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摘要：在大数据浪潮的席卷下，企业业财融合已成为促使企业转型升级、提升核心竞争力的关键路径。基于此，文章深入剖析了大数据时代背景下，企业业财融合的重要性，揭示了当前企业业财融合过程中面临的挑战，并详细阐述了实现企业业财有效融合的多元化路径，以期为企业实践提供更全面的指导。
关键词：大数据；企业业财融合；财务；业务；价值创造
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为驱动社会进步和企业变革的重要力量，大数据时代，企业不仅是数据的收集者，更是数据的利用者和价值的创造者，业财融合作为连接财务与业务的桥梁，能够促进信息的高效流通与共享，通过利用数据的深度挖掘分析，为企业决策提供有力支持，推动企业实现可持续发展。在此形势下，探讨企业业财融合的有效路径，对于提升企业竞争力、优化资源配置、创造更大价值具有重要意义。
一、大数据时代企业业财融合的重要意义
（一）提高企业运营效率
大数据时代背景下，业财融合不仅是数据层面的连接，更是企业运营模式和决策机制的深刻变革。企业动态性共享与协同的财务和业务数据，能构建出高度集成的信息生态系统，相关系统的应用使财务部门不再局限于事后核算，而是深入业务前端，参与业务决策过程。例如，财务部门能利用大数据分析工具，对业务数据进行深入挖掘，识别出业务运营中的瓶颈和机会点；分析销售数据与生产数据相关联，使得财务部门可快速识别哪些产品线或市场区域表现不佳，以及时调整生产计划或销售策略。此类基于数据的决策支持，有助于企业迅速响应市场变化，优化资源配置，提高运营效率。此外，业财融合还促进企业内部各部门的协同工作，财务部门与业务部门之间的紧密合作，使得企业内部能形成合力，共同促使业务发展。例如，在预算制定过程中，财务部门可与业务部门紧密沟通，分析业务需求，制定更加科学合理的预算方案，提高预算的准确性，改善可执行性，增强企业内部的凝聚力和战斗力[1]。
（二）降低企业风险
大数据时代的业财融合为企业提供了强大的风险预警和应对能力，企业通过对财务和业务数据的深度整合分析，可发现并应对潜在的风险因素。在风险预警方面，企业可利用大数据分析技术，对市场趋势、行业动态、竞争对手等外部信息进行动态性监控和分析，对比历史数据和当前数据，预测未来可能面临的风险和挑战，并提前制定应对策略，这种前瞻性的风险管理有助于企业抢占先机降低经营风险。而在风险应对方面，企业可利用大数据分析技术对内部运营数据进行深入挖掘分析，识别运营过程中的异常数据或潜在问题，发现并纠正企业运营中的偏差和错误；更为重要的是，企业还可以利用数据分析结果来优化业务流程、改进产品设计、提高服务质量等，进一步提升企业的竞争力和抗风险能力[2]。
（三）创造更多价值
业财融合创造更多价值，为企业发展提供了强大的推动力，助力财务部门更加全面地分析业务动态，掌握市场信息，发掘更多的商业机遇。财务人员能从业务数据中提炼出有价值的市场需求、消费者行为、竞争对手动态等信息，促进企业更好地理解市场，调整产品策略，提高市场占有率。财务部门对业务数据进行分析，可发现产品或服务中的不足之处并提出改进意见，促进企业产品或服务的优化，提高产品的质量和竞争力，增加企业收益。业财融合不仅关注企业的短期利益，更注重品牌的长期建设，企业将财务与业务深度融合，可全面展示其产品质量、服务水平、创新能力等品牌价值，提升消费者对品牌的认同感、忠诚度。业财融合期间，通过优化资源配置，提高运营效率，降低成本，有助于实现企业价值的最大化。
二、大数据时代企业业财融合常见的问题
（一）数据整合难度大
