在财务共享服务模式下如何搭建大数据财务会计框架

在财务共享服务模式下如何搭建大数据财务会计框架

刘永安 

中交广航局第五工程有限公司  400000

摘要：大数据技术是一种新型信息科技，其将计算、存储、网络等资源通过互联网进行分享与交换，用户仅需按照需求使用所需资源，无需购置及维护自我硬件设施。在财务会计领域，大数据技术提供了更为灵活、高效、安全的数据管理策略，为企业节约大量成本与时间，深入研究显得尤为必要。

关键词：财务共享服务模式；大数据；财务会计框架；

一、大数据技术与财务共享服务模式

大数据技术与财务会计大数据技术旨在处理及分析海量、复杂、多元化数据的技术手段和方法，协助企业发掘数据背后的价值与规律，进而优化业务流程、增强企业竞争力。在财务会计领域，大数据技术可实现对财务数据的高效处理、分析及应用，从而提高财务决策的精确性及效率。

财务共享服务模式便是企业将自身财务业务外包予专业的财务服务供应商或者企业内部独立的财务会计共享中心，由其负责处理与管理企业的财务业务，涵盖财务核算、财务报告、税务申报等各个方面的任务。该模式旨在降低企业的运营成本，可以建立全新标准，规范管理流程，提升财务会计业务处理的效率与准确性，降低企业的内控风险。

二、大数据财务会计框架设计

大数据财务会计框架由数据采集与清洗、数据分析和建模、数据可视化和报表输出三个模块构成。其中，数据采集与清洗模块主要职责是从各种数据源获取财务数据，并对数据进行清洗与预处理；数据分析和建模模块则运用各类数据分析和建模技术对数据进行深度挖掘与分析；数据可视化和报表输出模块则将分析成果通过可视化形式呈现给用户，并生成相应的报表。

数据采集和清洗是大数据财务会计框架中非常重要的一个环节，其主要目的是从各种数据源中获取财务数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证后续分析和挖掘的准确性和有效性。在数据采集和清洗环节，需要考虑数据来源的多样性和数据质量的差异性，同时还需要考虑数据安全和隐私保护等方面的问题。

数据分析和建模是大数据财务会计框架中的核心环节，其主要目的是利用各种数据分析和建模技术对财务数据进行深度挖掘和分析，从而发现数据背后的价值与规律。在数据分析和建模环节中，需要考虑数据的多样性和复杂性，同时还需要采用合适的分析和建模方法，以保证分析结果的准确性和可靠性。

三、财务会计工作受到的影响和变化

大数据技术和财务共享服务模式的出现，使得财务会计工作方式发生了很大变化。传统的手工录入和处理财务数据的方式已经无法满足企业的需要，取而代之的是自动化、标准化、智能化的财务处理方式。这种方式不仅为财务会计处理提供了标准化管理流程，提高了财务处理的效率和准确性，还可以降低企业的运营成本和内控风险。

大数据技术和财务共享服务模式的出现，也对财会数据采集产生了影响。传统的数据采集方式主要依赖于手动输入和扫描纸质文件，这种方式效率低下且易出错。而现在，通过大数据技术和云计算技术，可以将财务数据从多个来源自动地获取和整合，大大提高了数据采集的效率和准确性。

大数据技术和财务共享服务模式的出现，也对财务工作模式产生了影响。传统的财务工作模式是基于单个部门或人员的，而现在通过财务共享服务模式，企业可以将财务业务外包给专业的财务服务提供商或企业内部独立的财务会计共享中心，从而实现财务工作的集中化管理和处理。这种方式可以降低企业的运营成本，提高财务业务处理的效率和准确性。

大数据技术和财务共享服务模式的出现也对财会工作人员产生了影响。传统的财会工作需要依赖于繁琐的手工操作和数据录入，而现在通过自动化、标准化、智能化的财务处理方式，财会工作人员的工作变得更加轻松和高效。同时，财务共享服务模式的出现也为财会工作人员提供了更多的职业发展机会和选择空间。

