大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析
大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析

主讲教师:侯振兴

1.传统供应链分析

供应链从企业的范围,可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业,供给原来的上游企业,销售企业产品的下游企业。

内部供应链和外部供应链的关系:二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说,内部供应链是外部供应链的缩小化。

(1)供应链分析的目的是满足客户需求,降低成本,实现利润:

①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标,供应链管理和优化的一切方式方法,都是朝向这个目标而努力的,这个目标同时也是企业赖以生存的根本。

②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计,这对提高企业管理水平和管理流程,具有不可或缺的作用。同时,随着企业供应链流程的推进和实施、应用,企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进,这些都有助于企业管理水平的提高。

③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本,缩短交易时间。

④降低存货水平。通过扩展组织的边界,供应商能够随时掌握存货信息,组织生产,及时补充,因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如:丰田零库存。

⑤降低采购成本,促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息,应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来,从事具有更高价值的工作。

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化,预测的精确度将大幅度的提高,这将导致企业不仅能生产出需要的产品,而且能减少生产的时间,提高顾客满意度。

⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸,企业能履行它们的合同,增加收入并维持和增加市场份额。

⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络,一个企业建立了自己的供应链系统,本身就已经建立起了业务网络。

(2)供应链管理涉及的基础理论

供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础,是实行产品增值的关键环节,其中涉及很多管理学基础理论。

库存管理:循环库存的部署策略,安全库存的部署策略,季节库存的部署策略。

运输管理:运输方式的选择如何,路径和网络选择如何,自营与外包,反应能力和盈利水平的权衡。

生产方式管理:订单生产,按库存生产。

信息传递:与进行供应链协调与信息共享。

(六)预算分析

1.《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》

【文件摘要】

第一章总则

第二条本指引所称全面预算,是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。

第三条企业实行全面预算管理,至少应当关注下列风险:

(一)不编制预算或预算不健全,可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。

(二)预算目标不合理、编制不科学,可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。

(三)预算缺乏刚性、执行不力、考核不严,可能导致预算管理流于形式。

第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导,明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。

企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责,其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。

预算管理委员会主要负责拟定预算目标和预算政策,制定预算管理的具体措施和办法,组织编制、平衡预算草案,下达经批准的预算,协调解决预算编制和执行中的问题,考核预算执行情况,督促完成预算目标。预算管理委员会下设预算管理工作机构,由其履行日常管理职责。预算管理工作机构一般设在财会部门。

总会计师或分管会计工作的负责人应当协助企业负责人负责企业全面预算管理工作的组织领导。

第二章预算编制

第六条企业应当根据发展战略和年度生产经营计划,综合考虑预算期内经济政策、市场环境等因素,按照上下结合、分级编制、逐级汇总的程序,编制年度全面预算。

企业可以选择或综合运用固定预算、弹性预算、滚动预算等方法编制预算。

第三章预算执行

第十三条企业预算管理工作机构和各预算执行单位应当建立预算执行情况分析制度,定期召开预算执行分析会议,通报预算执行情况,研究、解决预算执行中存在的问题,提出改进措施。

企业分析预算执行情况,应当充分收集有关财务、业务、市场、技术、政策、法律等方面的信息资料,根据不同情况分别采用比率分析、比较分析、因素分析等方法,从定量与定性两个层面充分反映预算执行单位的现状、发展趋势及其存在的潜力。

2.传统预算分析

(1)全面预算信息分析所涉范围

全面预算信息分析范围包括:

预算编制:主要分析目的是预算目标分析。

预算执行:主要分析目的是预算执行差异分析。

预算执行结果分析:主要分析目的是目标的实现和公司经营状况财务分析。

预算信息分析范围包括:公司内外部资源状况、公司整体经营状况、各责任主体预算执行情况、产品盈利等等情况。

全面预算信息分析应以定期与不定期两种形式开展。

定期分析一般针对预算编制及执行过程中常规项目进行的分析,包括月度、季度、半年度及年度。

不定期分析针对预算执行过程中出现的重大问题或内外部环境变化情况、公司经营管理的需要对预算编制或调整所需信息进行的相关分析。

(2)全面预算的内容

①经营预算:开发预算、销售预算、销售费用预算、管理费用预算等。

②财务预算:投资预算、资金预算、预计利润表、预计资产负债表等。

(3)全面预算的目的

①资源配置。预算管理能将企业资源加以整合与优化,通过内部化来节约交易成本,达到资源利用效率最大化。

②管理协调。对于企业尤其是大企业,管理跨度加大,需要通过一个机制来强化管理的协调。预算管理通过制度运行来代替管理,是一种制度管理而不是人的管理。

③全员参与。预算管理决不只是财务部门的事情,而是企业综合的全面的管理。预算管理过程涉及企业的各个部门及所有员工,那种将预算管理视为部门管理的想法是错误的。

④战略支持。预算管理通过规划未来的发展指导当前的实践,因而具有战略性。战略支持功能最充分地体现在动态预算上,通过滚动预算和弹性预算形式,将未来置于现实之中。

⑤自我控制。预算管理是一种控制机制,预算作为一根“标杆”,使所有预算执行主体都知道自己的目标是什么?

(4)全面预算信息分析采用的方法

全面预算信息分析的方法由于公司性质、规模、公司要求、相关人员看法不同而不尽相同,但一个公司应该在编制预算时确定相关方法,并执行下去,除非变化经公司管理层同意。一般可以从下面几个方面进行分析:

①结构分析法:是指通过计算某项经济指标各个组成部分占总体的比重,探讨各个部分在结构上的变化规律。

②对比分析法:是指将各项报表资料中不同时期的同项数据进行对比,反映报表中的项目与总体关系情况及其变动情况。

③趋势分析法:是指根据连续几个时期的分析资料,运用指数或完成率的计算,确定分析期各有关项目的变动情况和趋势。

④因素分析法:是指用来确定几个相互联系的因素对分析对象(如某项综合财务指标或经济指标)的影响程度的一种分析方法。

⑤比率分析法:是指以同一期财务报表上的相关项目互相比较,求出它们间的比率,以说明财务报表上所列项目与项目之间的关系,从而揭示公司的财务状况,是财务分析的核心。

⑥边际分析法:是指产品扣除自身变动成本后给公司所做的贡献,用以分析确定在什么样的业务量下公司将盈利,在什么样的业务量下公司会出现亏损,以及有关因素变动对盈亏的影响。

敏感性分析:是指通过对影响企业目标利润不确定因素的分析,找出其中的敏感因素,并确定其影响程度的一种分析方法。

预算目标分析:一般通过本量利关系。本量利分析应该关注两点:一是合理划分共同成本费用,二是对关键成本费用进行成本性态分析。

全面预算是由一系列预算构成的体系,各项预算之间相互联系、相互影响,关系十分复杂,以下是一个简化后的示意图。

全面预算编制简单要点:

①全面预算的主线是从销售预算到生产预算,进而细分到原材料、人工、制造费用预算等,最后汇总成生产成本预算。

②在做全面预算时,一般应对各项费用做成本性态分析,尽可能的转化成固定成本和变动成本,以求预算数据接近真实情况;例如人工成本,可以分为固定工资,包括:基本工资,养老保险、工伤保险等五险一金,以及包括女职工卫生费在内的所有固定不变部分;变动工资,与生产数量具有线性关系部分。

③关注成本费用中相互联系和相互转换关系,避免重复或者漏记。例如制造费用中固定资产折旧,需要考虑新购买机器设备等固定资产的如何核算。

表格说明:

指标设置依据:该公司认为,与当月销售量和价格最相关的两个月份是上月和去年同期,故从这两个维度预计当月的销售量和价格,然后加权平均,预计当月销售量和价格。

指标具体含义:同期单价是指去年同期的单价;上年同比增长是指上年同期单价与上期相比的增长率;同比三期平均是指包含上期增长率的前三期算术平均值;同比异常是指(1-上年同步增长率/三期平均)>10%,则评价为异常;预计同比增长率是指,如果异常指标为否,按照上年同比增长率与同比三年平均增长率的平均值确定预计同比增长率,如果异常指标为是,则由相关人员确定预计同比增长率;同期拟定单价是指根据同期价格与拟定同比增长率确定的价格。

