我们建设了高校大学生大数据综合管理与决策支持系统，为学生管理工作者提供如下功能：

1.由宏观到微观，全面、动态、及时了解、把握全校学生整体情况

由宏观到微观、整体到个体，按“全校―院系―年级―专业、班级”逐级显示，全面、形象地展现了全校学生数量、各院系、专业、班级数量和构成（如图2），还包括未能正常毕业的学生数和其详细情况，以及学生个体的基本信息和在校期间的动态行为，包括基本信息、政治面貌、学习成绩、综合测评、奖助学金、奖惩信息、学团干部经历、参加社会工作、证书考试、科技成果、财务信息、图书借阅、校园卡消费、上网门禁等详细情况。

图2详实地展示了学生个人在校的所有信息，该数据使学生管理工作者能够“一站式”地获取学生的所有在校相关数据，方便辅导员快速全面掌握每个学生的详细信息和潜在动向，发现问题并及时关注，彻底解决以往高校学生管理过程中各业务系统块状分割、合力不足的现象，极大方便了学生管理工作者，简化了工作，提高了管理与决策效率，同时这些信息也可服务于学生个人，甚至也让家长及时了解孩子的在校情况。

2.大数据异常预警，克服学生工作管理盲区

由于学生人数众多，学生管理工作者在日常管理工作中很难兼顾到所有学生，特别对一些问题学生的管理，容易产生疏忽和错漏。为了解决这类管理问题，我们设计了学生在校各类异常行为预警功能模型，通过对数据的分析和深度利用，实现如不在校预警、学业预警、贫困生预警、网瘾学生预警等，将存在异常行为的学生主动预警并告知学生管理工作者，以便及时关注到此类学生，从而可以提早及时发现各类问题，避免学生管理工作中的疏忽。

为实现预警功能，设计了我校特色的电子行为大数据分析与预警决策模式[7]。充分利用各个业务信息系统每天所沉淀的数十万条学生各类活动的海量电子行为大数据（见图3），如校园卡消费数据、校园卡考勤数据、晨练、上机、实验、用水、电记录、校园卡借书信息以及上网数据（包括上网的地点、时间、时长、类型、金额等，不含具体网址、内容等个人隐私信息），构建主题数据仓库，形成多维数据集，并生成诸如每月全校校园卡消费排行榜、学生上网时间排行榜等各类“排行榜”，设置一些临界值（阀值）且反复修正，一旦达到临界值范围，系统自动发出警报（通过校园短信平台向相关管理人员发送短信或电子邮件等），实现学生异常行为预警。通过排行榜，结合学校的作息时间和学生的平均在线时长等去发现一些问题，如学生是否正常上课，是否已经网络成瘾等。对学生加以正确有效的教育引导，防微杜渐。另外，通过掌握学生消费的整体情况，将学生个体的消费行为与之对照分析，如月总消费额、日消费额均在平均线以下，甚至每餐的消费额也大多低于平均水平，并且除了餐厅消费外，少有超市消费、网络消费等其他非必要消费，则基本可以认定为困难学生，再通过结合生源地和家庭情况等信息综合考虑来排查家庭经济困难学生，为发放贫困生生活补助及助学金提供有力参考。这有助于领导层制定学生工作的管理目标和重点，帮助管理者及时做出反应，增加了管理的主动性，起到了防患于未然的作用，做到了有的放矢，不断提高学生管理水平和思想工作的针对性、适用性和实效性。

