共享说 ｜ 大数据如何影响当前财务分析工作？
在大数据时代的浪潮下，我们可以看到万物互联的世界，可以感知财务机器人和人工智能对财务工作带来的巨大变化。大数据分析建立在海量原始数据基础上，通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，实现各个领域的持续改善和创新。
大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量，数据量的急剧增长和大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。大数据时代的数据分析是“向前分析”，具有预测性。
传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且广泛使用的分析体系。从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术产生，并发明了聚类、关联分析、回归分析 、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法，同时大数据使得在线数据分析成为可能。
大数据思维迫使传统的财务分析思维改变
维克多在《大数据时代》中提出，大数据分析用全体代替抽样，用效率代替绝对精确，用相关代替因果。拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门，促进企业明晰市场的需要，知晓自身的优劣势，把握机遇，形成核心竞争力。关注相关性而不是因果关系，不是不要因果关系，因果关系是基础。从会计的角度来说，账务处理、会计基本假设等都必须要有充分的根据，其因果关系已经成为财务人员的惯性思维，因此，由关注因果关系转变为关注相关性给传统财务思维将带来巨大的冲击。
大数据应用迫使传统的财务分析方法转变
大数据时代，数据处理与分析技术对企业的决策模式产生了颠覆性的影响。
一是基于云计算的数据处理与分析技术，可以为数据收集、整理、分析等提供技术上支撑；
二是大数据下的知识发现技术可以有效提升决策质量与决策速度，通过建立面向半结构化、非结构化存储数据的知识发现及融合技术；
三是大数据下的决策支持系统，通过大数据云计算技术建立适应全员参与的决策方法。
当我们的文字、定位和交流沟通皆可作为数据进行分析，对行为乃至人性的“量化 ”都将成为可能，通过将行为用海量的数据进行归纳推演，即可建立更为科学精准的商业模式。
大数据发展迫使财务人员加快转型
大数据化时代是一个飞速发展的时代，这就要求每一位从事财务管理的人员要跟紧时代的步伐，与时俱进。财务人员必须积极主动地了解新技术，思考新技术未来在财务中的应用场景，使财务数据与业务数据有效结合，更好地为企业的经营管理出谋划策。
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