上月价格是指通过全面预算确定的上月预计销售价格;同期环比是指上年同期单价与当年上一月度相比的增长率;环比三期平均是指包含同期环比的前三期算术平均值;环比异常是指(1-上年同比增长率/环比三期平均)>10%,则评价为异常;预计环比增长率是指,如果环比异常指标为否,按照同期环比增长率与环比三月平均增长率的平均值确定预计环比增长率,如果异常指标为是,则由相关人员确定预计环比增长率;环比拟定单价是指根据同期价格与拟定同比增长率确定的价格。

加权平均单价是通过环比拟定单价和同比拟定单价,按照各自增长率比重加权平均最终确定的单价。具体公式:

加权平均单价=同期拟定单价×预计同比增长率(预计同比增长率+预计环比增长率)+环比拟定单价×预计环比增长率(预计同比增长率+预计环比增长率)

全面预算编制是开展管理会计的前提之一,各个单位应该积极开展,在初期可以完成简单的预算编制,然后逐步扩充完善。

3.大数据时代预算分析方向

提高预算水平。建立统一的预算编制平台,可以实现实时交互,能够成倍提传递效率,降低预算编制时间。

收集信息更全面。我们不仅可以收集到财务、生产、销售和资金等组织内部信息,还可以对外部同行业市场、人力等成本数据进行筛选和测算。

信息共享程度高。因为所有部门的预算平台进行,促进组织内部的沟通与联系。对预算执行实现实时控制。

预算分析更便捷。通过统一预算编制平台,可以实时掌握企业各项业务的实际数据,并能与预算数据进行比较,查看分析预算执行情况。由于预算数据是电子形式存在,便于修改个调整,管理层可以通过预算执行情况,调整下一期的预算,并能在当时获得调整后新预算结果。

自动生成预算分析报告。如果创建标准报告模型,对相关数据进行指定,可以实现定量分析报告。如果引进智能分析系统,系统可以根据企业情况和外部信息完成格式化的定性分析,并能提高相关分析依据,以便报告编制人员依据相关信息对报告进行调整修改。

企业开展大数据分析,内部业务大数据具有应用价值远远高于外部大数据,外部数据在分析企业外部环境时,具有不可替代的优势,但在完善内部管理、提升流程效率上只能起到辅助作用。当前企业热衷于引入来自外部的大数据(如互联网/电商/移动互联网)和相关服务应用,而忽视了一个不争的事实:现有的内部业务大数据才是最大的价值挖掘目标。

大中型企业在信息化与数据应用过程中,大都已经完成了数据积累工作,它们可能分散于不同的信息化系统中,原材料采购系统、生产系统、销售系统、办公自动化系统、费用报销系统等等,现在仅仅需要进行数据整合,其已经可以称之为“大数据”了。在大数据挖掘过程中,应重视这部分数据的含金量与外部大数据相比不在一个数据级上。

加快发展中国特色管理会计任重道远。当前和今后一个时期,要结合我国实际,充分借鉴和吸收国际先进经验,构建中国的管理会计体系,是企业管理者、相关政府部门、学术界、行业协会、学会等各方面的共同使命,各司其职、各负其责,共同促进企业提高管理水平和经济效益,促进行政事业单位提高理财水平和预算绩效,推动经济转型和产业升级,为实现国家治理体系和治理能力现代化做出积极贡献。

在传统生产模式下,假如生产商,由于不掌握市场情况,只能按照以往经验预估市场需求,采购、组织生产、销售。由于信息梗阻和延迟,在购买原材料时,为确保生产顺利进行,需要多采购一定量原材料建立安全库存,销售渠道中有的销售商可能缺货而有的销售商可能形成沉淀,在组织生产时,需要提前生产。上述管理方法,随着信息技术发展和生产力的进步,都正在发生变化,并逐步成为企业核心竞争力关键。

