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【摘 要】 大数据技术的出现，让企业的业财融合的步伐得以加速，本文对大数据技术在企业业财融合中的应用进行详细解析，以财融合应用体系构建为例，从财务数据与业务数据的收集、财务数据与业务数据的整合、储存财务与业务数据存储等角度入手，详细列举了相关操作要点。
【关键词】 大数据技术 企业业财融合 数据收集
引 言
大数据时代背景下，医疗、教育、人文、商业管理等层面的工作得到了形式革新，大数据技术让这些工作的任务处理更加简便、快捷。大数据技术也让企业的业财融合工作找到了落实契机，不仅能够让两个领域中产生的数据被及时收集，还可以将二者之间的联系与发展规律被及时解析，为企业的决策提供更为精确的数据参考。
1大数据技术在企业业财融合工作中的应用优势
1.1丰富数据收集方式
传统管理会计的数据收集范围较窄、渠道较为单一，因此无法让企业的业务与财务活动之间的融合更加紧密、完全，同时，传统的数据收集系统无法将结构化、半结构化形式的数据完整采集到，大数据技术的出现，让这些问题得以完美解决，不仅可以兼容各个渠道产生的各种形式的数据，还可通过技术处理，将数据的价值给发挥出来。
1.2海量数据存储特征明显
随着企业的发展与壮大，行业运作模式的不断升级，企业产生的数据种类更加丰富、数量更多，尤其是数据的产生数量，已经开始按照次级爆发形式增长，数据存储开始面临更为严峻的考验，而大数据技术支持下的云平台可以让各种形式的数据有落脚、安家质地，采用分布存储技术设立的数据库不仅稳定，还较为安全。
1.3 数据分析更加深入
数据分析在融合工作中占据重要地位，传统工作模式下，企业的财务数据分析由于不够透彻、深入，可能导致财务工作输出的信息无法对企业战略规划与业务决策进行指导，同时传统的业务分析方法还存在较大的计算偏差。大数据技术的应用，可以技术云计算建设出一个大型数据分析平台，数据在平台上可以实现快速分析与规律定位，让数据类型的转变更加透彻，同时保证分析的结果更有参考价值。
2大数据技术在企业业财融合中的应用路径
大数据技术在企业中的应用，不仅改变了企业运作、发展的模式，更让企业的运行效率更高，发展进程更加迅速，但是在整合大数据技术层面，要有目标、有规划、有侧重點，才能保证技术价值被全面开发。在企业的业财融合层面，大数据可以为其提供一个便利平台，也就是业财融合应用体系平台，借助大数据对数据的收集、整合、存储、分析等功能，促进企业业务管理、财务管理工作进行更为充分的交互。
2.1财务数据与业务数据的收集
现以工业类型企业作为实例进行解析，通常情况下，业务数据主要来自于四个层面，分别为采购、生产、销售及环境数据。业务数据主要来自于供、销、产三个环节，采购活动会产生采购数据，这些数据包括采购计划、供销商选择、订单生成、合同签订等。生产活动数据收集的顺序是生产计划制定、生产任务下达、车间领用原材料、生产安排等，每个环节都会产生数据，同时对后续工作的开展进行影响。销售活动数据则以制定销售计划、合理定价、下达销售任务、运输商品等顺序展开收集。
由以上数据与企业业务开展流程可见，财务数据与业务数据之间联系密切，甚至可以说是互相影响的。每个业务活动的开展，只要涉及资金流动的活动，背后都需要财务资金的支持，进而导致财务数据的生成，而这类数据也比较容易收集与获取，从各大企业的财务软件使用上看，财务数据的生成类别、方向虽然较为复杂，依然可以在第一时间就被收集好。难点是数据的统计、整合、分析等步骤。因此，借助大数据技术的业财融合应用体系应运而生。大数据技术需要最大限度的获取内外部信息，输入到应用体系中。
2.2财务数据与业务数据的整合