3.大数据预测，优化科学管理

当我们将生活数字化、公式化及模型化的时候，我们会发现其实大家都很相似，看上去很随意、很偶然，但却极容易被预测[8]。为实现管理者的科学和精细化管理，我们充分利用大数据的核心功能――预测，如：各时间段学生在校活动人数预测，各时间段学生在各餐厅消费人数预测，各时间段学生在图书馆人数等。限于篇幅，下面以在校活动人数预测为主来介绍实现模型，利用数据基础仍然是上面提到的学生校园卡产生的各类信息、信息系统登录记录及网络认证行为记录，每个学生个体在以天为单位的时间留下各类电子行为记录，但凡有一次电子行为记录就等同于该学生在校，通过这种方式就真实、严格记录了学生每天是否在校的真实情况，虽然不能精确到百分百，但也确实能达到99%的精确率，这样就确实充分利用大数据的特性――不求百分百精确，只求基本精确。这一预测数据，可以让学校管理工作者知道各个时间段学生在校活动的总人数情况，能够指导管理者在日常管理中提供合理的资源配置，如在春季学期、秋季学期、各个节假日等各时间段的水、电、制作餐食及宿舍安排等资源合理配置，既减少不必要的浪费，同时也可避免出现资源配置不足的问题，比如如果“国庆节”的午餐做少了，不够学生消费，或者午餐做多了，造成明显的浪费等问题，通过大数据预测就能很好的解决这个问题，为学校的管理现代化提供科学的决策依据。图4为学生在校活动人数情况。

六、存在问题与展望

我们的大数据平台不仅提升学生管理工作的透明度，提高学生管理部门的工作效率，而且还可以极大地促进管理部门等相应领域的信息化建设，实现信息支持、信息提升、信息服务的良性互动，我们的实践成果为高校学生管理工作的科学、高效、公平、公正提供了坚实的数据分析基础，对推动高校大学生管理工作现代化具有积极作用与价值。由于受专业人员少、技术能力较弱、数据模型建立难、观念意识薄弱等方面的影响，我们的工作在很多方面还存在不足，但通过实践与正向信息反馈，更加坚定了我们继续研究的信心。今后计划在高校大数据分析的制度建设、管理规范、数据分析模型和数据可视化等方面继续进行深入研究，积极推动高校学生大数据分析与教育治理工作现代化。

参考文献：

[1]易鑫.教育如何玩转大数据[DB/OL].北京：中国教育报，2014年3月24日第5版. http：///burl？id=pxJMC.

[2]维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼斯・库克耶著，盛杨燕、周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013：72-110.

[3]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林： 广西大学出版社，2012：220-235.

[4]先晓兵，陈凤.挖掘大学数据价值，提升科学管理水平[A].高等教育信息化创新应用案例集（第一辑）[C].北京：清华大学出版社，2014：188-209.

[5]张震，李丹霞，刘芬.决策支持系统技术分析及其在高校管理中的系统模型[J].广州大学学报（自然科学版），2008，7（2）：47-52.

[6]沈锡臣，蒋东兴.高校信息标准系列文章之五《学生管理数据子集》的研制[J].中国教育网络，2007（5）：56-57.

第7篇：财经大数据管理范文

关键词：大数据；计算机信息安全；企业；防护策略

大数据（bigdata）形成于传统计算机网络技术应用中，并不能将它理解为传统意义中大量数据的集合，而是其中涵盖了更多的数据信息处理技术、传输技术和应用技术。正如国际信息咨询公司Gartner所言“大数据在某些层面已经超越了现有计算机信息技术处理能力范围，它是一种极端信息资源。[1]”正是基于此，社会各个领域行业才应用大数据技术来为计算机信息安全提供防范措施，尤其是企业计算机信息网络，更需要它来构建网络信息防护体系，迎接来自于企业外部不同背景下的不同安全威胁。

1关于企业计算机信息安全防护体系的建设需求

企业计算机系统涉及海量数据和多种关键技术，它是企业正常运营的大脑，为了避免来自于内外因素的干扰，确保企业正常运转，必须为“大脑”建立计算机信息安全防护体系，基于信息安全水平评价目标来确立各项预订指标性能，确保企业计算机系统不会遭遇侵犯威胁，保护重要信息安全。因此企业所希望的安全防护体系建设应该满足以下3项需要。首先，该安全防护体系能够系统的从企业内外部环境、生产及销售业务流程来综合判断和考虑企业计算机信息安全技术、制度及管理相关问题，并同时快速分析出企业在计算机信息管理过程中可能存在的各种安全隐患及危险因素。指出防护体系中所存在的缺陷，并提出相应的防护措施。其次，可以对潜在威胁企业计算机系统的不安定因素进行定性、定量分析，有必要时还要建立全面评价模型来展开分析预测，提出能够确保体系信息安全水平提升的优质方案。第三，可以利用体系评价结果来确定企业信息安全水平与企业规模，同时评价该防护体系能为企业带来多大收益，确保防护体系能与企业所投入发展状况相互吻合。