在链条管理上,日本丰田公司可以堪称楷模。

2.大数据时代供应链分析方向

大数据时代让企业信息越来越多的被有意无意的公开,行业利润透明化已经成为趋势,利润空间将被逐步压缩。在这种情况下,开展供应链管理,提高企业自身附加值已经成为利润增长或保持的途径之一。

准确的需求量。需求从生产企业销售人员分析到分析商的预测,甚至到订单确定数字,准确程度大幅度提高,直接关系到库存策略,生产安排以及对终端客户的订单交付率,能最大限度降低因产品的缺货或者滞销将给企业带来的损失。

全球化市场采购。在寻找供货商时,可以进行全球比较,寻找最合格供应商满足生产需求。

实现链条合作。通过实现上下游双方或多方信息的交互,库存与需求信息交互,采购订单与生产订单打通,可以使整个链条利润最大化,提高链条上各企业利润。

最优库存量。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存,降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑,监理优化的库存结构和库存水平设置。

大数据时代整个供应链变成一个整体,从客户需求产生,产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节,信息共享互通有无,形成利益共同体。链条各企业应冲洗优化供应链战略和网络,形成便捷的物流体系,建立高效的运输与配送中心管理,推动供应链成为企业发展的核心竞争力。

(五)成本分析

成本分析是指按照一定的原则,采用一定的方法,利用成本计划、成本核算和其他有关资料,控制实际成本的支出,揭示成本计划完成情况,查明成本升降的原因,寻求降低成本的途径和方法,以达到用最少的劳动消耗取得最大的经济效益的目的。

1.传统成本分析

(1)成本分析具体项目

①产品生产成本

直接材料成本:原材料、辅料、燃料动力、包装物料等的费用。

直接人工成本:生产人员的工资、福利、社会保险等的费用。

制造费用:生产系统管理人员的工资、福利等开支,生产设备的折旧费、维修费、设备财产保险费等。

②期间费用

管理费用包括:

采购费用:正式购买前的订购成本,长期维持物资储存量的维持成本,没有及时购回造成的缺料成本(损失);

产品研发费用;

设备管理费用;

质量管理费用;

安全环保管理费用;

人力资源管理费用;

行政经营管理费用:生产部门以外的其他各部门人员的工资、福利、社会保险、住房公积金、补贴等,办公费,招待费,通信费,交通费,差旅费,会议费,劳动保护费,工会经费,董事会会费,印刷费,咨询费,诉讼费,审计费,固定资产折旧费,设施维修费,水电费,绿化费,排污费,税金,企业上交的各项专项费用等。

销售费用包括:

销售人员薪酬;

销售业务费用:办公费、通信费、差旅费、招待费、销售折扣、坏账损失等;

公关费用;

广告费用;

售后服务费用;

销售物流费用:产品库存费、包装费、运费、装卸费等。

财务费用:

筹资费用:利息损失、汇兑损失等;

资金运行费用:银行手续费、现金折扣等。

(2)成本分析方法

成本分析方法主要分为对比分析法,连锁替代法,相关分析法。

对比分析法是通过成本指标在不同时期(或不同情况)的数据的对比,来揭露矛盾的一种方法,成本指标的对比,必须注意指标的可比性。

比较形式:

①绝对数比较,如上年产品单位成本10元,本年产品单位成本为9.5元;

②增减数比较,如本年成本比上年降低0.5元;

③指数比较,如本年成本比上年降低5%。

连锁替代法也称连锁置换法、连环替代法。它是确定引起某经济指标变动的各个因素影响程度的一种计算方法。

相关分析法:企业的各种经济指标,存在着相互依存关系,一个指标变了,就会影响到其他经济指标。例如:生产数量的变化,必然会引起成本的相应变化,利用数学方法进行相关分析,找出有关经济指标之间规律性的联系,即为相关分析法。

