的实际应用中特别广泛,其中主要的思想方法都是通过计算未来现金流量的现值来评价对企业的投资项目盈利能力行多角度多层次的分析问题分析数据基础管理不完善基础数据的质量决定财务分析的质量,针对供电企业目前数据基础管理,导致基础数据质量降低的问题主要如下是数据收集不到位。如上文所述,大数据的个显著特点是将财务数据与业务数据联动分析,只有真正实现不同领域的数据共享才能真正有效利用信息资源。但是由于供电企收益率,是现在业界普遍流行的用于评价投资项目是否可行的标准,所以财务管理上较为成熟的投资项目评估方法如净现值内部收益率等在企业的实际应用中特别广泛,其中主要的思想方法都是通过计算未来现金流量的现值来评价对企业的投资项目盈利能力。但是这些普遍使用的评价方法,由于其先天模型理论假设的限制,在实际应用中的指导意见中发„‟号的发布标志着国家对供电企业提高国有资产保值增值率提高国有资本的管控监管力度提出了更高的要求。文件规定,电力企业是重要的商业类国有企业,决定着国家经济的关键领域,关系着国家安全掌握着国民经济命脉,其主要承担着重大专项任务,因此国家要加大国有资本投入,将经营业绩指标和国有资本保值增探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿离部门束缚,站在企业整体高度,具备战略性发展的眼光,运用崭新技术深入挖掘数据,开展数据深度分析,从收集的数据中准确提取出潜在有用的决策信息,发现真正符合实际的经营风险,帮助决策者实时掌握经营环境的变化情况,及时有效地做出科学决策并采取风险防范措施,进步提升企业层面的数据分析应用水平以及经营管理水平字等结构化数据,而且包括语音图片视频等半结构化和非结构化数据,丰富了财务数据分析的数据类型与数据结构,提高了财务分析工作的科学性和合理性,使得到的决策结论更好地适用于经营环境。另方面,虽然财务分析的数据结构更为完整,但结构化的财务数据依然是供电企业最重要的财务分析数据,财务数据的分析结果很大程度上以有针对性地细分到专业职能数据库,如预算管理数据库,工程管理数据库等。提高数据分析水平在财务大数据管理模式下,财务数据分析不再是针对企业盈亏状况及过去财务结果的事后分析,而要转变为实时分析企业经营绩效指标,这就要求为财务系统建立和完善个常规性实时性的数据分析应用机制。在该机制下,财务人员需要适时地据,将成为企业财务管理的主要工作职能和最亟需完成的工作任务。关键词大数据财务管理数据分析引言随着电力体制改革不断深化,电力市场为供电企业带来了前所未有的挑战。探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿。提高决策结论的科学性和合理性在传统财务管理模式下,财务人员更多地使用便于分析投资项目评估方法进行投资决策,因为上述方法无法对投资项目盈利能力的驱动因素进行多角度多层次的分析中共中央国务院关于深化国有企业改革的指导意见中发„‟号的发布标志着国家对供电企业提高国有资产保值增值率提高国有资本的管控监管力度提出了更高的要求。文件规定,电力企业是重要的商业类国有企业,决定着国家存的结构化数据,而结构化数据通常只占数据整体的,被忽略或被删除的半结构化和非结构化表外数据,却占整体数据的信息。可以看出,忽略或删除半结构化和非结构化数据的数据分析缺乏科学性和合理性,导致决策结论不适用于数据分析时的经营环境在财务大数据管理模式下,财务数据的来源和类型更加全面完整,不仅仅包含数字数据分析方法不科学考虑货币时间成本条件下,提高财务资本回报率或者股东财务收益率,是现在业界普遍流行的用于评价投资项目是否可行的标准,所以财务管理上较为成熟的投资项目评估方法如净现值内部收益率等在企业的实际应用中特别广泛,其中主要的思想方法都是通过计算未来现金流量的现值来评价对企业的投资项目盈利能力大数据的个显著特点是将财务数据与业务数据联动分析,只有真正实现不同领域的数据共享才能真正有效利用信息资源。但是由于供电企业财务管理中的同业务的不同信息被分割在不同部门,部门与部门之间信息不对称,没有实现充分交流,更没有实现信息的实时联动。是数据存储不完善。在大数据时代下,数据快速增长为企业数据管理多个专业多个领域吸纳人才组建财务团队,吸收财务管理信息管理数理分析等方面的专业人才,另方面通过举办财务大数据管理知识培训班组织开展大数据环境下企业财务管理创新工作研讨会等形式,培养复合型人才的管理者,由其作为团队带头人,统筹团队工作事项,引导其他队员更加高效的开展团队工作,既有利于挖掘财务人员个人响了企业财务管理水平。因此,供电企业在利用财务数据进行分析时,必须要保证数据准确真是,分析方法有理有据。关键词大数据财务管理数据分析引言随着电力体制改革不断深化,电力市场为供电企业带来了前所未有的挑战。探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿。