序
企业只有充分认识到大数据技术为财务分析带来的发展机遇，紧跟时代发展，选择适合自己的发展方式，找到适合自己的基于大数据的财务分析模式，制定科学的财务发展规划，才能体现财务分析的真正价值，成为经营决策的关键组成部分，才能提高企业在市场中的竞争力，在未来的发展中充分发挥自身优势，从而在日益激烈的市场中竞争。
1、提高企业财务的透明度。
企业财务分析的发展主要体现在财务报表上，用科学的方法深入分析偿债能力和盈利能力。以往财务分析主要在线上线下寻找线索，对会计造假等财务风险的识别能力相当有限。基于此，财务分析结果的准确性大大提高空。大数据技术应用于企业财务分析后，相关工作已经成功转移到线上，通过从大量数据中获取有效线索，为财务工作者创造了更多便利。此外，还及时监控企业的异常资金流，大大提高了财务风险的预警能力，从而不断提高企业的财务透明度。
2.提高企业财务信息的预测能力。
过去，企业的财务分析主要是在事后进行，而事前和事中的分析不够，难以提高财务信息的预测能力。大数据技术可以收集大量的数据，数据处理的速度相当快，给企业财务分析的转型提供了很大的可能性，财务分析落后的特点正在逐渐改变。大数据技术应用于财务分析后，可以构建有效的财务预测模型，进而提高企业的财务信息预测能力。这也使得企业的财务分析不再局限于财务预算，而是真正实现全面的财务预测和分析。财务预测能力不仅可以提高企业的财务管理水平，还可以大大节约财务成本，从而实现企业的价值增值。
3.提高企业财务分析的效率和质量。
大数据技术可以很好的处理各种财务信息，信息处理的速度非常快，这是过去财务分析工作很难做到的，对提高财务分析的效率非常有利。大数据技术应用后，企业财务分析的开发基本都在网上完成，人工辅助可以发挥应有的作用，可以促进企业财务分析的质量。企业财务分析还充分发挥参谋职能，为企业领导出谋划策，进而为企业的长远发展和科学决策提供重要参考，帮助企业提升自身价值。
4.推动企业财务分析向自动化、智能化转型。
对于企业来说，财务分析的自动化不仅仅是实现财务报表的自动输出，还体现在以下几个方面，即参数查询、权限控制和各种数据资源的整合等。这是大数据技术应用于财务分析的结果。以往的财务分析主要依靠财务工作者的个人经验和判断能力，自动化和智能化程度不是很高，极大地影响了财务分析的效率。然而，在现代企业的财务分析中，大数据技术、云计算和人工智能技术的综合应用，给企业复杂的财务分析带来了新的机遇，从而推动企业财务分析向自动化、智能化的方向发展。
二、企业财务分析中存在的问题
1.财务分析指标不完善。
由于企业领导和管理者缺乏财务分析意识，企业在财务分析中选择的指标主要是重要的财务指标，包括资产、负债、收入和利润，而非财务指标的缺乏导致科学有效的财务分析严重不足，直接影响企业的经营管理决策，从而不利于提高企业的经营管理水平。此外，企业对价值链的分析不够重视，未能认识到产融结合在财务分析中的关键作用和价值分析对企业价值创造的重要性，使得企业在财务分析中缺乏财务和业务的综合分析，未能在业务流程优化中发挥积极作用。
2.财务分析的观念有待提高。
首先，企业对财务分析不够重视。企业管理者更注重企业的经济利润，但没有深刻认识到财务分析的重要作用，没有搞清楚财务分析与企业筹资、产品经营等方面的关系，使得财务分析的观念没有及时更新。其次，企业的财务分析并没有完全从会计转向管理。有些企业把财务分析等同于财务会计，只从财务报表、数据指标等方面详细呈现。财务分析的概念比较浅。科学的财务分析理念融入现代科技理念，已经成为企业发展过程中不可忽视的一个层面。
3.财务数据质量控制不严。
首先，一些企业忽视了财务数据的安全性。没有建立和完善相关的数据安全监管制度，往往导致财务数据泄露、损毁等问题，不仅增加了企业财务数据安全的隐患，也给财务分析带来了更多的挑战。由于财务数据的质量直接决定了财务分析的质量，因此对财务数据质量的有效控制已成为企业财务工作的一项关键内容。其次，企业没有提取有价值的财务数据。大数据技术具有价值密度低的特点，应通过云计算等技术的综合运用，提高数据的有用性。然而，一些企业并没有意识到这一点，在提取财务数据时，有价值的数据所占的比例很小。
