基于大数据背景下的财务分析领域面对的机遇与挑战—以腾讯公司为例

　　摘要

随着我国经济社会的发展，大数据时代已经到来，对海量数据的采集、分析以及系统性构建已经成为所有行业关注的焦点。针对财务分析领域，大数据下云计算技术已经实现了全量研究，传统的数据分析架构方式逐渐落后于整个社会层次改革的发展进程，无法对企业的决策做出准确预判，定量财务分析已经不适用于现行阶段企业的运行经济模式。

本文通过对腾讯控股有限公司（简称腾讯公司）大数据应用的分析，客观阐述了在此种环境下，腾讯公司利用大数据对财务分析产生的优势与劣势，并根据其存在的人才缺乏、技术难关以及大数据时代信息的混杂等问题提出应对措施，同时根据腾讯已经建立的大数据平台和产品提出对应的保障数据信息安全、人才培养、技术更新等举措，使企业能更好的持续性发展，行业能顺应时代趋势进行积极变革。

　　关键词：大数据时代；财务分析；机遇；挑战；措施

　　一、绪论

　　(一)研究背景和意义

近年来，大数据这一概念受到了广泛的关注。大数据是指通过对大量无序的数据在新型经济方式下进行搜集、提取和分析，从而提取出数据中蕴藏的经济价值的一种资讯。随着经济社会发展，信息巨量增长成为现实。大数据信息成为行业管理的核心，受到广泛重视。目前，经济社会已成为一个电子数据化时代，数据信息充斥在各行各业，成为重要的生产部分。这种现象表明大数据时代已经到来。

据世界著名咨询公司Gartner称，全球的信息增长率正以每年超过59%的速度上涨；而IDC（国际数据公司）统计数据显示，截至2011年底，全球数据量已经升到1.82ZB。到2020年，全球产生的以电子形式生成的数据信息规模将暴涨44倍，达到35ZB[1]。2009年，联合国启动“全球脉动计划”，借助大数据促进落后地区发展。2012年，WEP（世界经济论坛）年会以“大数据，大影响”作为重要议题开展商讨。我国也在2014年将大数据这一概念正式推向舞台，并于2018年将其提升为国家战略。

这一系列相关政策方针的提出不难看出大数据和国家经济战略密切相关。因此，企业如何去适应云计算等信息技术发展带来的行业改革显得尤为关键。财务分析行业适应的关键，是怎样转变财务人员的固有思维，提升技术应用能力去利用大数据的优势对财务指标、财务体系和财务的战略规划进行改革，以期促进大数据下整个行业的可持续发展。本课题立足于大数据这一现实背景，以腾讯公司为例，实际分析其在大数据下财务分析面临的机会和问题；据此提出符合公司实情的方针，帮助腾讯公司财务管理以及决策制定，达到促进行业整体欣欣发展的目的。

　　(二)研究现状

1．国内研究

冯国瑞、赵彦（2016）以电力企业为例题，通过构建数据模型，分析大数据下财务分析在信息管理中遇到的困难以及优化体系结构的方法[2]。李琴（2018）对大数据进行浅析，分析对传统财务工作的影响并举出帮助财务管理工作更好的适应大数据社会[3]。张红英、王翠森（2016）深入研究了在大数据的环境下，财务分析的积极与消极影响，并对大数据将会给国家XX、人类社会发展进程产生的变革提出应对措施[5]。郝继伟，武浩峥（2018）通过研究大数据对信息相关性方面的作用和对会计信息质量的影响，制定了提升信息数据质量的管理策略[6]。王小娟，万映红（2015）构建了一套基于大数据的企业会计信息质量评价指标体系，并采用模糊综合评价法进行检验[7]。李心合，蔡蕾（2006）转换财务分析视角，扩展了财务分析框架，利用两种数据模型将公司财务、运营和生态发展一体化[8]。黄国彬，郑琳（2015）关注大数据下信息爆炸所引发的安全风险问题，并通过内外部环境着眼于九个角度分析信息安全并构建风险框架，提供规避信息数据风险的新思路[13]。赵红梅、王卫星（2016）分析了大数据的社会趋势对财务分析行业产生的影响，并举例说明了相关实际应用[14]。盛玉华（2016）分析了如何在大数据的时代下，改善财务分析的发展方向，推动企业发展[15]。