数据的收集是第一步，数据的作用发挥主要依靠数据整合环节，管理会计一直想要将此部分技术难关进行突破，但是无法实现。因为业务数据与财务数据之间仅仅能够维持联系关系是不够的，必须要可以实现交互，展示出二者相互影响、制约的特点。这也是数据共享模式的基本要求，因此数据输入过程中必须要遵循一定的额逻辑。首先，要对输入的数据进行顺序安排，对其进行合理分类。而后根据数据的来源进行分类，如采购数据、生产数据、销售数据等，这些数据还可根据其他分类标准进行划分，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。数据类型不同，但是收集时无法直接将其分类，此时就需要将其进行清洗整合，根据特殊算法让数据的可分析性更强，不可直接存在在数据库中。根据数据的来源，对数据进行分类，划清边界。此时各种类型的数据之间就可以建立起联系了，可以根据实际需求进行选择，如财务、业务逻辑等。
数据库的逻辑建立必须划分的仔细，同时及时设定筛选要求，进行精细清洗，让数据的完整性、可靠性、可理解性、可参考性得到保证。如此，一个完整的数据共享中心得到建立，这也是大数据技术为财务信息与业务信息的相互融合进行的便利条件提供。
2.3财务与业务数据的存储
收集好数据后，需要分门别类的进行数据储存，这个过程有两个问题需要解决，数据存放的秩序与数据存放空间预留。通常情况下，在对数据存放的顺序进行整合时，可以根据前一环节的整合秩序进行落实，因为数据开始进行统计与收集时，会按照一定的顺序，如不同渠道、收集方法等，这些差异都将让数据收集呈现出一定的逻辑与类别，但是数据储存阶段，必须要得到较为严格的划分，可按照采购信息、生产信息、销售信息、环境信息等几个大类别分储。此时大数据库已经初现雏形，技术人员需要在各个大数据库中进行更为详细的分类，如采购数据库可以分为基础信息数据库、供应商数据库、采购资金管理数据库等;销售数据库层面则可细分为销售基础信息数据库、销售资金管理数据库、客户数据库等。
通常情况下，传统的数据储存都是由企业业主自行购买服务器，这种服务器的储存空间较小，因此在数据存储过程中需要不断进行清理、管理，这限制了企业的业财融合程度。针对已经开始应用大数据技术的企业来说，云平台储存方式非常好用，数据储存空间大、整合方便，但是云端服务有一个弊端是数据安全保证，因为整个流程依靠信息技术，如果信息技术层面出现问题，那么所有的数据都将面临被盗用、丢失等风险，因此这个问题需要得到专业人士的解决。
2.4数据分析结果的报告
传统的数据分析，偏向于运用抽样的理念，其最主要的原因仅仅是出于成本效益的考虑，数据量太大没有更多的时间、金钱和精力去完成全样本的数据分析。而大数据技术的运用，可以让数据分析不再依靠抽样理念。数据是存储在云平台上，由一个个数据库有序划分的。不管是数据的抓取还是运算，都提供了完整性和准确性。
如管理会计需要做出决策，但是利于传统的数据分析技术，可以为决策提供的参考十分有限，大数据技术则可根据管理会计要做的决定抓取全部与此事项有关的数据，同时直接在云平台上进行综合性分析，辅助各种各样的分析工具，如聚类分析、回归分析等方法，保证得到的结果客观性、科学性更强，能够给管理会计的决策带来更多、更准确的参考，保证其采取的决策可推动企业的发展与进步。提升分析结果的准确度、增加决策正确性才是大数据技术最为突出的数据处理优势，是业财高效融合的技术基础。
结 语
本文以业财融合应用体系的设立与应用为例，进行大数据技术在企业业财融合工作中的作用解读，发现大数据可参与进数据产生、收集、整合、分析等各个环节，并输出更为有效的信息对企业的发展战略制定提供参照。
【参考文献】
[1] 王美英.大数据时代的企业业财融合[J].财会学习，2019（27）：20-21.
[2] 兰朋朋.大数据背景下企业业财融合路径的探讨[J].现代营销（信息版），2019（07）：8-9.
[3] 程天平.浅谈大数据背景下业财融合在企业中的应用[J].内蒙古煤炭经济，2018（24）：74+138.
