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随着物联网、社交网络的飞速发展，信息数据呈爆炸式增长，我们已在不知不觉中步入大数据时代。大数据时代的到来使得信息交流愈发便捷，并带来数据存储方式、处理模式的变革。财务管理作为企业运营的核心部分，在大数据所影响的新形势下将面临更多新的挑战。本文在将根据大数据的特点，对企业财务信息化升级做出展望。
大数据 财务信息化 财务管理
大数据的兴起与发展背景
工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的数据结构。计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。
大数据的概念及特点
（1）大数据概念
麦肯锡其报告《Big data：Thenextfrontier for innovation，Competition， andproductivity》中给m大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工作获取、储存、管理和分析能力的数据集。维基百科中只有短短一句话：“巨量资料（ Big date），或称大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积目的的资讯。”大数据是一个宽泛的概念，见仁见智。但各类的定义都无一例外的突出了“大”字。诚然“大”是大数据的一个重要特征，但远远不是全部。
（2）大数据基本特点
大数据的4V特点即Volume、Velocit）_、Varietv、Veracitv。总的来说，大数据的概念包含这几个方面的内涵：第一，数据量大。这里所指的数据量大并不是一项数据有多么的庞大，而是数据集群的体积以惊人的速度扩大，大数据时代的数据体量已经不能以TB级计算而一跃升级为PB级。第二，市场变化快，要求数据能及时快速的响应并变化，对数据的分析也要快速，在性能上有更高的要求。第三，数据的多样性。大数据所定义的数据不仅包括了数字、字母，同时还包括了我们熟知的网络日志、视频资料、音频资料、图片资料以及地理位置等。从这一数据定义的改变也能让我们感觉到过去的数据处理方法已经无法适应今大的数据处理，如果不能及时改进处理技术将无法切实提升数据处理质量和效率。第四，价值密度低。传统的结构化数据，依据特定的应用，对事物进行了相应的抽象，每一条数据都包含该应用需要考量的信息，而大数据为了获取事物的全部细节，不对事物进行抽象、归纳等处理，直接采用原始的数据，保留了数据的原貌，且通常不对数据进行采样，直接采用全体数据，由于减少了采样和抽象，呈现所有数据和全部细节信息，可以分析更多的信息，但也引入了大量没有意义的信息，甚至是错误的信息。
大數据对企业财务信息化升级展望
（1）大数据时代的企业财务评估
随着互联网，以及移动技术的发展，商业数据的曝光率已经大大提升，这给予企业利用大数据进行信用评估一个很好的契机。在传统模式下，企业财务决策往往是由财务人员根据已有会计信息分析得出财务分析信息，财务人员进行评估时存在着有限理性，存在自己的主观判断。大数据时代下则可以借鉴淘宝评估运费险的做法，尤其可以体现在资产评估以及风险管理方面。企业财务信息系统通过企业原始会计信息的收集，建立企业交易的资产评估模型、信用评估数据模型等财务数据输出模型，从而决定合作方案中的现金折扣、应收账款到款期限、利息率等。这样一方面能够加强企业的负债管理功能，获取最大资产占用价值；另一方面，可以提高企业对外的应收账款回收率，减少企业财务管理中非系统性风险。
（2）大数据时代的财务软件功能升级
传统模式下，大部分企业对于历史数据的使用是有限的。由于忽视历史数据的价值以及数据存储技术的限制，很多企业会周期性删除历史财务数据，而这一部分数据在大数据时代下可以发挥其优势。同时，大数据时代的数据不仅仅是各种数字、字母及简单代码等结构化数据，同时也包括了各种图像、声音、网络日志等非结构化数据。但是目前绝大部分企业对于非机构化数据的利用不足，甚至处于空白状态。历史数据与非结构化数据的充分利用会有力推进财务信息化升级。
为了有效提取种类繁多且基础庞大的数据信息为财务管理工作所用就必须大力加强现有财务管理软件的功能模块升级。首先要加强对各种非结构化数据的处理提取功能，其次还要进行数据匹配与关联、信息搜索引擎开发，提升有效信息的筛选效率，同时还要进一步规范各种数据信息的录入端口管理，从信息录入的源头开始加强对数据信息的统一化、标准化与规范化管理，大力提升数据信息的利用效率及质量。
（3）大数据时代的财务信息化平台建设
企业的财务管理工作内容多样，随着信息时代的到来，各种信息呈现爆炸式增长，由于缺乏海量财务数据整合和发布的技术，各种数据信息的收集整理及财务报告编制工作难度越来越大，公司下属机构在各自的数据信息录入方而也存在着许多不相融合的地方，从而加大了数据管理难度；同时，财务部门与企业其他部门的信息无法便利的共享，企业内部人员对财务数据的获取存在障碍。
商业智能是为了满足中国移动经分系统集中化建设的要求来实现的一个平台。BI系统从企业生产系统中提取出有用数据并进行清洗，然后经过抽取、转换和装载，将数据合并到一个企业级的数据仓库里。在此基础上。利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、在线分析工具等对其进行分析和处理，最后形成知识，支持企业决策。为推进企业财务信息化升级，我们可以类比商业智能这个案例，运用大数据和云计算的技术，在企业内部建立财务信息化管理平台，对各项数据、信息在收集方式上进一步实现统一，从而提升各项财务信息、会计数据的透明度和公开度，降低财务信息使用门槛。
