建筑企业财务数据支撑经营战略分析

【摘要】随着万物互联、大数据技术和智能化的快速发展，建筑企业的经营管理也逐渐进入信息自动化时代，在此背景下，充分利用财务数据挖掘技术，能够及时、准确地整理出有用的财务数据信息，并将其提供给决策层，将有助于有效支撑公司自身的经营发展。基于此，本文从财务数据挖掘相关概念出发，详细阐述了财务数据挖掘方法和步骤，进而分析了财务数据在企业经营发展中的作用。

【关键词】建筑企业；挖掘财务数据分析；经营战略

一、财务数据挖掘相关概述

（一）财务数据挖掘的概念。财务数据挖掘是数据库发现中的一种算法，能够从纷繁冗杂的财务数据中提取有助于经营决策、有价值的数据信息。在当今大数据时代背景下，财务数据逐渐被应用于企业经营与管理的各个领域，在支撑企业经营战略发展方面发挥着不可替代重要作用，有效促进企业经营战略的实现。（二）财务数据挖掘的方法。对于建筑企业的财务数据挖掘而言，常采用的方法如下：1.信息分类。信息分类是建筑企业内部使用最为广泛的数据挖掘方法之一。信息分类就是按照一定的分类标准，将数据项中与之匹配的相应数据整体出来，并根据相应类别进行存放，比如可以对建筑企业财务采购的具体材料、属性、价格等信息进行分类整理，以为下一次采购活动提供重要依据。2.回归分析。回归分析常常应用于建筑企业的销售利润预测活动中。回归分析本身就是大数据中运用数学建模的方式，去预测相关数据信息的方法，通过研究相关因素之间的关系，发现不同因素间的依存关系，以此去对数据的变化进行相对科学的预测。3.差异分析。差异分析一般被应用于建筑企业财务预警方面。差异分析是一种重要的对比分析方式，如在建筑企业中，通过对预计销售收入与实际销售收入及其相关指标进行差异分析，就能够很容易发现预计销售与实际销售不符的原因所在，以此反馈给企业管理层，并作出科学的管理决策。4.聚类分析。聚类分析与信息分类有相似之处，但是相比而言，聚类则更为笼统，并不需要按照特定的标准进行相应分组，只要数据之间存在共性就可以进行聚类统计，以此更能够发现不同数据之间的微妙关系。5.web信息挖掘。web信息挖掘是建筑企业获取外部其他企业信息的重要数据挖掘形式。随着互联网的发展与建筑企业间信息在网络平台的公开，通过web数据挖掘能够有效搜集网络上有价值的信息数据，以为建筑企业在同行业中竞争力的提升提供重要参照数据。（三）财务数据挖掘的步骤。在建筑施工企业中，挖掘财务数据往往通过以下步骤实现：1.获取数据。建筑企业财务数据挖掘是基于海量数据进行的，所以进行财务数据挖掘的首要前提在于从企业内部、企业外部及其他途径去获取相关的数据信息。2.整理数据。建筑企业对所获取的海量信息进行整理，发现其中有价值的数据内容，去掉没有价值的信息内容，并对这些数据信息进行整理。在整理数据中，最关键的在于指标选取，对于建筑企业财务数据挖掘而言，选取数据指标可以从以下方面着手：①短期偿债能力指标。其中包括企业流动负债相关指标如流动比率、流动速率、存货周转率、应收账款周转率等，以此去反映建筑企业流动负债偿还能力。②长期偿债能力指标。其中包括负债率、产权比率、已获利息倍数等财务指标，由此分析企业的长期盈利能力。③企业盈利能力指标。其中具体的指标包括资本利润表、成本费用利润率、销售利润率等等指标，以此去反映企业内部是否存在财务风险。④非财务指标。非财务指标的选取可以包括客户满意度、战略目标、市场份额等指标内容，将其进行量化分析，也能够得出与企业财务、经营、决策相关的结论。3.数据分类。通过数据分析中的聚类、分类，对于具有联系的、同一类别的数据内容进行整理，进而才能够去发现数据信息之间的关联性，提升数据分析的针对性与有效性。4.搭建数据模型。在数据分类的基础上，通过科学的算法搭建相应的数据模型，以进一步发现数据与数据间的联系，并对数据的变化与发展趋势进行合理预测，以此去支撑企业的经营与决策。5.得出结论。通过财务数据挖掘得出数据之间的联系、数据指标未来的变化趋势，以此得出相关的结论，这对于提升建筑企业经营与决策而言将有重要意义。（四）财务数据挖掘的重要性。传统的财务数据整理与数据分析存在数据不及时、工作量大、数据提取困难等问题，大大影响财务工作效率，不能有效将财务数据转化为经营决策信息。在智能化时代，运用财务数据挖掘功能，就能够从大量零散、重复数据中提取对经营有效的数据，其主要优势表现在以下三个方面：1.数据范围宽、数量大。财务数据挖掘相比于传统财务分析而言，具有数据挖掘范围广泛、数据信息数量庞大的特点，同时这些数据不仅仅涵盖基本的财务指标，而且还包括非财务的但有助于财务优化的指标。2.更具针对性、价值性。财务数据挖掘可以基于海量的数据信息，对数据进行聚类、分类整理，而这样的处理方式将更具针对性，根据企业所需去挖掘相应的信息、得出相应的结论，而基于此信息所做的决策也将更有价值。3.时效性强、准确度高。财务数据挖掘相比于传统数据分析处理而言，基于计算机、大数据的技能进行具体数据挖掘分析，而非人工的统计计算，这样的数据挖掘的处理速度将更快，准确度也将更高，并能够根据需要及时搜索、建模，在最短时间范围内获取企业所需的数据信息。

