摘 要

大数据时代，企业处于数据体量大、数据传播速度快、数据种类繁多、数据价值密度低的大数据信息环境中。面对灵活多变的数据，企业财务信息收集筛选难度增大，财务信息加工处理的难度也增加了，与此同时，企业的财务信息化进程受到了阻碍。然而当企业突破了这些挑战，则会给企业带来新的生机。

本研究通过介绍大数据的含义、特征和财务信息化的含义，引出了在大数据背景下企业财务信息化的新特点。而后阐述了大数据背景下财务信息化存在的问题：企业财务信息化目标不明确；获取数据途径多且成本高；海量数据筛选难度大，并从制度、IT技术、人才三个方面提出了对策和建议：明确企业财务信息化目标；选择合适的途径获取数据；建立有效的数据筛选体系。最后结合实际案例，分析财务信息化建设对企业的影响，并印证提出对策和建议的有效性，希望能够为企业财务信息化建设提供参考。

关键词：财务信息化；大数据获取；大数据筛选

Abstract

In the era of big data, enterprises are in the big data information environment with large volume of data, high speed of data transmission, various types of data and low data value density. In the face of flexible and changeable data, it is more difficult to collect and screen financial information, and it is also harder to process financial information. At the same time, the process of enterprise financial information is hindered. However, when the enterprise breaks through these challenges, it will bring new vitality to the enterprise.

This study introduces the meaning, characteristics and financial information of big data, and leads to the new characteristics of enterprise financial informatization under the background of big data. Then it expounds the existing problems of financial informatization under the background of big data. The problems include that it is not clear for the enterprise finance informationization goal; there are many ways to obtain the data and the cost is high; it is difficult to screen the massive data. The countermeasures and suggestions, from three aspects of the system、the IT technology、talents, are as follows: make clear the goal of enterprise financial information; choose the right way to obtain data; and establish an effective data screening system. Finally, combining with the actual cases, this study analyzes the influence of the financial information construction on the enterprise, and verifies the effectiveness of the proposed countermeasures and suggestions. This study hopes to provide a reference for the enterprise financial information construction.

Key Words：Financial informatization；Big data acquisition；Big data screening

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究目的和意义 1

1.1.1 研究目的 1

1.1.2研究意义 1

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

1.3 研究内容与方法 4

1.3.1 研究内容 4

1.3.2 研究方法 4

第2章 大数据与财务信息化的相关概念 6

2.1 大数据的含义及特征 6

2.2 财务信息化的含义 8

2.3 大数据背景下财务信息化的新特点 8

第3章 大数据背景下财务信息化问题 10

3.1 企业财务信息化目标不明确 10

3.2 获取数据途径多且成本高 11

3.3 海量数据筛选难度大 11

第4章 大数据背景下财务信息化问题的对策与建议 12

4.1 明确企业财务信息化目标 12

4.1.1 树立正确的认知 12

4.1.2 制度和人才同步管理 12

4.2 选择合适的途径获取数据 13

4.2.1 制定数据获取途径制度 13

4.2.2 选拔数据获取途径人才 14

4.3 建立有效的数据筛选体系 14

4.3.1 建立相应的数据预处理制度 14

4.3.2 配备相符的IT技术 14

4.3.3 培养复合型人才 15

第5章 A企业财务信息化改造 16

5.1 A企业信息化简况 16

5.2 A企业在大数据背景下推进财务信息化 17

5.2.1 A企业财务信息化改造内容 17

5.2.2 A企业财务信息化改造成果 18

5.3 在大数据背景下A企业财务信息化改造建议 18

5.3.1 跟踪制度执行情况 18

5.3.2 改进企业IT技术 19

5.3.3 提高人员教育水平 19

第6章 结论与展望 21

6.1 研究结论 21

6.2 研究展望 21

参考文献 22

致 谢 23

第1章 绪论

1.1 研究目的和意义

1.1.1 研究目的

1996年，互联网开始在中国推广，自此，与互联网相关的信息技术有了迅猛的发展，由此产生的数据呈现几何级数增加。到2012年，大数据（Big data）被大众越来越多地提及，用以描述在信息爆炸时代所产生的海量数据，全球知名咨询公司麦肯锡表示大数据时代已经到来。大数据时代展现出：数据成为重要的生产因素；人们对数据的挖掘和运用将会提高生产效率；大数据的应用会在军事、金融、通讯、制造等各行业对社会、经济、文化等各个方面产生了广泛而深远的影响。

经济全球化不断地深入和社会信息化程度不断地提高，导致国际市场环境日益开放，同行业的竞争日趋激烈，现代企业发展面临着多方面的挑战。在市场变化多端的情况下，企业如何更高效地做出正确的决策并采取行动为企业创造更多的利润，是现代企业是否能够存活的关键点。企业财务信息化由此备受关注。在现代科技和信息技术的帮助下，企业财务信息化成为增强企业竞争力的有效手段。它的出现，可以最大限度地现实企业内外部的信息资源对接和共享，能够有效地分析财务管理工作中出现的问题并提供解决方法，为改善企业财务管理水平提供了基础条件并能使企业管理工作日趋完善。

