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| 企业财务数据可视化应用分析 |
| 第735期 作者：□文/蒋珩敏 时间：2024/8/16 16:22:05 浏览：75次 |
［提要］ 随着大数据技术的不断发展，企业积累了大量蕴含丰富信息的财务数据，对企业决策、管理具有指导意义。然而，由于财务数据庞大且分散，传统数据处理和分析方法已经无法满足实际需求，需积极推进企业财务数据可视化建设。基于此，本文围绕企业财务数据可视化实现的形式、大数据背景下企业财务数据可视化应用现状展开探讨，并从数据质量管理、数据集成一体化平台、自动化与实时更新、个性化和可定制化、数据安全隐私保护等方面入手，制定企业财务数据可视化应用的优化措施，以供参考。
关键词：大数据；企业财务数据；可视化应用
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2023年12月20日
大数据背景下，企业财务数据来源呈现多样化，除传统财务报表数据外，还包括企业内部运营数据、市场数据、竞争对手数据等，数据来源不同，格式各异，给企业财务管理和高质量运营带来一定挑战。为了充分挖掘财务数据的价值，现代企业纷纷引入可视化技术，在该技术支持下，财务数据可通过仪表盘、图表、报表等形式，将抽象的数字转化为可视化形式，直观地表现在人们面前，使管理者能够更加直观地理解和分析财务状况，发现问题和机会，以做出最明智的决策。
一、企业财务数据可视化实现的形式
（一）图表和图形展示。企业财务分析数据可视化可以通过各种图表和图形展示形式来实现，包括但不限于以下几种：（1）折线图。折线图为最常用的数据可视化形式之一，用于展示随时间变化的财务指标，如销售额、利润、现金流等，通过折线图能够清晰地观察到财务数据的趋势和周期性变化。（2）柱状图。柱状图适用于对比不同部门、产品或时间段的财务数据，观察柱状图可以直观地比较各项指标的差异，有助于找出关键影响因素。（3）饼图。财务分析中饼图主要显示各种成本或收入项目的构成比例，帮助领导层理解财务结构和资源分配等情况。（4）散点图。其能够展示两个变量之间的相关性，发现可能存在的异常值或趋势。
（二）仪表盘和指标卡。仪表盘通常呈现为一个集中显示多项指标的面板，使用图表、图形、数字和颜色等元素来展示财务指标的当前值、目标值以及其间的差距，仪表盘常用于快速查看整体财务状况，提供关键业绩指标的汇总信息。指标卡则更加简洁明了，其通过单独的卡片形式展示单个财务指标的重要信息，一般包括指标名称、当前值、变化趋势、目标值等，指标卡可以根据需要逐个展开，提供更详细的分析和解读。设计仪表盘和指标卡时，应根据用户需求和使用场景选择合适的指标，并保持信息的简洁性和易读性，同时还应考虑到不同层级用户的需求，提供相应的汇总和详细视图，以满足不同层级的决策者和管理者对财务数据的需求。
（三）热力图和地理信息系统。热力图通过颜色的深浅来展示数据集中程度或数值大小的差异，在财务分析中，可以使用热力图来显示不同地区、渠道或部门的财务绩效。以地区为例，根据销售额、利润或市场份额等指标生成热力图，显示不同区域的财务表现强弱。地理信息系统（GIS）是一种将地理空间信息与数据集成的技术平台，将其应用至财务数据可视化建设中，能够将财务数据与地理位置数据结合，通过GIS展示财务相关的地理分布情况。比如，在零售行业，可以将销售额、客户分布等财务数据与地图结合，形成可视化的分布图，帮助企业了解不同地区的市场规模和潜力。
（四）漏斗图和演示动画。漏斗图主要用于展示销售或业务流程不同阶段的变化情况，并呈现出转化率或丢失率等指标，通过漏斗图，管理者可以清晰地看到不同阶段之间的数据变化和影响因素，找出潜在问题和优化方向。而演示动画主要体现数据趋势、周期性变化和数据相关性。例如，利用线图展示财务数据变化趋势，再使用动画效果突出重要时间节点或关键事件，帮助相关工作人员明确工作要点。
（五）关系图和网络图。关系图是一种图形化展示数据之间关系的工具，在企业财务分析中，常以关系图展示不同财务指标之间的相关性或依赖关系，例如，使用节点表示不同指标，边表示指标间的关系和影响，使管理者更加直观地理解财务数据。网络图主要用于展示企业内部的金融流动、合作伙伴关系和供应链等信息，通过网络图能够清晰体现出各个实体间的连接和交互，帮助企业厘清财务数据的整体结构、关联点，从而做出更准确、有针对性的决策。