大数据时代，企业面临的数据整合挑战愈发严峻，主要原因在于，随着业务系统的不断扩展和复杂化，数据来源的多样性和格式的不一致性成为数据整合的首要难题，体现在技术层面、涉及组织管理和业务流程的深层次变革。除格式不统一、存储分散外，不同系统间的数据交换协议、数据加密标准、访问权限控制也各不相同，需要复杂的技术手段进行统一协调，数据的动态性和准确性要求增加了数据整合的难度，特别是在处理高频交易和动态性分析的场景中；而且，业务逻辑的多样性使得数据整合不仅是技术问题，也是业务理解的问题，不同部门间的业务流程、数据定义和使用习惯存在差异，需要深入的业务分析和协调才能保证数据整合的准确性和有效性。数据孤岛限制了内部信息的流通，还会导致与外部合作伙伴和客户的信息共享受阻，进而影响企业的供应链管理与客户关系维护[3]，长此以往，企业会失去对市场动态的敏锐洞察能力，错失商机。除了直接的硬件和软件投入，数据整合还需要持续的数据工程师、数据分析师和IT运维人员的薪酬和培训费用投入，数据整合过程中的试错成本和机会成本也不容忽视，整合失败容易导致项目延期或客户流失。在快速变化的市场环境中，时间就是金钱，数据整合的延误会导致企业无法及时响应市场变化，错失新产品上市、营销策略调整和客户服务优化的最佳时机，影响企业的市场份额，不利于改善品牌形象[4]。
（二）人员素质不匹配
大数据技术的快速发展，要求企业工作人员具备更高的数据素养和专业技能，而现实情况中，部分企业的工作人员在数据分析和挖掘方面存在明显的能力短板。除了受工作人员自身的学习能力和动力影响，企业培训体系的不完善也是导致技能缺失的重要原因。部分企业未能构建起系统的数据分析、挖掘培训体系，或者培训内容与实际业务需求脱节，导致工作人员难以掌握实用的技能；部分工作人员对数据驱动决策的重要性认识不足，这与企业文化、管理理念和激励机制等因素有关。如果企业高层不重视数据驱动决策，或者没有将数据分析结果纳入绩效考核体系，工作人员便难以形成数据驱动的思维习惯，基于不完整或错误信息的决策会导致企业出现投资失误、营销策略失败或客户关系恶化等严重后果。例如，工作人员错误的市场分析会导致企业推出不符合市场需求的产品或服务；错误的客户画像会导致营销策略无法精准触达目标客户群体。大量数据资源因无法得到充分利用而闲置浪费，既是对企业资产的浪费，又是对社会资源的浪费；同时，数据资源的闲置还会导致数据安全和隐私保护的风险增加，例如，在产品开发过程中，如果缺乏数据分析和挖掘能力的支持，企业很难发现用户需求的细微变化、潜在痛点，在服务优化过程中，如果工作人员无法准确评估服务质量和客户满意度等指标的变化趋势，企业将难以制定有效的服务改进措施[5]。
（三）组织架构不适应及不良影响
传统的组织架构模式在大数据时代显得愈发僵化，难以适应快速变化的市场环境和业务需求，这不但体现在部门间的沟通和协作层面，更体现在企业的整体决策创新能力层面，部门壁垒的形成往往与企业的发展历史、文化背景和管理理念等因素有关，在长期的运营过程中，各部门逐渐形成特定的利益圈、话语权体系，导致部门间沟通协作变得困难重重。决策层级往往与企业的集权化管理模式和层级制度有关，在此类模式下，决策权高度集中在高层管理者手中，而基层工作人员则缺乏参与决策的机会和渠道，可能导致决策结果与实际情况脱节。而且，组织架构的僵化与企业的战略定位和市场定位有关，如果企业过于追求稳定性和控制力，而忽视了灵活性和创新性，那么组织架构就很难适应快速变化的市场环境。例如，部门间的沟通障碍不仅会出现信息失真延误的问题，还可能引发部门间矛盾冲突，如果不能及时解决矛盾，会进一步影响企业的整体运营效率和工作人员的士气，使业财融合项目在实施过程中遇到重重阻力，影响其他跨部门项目的顺利推进，如果长期存在相关问题，会致使企业内部的协同效应减弱甚至消失[6]。
三、大数据时代企业业财融合的有效路径
（一）加强数据整合
为提升大数据时代企业的业财融合效果，需要强化数据整合力度，从规划数据源头到应用的整个生命周期，完善数据采集频率、清洗标准、整合逻辑、存储架构和备份策略，保证每一步都有明确的指导方针和操作手册。