2．国外研究

维克托·迈尔-舍尔维恩、肯尼斯·库克耶（2013）提出了大数据和大数据时代的概念，结识了一些有关大数据的理念[4]。PualA.Coomes等人（1991）创建了以广泛城市的新增就业周薪为指标的收入权重就业指数，进行加权评估了当地的经济发展形式。这表明他以早期大数据思维模式进行数理统计与财务分析，并侧面证实了此种思维导向的可行性[11]。TobiasPreis等人（2013）研究了在GoogleTrends上7年时间内某一非结构数据出现的频率，并通过数理分析制定交易战略[12]。

　　(三)研究内容和思路

1．研究内容

第一章是背景概述。交代了大数据的含义与地位，介绍了大数据背景下财务分析领域的改革的重要性。再引出国内外研究现状，对比可以发现我国在这一方面研究尚未系统化，但也不难得出我国对这一模块的重视。

第二章主要是对大数据和财务分析的基本概述。介绍了大数据和其时代的概念；介绍了财务分析的含义和传统财务行业的弊端，以及简要说明大数据时代下，传统财务领域受到的影响。

第三章是本文分析目的的主体内容，综合分析了在大数据的背景之下，腾讯公司财务分析领域面对的机遇与挑战。并且，列举多条实际案例以辅助证实腾讯财务分析所要接受的困难和积极性变革。

第四章则是针对上文的消极与积极现状，结合实际情况，分析总结面对此情况，腾讯财务分析转型的关键和建设性意见。

第五章则是总结本文内容和对大数据下腾讯转型的期望，以及反思总结本文的不足之处。

2．研究思路

本文思路主题框架如下图1-1：

图1-1思路框架图

基于大数据背景下的财务分析领域面对的机遇与挑战—以腾讯公司为例

　　二、大数据和财务分析

　　(一)大数据含义

大数据，也称巨量资料，是一种无法在一定时间范围内使用常规工具进行捕捉、收集、归纳和分析的数据集合，需通过特殊经济处理方式提取的更加海量、全面、优化的数据价值的信息资产。IBM公司提出，大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）的特性。除此，IDC认为还应具有Value（价值）这一特性，IBM认为是Veracity（真实性）。由表2-1可知，与传统的数据相比，大数据具有高速增长的速度现状，更加广泛全面的数据信息体系，更为多样化的数据结构，以及对经济战略更现实化的战略价值[2]。麦肯锡（全球著名咨询公司）指出，数据已经渗透进了当下各个行业的职能领域，成为了重要的生产因素，这预示着新一波的生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

表2-1大数据和传统数据对比图

基于大数据背景下的财务分析领域面对的机遇与挑战—以腾讯公司为例

　　(二)财务分析的概括

1．财务分析定义

财务分析与会计行业发展相辅相成。传统的财务分析是指以会计核算、报表资料和其他相关资料为数据依据，为投资者、债权人、经营者和其他外部使用者了解企业等经济组织经济现状和预测决策方针提供准确的信息指标。传统财务分析受到技术与环境的限制，只能通过定量的货币属性为计量的数据指标为主开展业务。

2．传统财务分析弊端

随着大数据时代的到来，对传统数据以人工方式点对点交互的模式仅能在低频且少量的数据情况下操作，数据量范围有限。

大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据即数据库，是指可以使用二维表结构逻辑表实现的数据，非结构化数据是指不能使用这一数据库表准确表达的数据类型。根据IDC的调查结果，在全球数据量级别中，超过80%的比重为非结构化数据。但是，传统的财务分析工作的重点倾向于结构化数据中，并且所能把控的范围仅达10%，无法对数据在整体信息中表达准确的分析，尤其以非结构数据为重,，在传统财务分析方向下，掌握大数据的Hadoop的分布式存储技术挖掘数据的人才比例几乎为零[3]。

　　(三)大数据对财务分析影响

大数据竞争的战略意义不在掌握海量的信息资源，而在于专业的收集与价值处理巨量数据。它能帮助企业定位是大量消费者的实现精准定向营销；有助于精小型企业的业务定位；产生互联网竞争压力的企业需要利用大数据的信息价值来实现企业的进步。大数据在行业中的广泛运用在微观上使行业的财务分析由集中式倾向共享式，在中观上扩宽了财务管理的发展范围，在宏观上符合国情，得到XX的大力支持。