大数据 财务信息化 财务管理
大数据的兴起与发展背景
工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的数据结构。计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。
大数据的概念及特点
（1）大数据概念
麦肯锡其报告《Big data：Thenextfrontier for innovation，Competition， andproductivity》中给m大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工作获取、储存、管理和分析能力的数据集。维基百科中只有短短一句话：“巨量资料（ Big date），或称大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积目的的资讯。”大数据是一个宽泛的概念，见仁见智。但各类的定义都无一例外的突出了“大”字。诚然“大”是大数据的一个重要特征，但远远不是全部。
（2）大数据基本特点
大数据的4V特点即Volume、Velocit）_、Varietv、Veracitv。总的来说，大数据的概念包含这几个方面的内涵：第一，数据量大。这里所指的数据量大并不是一项数据有多么的庞大，而是数据集群的体积以惊人的速度扩大，大数据时代的数据体量已经不能以TB级计算而一跃升级为PB级。第二，市场变化快，要求数据能及时快速的响应并变化，对数据的分析也要快速，在性能上有更高的要求。第三，数据的多样性。大数据所定义的数据不仅包括了数字、字母，同时还包括了我们熟知的网络日志、视频资料、音频资料、图片资料以及地理位置等。从这一数据定义的改变也能让我们感觉到过去的数据处理方法已经无法适应今大的数据处理，如果不能及时改进处理技术将无法切实提升数据处理质量和效率。第四，价值密度低。传统的结构化数据，依据特定的应用，对事物进行了相应的抽象，每一条数据都包含该应用需要考量的信息，而大数据为了获取事物的全部细节，不对事物进行抽象、归纳等处理，直接采用原始的数据，保留了数据的原貌，且通常不对数据进行采样，直接采用全体数据，由于减少了采样和抽象，呈现所有数据和全部细节信息，可以分析更多的信息，但也引入了大量没有意义的信息，甚至是错误的信息。
大數据对企业财务信息化升级展望
（1）大数据时代的企业财务评估
随着互联网，以及移动技术的发展，商业数据的曝光率已经大大提升，这给予企业利用大数据进行信用评估一个很好的契机。在传统模式下，企业财务决策往往是由财务人员根据已有会计信息分析得出财务分析信息，财务人员进行评估时存在着有限理性，存在自己的主观判断。大数据时代下则可以借鉴淘宝评估运费险的做法，尤其可以体现在资产评估以及风险管理方面。企业财务信息系统通过企业原始会计信息的收集，建立企业交易的资产评估模型、信用评估数据模型等财务数据输出模型，从而决定合作方案中的现金折扣、应收账款到款期限、利息率等。这样一方面能够加强企业的负债管理功能，获取最大资产占用价值；另一方面，可以提高企业对外的应收账款回收率，减少企业财务管理中非系统性风险。
（2）大数据时代的财务软件功能升级
传统模式下，大部分企业对于历史数据的使用是有限的。由于忽视历史数据的价值以及数据存储技术的限制，很多企业会周期性删除历史财务数据，而这一部分数据在大数据时代下可以发挥其优势。同时，大数据时代的数据不仅仅是各种数字、字母及简单代码等结构化数据，同时也包括了各种图像、声音、网络日志等非结构化数据。但是目前绝大部分企业对于非机构化数据的利用不足，甚至处于空白状态。历史数据与非结构化数据的充分利用会有力推进财务信息化升级。
为了有效提取种类繁多且基础庞大的数据信息为财务管理工作所用就必须大力加强现有财务管理软件的功能模块升级。首先要加强对各种非结构化数据的处理提取功能，其次还要进行数据匹配与关联、信息搜索引擎开发，提升有效信息的筛选效率，同时还要进一步规范各种数据信息的录入端口管理，从信息录入的源头开始加强对数据信息的统一化、标准化与规范化管理，大力提升数据信息的利用效率及质量。
（3）大数据时代的财务信息化平台建设
企业的财务管理工作内容多样，随着信息时代的到来，各种信息呈现爆炸式增长，由于缺乏海量财务数据整合和发布的技术，各种数据信息的收集整理及财务报告编制工作难度越来越大，公司下属机构在各自的数据信息录入方而也存在着许多不相融合的地方，从而加大了数据管理难度；同时，财务部门与企业其他部门的信息无法便利的共享，企业内部人员对财务数据的获取存在障碍。
商业智能是为了满足中国移动经分系统集中化建设的要求来实现的一个平台。BI系统从企业生产系统中提取出有用数据并进行清洗，然后经过抽取、转换和装载，将数据合并到一个企业级的数据仓库里。在此基础上。利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、在线分析工具等对其进行分析和处理，最后形成知识，支持企业决策。为推进企业财务信息化升级，我们可以类比商业智能这个案例，运用大数据和云计算的技术，在企业内部建立财务信息化管理平台，对各项数据、信息在收集方式上进一步实现统一，从而提升各项财务信息、会计数据的透明度和公开度，降低财务信息使用门槛。