中共中央国务院关于深化国有企业改存的结构化数据,而结构化数据通常只占数据整体的,被忽略或被删除的半结构化和非结构化表外数据,却占整体数据的信息。可以看出,忽略或删除半结构化和非结构化数据的数据分析缺乏科学性和合理性,导致决策结论不适用于数据分析时的经营环境在财务大数据管理模式下,财务数据的来源和类型更加全面完整,不仅仅包含数字离部门束缚,站在企业整体高度,具备战略性发展的眼光,运用崭新技术深入挖掘数据,开展数据深度分析,从收集的数据中准确提取出潜在有用的决策信息,发现真正符合实际的经营风险,帮助决策者实时掌握经营环境的变化情况,及时有效地做出科学决策并采取风险防范措施,进步提升企业层面的数据分析应用水平以及经营管理水平务大数据管理,帮助决策层从宏观上整体把握全部数据并作出科学有效的决策,除了集中管理企业内部数据,还需要建立综合性财务数据库。现有数据库的数据通常来源于企业内部数据和外部数据,内部数据包括公司业务数据和文档数据,外部数据由各类公共资源库政策信息市场信息中收集所得。为了满足专业化业务数据分析需求,还可探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿来了更高的要求,也为企业数据存储工作提出了更高的要求。但在供电企业的实际工作中,基础数据资料的结构化率较低,即使是数据信息应用程度最高的财务部门,在收集数据时也会对原始凭证中大量非结构化数据信息进行过滤与删除,比如业务内容合同条款业务时间等。探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿离部门束缚,站在企业整体高度,具备战略性发展的眼光,运用崭新技术深入挖掘数据,开展数据深度分析,从收集的数据中准确提取出潜在有用的决策信息,发现真正符合实际的经营风险,帮助决策者实时掌握经营环境的变化情况,及时有效地做出科学决策并采取风险防范措施,进步提升企业层面的数据分析应用水平以及经营管理水平平台福建电脑,王承旺电力企业财务大数据研究财会学习,李长青,王志国,张敏,陈煜,袁健,吕全峰,李晨电网企业财务大数据研究与应用电力大数据,。问题分析数据基础管理不完善基础数据的质量决定财务分析的质量,针对供电企业目前数据基础管理,导致基础数据质量降低的问题主要如下是数据收集不到位。如上文所述应用程度最高的财务部门,在收集数据时也会对原始凭证中大量非结构化数据信息进行过滤与删除,比如业务内容合同条款业务时间等。建议措施完善数据基础管理供电企业应以信息管理系统为基础,搭建以数据挖掘为主要工作目标的财务大数据中心应用平台,以满足大数据时代的要求。由于信息系统具有较强的可扩展性,企业可以把现值,又可以充分发挥团队作用,起到事半功倍的效益。通过财务大数据理念的树立以及人才队伍的构建,真正为财务大数据管理做好准备。参考文献朱广明大数据时代下企业营销数据管理整合创新中国商论,王国瑞,叶枝平,刘振华,苏立伟电网企业营销服务大数据应用分析内蒙古电力技术,崔捷,邢华基于大数据的电力档案智慧服存的结构化数据,而结构化数据通常只占数据整体的,被忽略或被删除的半结构化和非结构化表外数据,却占整体数据的信息。可以看出,忽略或删除半结构化和非结构化数据的数据分析缺乏科学性和合理性,导致决策结论不适用于数据分析时的经营环境在财务大数据管理模式下,财务数据的来源和类型更加全面完整,不仅仅包含数字构建数据应用人才队伍在财务大数据管理模式下,企业需要的是批熟识财务管理且精通大数据分析的复合型人才,以支撑重要的财务处理工作和日新月异的财务分析工具,财务人员需要从财务专才向综合型人才转型,要同时满足企业对财务管理数据挖掘信息管理的数据管理要求。与此同时,企业需要调整人才的引进方式和培养计划,方面以有针对性地细分到专业职能数据库,如预算管理数据库,工程管理数据库等。提高数据分析水平在财务大数据管理模式下,财务数据分析不再是针对企业盈亏状况及过去财务结果的事后分析,而要转变为实时分析企业经营绩效指标,这就要求为财务系统建立和完善个常规性实时性的数据分析应用机制。在该机制下,财务人员需要适时地力。但是这些普遍使用的评价方法,由于其先天模型理论假设的限制,在实际应用中会出现明显的缺陷是表现在对估计未来现金流上,是这些传统评价方法并不适用于现金流较少或者未来现金流不明显的投资项目。在财务大数据管理模式下,由于传统数据分析方法的弊端日益突显,供电企业不应再根据未来预计现金流或者盈利能力等传统的信息集中整合到个新的系统中。大数据中心能够实现各种数据的集成与交互可以进行大量数据处理功能可以根据流程表单应用程序界面数据等提供有针对性的搭建方案可以把格式不同标准不同和位臵不同的复杂数据统在同个系统之下,具有处理多种不同类型数据的能力,并能对这些数据以致的标准进行调用和归集。为了真正实现探究电力体制改革的供电企业财务大数据管理优化与创新原稿离部门束缚,站在企业整体高度,具