（六）3D可视化图形。企业财务分析数据3D可视化图形能够提供更加立体和生动的视觉效果，主要包括以下几种：（1）3D柱状图。与传统2D柱状图不同，其可以通过在高度方向添加第三个维度来显示数据，比较不同指标在不同时间、区域的差异情况，突出显示数据的立体感。（2）3D曲面图：其通过在平面上展示数据的值，并在垂直方向添加第三个维度来展示更多细节，企业财务数据分析中常以3D曲面图来显示复杂的财务数据模型或趋势的变化。（3）3D气泡图。3D气泡图可以将数据表示为具有不同大小和颜色的气泡，其中大小代表数值的大小，颜色代表其他属性，不仅能够用于比较多个财务指标间的关系，还能分析气泡大小、颜色确定不同指标的权重。
二、大数据背景下企业财务数据可视化应用现状
随着数据可视化技术的不断成熟，市场上涌现了众多的可视化工具，如Tableau、Power BI、QlikView等，上述工具可以有效地将复杂的财务数据通过图表、地图、仪表盘等方式直观地展示出来，帮助企业管理者和分析师更好地理解和分析数据，做出更加准确的决策。
但处于大数据背景下，企业财务数据可视化仍然存在一些问题。财务数据的质量和准确性至关重要，然而由于数据源的多样性和复杂性，可能会存在数据错误、冗余、缺失或不一致等问题，导致财务数据可视化结果的不准确性。在财务数据可视化过程中，涉及大量的敏感信息，如个人身份信息、商业机密等，企业必须做好财务数据隐私和安全保护工作，制定一系列措施提高数据机密性和完整性，属于一项不小的挑战。另外，实现大数据背景下的企业财务数据可视化应用需要使用先进的技术和工具，如大数据处理平台、机器学习算法等，上述技术的引入和应用可能会带来技术复杂性和高昂的成本，容易造成企业技术实力和资源投入方面的压力。由于不同用户对财务数据的关注点和需求有所不同，对于财务数据可视化应用来说，满足用户个性化需求和提供良好的用户体验是一个挑战，需要在设计和开发过程中考虑用户的真实需求，并提供易用、直观的用户界面和交互方式。且当代企业财务数据的规模庞大，处理和分析海量数据依靠强大的计算和存储能力，如果企业的数据处理和存储能力不足，将导致数据处理效率低下或无法满足实时更新的需求，进而影响企业财务管理效率。
三、大数据背景下企业财务数据可视化应用优化措施
（一）数据清洗和质量管理。在大数据背景下，做好数据清洗和质量管理工作，有助于确保财务数据的准确性、完整性和一致性，提高数据可视化的效果和可信度。数据清洗是为了去除数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题。首先，识别和处理不符合常理的极端数值，如超过范围的数值或异常高低的离群值；其次，通过插值法、均值法等方式检测并填充缺失的数据，再去除重复的数据记录，避免造成结果偏差；最后，确保所有不同源之间的数据字段一致，例如单位、格式、命名等。而质量管理贯穿数据采集、存储和处理全过程，企业需要制定统一的数据标准和规范，包括数据格式、命名规则和数据字典等方面。采集数据时积极应用自动化工具，减少人为错误，录入后再次进行核对，保障数据的正确性和完整性，数据处理过程中使用适当的数学模型和转换方法，提高财务数据处理效率。
（二）数据集成和一体化平台。数据集成是指将企业内部各个部门和系统产生的财务数据进行整合，以实现数据的统一性和准确性，数据集成可以通过建立数据仓库或者使用ETL（Extract，Transform，Load）工具来实现。数据集成的目的是消除数据孤岛，确保数据的一致性和完整性，为财务数据可视化提供高质量的数据基础。一体化平台可以整合财务数据可视化的各个环节，形成一个统一的平台，避免使用多个不同的工具和系统，减少数据传输和转换的复杂性。一体化平台可以集成数据清洗、数据分析和数据可视化等功能，提供全面的财务数据分析和展示能力。一体化平台结合了云计算和大数据技术的优势，能够提供强大的数据处理和存储能力，同时还可以结合机器学习和人工智能等技术，实现智能化的数据清洗和分析功能，进一步提高数据可视化的效率和准确性。
