基于大数据的企业价值创造路径分析
基于大数据时代下企业财务管理的创新路径
基于大数据时代下企业财务管理的创新路径随着大数据时代的到来，企业财务管理模式也需要进行创新。
在大数据的支持下，企业可以实现更加智能化的财务管理，从而提高决策效率和准确度。
以下是基于大数据时代下企业财务管理的创新路径：一、财务管理智能化利用大数据技术和人工智能技术，将财务数据进行分析和挖掘，让企业能够更好地了解财务状况和未来趋势，并对财务决策提供更科学的支持。
例如，企业可以通过智能化的预算系统来优化预算流程，降低预算的风险和误差；利用智能财务报表系统来实现自动数据分析和可视化展示，使决策者更直观地了解企业的财务状况。
二、数据集成化将企业各部门的数据进行集成和整合，构建完整的数据生态系统。
这样能够在数据的共享和协同中，提高对内对外沟通协调效率和精准度。
例如，企业可以利用大数据和云计算技术将财务和人力资源等各种数据进行整合，从而更好地了解员工的福利状况、成本结构等，为企业决策提供参考。
三、风险管理的智能化利用机器学习和数据挖掘技术，对企业可能面临的风险进行预测和分析，及时采取相应的措施，实现风险的识别、监测、评估和控制。
例如，利用大数据技术分析历史数据及行业数据，预测市场风险以及政策风险，帮助企业及时作出决策。
四、利用区块链技术打造数字化财务生态利用区块链技术，建立数字化财务生态，实现企业的财务信息安全、透明和去中心化。
区块链技术的去中心化和不可篡改性也能够加强企业与金融机构之间的信任，提高金融服务的效率和质量。
总之，大数据时代已经来临，对企业财务管理提出了更高的要求。
只有不断创新，将大数据技术与财务管理结合起来，并打造数字化财务生态，才能实现财务管理的智能化、数据集成化、风险管理的智能化、数字化财务生态等目标，从而实现企业的可持续发展。
企业数字化转型中的价值创造分析
企业数字化转型中的价值创造分析随着信息技术的发展，数字化转型已经成为了企业发展的必由之路。
而企业数字化转型的核心目标，就是要通过信息技术的应用，实现企业的全面数字化，并以此为基础，进行全方位的价值创造。
本文将围绕企业数字化转型中的价值创造分析，从多个角度进行深入探讨。
一、数字化转型能够带来的价值在讨论数字化转型对企业的价值创造时，首先需要考虑的就是数字化转型所能够带来的价值。
数字化转型对企业带来的价值主要包括以下几个方面：1、提升效率：随着企业数字化的推进，企业内部的各项业务流程将会被数字化、自动化，从而极大地提升企业的效率。
2、创新业务模式：数字化转型可以帮助企业构建更加智能、透明的商业模式，从而创造出更多的商业机会。
3、增强客户体验：通过数字化技术的应用，企业可以更好地了解客户的需求，并针对性地进行服务，从而增强客户体验。
4、降低成本：数字化技术的应用可以降低企业的生产成本、销售成本、管理成本等各项成本，从而提高企业的盈利水平。
二、数字化转型的实施路径数字化转型对企业的价值创造是非常显著的，但实施数字化转型的过程也是非常复杂和耗时的。
一般而言，企业数字化转型的实施路径可以分为以下三个步骤：1、重新定义业务流程：数字化转型的第一步是要对企业内部的各项业务进行重新定义和优化，从而保证数字化技术的有效应用。
2、部署数字化技术：在企业的业务流程被重新定义之后，就需要开始对数字化技术进行部署和应用，包括大数据、人工智能、物联网等多项技术。
3、建立数字化化管理体系：企业数字化转型的最终目标是要实现全面数字化的管理体系，从而实现全方位的价值创造。
三、数字化转型的风险与挑战虽然数字化转型对企业价值创造的帮助非常显著，但数字化转型也存在一定的风险和挑战。
这些风险和挑战主要包括以下几个方面：1、人员培养成本：数字化转型需要企业内部的员工具备相关的数字技能，因此企业需要付出一定的人员培养成本。
2、数据安全风险：数字化转型需要企业大量使用数据，而数据泄露或被黑客攻击的风险也会相应增加。
