■/蘇運(yùn)柱

基于大數(shù)據(jù)時(shí)代的制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)分析研究
——以紡織服裝企業(yè)為例

■/蘇運(yùn)柱

文章首先以紡織服裝企業(yè)為例闡述了大數(shù)據(jù)時(shí)代制造業(yè)企業(yè)面臨財(cái)務(wù)分析方法和分析思維的變革，然后指出大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了財(cái)務(wù)分析的“決策有用性”，同時(shí)也給財(cái)務(wù)分析工作帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，最后提出了制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)分析人員應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代挑戰(zhàn)的對(duì)策。

大數(shù)據(jù)時(shí)代制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)分析

大數(shù)據(jù)正在深刻的改變著我們社會(huì)的方方面面，一個(gè)大規(guī)模的挖掘和利用數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心，反應(yīng)和支撐著企業(yè)資金及業(yè)務(wù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理和信息的充分挖掘，能夠有效改進(jìn)財(cái)務(wù)管理，壓縮資金成本，為企業(yè)帶來(lái)豐厚利潤(rùn)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是企業(yè)最基本、積累量最為豐富的一種數(shù)據(jù)，本質(zhì)上看“大數(shù)據(jù)”本身并沒(méi)有太多價(jià)值，而基于大數(shù)據(jù)的處理和分析才能為企業(yè)帶來(lái)巨大的增值價(jià)值。由于制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品與人們的生活息息相關(guān)，與大數(shù)據(jù)時(shí)代有更為密切的聯(lián)系，而紡織服裝業(yè)作為傳統(tǒng)的制造業(yè)企業(yè)，因此，研究大數(shù)據(jù)時(shí)代紡織服裝業(yè)的管理變革對(duì)于深入探索制造業(yè)企業(yè)突破傳統(tǒng)的管理困境有重要的意義。鑒于此，本文以紡織服裝業(yè)為例，來(lái)探討大數(shù)據(jù)時(shí)代制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)分析方法和管理變革。

在我國(guó)紡織服裝業(yè)整體低迷的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，企業(yè)的管理者迫切需要利用一種管理工具對(duì)企業(yè)進(jìn)行全面的分析，以便制定正確的發(fā)展戰(zhàn)略。大數(shù)據(jù)資源對(duì)于紡織服裝企業(yè)的戰(zhàn)略決策更為重要，紡織服裝企業(yè)的管理者應(yīng)思考如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代更好地利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行戰(zhàn)略決策，以走出當(dāng)前整個(gè)行業(yè)面臨的困境。例如，哈佛財(cái)務(wù)分析框架立足企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)進(jìn)行全方位的分析和預(yù)測(cè)，是比較適合我國(guó)紡織服裝企業(yè)的戰(zhàn)略決策工具。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，紡織服裝企業(yè)的ERP系統(tǒng)、配有射頻識(shí)別流水線的倉(cāng)庫(kù)管理、客戶(hù)關(guān)系管理技術(shù)等可以為財(cái)務(wù)分析提供海量的數(shù)據(jù)資源支撐，這使得將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到財(cái)務(wù)分析體系之中具有現(xiàn)實(shí)的可能性。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代紡織服裝企業(yè)財(cái)務(wù)分析方法和分析思維的變革

在維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中，作者指出“大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理?！贝髷?shù)據(jù)有4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的范疇。本文按照哈佛財(cái)務(wù)分析的戰(zhàn)略分析、會(huì)計(jì)分析、財(cái)務(wù)分析、前景預(yù)測(cè)的四個(gè)分析程序，分別闡述大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)分析的理論方法和分析思維的影響。