在大数据时代，数据不再是抽样的少量数据，而是包含所有信息的全部数据。数据的传递也是在高速运转中的，如何在海量中获取企业所需的数据，并将这些高速的信息数据用于企业的管理中，是企业财务信息化面临的新的挑战和机遇。

本研究以大数据为背景，针对大数据时代数据具有大量、高速、多样、价值等特点，研究新的时代背景下企业财务信息化相关问题：财务信息化目标不明确、收集数据途径多且成本高、筛选数据难度大。并针对这些问题从企业制度、IT技术、人才三个方面提出相应的建议，以保证企业财务信息化的顺利运行。

1.1.2研究意义

企业利用信息技术，实现适合企业业务特征和满足管理需要的财务信息化建设，来整合企业内外部的各项信息资源，以管理分析报告的形式为企业决策提供支持。财务信息化除了能够及时处理信息资源为企业决策提供所需的信息外，还能够帮助企业改善整个管理流程、提高管理效率。财务信息化将成为未来企业财务管理的发展趋势。本研究将结合大数据背景，研究财务信息化存在的问题，因此该选题具有较好的理论与实践价值。

（1）理论意义

在信息技术和业务流程再造的冲击下，由会计学之父卢卡·帕乔利提出的会计理论发展而来的财务工作流程与大数据时代下的财务信息化情况不再相适应。美国注册会计师协会主席Robert Mednick曾指出：会计行业如果不根据IT技术重造，那么早晚会被能够创新地提供信息服务的另一个行业替代。因此，本研究对企业财务信息化问题的探索将在大数据背景下结合业务流程再造理论进行分析，为改进企业财务信息化工作提供有力的理论保障。

（2）实践意义

大数据时代，信息技术迅猛发展，信息化技术被运用于人们生产生活的各个方面，也对企业财务信息化工作造成巨大的影响。然而，因财务部门的地位不高，由财务人员推行的财务信息化建设进程缓慢，难以为企业决策层提供及时有效的决策信息，不能将财务信息价值变为经济收益。因而为了企业能够获得更高的利润，减少企业经营的风险，发挥财务信息的价值，企业应该引进先进的信息化技术不断推进企业财务信息化工作。

本研究结合大数据背景，分析财务信息化过程中出现的有关数据问题，并从多角度提出建议，有利于企业对财务数据和非财务数据的分析处理，也有助于企业财务信息化建设工作的推进改善，从而促使企业健康长久的经营发展。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

美国是最早开始使用计算机进行财务数据处理的国家。美国通用电气公司（General Electric Company，简称GE）创立于1892年，经过一段时间的发展，美国通用电气公司1954年在进行职工薪酬核算初次使用计算机，发现计算机进行数据处理功能强大，方便快捷。从那时起开始了财务信息化研究。此后，许多人进行财务信息化的研究，并且形成了一套体系。

在2008年，国际性科技期刊《Nature》就推出专刊“Big Data”，该专刊从多个学科领域对大数据的研究现状进行系统的介绍，来探索大数据的潜在价值和现存挑战。从此大数据就在学术界掀起了一番浪潮。2011年2月，《Science》推出了“Dealing with data”专刊，主要探讨了各学科领域中遇到的大数据问题以及论述了科学研究中大数据的重要作用。同年6月，麦肯锡公司公布了一份有关大数据的报告——《Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity》，该报告详细地论述了大数据的价值、关键技术和科技、对5大领域带来的潜在变革、以及应用领域等。

之后2012年1月，大数据成为达沃斯世界经济论坛主题之一，并发布了报告《Big data，big impact：New Possibilities for international development》，该报告探讨了如何利用现有的海量数据服务社会、改善社会。在Nils O.E. Olsson（2015）等人研究中，将大数据用于项目后评价研究，突破了原有的后评价数据时间跨度短的缺点^[1]。John Holdren（2014）等人提出呼吁要避免大数据分析对特定阶级带来歧视性影响^[2]。Mendelson.D（2017）建议建立一个法律框架以便于在大数据时代保护个人隐私的情况下分析健康数据^[3]。

1.2.2 国内研究现状

国内关于大数据的研究起步较晚。研究内容主要是：

（1）大数据的相关概念知识。如孟小峰、慈祥（2013）的《大数据管理：概念、技术与挑战》一文在剖析大数据的基本概念的基础上，阐述了大数据处理的基本框架，并总结归纳大数据时代所面临的挑战^[4]。2017年，大数据战略重点实验室在《大数据概念与发展》一文中，总结了国内外专家学者对大数据的定义、特性、发展历史及现状，全面介绍了大数据的相关概念使人们更深入了解大数据并为大数据研究提供指导^[5]。

（2）大数据带来的机遇与挑战。如陈如明（2012）发表的《大数据时代的挑战、价值与应对策略》，文中对大数据面对的挑战，带来的价值进行分析，指出大数据时代在挖掘数据价值的同时要重视对数据安全的防范，并提出了以创新为主的应对策略^[6]。