(3)成本分析的意义

成本分析是根据成本资料对成本指标所进行的分析。其包括成本的事前、事中和事后三个方面。

成本的事前分析是指在成本未形成之前所进行的成本预测。进行事前成本分析,可使企业的成本控制有可靠的目标。

成本的事中分析是指对正在执行的成本计划的结果所进行的分析。事中分析主要是为了进行成本控制,防止实际成本超过目标成本的范围。

成本的事后控制是指对成本实际执行的结果所作的分析。事后分析主要是对成本执行的结果进行评价,分析产生问题的原因,总结成本降低的经验,以利于下一期的成本控制活动的开展。

(4)成本分析的任务

①正确计算成本计划的执行结果,计算产生的差异;

②找出产生差异的原因;

③正确对成本计划的执行情况进行评价;

④提出进一步降低成本的措施和方案。

(5)成本分析的原则

①全面分析与重点分析相结合的原则;

②专业分析与群众分析相结合的原则;

③纵向分析与横向分析相结合的原则;

④事后分析与事前、事中分析相结合的原则。

2.大数据时代成本分析方向

全面成本分析变为现实。使用大数据进行成本分析,只需对相关指标进行关联,以后各期都会实现自动分析,大大降低了人工成本,并且可以对一个项目进行多侧面分析,以取得最佳效果。

分析具有可扩充性和修正性。大数据分析可以随时扩充分析指标,对分析指标也可以按照管理目的及时调整,并能进行修改前后单个修改指标进行对比,也能对修改前后整体指标进行对比。

实时监督、快速选择。在生产经营过程中将,实时可以与历史数据、计划数据等方面进行对比分析,找出偏差较大的科目,分析原因,发现问题,最终采取针对性措施解决“问题”。结果瞬间产生。只要预设好分析公式,指标调整或者变动后,结果瞬间产生。如果设置了相关的计算方法,能够实现该任何一项成本变化对企业最终经营结果影响的绝对值和相对值。

提高新的比较“标杆”。大数据可以轻易获得行业平均,甚至动态平均数据、标杆企业数据等。

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师:侯振兴 1.传统供应链分析 供应链从企业的范围,可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业,供给原来的上游企业,销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系:二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说,内部供应链是外部供应链的缩小化。 (1)供应链分析的目的是满足客户需求,降低成本,实现利润: ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标,供应链管理和优化的一切方式方法,都是朝向这个目标而努力的,这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计,这对提高企业管理水平和管理流程,具有不可或缺的作用。同时,随着企业供应链流程的推进和实施、应用,企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进,这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本,缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界,供应商能够随时掌握存货信息,组织生产,及时补充,因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如:丰田零库存。 ⑤降低采购成本,促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息,应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来,从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化,预测的精确度将大幅度的提高,这将导致企业不仅能生产出需要的产品,而且能减少生产的时间,提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸,企业能履行它们的合同,增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络,一个企业建立了自己的供应链系统,本身就已经建立起了业务网络。 (2)供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础,是实行产品增值的关键环节,其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理:循环库存的部署策略,安全库存的部署策略,季节库存的部署策略。 运输管理:运输方式的选择如何,路径和网络选择如何,自营与外包,反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理:订单生产,按库存生产。 信息传递:与进行供应链协调与信息共享。 (六)预算分析 1.《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算,是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理,至少应当关注下列风险: (一)不编制预算或预算不健全,可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 (二)预算目标不合理、编制不科学,可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 (三)预算缺乏刚性、执行不力、考核不严,可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导,明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责,其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

大数据的财务管理

. Word 资料大数据的财务管理 篇一:大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球围受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略

核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇,但我们必须记住,政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出,“我们已经注意到有这样的高调抗议活动,反对组织持有数据,甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说,引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念,更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享,从而促使公司制定明智的、有依据的决策,掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表

探析大数据时代背景下的财务管理的论文

探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色),实时分析,及时预测,提高了企业决策的准确度,大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义