设立专门的数据整合团队或岗位，明确各成员的职责和权限，保证数据整合工作的顺利进行；构建有效的沟通机制，促进跨部门协作，企业需要制定数据元素的命名规则，保证数据在不同系统中的一致性；规定数据的格式、编码、度量单位，减少数据整合过程中的转换错误，对数据进行合理的分类和标签化，便于后续的检索分析；制定数据存储的物理布局和逻辑结构，保证数据的高效访问和快速恢复，或采用自动化和人工审核相结合的方式对采集数据进行清洗，去除异常值、重复项和缺失值，构建数据校验机制，保证数据的准确性和完整性；利用数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联关系，为业务决策提供更多洞见，利用数据可视化工具将复杂的数据转化为直观的图表报告，促进非技术背景的人员也能理解数据背后的故事，或利用Hadoop、Spark等分布式系统处理大规模数据集，提高数据处理效率，改善数据信息可扩展性，采用AI和ML算法进行智能预测、异常检测和自动化决策支持，采用Kafka、Flink等动态性流处理技术实现数据的动态性采集、处理分析；此外，还需提供统一的数据访问接口，便于不同部门和系统之间的数据交换，实施数据加密、访问控制、审计日志等安全措施，保证数据在共享过程中的安全性，构建细粒度的权限管理机制，按照用户的职责来分配不同的数据访问权限。
（二）提高人员素质
为进一步提升企业业财融合效果，需要提高工作人员的素质。可提供数据分析基础、统计学、大数据技术等基础课程，帮助工作人员构建扎实的理论基础；模拟业务场景操作数据分析工具，加深理解并提升实战能力；提供丰富的MOOCs、专业论坛、技术博客等在线学习资源，鼓励工作人员自主学习；鼓励财务和业务部门之间的紧密合作，促进业务知识与技术能力的融合，使工作人员在解决实际问题的过程中不断学习成长；实施导师制度，安排经验丰富的员工指导新员工，加速其成长过程，还可邀请行业专家或学者，对数据分析的最新趋势、技术方法进行讲解，阶段性举办数据分析、数据挖掘等专业技能培训班，提升工作人员的专业水平，组织内部或外部的案例分享会，使工作人员了解和学习其他企业或部门在数据分析方面的成功经验和教训。
（三）优化组织架构
数字化转型的浪潮中，优化组织架构是至关重要的一步，直接关系到企业内部资源的配置效率、协作能力。为了打破传统部门壁垒，加强财务与业务之间的沟通与联系，企业应重新审视并定义财务与业务部门的职责范围，明确各自的核心任务，强调跨部门协作的重要性，避免出现职责重叠和推诿现象，保证工作流程的顺畅进行，减少管理层级，加快决策速度，使信息在企业内部快速流通，打破部门间隔阂，促进资源有效整合；同时，成立由财务与业务部门骨干组成的业财融合小组或委员会，负责协调两部门之间的关系，促使业财融合的深入发展。该小组或委员会应阶段性召开会议，讨论并解决跨部门合作中遇到的问题，明确跨部门协作的具体流程、标准和职责分工，保证各部门在协作过程中有序、高效地进行，同时构建跨部门协作的激励机制，鼓励工作人员积极参与跨部门合作，或设立跨部门项目，使工作人员有机会参与不同领域的工作，提升综合能力，促进知识共享和协同创新，利用企业内部网络、社交媒体等工具，构建知识共享平台，帮助工作人员更方便地获取和分享各种知识和经验，提升企业整体的知识水平和创新能力。
（四）构建协同创新机制
快速变化的市场环境中，协同创新是企业保持竞争力的关键，为鼓励财务与业务部门之间的协同创新，企业应当构建相应的企业文化、激励机制等，以营造鼓励创新的良好氛围，使工作人员敢于尝试新事物，提出新想法。企业还应当为工作人员的创新行为提供必要的支持和保障，阶段性地举办创新大赛，鼓励工作人员围绕企业发展战略和市场需求，提出具有创新性的商业模式、产品方案或服务流程，以竞赛形式激发工作人员的创新精神和创造力。在此基础上，组织财务与业务部门阶段性召开联席会议，共同讨论企业面临的机遇和挑战，探讨如何协同创新应对此类挑战并抓住机遇，增进两部门之间的理解信任，促进深度合作，共同研究市场趋势、竞争对手动态和客户需求变化等，共同探索新的商业模式和盈利模式，发挥各自的专业优势，形成合力促使企业创新发展。
（五）引入人工智能技术