（一）戰(zhàn)略分析

戰(zhàn)略分析主要運(yùn)用“五力分析模型”對(duì)企業(yè)所處的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境進(jìn)行分析。包括供應(yīng)商的議價(jià)能力，購(gòu)買(mǎi)者的議價(jià)能力、新進(jìn)入者的威脅、替代品的威脅、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的競(jìng)爭(zhēng)程度這五大影響因素。對(duì)于紡織服裝企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代，運(yùn)用“五力分析模型”進(jìn)行分析具有更大的可操作性，管理者可以獲取更多的關(guān)于這五種影響力的數(shù)據(jù)信息，其分析的方法和思想也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變革。下面以供應(yīng)商的議價(jià)能力和購(gòu)買(mǎi)者的議價(jià)能力來(lái)分析大數(shù)據(jù)對(duì)“五力分析模型”的影響和分析思維的變革。

1.供應(yīng)商的議價(jià)能力。企業(yè)可以通過(guò)收集與供應(yīng)商有關(guān)的大數(shù)據(jù)信息，判斷供應(yīng)商的數(shù)量，供應(yīng)商市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及其競(jìng)爭(zhēng)狀況。例如，紡織服裝企業(yè)的供應(yīng)商主要是棉花提供商，企業(yè)可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)海量的氣象氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，預(yù)測(cè)和評(píng)估棉花的產(chǎn)量，由此判斷棉花供應(yīng)市場(chǎng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而判斷供應(yīng)商的討價(jià)能力。由此，企業(yè)管理者可以更精確的分析供應(yīng)商的議價(jià)能力。

2.購(gòu)買(mǎi)者的議價(jià)能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)可以更容易地獲取購(gòu)買(mǎi)者的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。紡織服裝企業(yè)直接與其議價(jià)的購(gòu)買(mǎi)者是服裝銷(xiāo)售者等商家，其最終購(gòu)買(mǎi)者是廣大的服裝消費(fèi)大眾。因此，通過(guò)對(duì)大眾的服裝購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和購(gòu)買(mǎi)偏好等數(shù)據(jù)信息的分析可以評(píng)估直接購(gòu)買(mǎi)者（即服裝銷(xiāo)售者）的議價(jià)能力。例如，企業(yè)可以通過(guò)分析某一個(gè)地區(qū)人們的穿衣偏好方面的大數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)胤b銷(xiāo)售商家的信息，綜合判斷這一區(qū)域服裝銷(xiāo)售者的議價(jià)能力。

（二）會(huì)計(jì)分析

會(huì)計(jì)分析主要包括對(duì)會(huì)計(jì)估計(jì)和會(huì)計(jì)政策的分析、評(píng)價(jià)信息披露質(zhì)量、評(píng)估公司會(huì)計(jì)的靈活性和恰當(dāng)性。

由于我國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)會(huì)計(jì)賬務(wù)處理和財(cái)務(wù)報(bào)告列表有著嚴(yán)格的要求，大數(shù)據(jù)時(shí)代，會(huì)計(jì)的處理原則、方法不得隨意變化。因此，會(huì)計(jì)分析在這一部分影響較小。但是，由于大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)更迅速的提供更多的精確數(shù)據(jù)信息，在進(jìn)行會(huì)計(jì)分析時(shí)也要考慮這些因素。例如，企業(yè)的存貨減值準(zhǔn)備的計(jì)提。當(dāng)企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析到大眾對(duì)某款服裝的消費(fèi)偏好發(fā)生了變化，消費(fèi)者已經(jīng)減少對(duì)某款服裝的消費(fèi)時(shí)，企業(yè)把該批未售出的服裝作為存貨，其銷(xiāo)售價(jià)格已經(jīng)開(kāi)始下降，在符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定的存貨減值的其他條件時(shí)，企業(yè)應(yīng)對(duì)該批與此相關(guān)的存貨計(jì)提跌價(jià)準(zhǔn)備。會(huì)計(jì)分析時(shí)應(yīng)該注意分析這種情況，判斷其會(huì)計(jì)處理的合理性。

（三）財(cái)務(wù)分析

財(cái)務(wù)分析主要通過(guò)一系列的財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)反映企業(yè)的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)分析中的財(cái)務(wù)指標(biāo)將發(fā)生巨大的變革。

