大数据在财务决策支持系统中的应用研究

崔仕琳（天津科技大学经济与管理学院，天津 300222）

作者简介：
崔仕琳（2003—），女，本科在读，主要研究方向为财务管理。

摘要：数字经济时代企业财务决策有赖于大数据的应用。本文结合沃尔玛公司成功运用大数据提升财务决策支持系统的案例，从信息的有效性、决策的精准度、规避经营风险以及优化管理决策四方面分析了大数据应用在现代企业财务决策支持系统中的重要作用，并对我国企业的财务决策提出建议。
关键词：大数据；财务决策支持系统；财务管理

一、大数据与财务决策支持系统概述
（一）大数据的定义及其特点
    随着信息技术的突飞猛进，数据呈爆炸性增长。所谓的大数据，指的是那些庞大、复杂且多样化的数据集合，其规模和复杂性已经超越了传统数据库和数据分析技术的处理范畴。
    IBM对大数据的定义概括了其五个核心特征，这些特征共同勾勒出大数据的全貌[1]。
    1.量大 （Volume）
    大数据的体量之大，意味着其存储和处理需求远远超出了历史上任何单一数据集的规模。
    2.多样 （Variety）
    大数据的多样性体现在数据来源的广泛性上。除了传统的结构化数据，还涵盖了半结构化数据和非结构化数据，比如文本、图像、视频及传感器数据等。
    3.高速 （Velocity）
    大数据的高速生成和更新，要求企业必须能够实时捕捉和处理数据，以便迅速做出决策。
    4.低价值密度 （ValueDensity）
    在大数据的海洋中，真正有价值的信息往往是稀缺的。大部分数据可能是无关紧要甚至具有干扰性的，这就需要我们具备甄别和提取有价值信息的能力。
    5.真实性 （Veracity）
    由于大数据来源的广泛性和不稳定性，数据的质量和准确性可能会有很大的波动。因此，对数据进行清洗和验证，确保其真实性和可靠性，是大数据分析过程中不可或缺的一环。

（二）财务决策支持系统的概念及发展
    财务决策支持系统是企业管理决策者设计的应对复杂的财务管理环境的辅助工具。它覆盖了预算管理、成本控制、财务预测和风险评估等关键部分。这套系统的核心任务是通过整合信息并深入分析数据以及运用决策模型帮助决策者从海量的财务信息中提炼出关键要素。这不仅优化了管理者财务决策的过程，更确保了决策的科学性和时效性，能够帮助企业更加精准地应对市场变化，规避风险。
    在当今信息环境日益复杂化和市场动态快速变化的背景下，传统的财务决策支持系统依赖于单一结构化数据源，已无法满足当前财务决策的复杂需求。现代企业不仅仅需要处理结构化数据，更需要具备处理并分析非结构化数据的能力。例如社交媒体数据、客户反馈、市场趋势等，这些数据源为财务决策提供了更全面的视角。
为了适应这一变化，现代财务决策支持系统必须集成先进的数据处理技术，比如大数据分析、云计算和人工智能，来处理和分析不同来源和格式的数据。

二、大数据在财务决策支持系统中的作用
（一）保证了信息的有效性
    在大数据时代的背景下，财务决策支持系统面临着一项重要任务——处理和整合来自多样化渠道的数据。传统上，财务数据主要来源于企业的内部财务报表，如现金流量表、资产负债表等，这些数据格式规范、标准化程度高。但随着市场环境和技术进步，财务数据的来源已经远远超出了这些传统范畴。现在，非结构化数据，例如社交媒体上的评论和消费者行为数据，以及实时数据，如股市动态和外汇波动等，都已成为财务决策中不可或缺的参考信息[2]。
    通过数据清洗、去噪和预处理等步骤，大数据技术能够有效地整合各种不同格式和来源的数据，剔除冗余信息和噪声。这种整合不仅提高了数据的可用性，还增强了数据的准确性和可靠性，使得决策者能够基于更全面、更高质量的信息做出更加明智的财务决策。

（二）提升了财务决策的精准度
    大数据技术在财务预测和分析领域的应用显著提升了财务决策的精准度。机器学习能够快速将大量历史数据进行梳理，从中提取出有效数据[3]。而先进算法则能快速建立有效的分析模型，对产品未来的市场变化，还有消费变化趋势以及汇率波动趋势等做出比较准确的预测，从而为公司财务建设提供有效指导。
    大数据技术通过对庞大数据群的有效梳理，建立市场变化模型，分析并准确预测市场变化趋势以及未来的消费行为趋势，进而指导管理者对产品做出合理的定价，并制定出相应的营销策略。

（三）有利于规避经营风险
    风险管理是财务决策中的重中之重。相比于传统的风险管理手段，大数据技术在财务风险管理中展现出强大的优势。首先，大数据技术具备传统手段所不能及的数据梳理与提取分析能力，使其所提供的数据分析结果能够在管理决策中发挥重大的参考作用。其次，大数据技术强大的运算能力使其能够准确识别潜在的风险因素，并为决策者提供有效的规避风险的参考数据，决策者因此可以及时制定具有针对性的管理措施，有效规避风险的发生。
    而将优化算法融入大数据应用中之后，就可以将财务规划进一步细化，并对不同投资的状况做出相应的评估，为财务预测提供精准的参考，从而促进财务决策的科学化与合理化。