数据治理与数据价值创造机制
数据治理与数据价值创造机制一、数据治理的概念与范畴数据治理是一个涉及组织内部各个层面和业务流程的综合性概念，旨在确保数据的高质量、安全性、合规性以及有效利用。
它涵盖了一系列的活动、流程、角色和技术，用于管理和优化数据资产。
1. 数据治理的定义与重要性- 数据治理可定义为对数据资产进行管理和控制的一系列活动，其重要性体现在多个方面。
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，如同企业的“血液”，贯穿于企业的运营、决策、创新等各个环节。
高质量的数据能够为企业提供准确的信息支持，帮助企业做出明智的决策，提高运营效率，降低成本，增强市场竞争力。
例如，精准的市场数据分析可以使企业更好地了解客户需求，优化产品和服务，从而提高客户满意度和市场份额。
同时，有效的数据治理有助于确保数据的安全性和合规性，保护企业免受数据泄露、法律风险等问题的困扰。
2. 数据治理的主要范畴- 数据质量管理：这是数据治理的核心环节之一。
数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度。
不准确的数据可能导致错误的决策，如企业在进行市场预测时，如果使用了错误的销售数据，可能会高估或低估市场需求，从而影响生产计划和资源配置。
不完整的数据可能使企业无法全面了解业务情况，例如客户信息缺失关键的联系方式，会影响客户关系管理和营销活动的开展。
一致性问题可能在不同系统或部门之间的数据整合时出现，导致数据冲突和混乱。
时效性差的数据则可能使企业错过最佳的决策时机，例如使用过时的市场趋势数据来制定产品策略。
- 数据安全管理：随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全管理愈发重要。
企业需要采取一系列措施来保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、修改或破坏。
这包括建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据；进行数据加密，无论是在传输过程中还是存储时，以防止数据被窃取；制定数据备份和恢复策略，以应对数据丢失或损坏的情况；同时，还需要防范内部人员的违规操作和外部的网络攻击。
数字时代企业管理文化特点及创新路径总结
数字时代企业管理文化特点及创新路径总结目录一、数字时代企业管理文化特点 (2)1.1 企业文化的重要性 (3)1.2 数字化转型对企业文化的影响 (4)1.3 企业文化与战略的融合 (5)二、数字时代企业管理创新路径 (6)2.1 创新思维的培养 (7)2.2 技术创新的推动 (8)2.3 组织结构的优化 (9)2.4 企业文化的重塑 (10)三、数字时代企业管理实践案例分析 (12)3.1 腾讯公司的数字化转型 (13)3.2 阿里巴巴的企业文化建设 (14)3.3 特斯拉的组织变革与企业文化 (15)四、数字时代企业管理面临的挑战与对策 (16)4.1 数据安全与隐私保护 (18)4.2 技术更新与人才培训 (19)4.3 企业文化与社会责任 (21)五、数字时代企业管理未来发展趋势展望 (22)5.1 企业文化与人工智能的结合 (24)5.2 企业文化的全球化趋势 (25)5.3 企业文化的可持续发展 (26)一、数字时代企业管理文化特点信息透明化：数字技术的广泛应用使得企业内部信息传递更加迅速和便捷，企业内部的沟通和协作更加高效。
这使得企业管理需要适应信息透明的特点，建立开放、透明的管理氛围，提高员工的信息素养。
数据驱动决策：数字技术使企业能够收集和分析大量的数据，为企业决策提供有力的支持。
企业需要建立以数据分析为核心的决策机制，利用数据驱动业务决策，提高决策效率和准确性。