1.財(cái)務(wù)指標(biāo)的獲取更為及時(shí)。在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析中，當(dāng)財(cái)務(wù)比率的分子和分母，一個(gè)來(lái)自資產(chǎn)負(fù)債表的流量數(shù)據(jù)，另一個(gè)來(lái)自利潤(rùn)表或現(xiàn)金流量表的流量數(shù)據(jù)，為計(jì)算簡(jiǎn)單，該存量指標(biāo)數(shù)據(jù)通常要計(jì)算該期間的期初與期末平均值。在大數(shù)據(jù)云計(jì)算時(shí)代，對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取和處理更為便捷，管理者不必等到期末便可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)存量指標(biāo)的所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，財(cái)務(wù)指標(biāo)可以更為及時(shí)的獲取，更好的滿(mǎn)足財(cái)務(wù)分析的需要。

2.財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析視角更為寬泛。由于企業(yè)運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以精確的預(yù)測(cè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)做出經(jīng)營(yíng)決策。此時(shí)，相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析就不能依據(jù)傳統(tǒng)的分析思維進(jìn)行，否則將得出錯(cuò)誤的結(jié)論。例如，紡織服裝企業(yè)可以對(duì)各類(lèi)存貨的各個(gè)變動(dòng)時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)性的收集，同時(shí)對(duì)市場(chǎng)上消費(fèi)者的服裝消費(fèi)偏好的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，一旦預(yù)計(jì)市場(chǎng)需求發(fā)生變化，企業(yè)會(huì)及時(shí)調(diào)整存貨數(shù)量，如果預(yù)計(jì)銷(xiāo)量大增，企業(yè)將大量?jī)?chǔ)備存貨。在進(jìn)行存貨營(yíng)運(yùn)效率的分析時(shí)，得出的存貨周轉(zhuǎn)將會(huì)較小，這時(shí)財(cái)務(wù)分析人員不能據(jù)此得出企業(yè)存貨運(yùn)營(yíng)效率較低、存貨管理效率較低的結(jié)論。相反，企業(yè)能有效的利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，進(jìn)而迅速進(jìn)行存貨量的調(diào)整，這表明企業(yè)的存貨管理效率更高。

3.財(cái)務(wù)指標(biāo)的內(nèi)容更為豐富。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，許多以前無(wú)法用數(shù)據(jù)度量的指標(biāo)可以進(jìn)行量化，財(cái)務(wù)指標(biāo)體系將增添更多新的分析指標(biāo)，甚至一些原先的非財(cái)務(wù)信息也可以進(jìn)行量化并納入到財(cái)務(wù)分析體系中。許多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的管理決策至關(guān)重要。其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括如數(shù)字、符號(hào)等數(shù)據(jù)信息，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代之前，企業(yè)很難把這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與決策相關(guān)的數(shù)據(jù)，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)可以處理大量的各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以設(shè)計(jì)更多的財(cái)務(wù)指標(biāo)，極大地豐富了財(cái)務(wù)指標(biāo)體系。例如，企業(yè)可以收集到大眾對(duì)服裝產(chǎn)品的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)信息，該評(píng)價(jià)信息的數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（例如大眾對(duì)服裝評(píng)價(jià)的音頻、視頻，圖片等文件），運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)將其轉(zhuǎn)換成某種產(chǎn)品的顧客滿(mǎn)意度，以此來(lái)衡量該類(lèi)產(chǎn)品的盈利能力。

4.財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析更加精準(zhǔn)。有了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)分析才成為可能。例如在不具備大數(shù)據(jù)時(shí)，財(cái)務(wù)人員在計(jì)算庫(kù)存周轉(zhuǎn)率時(shí)，每月10日前做一次分大類(lèi)的上月庫(kù)存周轉(zhuǎn)分析就很不錯(cuò)了，但我們都知道，這種分析既粗放又滯后，對(duì)管理的改善相當(dāng)有限。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以獲得每一天、每一種物料、每一次進(jìn)出庫(kù)、每一個(gè)批次的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就可以結(jié)合次日的生產(chǎn)計(jì)劃計(jì)算出即時(shí)的細(xì)到每一個(gè)庫(kù)存量單位的存貨周轉(zhuǎn)率。這種大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)分析賦予了數(shù)據(jù)新的實(shí)在意義，并實(shí)際突破了傳統(tǒng)的計(jì)算庫(kù)存周轉(zhuǎn)率的桎梏。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析，之所以用月度平均庫(kù)存來(lái)算庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，那是因?yàn)楫?dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和計(jì)算條件所限，既然大數(shù)據(jù)的時(shí)代到了，那財(cái)務(wù)分析的方式方法也得與時(shí)俱進(jìn)。尤其是紡織服裝企業(yè)近幾年的庫(kù)存量居高不下，這種精準(zhǔn)的庫(kù)存分析對(duì)企業(yè)去庫(kù)存具有非常大的現(xiàn)實(shí)意義。