通过维克托·迈尔·舍尔维恩对大数据的分析可以看出，影响财务分析的方面在于其一，会计人员需要适应现阶段信息技术处理财务的方式，转变样本思维模式，从以往的抽样数据型式转化为总体样本思维型式。优点在于财务人员能在大数据下采取全盘分析的模式，避免从总体选择样本时候产生人为倾向，客观的将海量碎片数据组合构建成财务数据。其二，传统的财务分析要求以历史账目为依据，形成精确的数据统计与财务报表，大数据下是在提取数据变化关系时分析概率因素，能允许单一类别的精确和多元数据的混杂，这既是颠覆了以往会计基本思维导向的挑战，又是能扩展分析非财务数据范围的机会[4]。其三则是，财务人员的分析角度需要从因果关系转化到分析数据相关联系中去，与以往财务分析的习惯背道而驰，是财务人员所面对的不小的困难。

综上得出会计人员的思维层面、技术发展层面以及大数据环境三个研究基本方向，，由此引申理论框架。

　　三、腾讯公司在大数据下财务分析面对的机遇和挑战

　　(一)腾讯公司基本情况

1．腾讯公司及其大数据基本介绍

腾讯（腾讯控股有限公司）是一家民营IT企业，旗下主要以社交、支付、娱乐、资讯、工具、平台六类业务综合发展。其主要收入组成分布在互联网增值服务、移动及电信增值服务以及网络广告三部分，增值服务占比约为80%。

腾讯数据平台由数据中心、精准推荐中心、产品中心以及质量中心四个板块组成。目前，其发展主要有QQ、微信、空间、游戏以及网站计五类业务，其数据最高可达到日接入量200TB。腾讯大数据平台构建的主要思路主要考虑数据开放、专业化和成本三点，从离线和实时两个方向支持海量数据的接入和处理。其核心系统包括TDW、TRC和TDbank。

2．腾讯财务分析基本概况

腾讯2018年的财报显示，总收入为3126.94亿元，比去年增长了百分之三十二。其中，网络广告收入为581亿元，金融科技和云服务收入同比增长至百分之八十。截至2018年底，QQ的整体月活跃量增至8.07亿，微信及WeChat合并月活跃账号数达10.98亿。这表明，其收入来源主要在互联网方面，发展速度最快的业务模块集中在金融和云端数据服务。腾讯在不断提升互联网领域服务的同时，抓住大数据优势发展新业务，通过战略升级，促进公司的发展。

　　(二)财务分析的机遇

由理论框架可以引申出腾讯财务分析所面临的主要机遇有：

1．信息技术创新

（1）决策效率提升

腾讯的会计部门在大数据时期高度发达的信息化水平下，能克服数据容量与复杂的制约，利用云技术建立海量数据信息库，保证财务报告数据来源的多渠道和及时性。此种思维模式是将企业整体作为样本数据模型，使财务分析能同步多车道模式应用，迅速提取多项数据的轨迹[5]，从而高效率做出科学合理的决策。腾讯使用的云关系型数据库，能有效部署、管理和扩张云数据，具备MySQL、SQLSever等数据库引擎技术，能系统解决多种数据备份、恢复以及监控等问题，提供完整方案，简易了财务分析的数据采集和整理，从而财务人员能高效、系统的进行战略决策。

腾讯能利用云数据库系统，精确有效信息的覆盖范围，提升技术的传输速率，严格控制核算成本，协调上述的范围、速率和成本之间的平衡，就能帮助企业组织做出更加明智的业务策略。高性能数据软件系统建立，能将寻求平衡这一进程的时间成本大大缩减，也能在开发过程中减少经济预算，制定更加有益的战略。例如，大数据系统可以高效率分析所有SKU（库存进出计量单位），以利润最大化为目标制定库存的清理和定价决策。

（2）会计信息相关联程度增强

大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。由于数据结构和关系的复杂，又并海量且动态，所以大数据下财务分析的重点集中在相关关系。腾讯在大数据下，能增加数据信息来源使原来的会计信息得到支持或补充，非结构数据能利用新技术进行把控，相关视频和图像数据作为会计信息的来源在非财务信息中披露，能提升企业的投资质量，在一定程度上可以评估企业的风险。不同来源数据经过提取，结合传统财务数据，会提高企业评价与预测能力，能制定更加明晰和有价值的决策方针[6]。