2大数据环境对企业计算机信息安全建设的影响

大数据环境改变了企业计算机信息安全建设的思路与格局，应该从技术与管理维度两个层面来看这些影响变化。

2.1基于企业计算机信息安全建设的技术维度影响

大数据所蕴含技术丰富，它可以运用分布式并行处理机制来管理企业计算机信息安全。它不仅仅能确保企业信息的可用性与完整性，还能提高信息处理的准确性与传输连续性。因为在大数据背景下，复杂数据类型处理案例比比皆是，必须要避免信息处理过程错误所带来的企业信息资源安全损失，所以应该采取大数据环境技术来展开新的信息处理方式及存储方式，像以Hadoop平台为主的Mapreduce分布式计算就能启动云存储方式，对企业计算机信息进行有效存储、转移和管理，提高其信息安全水平。分布式计算会为企业计算机信息建立大型数据库，或者采用第三方云服务提供商所提供的虚拟平台来管理信息，这种做法可以为企业省下防火墙、数据库、基础性安防技术等等建设环节的大笔成本费用。在信息传递方面，大数据环境主要能够干预企业信息传递，例如为企业计算机系统提供高速不中断的传递功能模块，以确保企业信息传递的完整性与可持续性。在此过程中为了确保企业计算机信息传输的安全可靠，就会基于大数据技术来为企业提供数据加密服务，确保数据传输整个过程都处于安全状态，避免任何信息泄露、被盗取现象的发生。

2.2基于企业计算机信息安全建设的管理维度影响

在大数据环境下，企业计算机信息安全的管理维度影响不容忽视，它体现在人员管理、大数据管理与第三方信息安全等多个方面。在人员管理管理方面，大数据为企业所提供的是由传统集中办公向分散式办公的工作模式转变，它创建了企业自带办公设备BYOD（BringYourOwnDevice），BYOD一方面能有效提高员工积极性，一方面也能为企业购置办公设备节约成本，不过它也能影响到企业计算机的信息安全管理事项，移动设备大幅度降低了企业对计算机系统安全的可控度，可能会难以发现来自于外部黑客及安全漏洞、计算机病毒对系统的入侵，一定程度上增加了信息泄漏的安全隐患。在第三方信息安全管理方面，它可能会对企业信息安全带来巨大影响，因为第三方信息是需要用来进行加工分析的，但它对于企业计算机系统是否能形成保障实际上是难以被企业稳定控制的，所以企业要确切保证第三方信息安全管理的有效性，基于大数据强化企业信息安全水平，利用分权式组织结构来提高企业计算机系统及信息的利用效率，同时也增强大数据之于企业计算机系统的应用实效性。

3基于大数据优化环境下的企业计算机信息安全防护策略

企业计算机信息安全对企业发展至关重要，为其建立安全防护体系首先要明确其信息安全管理是一项动态复杂的系统性工程。企业需要从管理、人员和技术3方面来渗透大数据意识及相关技术理念，为企业计算机系统构筑防线，保护信息安全。