（四）前景預(yù)測(cè)

哈佛分析框架的最后一步是前景分析。前景分析側(cè)重于預(yù)測(cè)公司未來(lái)，在戰(zhàn)略分析、會(huì)計(jì)分析和財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)上對(duì)公司的未來(lái)做出科學(xué)預(yù)測(cè)，為戰(zhàn)略決策者提供決策支持。前景預(yù)測(cè)的主要內(nèi)容是綜合利用所有有價(jià)值的信息對(duì)企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測(cè)，為企業(yè)管理者提供戰(zhàn)略決策支持。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析的主要功能就在于通過(guò)大量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種預(yù)測(cè)。因此，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)功能與哈佛財(cái)務(wù)分析框架中的前景預(yù)測(cè)有著異曲同工之處。利用大數(shù)據(jù)分析，可以提供更多更精確的數(shù)據(jù)信息，幫助管理者更好地進(jìn)行前景預(yù)測(cè)。但是，由于前景預(yù)測(cè)是建立在戰(zhàn)略分析、會(huì)計(jì)分析和財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)上，同時(shí)融合其他的相關(guān)經(jīng)濟(jì)信息，其預(yù)測(cè)要依據(jù)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)理論，其預(yù)測(cè)的結(jié)果可能與大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果不一致。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)預(yù)測(cè)更重視“是什么”而不重視“為什么”，大數(shù)據(jù)分析更重視相關(guān)性而忽視因果性。此時(shí)，前景預(yù)測(cè)變得更為復(fù)雜。

面對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與企業(yè)依據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)管理理論預(yù)測(cè)的結(jié)果不相一致時(shí)，企業(yè)管理者更應(yīng)該具有高超的管理決策藝術(shù)，不盲從于任何工具得出的結(jié)論。管理決策既是科學(xué)又是藝術(shù)，但科學(xué)的工具失靈時(shí)，管理的藝術(shù)性的一面顯得更為重要。大數(shù)據(jù)時(shí)代，在戰(zhàn)略預(yù)測(cè)時(shí)不可盲從大數(shù)據(jù)，還要綜合考慮各種因素，得出合理的結(jié)論。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)紡織服裝企業(yè)財(cái)務(wù)分析的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略

（一）挑戰(zhàn)

1.財(cái)務(wù)人員知識(shí)和技能的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)作為云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命，融合了大量的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。因此，大數(shù)據(jù)的收集和分析人員要具有較高的IT專(zhuān)業(yè)知識(shí)，目前我國(guó)紡織服裝業(yè)的財(cái)務(wù)分析人員中具備這種專(zhuān)業(yè)知識(shí)的人只是少數(shù)，人才的缺乏會(huì)制約大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的有效運(yùn)用。財(cái)務(wù)人員不僅是一個(gè)擅長(zhǎng)與數(shù)字打交道的專(zhuān)業(yè)人士，也是一個(gè)具備豐富管理會(huì)計(jì)的知識(shí)儲(chǔ)備和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人，如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)所面對(duì)的數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越龐大、數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越復(fù)雜，而企業(yè)管理者要求他們將數(shù)據(jù)在幾秒鐘內(nèi)甚至是實(shí)時(shí)分析出有價(jià)值的信息，這就需要他們具備嫻熟財(cái)務(wù)分析能力。