大数据时代，最重要的资产不再是可以以货币硬性计量的有形资产，而是如品牌、客户群等类型的轻资产，利用传统财务分析手段难以确定准确价值，财报不能准确披露。大数据下能通过云端技术和相关法分析整合信息，增加对无形资产本质和特征的了解，易于确定目标资产的价值定位；也可以广泛传播这类异构数据信息，为利益所得者了解[7]。腾讯在大数据领域擅于利用社交数据，对用户群体数据进行分析得出结果预测，从而开发新产品，扩大业务范围。例如，腾讯视频通过大数据技术能采集2000多个用户标签识别，调查使用人群的分布情况，得出主要消费人群的年龄比重77%在19至40岁之间、学历以本科学历为主等结果，财务决策方案利用上述结论能精确定位用户运营和广告营销，有效触达。

2．财务人员思维转变——建立多重视角框架

腾讯数据分析利用大数据生成云计算的分布式数据库和云存储、虚拟化技术等对非财务数据的把控，确立多种视角，扩展财务分析研究的覆盖范围。

在财务学角度，重视财务管理，不仅为管理决策者提供服务，也能服务于其他利益相关者，从而大众能对企业有更为全面和清楚的认知；战略导向上，现今的企业发展策略中，必须将“战略”这一概念纳入决策方针，利用大数据有效整合海量数据的能力，有机结合财务分析和战略、运营、资源配置和绩效衡量，从而设置企业的整体分析模型；价值网上，腾讯能利用新技术对信息高效筛选、分析和整合，突破以往单一价值链的思维定位，形成多重信息的全方位覆盖，不仅局限在对公司内部成本与效率的分析，更站在整体角度研究不同利益相关者对公司价值的影响，有利于更加合理的部署战略；在生态化视角上来说，基于利润最大化目标定位的企业战略显然不适合现今发展，企业需要利用外部环境绩效和相关报告信息，在提升自身财务业绩时推动环境业绩，据此平衡社会经济发展和环境保护的矛盾[8]。Klassen和Mclaughlin研究发现，企业的股价与其环境保护息息相关，环境保护良好即股价上升，平均达0.82%；当企业发生一次环境事故时，如井喷事件，企业股价约下降1.5%[9]。

3．大数据环境影响——数据结构混搭

其一，财务与非财务数据的混搭。财务数据一般源于经济行为，而经济行为往往产生于社会现象或动因，这又能透过分析非财务数据所揭露出来。例如，1991年PaulA.Coomes等人通过集中对特大城市的不同行业，针对每个季度新增就业周薪这一指标，加权评估当地的经济发展形势，创建了收入权重就业指数[10]。SulkhanMetreveli教授处理了数约300家媒体数据的信息流，研究媒体信息对股票和外汇交易市场价格变化波动产生的影响，证实媒体发表的有关信息与市场价格之间有重要联系[11]。腾讯能利用大数据有关技术将二者之间的联动关系建立数据库，就可以有效的提高财务分析的预测能力与决策效率，及时调整企业发展战略。

其二，结构化与非结构化数据的混搭。大数据由结构化，半结构化和非结构化数据三类形式组成。现今，结构化数据只占总数据的15%。据IDC调查，企业80%的数据为非结构化数据，并且年增长率达到60%。所以，财务分析需要在掌握结构化数据的同时，深入对非结构数据的挖掘。腾讯能利用大数据可视交互系统RayData，实现云数据图形的可视和实时交互，能将海量的非结构数据交叉应用和可视。

其三，宏观与微观数据的混搭。大数据的应用以及现行财务数据的规范体系，易于XX及经济组织建立更加宏观准确的数据库，并借助大数据的系统性，微观经济数据形成宏观预判，宏观预判能及时指导企业生产工作。腾讯的文智公众分析（POA）基于腾讯的搜索和自然语言处理技术，能为XX提供全面实时的新闻线索和热点挖掘，掌握媒体和网民观点，为选题决策提供支撑，又反过来对公司进行战略指导

综上，海量数据中含有多种隐藏的数据关系，尤其是非结构数据，这类数据之间的联系蕴藏着巨大的经济价值。腾讯需要抓住时代特征，从海量数据中提取有效经济价值的数据并加以利用，提升财务分析综合能力，加快企业战略规划的建立。