3.1基于管理层面的计算机信息安全防护策略

社会企业其实就是大数据的主要来源，所以企业在对自身计算机信息安全进行保护过程中需要面临可能存在的技术单一、难以满足企业信息安全需求等问题。企业需要基于大数据技术来建立计算机信息安全防护机制，从大数据本身出发，做到对数据的有效收集和合理分析，准确排查安全问题，建立企业计算机信息安全组织机构。本文认为，该计算机信息安全防护策略中应该包含安全运行监管机制、信息安全快速响应机制、信息访问控制机制、信息安全管理机制以及灾难备份机制等等。在面对企业的关键性信息时，应该在计算机系统中设置信息共享圈，尽可能降低外部不相关人员对于某些机密信息的接触可能性，所以在此共享圈中还应该设置信息共享层次安全结构，为信息安全施加“双保险”。另一方面，企业管理层也应该为计算机系统建立信息安全生态体系，一方面为保护管理层信息流通与共享，一方面也希望在大数据环境下实现信息技术的有效交流，为管理层提出企业决策提供有力技术支持。再者，企业应该完善大数据管理制度。首先企业应该明确大数据主要由非结构化和半结构化数据共同组成，所以要明确计算机系统中的所有大数据信息应该通过周密分析与计算才能最终获取，做到对系统中大数据存储、分析、应用与管理等流程的有效规范。举例来说，某些企业在管理存储于云端的第三方信息时，就应该履行与云服务商所签订的第三方协议，在此基础上来为企业自身计算机系统设置单独隔离单元，防止信息泄露现象。另一方面，企业必须实施基于大数据的组织结构扁平化建设，这样也能确保计算机系统信息流转速度无限加快，有效降低企业基层员工与高层管理人员及领导之间的信息交流障碍[2]。

3.2基于人员层面的计算机信息安全防护策略

目前企业人员所应用计算机个人系统已经趋向于移动智能终端化，许多BYOD工作方案纷纷出现。这些工作方案利用智能移动终端连接企业内部网络，可以实现对企业数据库及内部信息的有效访问，这虽然能够提高员工的工作积极性，节约企业购置办公设备成本，但实际上它也间接加大了企业对计算机信息安全的管理难度。具体来说，企业无法跟踪员工的移动终端来监控黑客行踪，无法第一时间发现潜藏病毒对企业计算机系统及内网安全的潜在威胁。因此企业需要针对员工个人来展开大数据背景下的信息流通及共享统计，明确员工在工作进程中信息的实际利用状况。而且企业也应该在基于保护大数据安全的背景下来强化员工信息安全教育，培养他们的信息安全意识，让员工在使用BYOD进行企业内部计算机数据库访问及相关信息共享过程中提前主动做好数据防护工作，辅助企业共同保护内部重要机密信息。

3.3基于安全监管技术层面的计算机信息安全防护策略

在大数据环境中，企业如果仅仅依靠计算机软件来维持信息安全已经无法满足现实安全需求，如果能从安全监管技术层面来提出相应保护方案则要配合大数据相关技术来实施。考虑到企业容易受到高级可持续攻击（AdvancedPersistentThreat）载体的威胁（形成隐藏APT），不易被计算机系统发觉，为企业信息带来不可估量威胁，所以企业应该基于大数据技术来寻找APT在实施网络攻击时所留下的隐藏攻击记录，利用大数据配合计算机系统分析来找到APT攻击源头，从源头遏制它所带来的安全威胁，这种方法在企业已经被证实为可行方案。另外，也可以考虑对企业计算系统中重要信息进行隔离存储，利用较为完整的身份识别来访问企业计算机管理系统。在这里会为每一位员工发放唯一的账号密码，并利用大数据来记录员工在系统中操作的实时动态，监控他们的一切行为。企业要意识到大数据的财富化可能会导致计算机系统大量信息泄露，从而产生内部威胁。所以在大数据背景下，应该为计算机系统建立信息安全模式，利用其智能数据管理来实现系统的安全管理与自我监控，尽可能减少人为操作所带来的不必要失误和信息篡改等安全问题。除此之外，企业也可以考虑建立大数据实时风险模型，对计算机系统中所涉及的所有信息安全事件进行有效管理，协助企业完成预警报告、应急响应以及风险分析，做好对内外部违规、误操作行为的有效审计，提高企业信息安全防护水平[3]。

4总结

现代企业为保护计算机信息数据安全就必须与时俱进，结合大数据环境，利用信息管理、情报、数学模型构建等多种科学理论来付诸实践，分析大数据环境下可能影响到企业信息安全水平的各个因素，最后做出科学合理评价。本文仅仅从较浅角度分析了公司企业在大数据背景下对自身计算机信息安全的相关防护策略，希望为企业安全稳定发展提供有益参考。

参考文献：

[1]尹淋雨.大数据环境下企业信息安全水平综合评价模型研究[D].安徽财经大学,2014:49-51.