4.缺乏复合型财务分析人才。
首先，财务分析师对大数据的收集、处理和分析能力非常有限。就企业而言，一些财务工作者只注重提高财务核算能力，而这在过去的财务分析中是非常重要的。但是，在当代财务会计工作中，更应注重大数据技术的灵活运用。财务工作者在数据收集、处理和分析方面不够熟练，这肯定会影响财务分析结果。其次，财务工作者的学习能力有待提高。一些财务工作者没有树立数据思维，缺乏自主学习的意识，仅仅依靠自己的经验和判断，导致财务分析结果缺乏客观性。还有一些财务分析师只是浅尝辄止，缺乏深入学习的精神，导致学习效果不佳。
三，应用大数据技术提高企业财务分析水平的相应对策
1.建立和完善财务分析指标体系。
首先，如果要提高财务分析的科学合理性，那么企业必须选择丰富合理的财务和非财务分析指标，建立健全财务分析指标体系，使财务分析完善高效。不同企业在建立财务分析指标体系时，应结合自身业务特点，使财务分析与业务发展和管理的实际情况相结合，确保财务分析更加科学有效。例如，一个国有企业要想在这种日益激烈的市场竞争中占据一席之地，在进行财务分析时，就会重点关注各种业务类型的盈亏和资金的周转情况，从而对企业的科学决策和财务风险的控制给予一定的支持。其次，在选择财务分析指标的层面上，不仅要包括成本、费用、负债、利润、投资等最基本的财务指标，还要包括预算完成情况、服务质量、市场份额、客户的行业竞争力等非财务指标，为企业的长远发展给出方向指引，使财务分析评价更加全面、客观。例如，某企业在财务分析中非常重视客户分析，其内容包括客户流失、交易等主客观因素的分析；新客户创新的引入和老客户挖潜的分析；老客户的维护成本和收益分析；顾客在拓展价值服务链中的贡献分析：分析客户使用的企业资源和企业收入等。
2.提高财务分析的认知能力，构建科学的理念。
首先，企业必须更加重视财务分析。企业管理者的首要任务是认识到财务分析的关键作用，并构建科学的财务分析理念，从而指导企业的发展实践。此外，要对财务分析的创新和发展保持敏感，积极推进财务分析的创新。其次，不断提高财务分析的认知水平。企业不要墨守成规，要用发展的眼光看问题。他们对财务分析的认知不应该仅仅停滞在会计阶段，而应该继续向前推进，从多维度探索财务分析的变化。最后，应努力将财务分析转化为管理。充分发挥财务分析结论的作用，为企业科学决策提供一定的参考，进而为企业管理服务。
3.严把财务数据质量关，守住安全底线。
首先，企业应该严格控制财务数据的质量。以会计凭证为出发点，保证质量，为后期的财务分析工作打下坚实的基础，以免影响财务分析的结果。其次，通过大数据等技术的整合，可以提取有价值的数据。大数据技术可以提取和处理大量数据，而云计算技术可以有效提高数据的准确性。因此，企业必须利用各种技术的整合来获得更有价值的财务数据。最后，企业应密切关注财务数据的安全性。通过数据监控、风险预警等手段关注数据的变化，及时解决异常情况，避免损失的增加。此外，企业应提高数据安全保护系统的可靠性，避免数据泄露和损坏。
4.着力培养管理型复合型财务分析人才。
首先，企业财务分析师要树立数据思维。学会利用数据搜索和应用实现财务预测和分析，不断提高财务分析能力。大数据时代背景下，最基本的读写算能力已经不能满足财务分析的需求。所以财务工作者一定要注意个人的长处。其次，提高大数据技术的采集、处理和分析能力。在实际工作中，财务工作者应注意运用大数据技术，提取有价值的信息，加强数据处理和分析，提高财务分析的有效性。最后，要提高员工的自主学习能力。
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作为当代企业的财务人才，终身学习和与时俱进的学习是不可或缺的，需要通过再学习来提高员工的专业技能。