[4] 汤凌宇.大数据时代下的集团企业业财融合研究[J].中国商论，2018（28）：8+15.
【关键词】 大数据技术 企业业财融合 数据收集
引 言
大数据时代背景下，医疗、教育、人文、商业管理等层面的工作得到了形式革新，大数据技术让这些工作的任务处理更加简便、快捷。大数据技术也让企业的业财融合工作找到了落实契机，不仅能够让两个领域中产生的数据被及时收集，还可以将二者之间的联系与发展规律被及时解析，为企业的决策提供更为精确的数据参考。
1大数据技术在企业业财融合工作中的应用优势
1.1丰富数据收集方式
传统管理会计的数据收集范围较窄、渠道较为单一，因此无法让企业的业务与财务活动之间的融合更加紧密、完全，同时，传统的数据收集系统无法将结构化、半结构化形式的数据完整采集到，大数据技术的出现，让这些问题得以完美解决，不仅可以兼容各个渠道产生的各种形式的数据，还可通过技术处理，将数据的价值给发挥出来。
1.2海量数据存储特征明显
随着企业的发展与壮大，行业运作模式的不断升级，企业产生的数据种类更加丰富、数量更多，尤其是数据的产生数量，已经开始按照次级爆发形式增长，数据存储开始面临更为严峻的考验，而大数据技术支持下的云平台可以让各种形式的数据有落脚、安家质地，采用分布存储技术设立的数据库不仅稳定，还较为安全。
1.3 数据分析更加深入
数据分析在融合工作中占据重要地位，传统工作模式下，企业的财务数据分析由于不够透彻、深入，可能导致财务工作输出的信息无法对企业战略规划与业务决策进行指导，同时传统的业务分析方法还存在较大的计算偏差。大数据技术的应用，可以技术云计算建设出一个大型数据分析平台，数据在平台上可以实现快速分析与规律定位，让数据类型的转变更加透彻，同时保证分析的结果更有参考价值。
2大数据技术在企业业财融合中的应用路径
大数据技术在企业中的应用，不仅改变了企业运作、发展的模式，更让企业的运行效率更高，发展进程更加迅速，但是在整合大数据技术层面，要有目标、有规划、有侧重點，才能保证技术价值被全面开发。在企业的业财融合层面，大数据可以为其提供一个便利平台，也就是业财融合应用体系平台，借助大数据对数据的收集、整合、存储、分析等功能，促进企业业务管理、财务管理工作进行更为充分的交互。
2.1财务数据与业务数据的收集
现以工业类型企业作为实例进行解析，通常情况下，业务数据主要来自于四个层面，分别为采购、生产、销售及环境数据。业务数据主要来自于供、销、产三个环节，采购活动会产生采购数据，这些数据包括采购计划、供销商选择、订单生成、合同签订等。生产活动数据收集的顺序是生产计划制定、生产任务下达、车间领用原材料、生产安排等，每个环节都会产生数据，同时对后续工作的开展进行影响。销售活动数据则以制定销售计划、合理定价、下达销售任务、运输商品等顺序展开收集。
由以上数据与企业业务开展流程可见，财务数据与业务数据之间联系密切，甚至可以说是互相影响的。每个业务活动的开展，只要涉及资金流动的活动，背后都需要财务资金的支持，进而导致财务数据的生成，而这类数据也比较容易收集与获取，从各大企业的财务软件使用上看，财务数据的生成类别、方向虽然较为复杂，依然可以在第一时间就被收集好。难点是数据的统计、整合、分析等步骤。因此，借助大数据技术的业财融合应用体系应运而生。大数据技术需要最大限度的获取内外部信息，输入到应用体系中。
2.2财务数据与业务数据的整合