（四）有助于管理者决策优化
    日益复杂的大数据环境使得企业决策者对市场环境变化的洞察更为困难，而大数据技术的实时分析能够让管理者第一时间了解市场环境变化情况，进而及时调整管理措施。在股市波动或全球经济突发事件发生时，大数据支持的财务决策支持系统能够立即辅助决策者快速调整投资策略、资金调度方案[4]。
    不仅如此，智能化的决策支持系统能够利用历史数据和趋势分析自动生成决策建议，从而降低人为决策错误的风险。这种系统不仅提高了决策的效率，还通过减少对个人判断的依赖，增强了决策的客观性、准确性。

三、案例分析：沃尔玛公司利用大数据技术提高
    企业财务决策支持系统效能
（一）应用背景
    沃尔玛公司成立于1962年，总部位于美国阿肯色州，如今已成为全球最大的零售商之一。其业务网络遍布全球，拥有超过11000家门店，服务于世界各地的消费者。
爆发式发展的电子商务对全球实体零售行业造成了强烈的冲击。作为全球零售行业的巨头，沃尔玛所面临的挑战更为复杂。首先是如何提高库存控制的准确度，以有效
降低运营成本。其次是如何有效优化整个供应链流程，以有效提升整个供应链对市场变化的响应速度。最后是如何提高对客户需求预测的准确性，以提高经营规划的有效性与合理性[5]。

（二）应用特点
    1.建立强大的数据资源
    作为全球零售行业的巨头，沃尔玛拥有庞大的全球零售网络数据，这些数据包罗万象，涉及全球各地与零售相关的方方面面的内容。大数据管理系统建立后，不仅可以对原有的海量基础设计做深入的分析研究，通过跟踪消费群体的行为来对未来的市场需求做出准确的预测，还能对库存管理以及供应链流程进行优化，为有效的营销策略调整提供准确的参考。
    2.对海量数据实施标准化处理
    沃尔玛每天都会产生海量数据，大数据管理系统对数据实施了标准化处理，使得这些数据更具可比性。例如，不同地区的日期格式、币种以及产品分类等方面的数据经过标准化处理之后就具有了较高的一致性，这样不仅极大地简化了数据管理流程，还极大提高了财务数据的质量，确保了财务分析更具准确性。
    3.促进数据转化为有价值的商业信息
    大数据管理系统的建立，让沃尔玛丰富的数据资源能够有效转化为有价值的商业信息。这些数据不仅成为管理系统预测市场趋势的资源，还为系统生成直观的市场报告与决策参考方案提供了强有力的支撑。
    4.实现数据的可视化
    复杂的数据通过大数据系统的处理之后，能够生成各种可视化的图形，变得更加直观，降低了管理者分析思考的难度。例如，大数据系统可以将沃尔玛在不同地区的产品销售情况与收入情况以可视化图表的方式展示出来，管理者通过图表的对比情况就可以直接准确判断不同地区对产品的消化需求情况，进而及时做出合理调整。
    此外，可视化库存数据还极大提高了对库存的监控效率，在降低库存的同时大幅提升了库存的周转效率，运营成本因此而得到更有效的控制。大数据技术支持下沃尔玛公司的智能化企业财务决策支持系统如图1所示。

（三）应用成效
    大数据技术的应用极大提高了沃尔玛的财务决策能力。公司通过对其全球零售网络收集的大量数据进行存储、标准化处理分析和可视化，实现了有效的数据管理和
深入分析。这些技术的应用不仅提高了库存管理效率，降低了运营成本，同时还增强了企业对市场变化的应对能力，优化了资源分配，提升了投资回报。沃尔玛的企业案例展示了大数据技术在现代零售业中如何助力企业进行财务决策，实现财务目标和业务增长。

四、结语
    随着大数据技术的不断进步，其在财务决策支持系统中的作用日益凸显。本文通过对大数据的特性及其在财务决策中的具体应用进行深入分析，揭示了大数据助力企业提升财务决策效率和准确性的过程。沃尔玛的案例更进一步证实了大数据技术在数据管理、财务预测、风险管理以及决策优化过程中的显著成效。总而言之，大数据技术不仅改变了企业处理财务信息的方式，也为财务决策提供了更为丰富的数据支持，推动了财务管理向更智能、更精准的方向发展。相信随着技术的不断更新，大数据将继续在全球经济中扮演重要角色，为企业的财务决策提供强有力的支持。

参考文献
[1] 翟梦佳 . 浅析大数据技术在企业财务分析中的有效应用[J].经济师,2024(4):94-95,97.
[2] 杨梅芳 . 大数据分析在财务风险管理中的应用研究[J].中国集体经济,2024(35):165-168.
[3] 李良材,陈冀豫 . 财务决策支持系统研究[J]. 会计研究,1996(4):29-32.
[4] 霍丽娟 . 利用大数据技术优化企业管理会计决策的方法与实践[J].今日财富,2024(30):68-70.
[5] 董杰 . 大数据技术在供应链管理中应用[J]. 电子技术,2024,53(3):174-175.