数字化时代，人工智能技术已成为促使企业转型升级的重要力量，为提升数据处理效率和准确性，促进业财融合，企业应积极引入人工智能技术，利用AI技术自动化处理大量、重复性高的数据清洗、整合和初步分析，释放人力资源，使工作人员有更多的时间专注于更具创造性的工作；通过构建机器学习算法、深度学习网络等智能分析模型，对复杂数据进行深度挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势，能够为企业战略决策提供有力支持；此外，企业应当积极开发引入预测模型，基于历史数据和动态性信息，对市场趋势、财务表现、业务风险等进行预测，帮助企业提前布局，应对潜在挑战；企业应密切关注人工智能技术的算法创新、算力提升、应用场景拓展等最新发展动态，紧跟技术潮流，积极引入自然语言处理、图像识别、区块链等新技术、新方法，不断拓展AI技术在业财融合中的应用场景，从而提升企业的整体竞争力。
（六）构建数据治理体系
随着企业数据量的快速增长，构建完善的数据治理体系显得尤为重要。完善的数据治理体系可保证数据的合法合规使用，提高数据的可信度，改善数据的可靠性，为业财融合提供坚实的数据基础，在此期间，企业要清晰界定数据的所有权、使用权和管理权，保证数据的归属清晰、权责分明，减少数据争议，促进数据的共享利用；同时，制定全面的数据管理制度，明确数据采集、存储、处理、分析和共享等各个环节的规范要求，保证数据管理的有序进行，提高数据的安全性、可靠性；优化数据管理流程，明确各环节的责任人操作规范，保证数据在流转过程中保持完整性；构建数据质量监控机制，阶段性对数据质量进行评估反馈，发现并解决数据质量问题，保证数据的准确性，提高数据信息的可信度；借助技术手段和管理措施，不断提升数据质量，例如，采用数据清洗技术去除噪声数据，利用数据校验工具保证数据的准确性，保证各类数据信息的一致性。
（七）促使文化与价值观的融合
大数据时代，企业业财融合不仅需要技术和流程上的融合，更需要文化价值观的融合。只有财务业务部门文化价值观层面达成共识，才能准确协同工作，共同为企业创造价值。因此，企业应注重培养合作共赢的企业文化，强调部门间的沟通、协作和共享，例如，企业可积极举办跨部门活动、团队建设培训，促进财务与业务部门之间的交流互动，加深彼此的理解信任；同时，注重培养工作人员的团队协作精神和创新意识，鼓励工作人员积极参与跨部门项目，共同探索新的商业模式和盈利模式；注重培养工作人员的职业道德、诚信意识，保证财务与业务数据的真实、准确和完整，加强内部控制监督，构建诚信文化，鼓励工作人员积极举报违规行为，营造诚信、公正的工作环境，提升整体的业财融合工作水平，改善目前的现状，达到预期目的。
四、结语
总而言之，大数据时代的企业业财融合是复杂而重要的过程，需要企业从加强数据整合、人员培训、组织架构优化多个方面入手，促使财务与业务的深度融合，提高企业的运营效率和管理水平，为企业创造更多的价值。保证企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，拥有良好的发展前景与广阔的发展空间。
参考文献：
［1］王冬月．大数据时代企业加强业财融合的实施路径探讨［J］．企业改革与管理，2023（6）：143-145.
［2］赵丽荟，张玉，胥雅男．大数据时代饲料企业实施业财融合的优势、挑战及路径［J］．中国饲料，2023（24）：185-188.
［3］谭欢．大数据时代下企业财务管理转型的业财融合路径分析［J］．品牌研究，2023（18）：254-256.
［4］刘献华．大数据时代的国有企业业财融合一体化建设路径探究［J］．市场调查信息，2023（17）：77-79.
［5］刘青青，程梅娟．数据时代背景下企业业财融合一体化建设分析［J］．投资与创业，2024，35（8）：28-30.
［6］黄雅倩．大数据背景下财务会计与管理会计融合发展路径探析［J］．财会学习，2023（36）：5-8.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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大数据时代企业业财融合的路径探讨论文
人参与 2025-01-24 10:40:45 分类 : 经济学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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