大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下,企业财务人员利用现代财务管理技术和手段,对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力,进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析,对非结构性财务信息和非财务信息关注较少,在大数据时代,要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力,不仅要分析结构性财务信息,还要分析非结构性财务信息和非财务信息,除此之外,还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合,进一步挖掘财务信息核心,预测企业所在市场状况的变化,进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析,及时预测,提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点,大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势,这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理,转变成了基于过程分析的事中管理,能够对资讯带来的大数据进行实时分析,大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度,帮助企业及时预测市场变化,能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业,对市场的适应性增强,从而有助于企业提高市场占有率,增强市场竞争能力,培育核心发展能力,延长企业寿命,促进企业的生存和发展。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据的财务管理

大数据的财务管理 篇一:大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自 己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性何时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级

管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇,但我们必须记住,政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出,“我们已经注意到有这样的高调抗议活动,反对组织持有数据,甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说,引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念,更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享,从而促使公司制定明智的、有依据的决策,掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据对企业财务决策的影响及对策分析—以阿里巴巴集团为例 (1)

摘要 在科技不断发展的背景下,大数据的产生对于企业的财务决策来说,都是一把双刃剑,既是机遇又是挑战。大数据时代给企业财务决策带来了更加全面精准的数据分析平台,但也给企业的传统财务决策带来了巨大的冲击,因此在大数据背景下企业的财务决策面临着新的挑战,必须对企业财务决策进行必要的创新与变革。采用大数据技术将财务决策改革与创新,来面对大数据背景下的财务决策变化,企业需要增加自身创新能力、加强改革的实施、实现现代化管理的关键。本文以阿里巴巴公司财务决策为主要研究对象,通过文献参考法分析了大数据、财务决策的概念以及分析运用到的相关理论,以理论分析为支撑,通过调查法分析了阿里巴巴公司目前财务决策的现状,结合大数据及计算机技术论述了企业财务决策转型的必要性,以及大数据在企业财务决策中的应用。再找出我国企业财务决策中存在的问题,结合信息化管理提出财务决策创新对策,以期我国企业能抓住时代信息化发展的浪潮,充分运用大数据带来的便利,实现企业的进一步发 关键词:大数据;财务决策;影响;对策

目录 摘要 (Ⅱ) 引言 (1) 第1章大数据和财务决策概述及研究现状 (1) 1.1相关理论概述 (1) 1.1.1大数据 (1) 1.1.2 财务决策的基本概念 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 1.2.1国外研究现状 (2) 1.2.2国内研究现状 (3) 第2章大数据时代企业财务决策创新——以阿里巴巴集团为例 (3) 2.1阿里巴巴集团简介 (3) 2.2 阿里巴巴集团应用大数据的背景分析 (4) 2.3阿里巴巴集团基于大数据技术进行财务决策的构建方法 (4) 2.3.1阿里巴巴基于大数据的运营决策 (4) 2.3.2 阿里巴巴基于大数据的投资决策 (7) 2.3.3 阿里巴巴基于大数据的信贷决策 (8) 2.3.4优化组织结构,密切配合产业链 (9) 2.4 阿里巴巴集团近几年财务状况 (9) 2.4.1阿里巴巴集团财务业绩 (10) 第3章大数据给我国企业财务决策带来的困难与挑战 (11) 3.1 缺乏沟通机制 (11) 3.2 财务决策缺乏技术人才 (12) 3.3 财务信息安全问题 (12) 第4章我国公司财务决策保障措施 (12) 4.1 建立财务共享服务中心 (12) 4.2 人才保障——加强复合型财务决策人才队伍培养 (13) 4.3 加强企业财务信息防范 (13) 结束语 (15) 致谢 (16) 参考文献: (17)