[2]雷邦兰,龙张华.基于大数据背景的计算机信息安全及防护研讨[J].网络安全技术与应用,2016(5):56,58.

第8篇：财经大数据管理范文

关键词：大数据时代；管理会计；工作变革

对于当前这个信息化程度飞速发展的大数据时代来说，对数据进行简单的整理与分析已经无法满足时展对于数据信息的需求，如何将复杂的数据进行更为深入的整理与汇总处理，继而用于指导下一步的发展战略，是我们当前追求工作变革的重要内容。对于企业的会计工作来说，其主要的工作内容不仅仅局限于过去对于财务状况的统计与整理，而是要将会计信息与数据应用于企业的决策和管理环节，这就是管理会计的具体内涵。怎样能够在大数据时代中进行有效的管理会计工作变革，是值得我们深入思考的重要问题。

一、大数据时代与管理会计的概念

（一）大数据时代的概念

所谓的大数据，并不是指数据的简单汇聚与集合，而是在信息化水平高速发展的时代环境下，提出来的一种对于信息进行更为专业处理的信息资源的概念[1]。这种对于信息的处理不是将所有信息进行简单的综合统计，而是对于所获得的数据信息进行详细的分类与分析，将其所能够展现出来的事物的发展规律和发展方向进行进一步的归纳处理，继而进行数据信息的优化组合，整理出能够用于指导企业发展方向及发展战略的数据处理模式。从这个功能层面来说，大数据很难通过传统的数据处理方式来实现指导决策的目的，而对于企业来说，数据的不断累积也为其获取企业发展信息制造了障碍，如果企业继续运用传统数据管理模式来进行信息数据的处理，那么企业的发展将会严重落后于社会的整体水平。

（二）管理会计的概念

管理会计在实质上也是企业会计工作的其中一个分支，其特殊之处就是在于对于资金的进一步管理上。管理会计的最主要的作用就是对企业的涉及到资金的各项活动进行管理，在实现经济效益、完善资金结构的同时，也能够使其资金信息对企业的决策者产生有利的决策影响，指导决策者更好地进行企业发展的战略计划的制定[2]。管理会计的职能主要包括以下几点：

第一，为企业经营的目标提供方向引导。管理会计可以通过对于会计信息的进一步处理，形成对于经营状况的独特认识，从而为企业的经营目标提供新的思路。第二，提高企业内部各部门之间的竞争意识。管理会计的结果可以对各部门的工作情况进行及时的反馈，从财务的角度形成对于各部门的评价标准，从而对比出各部门的资金消耗，从而控制某些恶意消耗企业资金行为的产生。第三，为企业提供更为合适的资金流动方案。管理会计能够通过对财务信息的深度处理，对企业经营发展趋势产生更为详细的认识，从而制定出与企业发展更相适应的资金使用计划[3]。

二、大数据时代管理会计工作的变革

（一）从服务属性转变为管理属性

在大数据时代的环境中，企业的管理会计的职能有了更具时代性质的特征，其属性也发生了质的变化。在传统的管理会计工作当中，其更多的是为企业提供信息数据方面的服务，其本质上具有服务性的属性，而在大数据时代的环境下，对于数据信息也提出了更高的要求。通过大数据平台的资源信息所传达出来的本企业、同行业其它企业的具体信息，我们就可以得到有利于自身企业发展的信息，继而对企业进行具有针对性的管理变革，这就是管理会计所展现出来的管理属性[3]。