客户导向：数字时代，企业需要紧密关注客户需求和市场变化，以客户为中心进行产品和服务创新。
企业需要建立以客户为导向的文化，加强与客户的互动，深入了解客户需求，提供个性化的产品和服务。
创新文化：数字技术的发展为企业带来了巨大的机遇和挑战，企业需要培养创新文化，鼓励员工敢于尝试新的思路和方法，推动企业的持续发展和竞争优势。
知识管理：数字时代，知识已成为企业最重要的资源之一。
企业需要建立完善的知识管理体系，促进知识的快速传播和应用，提高员工的技能水平和创新能力。
基于大数据时代下企业财务管理的创新路径
基于大数据时代下企业财务管理的创新路径摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，成为企业未来可持续发展的重要支撑。
企业的财务管理也将面临新的挑战和机遇。
本文分析了大数据时代下企业财务管理面临的问题和机遇，提出了创新的路径，包括建立基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统，推进财务数字化转型，注重人才培养和技术创新。
通过这些创新路径，可以在大数据时代下提高企业财务管理水平，提升企业的竞争力和效益。
关键词：大数据，财务管理，财务预测，数字化转型，人才培养正文：一、引言随着信息技术的发展，社会进入了大数据时代，人类社会的生产、生活和消费方式正在发生深刻的变革。
大数据具有海量、高速、多样和价值密度大等特点，为企业提供了前所未有的机遇和挑战。
企业财务管理是企业决策和运营的核心，大数据时代下，如何利用大数据技术提高财务管理水平，成为企业必须深入研究的问题。
二、大数据时代下企业财务管理的问题和机遇在大数据时代下，企业财务管理面临的问题和机遇是相辅相成的。
一方面，数据量、复杂性和速度的增加使财务管理更加困难，财务决策的风险也随之增加。
另一方面，大数据的出现为财务管理提供了更多的数据支持，提高了财务决策的精度和效率，同时也为未来的财务管理带来了更多的机遇。
三、基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统为了充分利用大数据技术来提高企业财务管理水平，企业需要建立基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统。
这种系统可以通过大数据分析技术，对企业财务数据进行识别、抽取、清洗、转换和可视化，进一步分析财务数据的趋势、模式和关联性，为决策层提供决策支持。
四、推进财务数字化转型数字化转型是大数据时代下企业发展的趋势，在财务管理中也非常重要。
通过财务数字化转型，可以使企业实现数字化核算、数字化报表、数字化控制和数字化支付等功能，提高财务管理效率和精度，降低企业成本，提高决策效果。
五、注重人才培养和技术创新在大数据时代下，企业需要注重人才培养和技术创新。
集团公司财务数智化建设问题及路径——基于大数据时代价值增值模式的思考
集团公司财务数智化建设问题及路径——基于大数据时代价值增值模式的思考我国《会计改革与发展“十四五”规划纲要》和《会计信息化发展规划》明确提出加快推进会计数字化转型是贯彻落实国家信息化发展战略、建设数字中国的必然选择。
《关于中央企业功加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》提出“应充分发挥财务作为天然数据中心的优势，推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型，实现以核算场景为基础向业务场景为核心转换，努力成为企业数字化转型的先行者、引领者、推动者，为加快产业数字化、数字产业化注智赋能”。
数字经济时代，主动应用数字领域新一代技术，将沉淀的数据向上挖掘并贯通链接，打通业务和财务壁垒，强化数字驱动，深化财务管理改革，提高企业内部资源配置效率，优化产业链和生态链，逐步实现智能财务，是财务领域发展变革的总体趋势。