（三）自动化和实时更新。首先，自动化指利用技术手段实现对财务数据的自动处理和分析，通过使用自动化工具和算法，可以减少人工干预，提高数据处理的效率和准确性。例如，使用自动化的数据清洗工具，对原始数据进行处理、转换和清洗，消除数据中的错误和噪声，确保财务数据的准确性和可靠性。其次，实时更新指财务数据的及时更新和展示，在大数据环境下，财务数据源源不断地产生，包括交易数据、财务报表和绩效指标等，为了能够及时获得最新的财务数据，企业应采用实时数据同步和更新机制，通过实时更新，保持财务数据可视化的实时性，提供更准确和及时的数据分析结果。若要实现自动化和实时更新，需要借助现代化的数据处理分析平台，结合机器学习和人工智能等技术，并通过实时数据传输和处理技术，将最新的财务数据及时更新到可视化平台上。
（四）个性化和可定制化。个性化指根据用户的需求和偏好，为其提供个性化的数据可视化体验。不同的人可能对财务数据的关注点和展现方式有所不同，个性化的财务数据可视化应用能够根据用户的角色、职责和喜好，提供定制化的数据展示和分析功能。通过个性化的设置，用户可以自定义自己感兴趣的指标、图表类型、时间范围等，以满足其特定的需求。而可定制化是指根据企业的特殊要求和业务场景，进行定制开发和配置，以实现财务数据可视化应用的适配性和灵活性。为实现个性化和可定制化，应采取以下措施：首先，基于用户的角色和职责，建立用户画像，了解其需求和偏好，为其提供个性化的数据展示，为用户提供可自定义的选项，例如指标选择、图表类型、时间范围等，使用户可以根据需求灵活调整数据显示方式；其次，设计可插拔的组件和模块，用户自由组合和拓展功能，实现对财务数据可视化应用的个性化定制。
（五）数据安全和隐私保护。企业应当制定明确的数据安全和隐私保护政策，明确数据的收集、存储、处理和使用等方面的规定，确保数据的合法性和安全性。对于敏感的财务数据，企业需采用加密技术进行存储和传输，保证数据在存储和使用过程中的安全性。同时，完善数据存储和管理机制、数据访问权限管理制度等，以便对不同级别的人员赋予相应访问权限，避免非授权人员随意访问和使用相关数据。另外，若管理不当可能出现数据丢失、损坏等问题，为避免因此类问题而给企业带来麻烦，需制定数据备份和恢复机制，即使数据丢失或损坏，也能在最短时间内恢复。科学技术仍然处于不断发展中，越来越多先进的数据安全和隐私保护技术进入市场，企业应密切关注技术研发和应用方面，积极引进先进技术和系统，提高数据安全性和隐私保护水平。
（六）数据智能挖掘和分析。通过数据智能挖掘技术，可以从海量的财务数据中提取出有价值的信息和知识，为企业的决策提供更加准确和全面的支持。例如，通过对历史财务数据的挖掘和分析，发现企业的盈利模式、成本结构、市场趋势等方面的规律和趋势，为企业制定更加科学合理的财务策略提供依据。数据智能分析技术还能实现财务数据的自动化和智能化分析，利用机器学习、深度学习等技术，对财务数据进行自动分类、聚类、预测等处理，提高数据分析的效率和准确性。另外，在数据智能分析技术下，可以帮助企业实时监控、管理财务数据，一旦发现异常情况或风险点，系统能够及时发出预警消息，以免风险持续扩大影响企业后续经营，同时也能避免企业遭受不必要的经济损失。
综上所述，通过对大数据背景下企业财务数据可视化应用的研究发现，财务数据可视化已成为企业管理和决策的重要工具，其有助于提高财务数据的可理解性、决策的准确性，以及帮助企业更好地管理风险、寻找业务增长机会。但财务数据可视化还存在一些挑战和改进空间，如可视化效果、用户体验、数据信息安全等方面。因此，企业还需制定一系列优化措施，确保数据质量、数据集成和数据安全，积极引进先进技术，提高财务数据管理智能化水平，减少因财务数据而导致的企业管理、经营问题。
（作者单位：陕西科技大学镐京学院）
主要参考文献：
［1］朱锴剑.大数据下企业财务数据可视化的应用现状与趋势探析［J］.中国总会计师，2023（05）.
［2］李丽阳.数据可视化在企业财务管理中的应用研究［J］.太原城市职业技术学院学报，2022（11）.
［3］虞琳.浅谈大数据时代企业财务数据可视化的运用［J］.财经界，2022（20）.
［4］赵阳.探析财务数据可视化在中小企业财务管理中的应用［J］.商场现代化，2022（05）.
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