四、大数据财务会计框架分析

大数据财务会计框架是一个基于大数据技术的财务数据处理和分析平台，其主要目的是实现对海量、复杂、多样化的财务数据进行高效处理、分析和应用。该框架包括数据传输接口层、基础设施和数据存储层、平台服务层三个部分。

数据传输接口层是大数据财务会计框架中的第一层，其主要功能是将各种数据源中的财务数据采集、整合和传输到后续处理层。在数据传输接口层中，需要考虑数据来源的多样性和数据质量的差异性，同时还需要考虑数据安全和隐私保护等方面的问题。例如，某家企业需要从多个数据源中采集财务数据，包括银行账户、POS机、ERP系统等。这些数据来源的格式和结构可能都不相同，甚至存在一些错误或冗余数据。为了将这些数据整合到一个统一的平台上进行处理和分析，数据传输接口层需要根据不同的数据来源选择合适的采集方法和工具，例如API接口、文件导入等。同时，需要对采集到的数据进行清洗和去重，以保证数据的准确性和完整性。另外，要将采集到的数据进行整合和转换，使其符合后续处理层的要求。例如，将不同数据源的数据进行匹配、合并或拆分，以便进行后续的计算和分析。最后，将整合后的数据传输到后续处理层，例如基础设施和数据存储层或平台服务层。在传输过程中，需要考虑数据的安全和隐私保护，例如加密、防火墙等措施。

基础设施和数据存储层是大数据财务会计框架中的第二层，其主要功能是提供数据存储和管理的基础设施，并为后续处理层提供支持。在基础设施和数据存储层中，需要考虑数据的安全性、稳定性和可扩展性等方面的问题。即，选择合适的数据存储方式和技术，例如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等，以满足不同的业务需求。同时，需要考虑数据的安全性、稳定性和可扩展性等方面的问题。对存储在基础设施中的数据进行管理和维护，包括备份、恢复、清理等操作。另外，还需要考虑数据的访问权限和控制，以保证数据的机密性和完整性。为后续处理层提供数据处理的支持，例如数据提取、转换、加载等操作。同时，还需要考虑数据的格式和结构，以便后续处理层能够有效地进行数据分析和建模。在基础设施和数据存储层中，需要考虑数据的安全性、稳定性和可扩展性等方面的问题。例如，可以采用多副本备份、数据加密、访问控制等措施，保障数据的安全性和机密性；可以采用分布式存储、负载均衡等技术，提高数据的稳定性和可扩展性。通过以上措施，基础设施和数据存储层可以为后续的数据处理和分析提供支持，并保证数据的安全和可靠性。

平台服务层是大数据财务会计框架中的第三层，平台服务层在大数据财务会计框架中扮演着至关重要的角色，其主要功能是提供各种数据处理和分析服务，并为用户提供数据可视化和报表输出等功能。在平台服务层中，需要考虑用户的需求和习惯，同时还需要采用合适的数据分析和建模方法，以保证分析结果的准确性和可靠性。例如，为用户提供数据可视化的功能，像图表展示、数据透视表等，以便用户能够更加直观地理解和分析数据。或者，为用户提供报表输出的功能，例如财务报表、经营分析报告等，以满足不同用户的需求。

综上，随着大数据技术的不断发展和应用，大数据财务会计框架已经成为企业财务会计处理和分析的重要工具。在财务共享服务模式下，大数据财务会计框架可以帮助企业实现对海量、复杂、多样化的财务数据进行高效处理、分析和应用，提高财务决策的准确性和效率。

参考文献：

[1]匡效良,吴露.财务共享服务模式下的管理会计实施现状分析[J].产业与科技论坛.2020,(20).

[2]赖旭屏.浅析财务共享模式构建框架下的财务转型[J].北方经贸.2019,(6).

[3]毛雪黎.财务共享服务模式下的管理会计人才培养[J].商业会计.2017,(24)