一、财务数智化的内涵和意义（一）财务数智化的内涵财务数智化是企业实现数智化管理的核心驱动力，绝非纯粹的信息系统升级，而是数字技术嵌入财务管理变革之中，需要深层次的管理变革和全系统、全流程的分析重塑。
财务数智化的主要内容包括：在云计算、人工智能（AI）、光学字符识别（OCR）、物联网、流程自动化机器人（RPA）等技术支持下，对财务数字化进行转型升级，借助财务管理体系的变革，拓展传统财务的生态边界，深度挖掘数据价值。
根据企业数字化的发展需求，逐步向大财务中台转变，从流程驱动向数据驱动转变，实现事项会计和场景会计，提高管理的精细度和颗粒度。
通过云平台和智能互联网，实时连通社会化信息，实现银企互联、企税互通、云端商旅、智慧司库、产业链协同结算等，整合有效业务信息、管理信息、生产要素信息、企业资产信息以及行业信息，逐步建立战略财务、业务财务、共享财务和专业财务，打造价值整合型业财一体化分级智能管理体系。
（二）财务数智化的意义1．提高财务工作效率和质量财务数智化通过智能核算和财务共享，实现信息集成和关联，缩短各部门、各单位之间的信息沟通时间，加快信息传递速度，各层级人员可以及时智能化获取远近端信息，包括深度关联信息、远端疑似关联信息和宏观环境信息。
基于大数据时代的企业财务分析优化路径
基于大数据时代的企业财务分析优化路径企业的财务分析需要大量的基础数据，而且随着时间的推移，其规模会越来越大，从而给企业的数据存储和分析造成很大的压力。
由于采用了大数据技术，可以实现对财务数据的自动分析、统计、显示等多种功能，因此，以大数据为基础的财务分析与管理模式具有显著的优越性。
一、大数据对企业财务分析的影响大数据，也就是所谓的海量数据，这是一种新的数据资源，需要一种新的数据处理方式，才能让公司的决策和分析变得更好。
随着大数据的引入，金融共享服务模式的产生，使得金融业务由集中式向分享型转变，从而拓展了金融管理的途径。
正确的大数据为金融分析提供了宏观数据支持，主要体现在三个方面。
第一，运用大数据的方法，可以从营销、产品质量、人员的工作热情、创新、客户满意、生命周期、价值链等多个角度进行分析。
通过这些数据的分析，我们可以将企业的策略转变成政策，将企业的意愿变成实际的行为。
随着计算机技术的飞速发展，数据挖掘技术的出现，传统产业将会经历信息化“洗礼”，从大量的数据中提炼出具有重要意义的关联规则或者其它隐性信息，然后利用数据分析、数据收集、预处理、特征抽取、数据挖掘等方法，为企业建立一个高效的数据库。
第二，通过数据库内部的信息系统，可以根据收入和消费层次，为产品的销售做出有针对性的产品，同时还可以从多个角度分析产品的销售收入、利润、存货进销存、地区差异，从而为公司的发展提供数据支持。
第三，传统的“漏斗式”的会计核算方式，会计人员在进行会计核算时，仅仅把原始凭证中的结构信息转移到记账凭证上，从而对大量不具结构性的重要信息进行筛选，但由于技术因素的制约，一些与决策有关的资料没有得到充分的重视，或是因为资料分类的不同，使得资料的集成和利用变得困难、效率低下。
但是，利用大数据可以提高企业的财务管理数据的精确度。
大数据不仅能为企业的财务分析提供宏观数据，还能为企业的财务管理提供更多的信息，从而为企业管理提供更多的信息。
大数据时代企业数字化转型的路径与方法
大数据时代企业数字化转型的路径与方法在当今的大数据时代，企业数字化转型已经成为了一个非常重要的议题。
越来越多的企业开始尝试将传统业务与数字化技术相结合，以此来提升业务效率、降低成本、提高用户满意度等方面的目标。
然而，数字化转型并不是一个简单的任务，每个企业都需要针对自己的实际情况，制定一套适合自己的数字化转型方案。
本文将从路径和方法两个角度，总结一些数字化转型的经验和技巧，为正在进行数字化转型的企业提供一些借鉴和思考的方向。