大数据时代下的财务管理转型

上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来,大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式,这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一,企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造,“规模效应”将会在互联网上体现,比如维基百科。因此,优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设,而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二,大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售,企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现;而在大数据时代下,优秀的公司通过数据分析和应用,更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系,从“一次销售,一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三,未来企业的成本结构中,“料工费”的占比将逐步降低,而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此,企业产品竞争力的提高,不将再是一味扩大生产规模,而是需要通过整合企业业务和财务等数据,以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理,在大数据时代也同样面临着挑战。 第一,信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量,财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上;第二,借助大数据技术,财务管理和分析的水平可以得到大幅提升,为管理层做出准确的决策给予支持;第三,通过对企业各业务条线数据的整合,将财务数据和业务数据有效融合,推动财务管理的转型和升级。因此,如何适应大数据所带来的变化,如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变,这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代,互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化,带来的是生活方式的变化,而对企业来说,更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例,为应对激烈的竞争,近年来各家整车制造企业都在大规模扩张,希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本,从而提高企业和产品

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据金融行业发展趋势及机遇分析修订稿

大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策? 一、大数据时代到来 凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战 摘要 这是一个信息爆炸的时代,也是一个被数字淹没的世界。在财务领域最终能崛起的企业,必然是对数据最敏感的机构,也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。纵然所有企业对此趋之若鹜,然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息,从而让财务数据开口“说话”,为企业管理者经营决策提供科学依据,是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。 关键词 管理;财务;大数据

的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快 速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。 工具 先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快,他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。如今,可提供这类工具的供应商不胜枚举,开放资源的开发商数量更是不计其数。不过,令人感到些许意外的是,在我们的访谈中,仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。 人员 在我们的调查中,有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关,亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。以乐队为类比:团队的成员必须各自拥有不同的技能,但这些技能又有一些交叉重叠,同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。成功的大数据分析团队亦如此,我们需要:数据科学家,提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师,从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律,发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家,帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。 决心 顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中,明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工:不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

大数据时代的财务管理

大数据时代的财务管理 篇一:大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性何时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略

核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇,但我们必须记住,政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出,“我们已经注意到有这样的高调抗议活动,反对组织持有数据,甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说,引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念,更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享,从而促使公司制定明智的、有依据的决策,掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan

大数据时代下的财务管理

大数据时代下的财务管理 ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性何时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战 摘要 这是一个信息爆炸的时代,也是一个被数字淹没的世界。在财务领域最终能崛起的企业,必然是对数据最敏感的机构,也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。纵然所有企业对此趋之若鹜,然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息,从而让财务数据开口“说话”,为企业管理者经营决策提供科学依据,是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。 关键词 管理;财务;大数据

一、引言 (一)选题背景 在财务工作的改革中,对财务的影响最大的是科技进步。大数据时代的到来,更是使财务管理的发展的到一个前所未有的机遇。财务人员可以利用大数据的优势,更精确快速及时地处理财务数据,方便管理人员实行有效的管理。 (二)文献综述 大数据时代的到来,让财务管理工作的理念和模式发生了各种颠覆性的变化,对于传统的财务工作领域来说,财务管理继续发展是越来越难,财务管理更多的是开始向销售、研发、人力资源等相关的领域延伸和渗透;就财务管理的模式来说,公司财务的定位与任务应该主要偏向任何与公司业务有关联的数据的收集、处理与分析。鉴于传统的财务管理和大数据时代下的财务管理的显而易见的不同点,我们称大数据时代的财务管理为“大财务”。企业的管理将会因大财务的出现而影响巨大,这种影响横跨战术层面和战略层面。 首先,管理会计的面貌将会焕然一新。基于大型金融公司的数据,全面预算管理,资金的集中管理,内部控制可以更高效,平稳运行与发展。这让管理会计有能力超越财务会计的约束,在企业决策与管理中饰演更加重要的角色,进而促使企业价值增值。 然后,金融企业管理的视角和洞察力显著增强,企业管理智慧突出明显。大财务由于大数据的技术支持,可以在企业决策时用数据挖掘技术掌握很多有用的信息,这些信息将帮助企业降低常见的错误,有利于企业降低系统性风险,能够让企业对未来的发展进行更加准确的预测。在企业执行方面,使用大数据技术能够利用定量的方法对不同方案和流程的成本和收益进行分析对比,进而完成企业价值最大化的方案筛选。此外,大数据让财务人员能够尽早察觉到反常情况,这