2.大數(shù)據(jù)資源的缺乏。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)是一種重要的戰(zhàn)略資源，誰(shuí)擁有大數(shù)據(jù)的所有權(quán)誰(shuí)就擁有了主動(dòng)權(quán)。對(duì)于紡織服裝企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于自身處于傳統(tǒng)制造業(yè)，對(duì)于大數(shù)據(jù)挖掘和分析不是其所長(zhǎng)，如何更好地獲取大數(shù)據(jù)資源是其面臨的重要問(wèn)題。

3.大數(shù)據(jù)的取舍。大數(shù)據(jù)時(shí)代可以提供海量的數(shù)據(jù)供財(cái)務(wù)分析使用，但并不是所有的數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的數(shù)據(jù)。《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)的作者維克托·邁爾·舍恩伯格在另一本著作《刪除》這本書(shū)中告訴我們，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，刪除是大數(shù)據(jù)的取舍之道，面對(duì)海量信息人類(lèi)只有正確的取舍，才能構(gòu)建一個(gè)積極而安全的未來(lái)。因此，財(cái)務(wù)分析中如何選取有價(jià)值的數(shù)據(jù)是財(cái)務(wù)分析工作面臨的又一個(gè)挑戰(zhàn)。

（二）對(duì)策

1.企業(yè)應(yīng)該對(duì)財(cái)務(wù)人員進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方面的技能培訓(xùn)，同時(shí)多招聘一些具有IT背景的管理人員，逐步提升財(cái)務(wù)人員的大數(shù)據(jù)分析和處理能力。

2.注意對(duì)大數(shù)據(jù)的收集，在一些服裝專(zhuān)賣(mài)店等場(chǎng)所專(zhuān)門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，同時(shí)與一些在大數(shù)據(jù)處理方面處于領(lǐng)先地位的互聯(lián)網(wǎng)公司合作，共同收集大數(shù)據(jù)資源，建立大數(shù)據(jù)資源庫(kù)。

3.企業(yè)要建立更為科學(xué)的財(cái)務(wù)分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)，積極開(kāi)發(fā)適合大數(shù)據(jù)的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)，提升財(cái)務(wù)人員的經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)理論水平和邏輯分析能力、財(cái)務(wù)判斷力，識(shí)別大數(shù)據(jù)時(shí)代無(wú)效的數(shù)據(jù)信息。

三、結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)將深刻影響財(cái)務(wù)分析工具在傳統(tǒng)的制造業(yè)企業(yè)的應(yīng)用模式，財(cái)務(wù)分析思維也將隨之變革，財(cái)務(wù)分析的預(yù)測(cè)性功能將進(jìn)一步凸顯，財(cái)務(wù)分析在制造業(yè)企業(yè)的戰(zhàn)略決策中也將發(fā)揮更大的作用。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)分析無(wú)論多么的精確也僅僅是支持人們分析決策的工具，無(wú)法取代人的理性分析，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)理論在財(cái)務(wù)分析和戰(zhàn)略決策中仍然發(fā)揮著巨大的作用。因此，財(cái)務(wù)人員應(yīng)在嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的理論指導(dǎo)下合理使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升財(cái)務(wù)分析工具的“決策有用性”，更好地為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供財(cái)務(wù)支撐。

［1］維克托·邁爾·舍恩伯格（作者），肯尼思·庫(kù)克耶（作者），盛楊燕（譯者），周濤（譯者）.大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革〔M〕.杭州：浙江人民出版社，2013.

［2］張先治，陳友邦.財(cái)務(wù)分析〔M〕.大連：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2009.

［3］中國(guó)注會(huì)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì).財(cái)務(wù)成本管理〔M〕.北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2014.

［4］張新民，錢(qián)愛(ài)民.財(cái)務(wù)報(bào)表分析〔M〕.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2011.

［5］李心合，蔡蕾.公司財(cái)務(wù)分析：框架與超越〔J〕.財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2006（10）.

◇作者信息：重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院

◇責(zé)任編輯：羅敏

◇責(zé)任校對(duì)：羅敏

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