（二）从工作后总结转变为全程管控

我国企业的普遍经营模式都是在某一项工作结束之后再进行工作总结，从而获得工作中的各项数据信息，在这种模式下，无法发挥对于工作进行当中产生的实时数据的指导作用，这样可能导致的后果就是造成企业的经营状态与最初的计划并不相符，直接造成的后果就是经济上的损失。而进入了大数据的时代，数据信息更加具有全面性和时效性，这就使得管理会计可以通过大数据平台进行全程的财务监督与掌控，这就可以有效避免企业经营实际与计划的错位。

（三）从传统统计转变为信息技术管理

企业的传统统计就是将企业在经营过程中产生的数据信息进行汇总整理，其信息的真实性、准确性、时效性都无法得到保证[4]。这对于企业管理者进行企业下一步发展计划的制定就有可能产生错误的引导作用，而在目前的大数据环境下，许多企业已经转变了数据处理模式，采用更具备信息技术水平的数据管理方式，充分发挥大数据平台的作用，保证数据信息的及时有效。

（四）从财务报告审计转变为跟踪审计

在过去的企业的财务审计上，大部分企业采取的都是财务报告的形式，由部T的负责人提交相关的财务报告，会计部门依据财务报告的数据进行企业整体财务信息的审计工作，这就为某些不规范的资金流动行为制造了条件。这种报告式的财务审计方式，可能产生的就是某些想要谋取私利的部门负责人，以企业的经济活动为由，进行企业资金的不合理利用，而这种不合理行为在财务报告上是无法显示出来的。从这个方面来说，进行跟踪式的审计手段，就可以及时地对每一笔资金的使用进行更为严格的把控。

三、完善大数据时代管理会计工作的措施

（一）深入探究管理会计的实质

深入探究管理会计的实质，这主要是对于企业的管理者而言的。管理会计的职能对于企业的经营发展来说具有重要的意义，这就要求企业的管理者要重视起管理会计的作用，大力支持管理会计的职能发的发挥。同时，企业的管理者应当适当给予管理会计相对应的权力，使其能够进一步实行对于企业各部门的财务状况信息进行统计、收集、整理等各项监督管理工作。

（二）重视对于大数据的运用

企业应注重对于大数据平台的建设，重视对于大数据的应用。在这个思想一时的指导下，企业应加大对于信息技术的发展投入，通过人力物力等的投入实现企业的系统硬件和软件的全面更新与升级，将管理会计与大数据处理相系，对企业信息进行及时的归纳整理，发现企业漏洞，进而调整企业的发展战略计划，为企业发展创造条件[5]。

（三）创建高素质人才队伍

任何技术的升级与发展都离不开高素质人才的力量，企业想要完善大数据时代管理会计工作，就要着力培养一批高水平的专业技术性人才。企业在进行人才选拔时，应注重对其实际的操作能力的考察，选取操作能力强的会计人才进行培养，对其进行定期的提升性的培训，着重加强对于管理会计知识的更新与填充。企业可以选派经验丰富的会计人员进行指导，也可以聘请会计专家进行实践指导，进一步提升管理会计的整体水平。

（四）建立大数据时代的信息共享系统

大数据时代只靠本企业信息资源必然是远远不够的，这就要求企业要尽快建立大数据时代的信息共享系统，实现信息的全面性、广泛性的收集与处理。企业应再次明确各部门人员的职权界限，将职权落实到个人，同时，也要加强对于本企业数据信息的安全性的保护，安装防盗系统，为企业信息安全提供保障[6]。

四、结论

任何一个时代都具有专属于那个时代的最为明显的时代特征，而大数据时代的典型特征就是对于数据的更为充分的处理与运用，将数据信息换变为企业发展的指导意见，而这个过程就需要企业通过管理会计来完成。传统的管理会计工作主要是对企业的发展状况进行总结，而大数据时代的管理会计的工作变革则将其工作重点逐渐引向了对于企业的战略决策和管理进行指导上，这就是信息化时代不断进步与发展的产物。重视大数据时代下管理会计工作的变革，采取积极的促进手段，是企业寻求发展的必要途径。

参考文献：

[1]王迎秋.大数据时代引发会计变革的思考[J].经营管理者，2016，07（09）：58.