数据的收集是第一步，数据的作用发挥主要依靠数据整合环节，管理会计一直想要将此部分技术难关进行突破，但是无法实现。因为业务数据与财务数据之间仅仅能够维持联系关系是不够的，必须要可以实现交互，展示出二者相互影响、制约的特点。这也是数据共享模式的基本要求，因此数据输入过程中必须要遵循一定的额逻辑。首先，要对输入的数据进行顺序安排，对其进行合理分类。而后根据数据的来源进行分类，如采购数据、生产数据、销售数据等，这些数据还可根据其他分类标准进行划分，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。数据类型不同，但是收集时无法直接将其分类，此时就需要将其进行清洗整合，根据特殊算法让数据的可分析性更强，不可直接存在在数据库中。根据数据的来源，对数据进行分类，划清边界。此时各种类型的数据之间就可以建立起联系了，可以根据实际需求进行选择，如财务、业务逻辑等。
数据库的逻辑建立必须划分的仔细，同时及时设定筛选要求，进行精细清洗，让数据的完整性、可靠性、可理解性、可参考性得到保证。如此，一个完整的数据共享中心得到建立，这也是大数据技术为财务信息与业务信息的相互融合进行的便利条件提供。
2.3财务与业务数据的存储
收集好数据后，需要分门别类的进行数据储存，这个过程有两个问题需要解决，数据存放的秩序与数据存放空间预留。通常情况下，在对数据存放的顺序进行整合时，可以根据前一环节的整合秩序进行落实，因为数据开始进行统计与收集时，会按照一定的顺序，如不同渠道、收集方法等，这些差异都将让数据收集呈现出一定的逻辑与类别，但是数据储存阶段，必须要得到较为严格的划分，可按照采购信息、生产信息、销售信息、环境信息等几个大类别分储。此时大数据库已经初现雏形，技术人员需要在各个大数据库中进行更为详细的分类，如采购数据库可以分为基础信息数据库、供应商数据库、采购资金管理数据库等;销售数据库层面则可细分为销售基础信息数据库、销售资金管理数据库、客户数据库等。
通常情况下，传统的数据储存都是由企业业主自行购买服务器，这种服务器的储存空间较小，因此在数据存储过程中需要不断进行清理、管理，这限制了企业的业财融合程度。针对已经开始应用大数据技术的企业来说，云平台储存方式非常好用，数据储存空间大、整合方便，但是云端服务有一个弊端是数据安全保证，因为整个流程依靠信息技术，如果信息技术层面出现问题，那么所有的数据都将面临被盗用、丢失等风险，因此这个问题需要得到专业人士的解决。
2.4数据分析结果的报告
传统的数据分析，偏向于运用抽样的理念，其最主要的原因仅仅是出于成本效益的考虑，数据量太大没有更多的时间、金钱和精力去完成全样本的数据分析。而大数据技术的运用，可以让数据分析不再依靠抽样理念。数据是存储在云平台上，由一个个数据库有序划分的。不管是数据的抓取还是运算，都提供了完整性和准确性。
如管理会计需要做出决策，但是利于传统的数据分析技术，可以为决策提供的参考十分有限，大数据技术则可根据管理会计要做的决定抓取全部与此事项有关的数据，同时直接在云平台上进行综合性分析，辅助各种各样的分析工具，如聚类分析、回归分析等方法，保证得到的结果客观性、科学性更强，能够给管理会计的决策带来更多、更准确的参考，保证其采取的决策可推动企业的发展与进步。提升分析结果的准确度、增加决策正确性才是大数据技术最为突出的数据处理优势，是业财高效融合的技术基础。
结 语
本文以业财融合应用体系的设立与应用为例，进行大数据技术在企业业财融合工作中的作用解读，发现大数据可参与进数据产生、收集、整合、分析等各个环节，并输出更为有效的信息对企业的发展战略制定提供参照。
【参考文献】
[1] 王美英.大数据时代的企业业财融合[J].财会学习，2019（27）：20-21.
[2] 兰朋朋.大数据背景下企业业财融合路径的探讨[J].现代营销（信息版），2019（07）：8-9.
[3] 程天平.浅谈大数据背景下业财融合在企业中的应用[J].内蒙古煤炭经济，2018（24）：74+138.
[4] 汤凌宇.大数据时代下的集团企业业财融合研究[J].中国商论，2018（28）：8+15.