过去，企业财务核算属于后勤管理部门，但是财务管理又不同于其他部门，因为财务管理是直接向企业管理层提供第一手信息，所以即便它本身并不能创造什么价值，但实际上却属于一个隐性的管理部门。
在这样的背景下，我们是否会遇到这样的情形：
当财务部用年度预算来考核各级部门费用时，面对超支部门的反诘：我们销售规模已大幅改变，你们财务还用大半年前确定的数据来考核，太不合理了。财务是否很无奈？
在月度业务汇报会上，面对一个个部门走马灯似的展示汇报，一大堆原始数据让总经理摸不着头脑：这么多的问题，我该从哪里抓起？要是有人能帮我理出头绪就好了！
在财务部对审阅的合同或流程提出异议时，常有业务部门如此抱怨：你们财务部就知道控制这控制那，再控制下去业务都被你们控制死了，有本事你们财务能提些建设性的建议！
或者，因为财务部门一贯的无所作为，业务部门在架构交易的过程中从未让财务参与，财务只是在汇总结果时才发现公司蒙受了损失（比如多付了不必要的关税等等），财务部也连带受批……
诸如此类的上述问题相信困扰着每一个企业的相关管理层和各职能部门，因此我们必须用更加科学的方法辅助财务决策，同时伴随着近年来大数据的飞速发展，财经领域大数据分析便逐渐进入我们视野。
其实做这件事的目的很清晰——
一方面，我们需要用科学的现代化财务管理方法，根据企业的实际情况和市场需要，采取财务管理、信息管理等多种方法，注重企业经济的预测、测算、平衡等，求得管理方法与企业需求的结合。
再有，就是更加明晰市场和企业的自身发展，一切目标、方法要通过市场运作来实现，市场是竞争地，优胜劣汰的地方。企业财务管理体系的运作要有的放矢，适应和驾驭千变万化的市场需求，以求得企业长足发展。
最后，就是要不断加强会计核算和预测机制。企业的会计数据及资料是企业历史的再现，这些数据和资料经过整理、计算、分析，具有相当的借鉴价值，因此要求会计资料所反映的内容要真实、完整、准确。
在此前提基础上，我们就可以开展财经领域大数据分析的探讨了，它主要包括三方面能力：
1.提升需求响应效率：整合财务、业务、网络等各方面的数据和报表，形成统一、完整、规范的财务数据体系，缩短财务分析需求的处理过程时间，提升响应效率。
2.提升数据分析能力：依托数据基础，建立高效、深度和便捷易用的分析应用，支撑省、市两级各类财务管理和自助分析需求，辅助用户发现数据价值。
3.提升综合管理水平：聚焦财务部门核心工作职能，实现关键财务管理工作的系统化支撑，为会计核算、预算管理工作建立直观的问题分析、流程监测和预警管控。
有了这些指导方针，我们就可以构建面向业财融合的大数据分析系统了，从而满足不断提升的企业管理要求。
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