[2]刘钰辰，王学香，任顺娟.对大数据时代管理会计工作变革的思考[J].新经济，2016，06（05）：109.

[3]吴松梅.大数据时代管理会计工作变革探析[J].财经界（学术版），2015，11（19）：278-279.

[4]许亚湖，王婷.大数据时代管理会计的变革[J].财会通讯，2015，10（16）：13-15.

[5]黄永金.大数据时代及管理会计变革[J].财务与会计，2015，09（11）：6-9.

第9篇：财经大数据管理范文

关键词：协同管控；高职院校；资金管理

一、高职院校项目资金协同管控的概述

协同管控，即以高职院校的组织结构为基础，构建校领导的协调层、职能部门、资源调配部门的管控层和教学部门的实施层等相关部门的联动监督机制，发挥教学活动、科学研究和行政管理的灵活性，合理配置资源，实现协同效益最大化的目标。为了实现协同效益最大化的协同管控目标，结合高职院校的特点，笔者建议可以从以下层面实施协同管控。

（一）业务流程协同

业务流程协同是协同管控的前提，由于各教学部门、科研部门、职能部门和资源调配部门的分工不同，为完成项目资金的申报、分配、使用、执行和管理，在具体工作中难免出现冲突，管控各部门的行为重点在于协同不同特点的职责共同完成，要以流程为抓手，促进流程的持续优化。为此，协同管控要求高职院校在制定各部门相应的职责时必须以协同效益最大化为目标。它要求企业在制订各部门相应的任务和考核指标时，不局限于各部门的职责和利益，而是以企业总体的协同效益最大化为目标。

（二）组织管理协同

在组织层面，为应对经营环境的实时变化，提升内部运营效率，必须建立一个与协同管控相匹配的组织结构。组织结构是实现协同管控的载体，基于协同管控的组织结构设计，需要提高高职院校项目资金管理效率，促进协同业务流程并有利于平稳过渡，通过组织结构设计需要直接解决组织形状、权责分配、管理细分以及部门设置等问题。

二、高职院校项目资金管理中存在的问题

项目资金，即由高职院校管理和使用的在规定时期内指明建设项目用途的各种上级拨款以及自行出资设立的资金，包括专业、课程、学科、教学实训基地、教学质量与教改工程、教学成果奖、教学创新团队、科研课题、科研基地、科研创新团队、专家、人才引进、教师进修培训项目、强师工程、奖助学金、困难补助、学生创业、就业基地建设、学生科研项目、电教设备购置、机房建设、实训设备购置、实验实训室建设、维修、购置和基本建设等项目。简而言之，项目资金是除了高职院校部门预算经费以外的所有经费，对于每笔同类型的经费均实行项目化管理，加强项目资金的预算管理，管好用好项目资金，对保障教育事业的发展具有重要意义，但项目资金在管理过程中仍存在需改进的问题。

（一）事前：项目资金管理的信息不对称

项目申报成功后资金拨款到位，但存在信息不对称的情况。一是项目负责人看不到银行单据流水，不知道项目资金已到位；二是财务部门不了解项目资金的项目负责人是谁，由于不知道项目的情况无法下拨给具体项目负责人。还可能出现项目申报不成功，但项目负责人未能及时得到此信息，造成事先办理经费支出，又无法报账的情况。

（二）事中：项目资金执行的进度不理想

项目需要提前做好建设规划，但存在资金执行进度缓慢，支出进度不理想的情况。一是项目立项时可行性研究论证不够，待资金下达后迟迟不能组织实施；二是项目负责经费预算不合理，使得项目建设与经费支出不匹配，实际发生支出有难度；三是采购流程时间长，各部门沟通协调有障碍。

（三）事后：项目绩效考核与实施情况不达标

项目资金落实完成后需要做验收审查工作，但存在绩效考核与实施情况不达标的情况。一是绩效目标不明确，指标权重设置不合理，使目标设置流于形式；二是绩效考核没有细化，可操作性不强，使考核工作的效果大打折扣；三是实施情况没有针对性，没有把项目资金管理视为提升工作效率的关键管理。