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/395889401.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者:沈芳纯 来源:《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要:随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下,财务管理的创新工作机制,通过财务管理的变革和创新,在新的环境下,促进财务管理的可持续发展理论,提出适应如今大数据的财务管理的措施建议,以期丰富财务管理理论体系。 关键词:大数据;财务管理;创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一,企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化,对企业的各项经营活动进行控制,为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势,同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起,打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律,发现财务数据中的趋势,从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够,不能够意识到企業环境的大变化,不能够从大数据中发现优势,在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任,大数据使得未来的财务管理是基于大数据,因此,可以通过培育管理层的大数据管理意识,达到引导带领企业员工的作用,使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理,可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律,对财务管理而言,财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的,然而众多的财务数据都是孤立的,很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘,来寻找其中的变化趋势,找到财务的漏洞和趋势,找出财务管理的科学路径,及时的规避风险,促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇

大数据时代下的企业财务管理

大数据时代下的企业财务管理 一、传统企业财务管理现状及存在的问题 1.网络化水平偏低,资源整合能力差随着大数据时代的巨变,传 统企业的财务管理的网络化程度偏低,达不到与时俱进的水平,信息的传输还不能够全面输入输出数据。这样的模式放在目前的大环境中就意味着技术的落后,更严重的说会影响企业整体办事效率进而导致效益的降低。由于网络化技术达不到要求,要想整合大量的“碎片化”的资源,也就变得无所下手,从而影响了企业的资源整合能力。 2.人工费用成本较高,高级化人员缺乏 近年来,企业越来越重视财务规划,对于财务人员的需求变大,是直接导致财务人员费用成本提高的一个重要原因。而面对这种大环境的突变,普通财务工作人员的财务水平已不足以完成更艰巨的任务。对财务人员需求与供给之间的矛盾还未能缓和,因此与网络信息化相结合的财务人员是企业发展的需要。 3.财务决策不合理、质量不高目前企业决策者和财务人员很大程度上都依赖于经验来判断和调整市场,评价体系中财务指标也局限于靠货币来计量,缺少对其他因素的深刻剖析。这不但大大降低了企业对财务管理的可参考性,同时也难以满足信息使用者的要求。更进一步 说,这种决策的不合理已经影响了企业决策的质量和发展。 、大数据时代下企业面临的挑战 1.网络安全及监管方面的挑战面对层出不穷的互联网技术的换代

升级,数据的不断更新、传出、输入等,网络的不真实性和真实性是并肩存在的,我们所面临的负面效应就是客户信息的保密度会降低。个人信息、商业资料的流失会带来各种各样的麻烦,容易导致个人安全受到威胁、名誉受损和企业利益的流失。这无疑给监管部门带来了不小的挑战。 2.数据整合方面的挑战 大数据时代,不言而喻的就是数据量的庞大,怎么样对海量数据进行分类、整合、分析、挖掘才能提高企业的效率,对企业决策达到事半功倍的效果,是未来企业发展应该重视的问题。企业所能获取到的各种数据来源包括新闻纸媒、物流、电商等接收到的有关图片、音频资料这些都属于半结构化资料;而企业目前只能接受结构化资料。这其中就有了冲突和矛盾,如何调整和整合这两种资源也是企业发展的所考虑的问题。 3.财务部门内部管理和组织结构方面的挑战企业的财务部门的职能不能只是局限在传统的会计业务核算,报表分析等业务。海量的数据要求财务管理人员要从多方面对数据进行全方位的考查,包括采购、市场调研、销售等各个环节的渗透,这就无疑加大了财务人员的工作量和技术操作性,对于财务部门内部职能转变,不断拓展新思路是一个很大挑战。 三、大数据时代下企业财务管理的机遇 1.有利于财务信息的处理的高效和准确与传统的冗长复杂还容易出错的手账会计记录方式相比,大数据时代下的财务管理充满了活力,

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

相关文档
最新文档