　　(三)财务分析的挑战

由理论框架可以引申出腾讯财务分析所面临的主要挑战有：

1．信息技术竞争与人才竞争

大数据时代是信息处理技术的竞争，也是人才的竞争。财务分析人员首要重点是转变传统思维，向综合性方向转变，从固有的统计和分析财务数据的模式，到能适应大数据的综合应用统计与预测能力的转化。

腾讯在财务分析部门不仅需要海量数据库的硬件设施作为支撑，更是需要具备分析海量数据、提取价值信息的知识与技术能力和精通数据挖掘处理技术的人才。相关人员需要在掌握除专业知识应用能力基础以外，需要拥有数理统计学和计量经济学等数据分析理论知识的支持，并且具备使用云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术等技术的实力以完成对大数据的采集、处理、存储到结论的整个过程。

但是在现阶段，此类财务人员严重短缺，腾讯通过何种方法培养人才，保障数据信息价值得以充分体现，是目前需要解决的重要论题。

2．大数据环境影响

（1）信息成本

企业无论是自我生成信息还是外购信息，都将产生一定的成本。不计数据成本与所带来的回报价值之比而盲目的获取大量信息，是极其不理智的行为。因此，腾讯公司在信息获取与存储过程中，重视成本效益准则，加强对潜在价值信息的鉴别尤为重要。数据竞争环境下，尽可能使挖掘数据与控制成本呈负相关系数。大数据需特殊的技术来处理大量在容忍经过时间内的数据，包括MPP（大规模并行处理）数据、数据挖掘、分布式数据等多种技术。但是这类技术无论是硬件设施、资源途径的获取、人才培养各方面，均需要耗费巨大的人力与财力。据专家研究指出，处理劣质数据时间成本占30%至50%，清理过程的经济成本达到企业总产值的10%至20%。X梅西百货公司基于SAS系统，建立了一套实时定价机制，对数量至7300多万类商品实时调价。但是大部分的中小型企业难以在短时间内承担获取海量数据的资本，腾讯在这个方面也承担了极重的负担。

（2）信息质量

会计信息是企业经济状况的直接反映，也是管理者决策的直接依据，会计信息质量会直接影响企业的经济利益。

腾讯的商业智能分析（BI）是一款用于建立运营和决策分析报表的服务平台，旨在挖掘数据的潜在价值，具备过滤异常数据、扩展维度度量以及一系列数据预处理的功能，丰富财务分析的数据信息。而信息质量是BI成功的关键。大数据的迅速增长生成了多渠道数据源，产生大量低质量数据，这些数据在一定程度上降低了信息可用性，容易导致数据统计的差错。据调查，全球财富1000强的企业信息系统中，数据出现误差或者错误的比例超过25%，这也将导致决策出现严重差错。

（3）信息安全

经济社会的高速发展下，企业之间的相互依存状态日益紧密。海量信息不仅存储在公司的各个薄弱与重要环节上，也存储在内部与外圈的环节上。简单的财务数据到重要的商业机密、知识产权等都极为重要，被泄露、窃取甚至篡改都会有商业风险。组织内部监督机制不到位等问题或外部环境的趋势或主流都会引发信息风险，如图3-1所示[12]。据预测，今后数据泄露事件的增长率将达到100%，即不论企业的安全防范是否到位，都会面临数据攻击。公司对于保护数据安全，预防信息泄露采取的举措，会是大数据时代的关注热点。

图3-1大数据信息安全风险

基于大数据背景下的财务分析领域面对的机遇与挑战—以腾讯公司为例

2016年，彩虹QQ事件。QQ外挂彩虹IP软件的开发运营公司侵害腾讯利益，泄露用户隐私。同时，对方公司利用不正当竞争使腾讯的15名技术员工离职到对方公司进行开发，员工也违反了竞业协议。这让腾讯不但要升级安全系统，还需完善内部监督机制以避免类似事件再度发生。2018年，腾讯发现一起利用Redis未授权权限访问漏洞的入侵系统事件，对云服务器的企业用户安全产生了巨大威胁。

