■王 琼

（桂林市园林建设工程管理处）

伴随着我国社会经济和科技水平的不断发展，人们对大数据推动市场发展的价值作用要求也越来越多，但由于受到各种因素的影响，当前关于数据挖掘技术在市场企业财务分析中的实践应用还存在一些问题，导致大数据的价值没能得到最大化发挥，企业财务分析无法跟上现代化经济的发展要求，这就需要相关企业管理者正确认识大数据时代背景下企业财务管理与财务分析工作发生的变化，充分掌握数据挖掘技术，提高企业财务管理与分析工作的效率，为决策提供数据支撑。

1 大数据时代下数据挖掘技术简述

数据挖掘技术属于数据处理技术的一种，也是挖掘知识的重要组成内容，要求工作者应用计算机算法的手段从信息数据库提取具有价值的信息内容[1]。虽然数据挖掘的过程不包括数据收集和数据处理，但没有基础数据来源根本无法开展挖掘分析。在实际的处理过程中，数据挖掘的对象既有可能为结构化数据，也可能为半结构化或其他结构数据，可将其划分为挖掘对象、数据筛选、预处理、数据挖掘以及结构分析的步骤。一个简单且完整的数据挖掘体系、数据仓库、信息系统，在相互作用的基础上产生新的数据分析价值，于是工作人员通过采集、筛选、转化、分析和处理，形成有储存价值的系统整体，便于人们将其应用并发挥更大的功能价值[2]。

2 基于数据挖掘角度分析大数据时代传统财务分析存在的问题

2.1 传统方式的财务数据处理无法满足高水平企业财务分析的要求

企业财务分析工作需要财务人员结合企业运营的实际情况，参考会计核算记录与管理内容，用数据分析的方法评价企业财务状况与经营现状，为公司的发展决策提供有效的依据。而传统财务数据处理方式应用的初衷更多是通过银行贷款信用申请资格为主，所以更重视企业的信用评价和贷款偿还能力，伴随股份制的出现，我国的经济市场体系发展更成熟，于是企业财务分析的内容和要求更宽泛，更多内容融入进企业财务日常管理体系中，因此也无法满足企业财务分析的真正需求，即评价企业运营和财务状况、审视公司自身潜力和挖掘业绩增长点、获知企业财务状况、运营能力、偿债能力、发展前程景等，帮助银行、政府及投资者等外部人员了解并公允评价公司。

2.2 传统财务分析面临巨大的发展困境

如今，市场竞争格局日新月异，企业在运营中产生的财务数据也越来越多，管理者进行决策所需的财务信息要求更高，传统财务分析的方法更多以财务报表分析为主，存在非常多的弊端，无法适应当下经营模式财务企业管理的需求，其主要表现在以下几个方面：①传统财务分析模式片面化严重。过去应用的财务报表，多强调数量分析，因此只是通过简单的计算和统计汇总的方式进行处理，作用于企业投资、运筹、偿还等固定项目工作上，但现今大部分企业均大力普及物联网和云计算，企业需要获取全部业务数据，并扩展为不受空间和时间限制的形式，传统数据无法涉及到筛选统筹、排序和计算分析上；②传统财务分析模式时效性滞后。目前还是有不少企业在其财务管理工作中通过会计核算数据进行分析和方法应用，但这种方法多从历史事件上借以经验，于是逐渐将企业财务分析工作转变为评价历史数据的工作，而在进入信息化时代后，企业每天获取的信息数据海量化，时间在数据价值挖掘中非常重要，滞后的问题难以满足企业财务发展的需求；③传统财务分析结构会受到会计政策选择的较大影响[3]。实践发现，传统财务分析结果较多地被会计实施政策所影响，我国会计准则允许公允价值和折旧可由企业选择处理，那么这就会对企业财务的分析结果产生直接的干扰性影响，得出的结果跨行业对比下应用价值大大减少，因此必须以数据挖掘的方式将这些弊端克服，通过转换与处理，消除数据的无用功能，实现不同企业数据价值的横向对比，不断完善功能性[4]。

3 以S集团为例分析大数据时代数据挖掘技术在财务分析中的应用

3.1 S集团背景介绍

本文引入分析的S集团是一家集房地产投资、生活家居于一体的大型集团企业，在1991年就成立。除了在经营管理、生产工艺与设备上向国际先进企业看齐外，企业还非常注重前端科技的投入，自主研发或采购先进的信息化管理产品，提高信息化程度，拓宽发展市场。从内部管理来看，S集团采用的是集权管理的方法，在总部下设有多个子公司和工厂，均有单一财务部门进行预算、决策的工作。自实施信息化管理后，总部对子公司做会计核算、财务报告分析、预算管理、资金管理等多方面财务控制。但因规模较大，数据传递需要较多层级，过程中有滞后性的问题。目前，S集团迫切希望建立能够快速获取集团内外部所有数据并进行数据分析处理的财务分析平台，通过智能财务分析的手段提高决策的速度与精准度。