三、基于协同管控提升高校项目资金管理效率的策略

（一）协同管控的标准化管理

协同管控的标准化管理，是对项目资金申报、分配、使用、执行和评价等环节的重复性工作按统一标准进行管理，对组织结构、业务流程的规范和优化，建立协调统一的管理标准。因此，在项目资金管理方面，实行按归口职能部门管理，由分管职能部门的校领导牵头，职能部门负责组织申报、资金编制、经费审批和绩效评价，资源调配部门协办，资金使用部门负责具体实施。1.业务流程协同管理事前由职能部门在其分管校领导的指导下，负责项目资金的组织申报，如涉及相关资源统筹安排则由资源调配部门协办，一并进行项目资金申报，制订项目资金绩效目标、编写可行性研究报告后提交项目资金申请，从而解决项目资金管理的信息不对称的问题；事中由资金使用部门按年度填报项目资金使用计划表，项目开展过程如涉及变更，需要按规定填报项目资金变更申报表，从而解决项目资金执行的进度不理想的问题；事后由监督部门负责绩效考核，资金使用部门要有序推进绩效管理，逐步加强绩效考评结果的应用，要求填报自评报告并提供佐证材料作为项目验收的依据，从而解决项目绩效考核与实施情况不达标的问题。2.组织管理协同管理校领导和监督部门为协调层，负责项目资金的协调和决策管理，监督部门包括监察审计和财务处等部门，校领导为协调层中的决策者；职能部门和资源调配部门为管控层，负责项目资金的申报、分配和管理，其中，职能部门由教务处、科研处、人事处、学生工作处、招生就业处、校团委等具体业务部门的行政人员组成，资源调配部门由电教中心、实训中心、后勤基建、图书馆等资源统筹协调管理部门的教学辅助人员组成；资金使用部门为实施层，负责项目资金的使用和执行，由各系部、各二级学院及相关业务部门的教学、科研人员组成。

（二）协同管控的大数据管理

协同管控的大数据管理，即适应大数据管理的发展趋势，项目资金管理过程中，通过收集项目资金在申报、分配、使用、执行和管理中数据产生的数据，对其进行协同管控分析，为项目资金的项目库管理、用款计划管理、支出内容管理、绩效评价管理等方面提供数据支撑的依据，综合反映项目资金管理的实际情况。利用申报表、计划表、变更表、考核表等信息填报来实现协同管控，使得数据管理有来源，可操作。申报表：在项目资金申报环节设定项目资金的支出内容，统一明细分类，从办公费、会议费、差旅费、培训费、专用设备购置、办公设备购置等使用范围进行归类填报。计划表：在项目资金使用环节设定项目资金的使用时间、使用用途、使用金额，按照高职院校事业发展需要，逐步分析填报资金用款计划。变更表：需要列举变更依据及原因、变更背景及原因、资金安排计划变更情况及原因、使用范围和方向变更情况及原因、绩效目标变更情况及原因等方面确认管控数据。考核表：要求简述项目资金自评等级（优、良、中、合格、不合格）和分数（1分至100分），并对照佐证材料逐一分析绩效指标，针对存在的问题提出完善项目资金绩效管理的意见。总之，通过标准化管理和大数据管理的协同管控实现高职院校项目资金管理的科学化管理，有利于各部门的沟通协调，明确工作职责，有利于加快推进项目资金使用支出工作，尽快形成实际支出，有利于校领导科学决策、量化决策，从而提升高校项目资金管理效率。

参考文献：

[1]洪光辉，田帅.基于协同管控的企业组织结构设计及其协同路径研究——以广东省电力设计研究院内部管控实践为例[J].建筑经济，2012（03）.

[2]吉林财经大学财政专项资金管理办法(试行)[OL].[2016-05-29].

[3]冯艳英，郝素利，丁日佳.企业标准化管理模式及运行机制研究[J].中国科技论坛，2014（06）.