3．腾讯内部业务协调

在大数据环境下，腾讯需要与时俱进的参与互联网竞争，在网络市场中占据一席之地。腾讯公司的业务范围十分广泛，社交、娱乐、支付、资讯等方面均有发展。公司如何合理处理业务之间的关系，平衡投入方面的分配都是需要考虑的重要问题。针对在大数据的技术环境里，决策出亏损的业务是否可以利用数据技术降低成本，提高产品竞争力，或是分析得出成本不可行而放弃，这都会产生一定的风险。

　　四、腾讯公司财务分析转型的关键与措施

　　(一)维护信息数据

1．提升信息质量

腾讯公司要使会计部门从成本控制与预算的定位转变到价值创造，清晰定位不同数据类型度财务的影响，借此形成一套完整的数据存储和分析体系能筛选和辨别信息质量高低。腾讯提升信息质量是需要在数据加工应用的过程中，实时更新能够利用的数据范围，以具体业务为准，原始数据与之产生的差异及时调整。财务分析板块对数据质量的把控，关键在以客户群体为导向，注重个性化形式，交叉使用大数据库，多维角度满足公司信息使用者的需求。

2．控制信息安全

对于信息风险性，腾讯必须重新审视安全定义，从一种新的角度确保自身和客户数据，也就是在数据创建初始的环节就获得安全保障，而不是数据保存的最终环节。

腾讯在业务快速发展的同时，重视信息安全，加大对信息安全方面的投入，升级信息安全设备，完善对敏感信息的保护。一方面，完善公司信息保护机制；另一方面，设置内部监督体系，加强监管力度，强化制度的执行性，加大对高风险发生环节检查的强度与频率，完善财务管理制度，建立腾讯财务分析部门工作准则，以加强隐私保密意识。公司在管理政策上不断改进的同时，注意基础设施的维护，及时检查和更新设备，并演练操作出现突发状况时的方案，以达到预防数据安全的作用。财务分析是以数据为基础的行业，必须十分注重其安全性，在知识与技术基础上完善安全把控操作时，提高自我警觉意识，对数据的可信程度有着清楚的判断。

　　(二)人才培养

1．技术层面

腾讯的财务分析人员在大数据环境中需要重视巨量数据的搜集、归纳与处理等相关技术的应用。尤其是自助式商业智能工具对大数据隐藏价值的处理，有利于企业取得市场先机，占据商业优势。

同时，能在传统的财务比率分析工具基础上，从财务信息、行业信息以及宏观信息等方面进行综合性分析，去构建一个以新型思维为创造面的财务分析方法和内容体系，从而能为腾讯的利益相关者创造更长远的价值和财富[13]。

2．大数据思维认知和转变

财务人员需要着眼于三个层面去认知大数据。一为理论，即熟练的运用大数据优势为企业带来经济效益的前提，就要掌握理论知识与研究报告，对整个行业的信息变革产生清楚认知，把握转型后的视角审视数据的作用。二指技术，这是在高速发展的信息时代企业前进的重要手段。腾讯财务人员利用大数据的分布式处理技术、存储技术等高效进行数据采集、储存和分析，并运用到公司决策过程中。三是实践，这是大数据的价值实现结果。分析人员一定要将大数据的处理结果在实际业务中体现，着眼财务管理层次，从而促进企业发展战略的布局。

腾讯公司的分析人员不仅要对传统的数据预测与分析，更是在注重利用数据的前提下，为腾讯的利益相关者提供全面、准确、实时的决策信息，发展公司的经济价值，占据企业战略先机。

　　(三)企业发展焦点与核心

大数据时代的公司，要以数据管理为核心竞争力，数据管理核心在于持续发展、战略性规划和数据资产运用。其中，数据资产管理效率和主营业务收入增长率以及销售收入增长率呈正相关趋势。相关数据研究，在企业整体竞争力因素中，具有互联网思维的企业的数据资产竞争力所占比重高达36.8%。而腾讯是一家具备成熟互联网思维的公司，其发展处在企业规模迅速扩张以及消费群体不断扩大的阶段，财务分析侧重点应在精细化管理方面。

目前，我国企业在财务管理的细节和扁平化处理程度普遍落后，这需要腾讯的管理人员能够借鉴优秀管理实例，结合实际情形制定精准的管理模式，提高管理效率。同时，建立内部信息体系，实时收集终端客户数据，系统构建多维产品的销售收入、利润分析等经济信息的数据体系，为企业快速有效控制风险，开展持续经营战略提供数据支持[14]。