二、企业经营战略中挖掘财务数据的应用

（一）掌握公司生产经营的规律。对于建筑企业而言，企业的生产活动与经营活动都是具有一定规律的，而这种规律主要表现于企业投入与回报之间的关系，通过对企业投入数据信息与企业成本回报信息数据的数据挖掘，参照企业的财务报表，同时结合企业自身的经济发展变化规律，制定出更适合于企业经营战略发展的决策，这样的决策对于企业而言将更为科学、有效。（二）及时发展生产经营的问题。通过对建筑企业财务数据进行数据挖掘，并分析这些数据的未来变化趋势，能够帮助企业更好地了解企业现状，并更及时地发展企业生产经营中存在的问题，以此对财务数据进行风险预警，并根据生产中的薄弱环节加以改进，以弥补企业经营战略方面的不足之处，这对于企业未来的健康发展将有重要的促进作用。（三）为筹资经营提供数据支撑对于建筑企业而言，筹资活动是企业经营发展过程中重要的经营活动，同样也是对企业财务状况、未来发展影响较大的活动，因此，通过财务数据挖掘去分析筹资活动相关指标关系，分析企。业综合的盈利能力，去为企业筹资经营提供有效的数据支撑，选择有助于企业盈利的最佳筹资形式，这对于企业最终筹资结果的有效性而言将有重要帮助。（四）为债权人、投资者提供经营决策。对于建筑企业而言，具体的建筑工程项目所涉及的并非建筑企业本身，同样也包括债权人、投资者等多方主体，通过对建筑企业财务数据的数据挖掘，将更有助于了解建筑企业相关信息，并及时发现其中的风险以加以调整。当然，对于建筑企业本身而言，随着建筑工程项目的增多，债权人、投资者的数量也不断增多，所以建筑企业也需要及时掌握外部财务数据的变化，以股东利益为前提，遵循责任共同担当的原则，以此去更有效地利用所挖掘的数据信息，并为建筑企业本身带来更多的价值。（五）促进企业经营决策与时俱进发展。由于企业财务数据挖掘能够帮助企业及时发现生产与经营中的问题，并根据数据指标的变化趋势，在建模的基础上对这些数据指标进行调整，以作为企业的经营决策活动提供最优方案。当然，现代社会全球一体化的趋势对于建筑企业的影响越来越大，建筑企业还应该根据数据挖掘的结论，结合外部企业的数据变化趋势，制定出与时俱进的企业经营决策，并尽可能地保证经营决策的可行性，以此去促进企业的健康、长足发展。

三、结论

通过上文的分析，发现财务数据挖掘对于企业经营、决策等而言具有重要意义，而且很多企业在经营、决策活动中也纷纷引入大数据信息挖掘技术，建筑企业也同样如此，通过建筑企业财务数据的挖掘，将能够帮助企业更了解自身现状，并制定出适合于企业未来发展的经营方案与战略调整决策。在快速发展的信息化时代，我们可以展望数据挖掘技术将会越来越智能化，被各行各业广泛应用，在企业的日常工作中快速普及，为企业的价值创造保驾护航，实现经营发展战略目标。

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作者:李青 单位:中国核工业第二二建设有限公司