（3）探索大数据的技术与应用。如方巍等在2014年发表《大数据：概念、技术及应用研究综述》，阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等；将物联网、云计算、移动互联网等技术与大数据技术对比，剖析了大数据核心技术以及大数据企业解决方案；讨论了目前大数据应用实例^[7]。

近年来，财务人员和相关学者将大数据与财务信息化联系起来，探讨了大数据对财务信息化的影响以及如何利用大数据知识建设企业财务信息化的问题。蒋坎明，张晓蕾，柯明等分析了大数据给财务信息化带来的影响，并认为大数据会给财务信息系统带来变革^[8][9][10]。何莉娜（2014）在《大数据时代下推进企业财务信息化的研究》中，提出大数据时代背景下，企业应从目标规划、组织构架及操作流程、人才队伍建设、软硬件配置、风险管控等方面科学构建企业财务信息化体系^[11]。魏茜，侯晶，赵磊，才亚非等人也提出了在大数据背景下，企业财务信息化现存的问题以及相对应解决建议^{[12][13][14][15][16]}。此外，财务信息化不仅仅局限于企业集团内，在高校、医院等事业单位也有所应用^{[17][18][19][20]}。

从国内外研究现状可以看出：（1）专家与学者已对大数据的概念、挑战、关键技术、发展前景有了深入地研究和探讨。（2）财务信息化的研究已形成了一套体系，现阶段主要研究是财务信息化的影响、存在问题、对策与建议。（3）对于大数据在财务信息化方面的应用研究，主要集中于企业面临的挑战，及解决策略，但缺乏实例论证策略的有效性。未来的研究方向应是大数据和财务信息化的实际应用研究。

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

本研究的内容可以概括为六个部分：

第1章：绪论。主要介绍了选题的研究背景——大数据时代背景下财务信息化的发展、研究的意义、国内外研究现状、以及研究内容和方法。

第2章：大数据和财务信息化的概念论述。主要介绍大数据的含义及特征、财务信息化的内涵、大数据背景下财务信息化的新特点。

第3章：大数据背景下财务信息化问题。主要分析了财务信息化在新时代背景下出现了目标不明确和数据前期处理的相关问题。

第4章；针对大数据背景下财务信息化问题的建议和对策。从制度、IT技术、人才的角度有针对性提出相应的建议。

第5章：A企业财务信息化改造案例分析。首先介绍了A企业的概况和A企业实行财务信息化改造情况，点评A企业财务信息化的实施情况并提出改进建议。

第6章：结论与展望。主要解决的是对本研究内容进行概括总结，并对未来进一步研究进行展望。

1.3.2 研究方法

本研究采用的方法如下：

（1）文献研究法：将通过对中外文献资料的研究，分析现阶段财务信息化的现状和未来的发展趋势，以及存在的问题。

（2）对比分析法：将通过大数据背景下的财务信息化与会计电算化进行对比，分析大数据背景下财务信息化的新特点，存在的问题。

（3）案例分析法：将通过分析A企业的财务信息化状况，指出该家企业的目前财务信息化出现的问题。并提出相应的建议。

本研究的技术路线图，如图1.1所示。

图1.1 研究技术路线图

结论和展望

第2章 大数据与财务信息化的相关概念

2.1 大数据的含义及特征

大数据，从字面来看，它描述了数据规模的庞大，然而这并不能区分大数据与海量数据（massive data）之间的差别。因而对于大数据的定义基本上是从大数据的特征和作用出发。大数据，是指具有数据规模大、种类多、速度快等主要特征的信息资产，需要通过新的处理模式来解决数据的获取、存储、共享、分析和可视化等方面的问题，从而从中获得新知识、创造新价值、提高决策力和洞察力。

从上述的大数据定义中，可以得知大数据具有3个主要的基本特征：规模性、多样性、高速性。这是由麦塔集团(META Group，现为高德纳)分析师道格·莱尼最早提出，数据激增带来的机遇与挑战是三维的——数据规模(volume)、数据种类(variety)、数据速度(velocity)。在此基础上，学者和专家对大数据“3V”的特征加以丰富。进一步提出来了大数据的“4V”特征，被学者和专家广为接受是由国际数据公司(International Data Corporation，IDC)提出的观点：数据规模大(volume)、数据种类繁多(variety)、商业价值高(value)、处理速度快(velocity)。之后，在广泛认同的“4V”特征的基础上增加了真实性(veracity)这一特征，构成了“5V”。如今，大数据的特征已经发展为“6V 1C”：

（1）规模性(volume)

规模性是表明数据体量巨大，目前产生的数据量不在用我们所熟知的GB和TB来表示了，而是用PB、EB、ZB作为计量单位。

如今，各种智能设备无时无刻不产生大量数据，数据量用PB级别表示已然成为常态。到2012年，人类产生所有印刷品的数据量和说过所有话的数据量大约分别为200PB、5EB。而2012年互联网一天产生的数据量约有800EB，将这一天的数据内容刻入DVD，则需要1.68亿张DVD才能装下。IBM的研究也表明，近些年产生的数据量占人类文明获得数据量的大部分。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到2012年数据规模的44倍。

（2）多样性(variety)