　　五、结语与展望

本文在研究过程中结合大数据的环境特征，以腾讯公司为例，将财务人员的思维进步、技术的创新和整个大数据环境特征三个方面整理综合，形成理论框架，分析腾讯的财务分析板块所具有的成熟的大数据技术、大数据处理经验丰富的财务人员以及整个经济背景特征对公司的大数据财务信息业务处理的长处；以及腾讯需要面对的日益严峻的人才竞争和愈发复杂的技术处理条件、大数据迅速发展对公司信息处理方面带来的挑战和公司内部业务协调决策的相关挑战，并据此提出公司相应的针对数据信息、人才培养和企业转型的关键点。

综合全文，在大数据的背景下，传统的财务分析已经落后于整个经济社会的需求发展，以云计算为代表的技术创新大幕之下，大数据的收集与使用开始普及，腾讯公司的财务分析结构势必需借此现状进行改革。公司的财务分析人员能不断的更新知识储备，学习技术应用能力，并落实在具体的项目中，发挥自己在企业中的经济利用价值；公司能重视大数据库的价值，发掘其价值潜力，促进企业能持续健康性的发展；腾讯也能从财务信息、行业现状以及宏观层面综合构建财务分析方法与内容体系，为公司整体的发展提供有效信息，创造出更多的价值与财富。

参考文献

[1]搜狗百科.大数据[OL].https://baike.baidu.com/item/大数据/1356941

[2]冯国瑞,赵彦.基于大数据的电力企业财务分析研究[J].通信电源技术,2016,33(06):158-160.

[3]李琴.大数据对财务分析工作的影响分析[J].财经界(学术版),2018(11):64-65.

[4]维克托·迈尔·舍尔维恩,肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社,2013.

[5]张红英,王翠森.大数据时代财务分析领域机遇与挑战[J].财会通讯,2016(05):84-85.

[6]郝继伟,武浩峥.大数据管理与会计信息质量提升[J].中国注册会计师,2018(03):107-110.

[7]王小娟,万映红.大数据下企业会计信息质量评价指标体系的构建——基于模糊综合评价方法的研究[J].财会月刊,2015(14):74-77.

[8]李心合,蔡蕾.公司财务分析:框架与超越[J].财经问题研究,2006(10):67-73.

[9]联合国国际会计和报告XX间专家工作组.企业环境业绩与财务业绩指标的结合(中译本)[M].北京:中国财政经济出版社,2003.

[10]PaulA.Coomesetal.AnEconomicPerformanceIndexforU.S.Citie[J].EconomicDevelopmentQuarterly.1991(11):335-341.

[11]Preis，T.Moat，H.S.&Stanley，H.E.(2013).QuantifyingTradingBehaviorinFinancialMarketsUsingGoogleTrends[J].

[12]黄国彬,郑琳.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].图书馆研究,2015(13):24-29.

[13]赵红梅,王卫星.大数据环境下财务分析教材体系的构建[J].职教通讯,2016(36):75-77.

[14]盛玉华.大数据时代下的企业财务分析研究[J].中国集体经济,2016(31):133-134.

　　致谢

首先，我想感谢的是我的论文指导老师，湖南第一师范学院商学院的刘筱韵老师。本论文是在刘老师的亲切关怀和全力支持下完成的，她以严谨的治学精神，严肃的工作态度，人文的悉心关怀，对我论文的研究指出了建设性的意见。老师不仅在学业上给了我精心的指导，在思想与生活上，也给予了我极大的支持。论文撰写过程中遇到了很多困难，老师以最认真负责的态度告诉我如何去寻求方法进步。对此，我向刘老师表示诚挚的感谢与敬意。同时，我还要感谢湖南第一师范商学院会计学专业的老师与同学，在这样一个环境中，我感受到了关怀，也体会到了团结的氛围，更是有着大家共同学习进步的力量。我很荣幸能够是这个集体的一份子，大家在学习生活中共同的度过了一段美好的时间

我还想感谢我的朋友以及论文小组的所有成员给了我强烈的支持与鼓励，提醒我在论文编写中需要注意的相关事项，互相帮忙与照顾，使得我对课题研究一直保持着很好的进展。

最后，谢谢所有论文评阅老师们的辛苦工作，谢谢所有授课老师的负责教学，谢谢我的同学、朋友和家人给我无微不至的支持，我才以顺利完成此次论文，谢谢。