3.2 S集团财务分析应用技术存在的问题

3.2.1 巨量化数据未能得到共享

企业业务拓展过程中，会计核算系统、人力资源系统及物联网系统有其逐步建立的过程，因此每天都会产生结构化数据，这些数据规模较大，信息价值很高，但S企业没能将这些数据进行有效整合，没能实现海量数据资源的内部共享，存在大量信息孤岛的现象，无法在海量信息基础上构建信息仓库，从而形成数据分析平台，那么这就直接影响企业内部数据信息，如资金流、信息流等方面的共享效率，就连部门之间的业务沟通也将出现很多问题，增加成本，总体运作的效率大大降低，甚至出现财务数据失真的情况，严重降低财务管理运作效率，这也是当前很多企业财务分析工作存在的问题。

3.2.2 集团预算与集中监控效率低

由于S集团的主要业务是房地产和生活家居经营，以分销和零售方式进行销售，在分布上较广泛，子公司与供应商众多，但财务数据统计工作却存在不同程度的滞后性，报表制作上也有偏差，及时性与准确性无法得到保证。财务分析至此产生的后果将会包含两种，一种是企业管理无法实时监控到整个运营的过程，更无从进行动态调整，以保证企业运营不偏离正轨，另一种是生产信息、售后内容滞后，企业难以落实预算策略，最终得出的财务分析结果无法为决策的制定发挥参考作用。

3.2.3 缺少综合性的财务决策分析

S集团的财务分析工作主要着眼点在于历史数据的评价报告和简单的未来发展预测，数据来源集中在会计核算数据，缺乏对信息系统等外部资源利用的过程，那么财务分析工作只能涉及到部分数据库的内容而非海量价值内容，并没有涵盖整个数据库，财务分析结果的可信性与客观性均受到影响。而各子公司乃至层级间关于数据实时传输的要求也尚未明确，缺乏实时指标分析系统，这就导致集团很难对财务资金流运转情况等工作进行监测和预警，直接影响决策的正确性。

4 大数据时代数据挖掘技术在财务分析中的实践应用

4.1 构建集团企业数据挖掘财务分析统一平台，确保信息共享与决策正确

要确保信息系统的完善及财务分析效率的提升，企业需要在原有的基础上创建和完善数据挖掘财务分析的统一平台，将企业内部相关联的人力资源、会计核算等业务系统全部打通，应用分析模型的方式方便管理者进行管理，才能真正监督当下的财务情况并准确预估未来的发展态势[5]。首先，企业要确保能够实时获取数据，确保相关业务与对应财务于一体。要将集团、子公司、供应商、分销商以及客户的数据端接入到数据挖掘财务分析平台当中，确保平台统一接受海量数据，并有时效性，这个过程减少人员干扰，确保财务分析依据的信息高质量标准。在实现共享数据的基础上，企业还要坚持统一核算的原则，提高一体化的应用效率，确保财务资源得到集团的统一管控，以便提高整体的运行管理质量。其次，企业要制定驱动式的数据应用决策，为战略管理水平的提升夯实基础，在对系统数据进行分析前，要从企业会计核算的缺陷着手，结合实际情况，尤其是考虑到可能出现的信息孤立、数据搜集难的现实，那么通过财务分析平台处理数据后，要将决策驱动落实应用在挖掘数据和实施决策之间，可定期开启自动挖掘数据价值的相关功能，以销售金额、回款速度等实际情况对评分进行计算，及时发现优质客户以及存在较大回购率的客户，从而将其作为重点推广和发展对象，为企业决策提供依据。最后，企业要优化财务分析平台的基础功能，实现智能化的目标。在优化财务分析平台中，可结合企业经营情况设计个性化分析展示模板，如财务数据统计表、个人定制信息、动态图标等等，呈现最详细的分析结果，确保决策者迅速掌握财务信息，指导决策。

4.2 构建核算分析于一体的财务预警系统，提高财务风险防御能力

在落实企业会计核算工作时，企业必须以财务分析为基础，并利用财务分析指导和促进会计核算工作顺利完成。在这一原则的指导下，S集团需要开启双向互通的连接方式，将会计核算系统设定和应用起来，共同服务于财务分析和数据处理，在应用的平台上进一步挖掘数据价值，形成财务预算和对应的模型，再将分析结果反输入到会计核算系统当中，真正促成两者之间的联动，一定程度上提高风险防御能力。另外，还要重视财务预警系统的搭建，保持持续性实时的动态财务分析过程，确保财务管理人员及企业的决策者能够掌握数据采集和挖掘的全过程，及时准确测算出关键指标，在评估对比后做好预算工作，如果期间发现差额过大，甚至超出阈值，就会形成预警发现，处理问题，这对企业财务管理规避风险，及时发现决策错误情况，保持长远稳定发展意义重大。

5 结 语

综上所述，大数据时代背景下，企业的财务管理是关乎企业长远发展的重要一环，在日常财务分析工作中，管理者必须正视传统财务分析存在的问题，积极应用先进的数据挖掘技术，创建并完善系统，强化财务管理，提高数据分析的有效性，及时规避风险，才能提高企业发展决策的准确性，确保企业更好更快发展。