路径从路径的角度来看，数字化转型的路径通常可分为四个阶段：数字化前期、基础建设、数字化应用、数字化转型。
数字化前期数字化前期是数字化转型的起点，它通常包括三个方面的准备工作：明确业务方向、建立数字化文化、确定数字化目标。
在进行数字化转型之前，每个企业应该清楚自己的核心业务是什么，以及有哪些方面可以通过数字化技术来提升业务效率。
同时，企业还需要建立数字化文化，让员工逐渐适应数字化工作方式，并且了解数字化技术的优势和应用场景。
最后，企业需要确定数字化目标，即通过数字化转型达到哪些目的，例如提高营业额、降低成本、提高客户满意度等等。
基础建设基础建设阶段是数字化转型的第二个阶段，它主要是围绕数字化基础设施和数据建设展开的。
首先，企业需要建立强大的数字化基础设施，包括网络设备、服务器、存储设备、安全设备等等。
其次，企业需要积极开发数据能力，通过数据挖掘、数据分析等技术来挖掘和利用数据价值。
最后，企业还需要制定完善的数据安全策略和措施，保证数据不受到泄露、破坏等威胁。
数字化应用数字化应用阶段是数字化转型的核心阶段，它主要是基于数字化技术，将传统业务进行优化、改进和创新，提升业务效率和竞争力。
企业可以通过应用数字化技术来实现业务流程自动化、提高生产力、改进客户服务、提高营收等。
数字化应用的范围非常广泛，企业可以根据自己的业务需要，在数字化应用中发现更多的机会。
数字化转型数字化转型是数字化转型的最终目标，它主要是通过持续不断的数字化创新和优化，引领企业实现业务模式的变革和产业的变革。
基于“互联网+”背景分析企业战略管理的创新路径
基于“互联网+”背景分析企业战略管理的创新路径“互联网+”是指以互联网技术为基础，结合现代信息技术和通信技术，普及和加速传统产业与互联网深度融合，形成具有竞争力、高效率、高品质和高附加值的新型产业形态。
随着互联网技术的不断进步和应用，越来越多的企业开始在战略管理中运用“互联网+”思维创新，探寻新的商业模式和竞争优势，推动企业高质量发展。
一、战略规划领域上的创新路径1. 战略制定：基于大数据和互联网技术，探寻市场需求、产业趋势和消费者行为等信息，辅助企业制定更加科学合理的战略决策。
2. 环境扫描：由于互联网时代的变化非常快速，因此企业需要实时了解市场和竞争情况，通过互联网和社交媒体等新渠道收集信息，及时调整战略方向。
3. 企业资源整合：通过互联网+的手段，整合内外部资源，形成产业链协同，提高生产力和效率。
1.产品创新：通过互联网技术，开发出特色产品，利用大数据分析消费者行为。
在产品设计上借鉴互联网思维，打造用户体验。
2.渠道创新：互联网上的多种渠道，为企业创造了新的销售通道，通过“互联网+”方式直接与消费者建立联系，实现生产和销售的“直连”。
3.品牌创新：在竞争激烈的市场中，创造品牌价值和知名度是企业发展的关键。
企业可以运用互联网+的手段，通过社交媒体，内容营销等方式进行良好的品牌营销。
1. 人才培养：互联网时代，员工需要掌握不同类型的技能，如大数据分析、市场营销等。
企业可以通过互联网+的模式，实现线上培训和共同学习。
2.组织创新：创新需要组织的支持和系统性的管理。
企业可以采取现代氛围、具有弹性的组织方式，高度自由、沟通高效，在组织上实现互联网+。
3.协同创新：在互联网时代中，企业之间的协同和共赢，是企业创新发展的重要支撑。
搭建互联网平台，开展跨界合作，可带来更高效的协同创新。
通过上述创新路径的探索和应用，借助互联网+时代，企业已经在优化战略管理中迈出了重要的一步，为企业的可持续发展奠定了坚实基础。
大数据背景下三只松鼠价值创造分析
大数据驱动的价值创造案例分析
01
案例一
通过大数据分析，三只松鼠发现消费者对健康零食的需求日益增长。针
对这一趋势，三只松鼠迅速推出了一系列健康零食产品，满足了市场需
求，实现了价值创造。
02
案例二
三只松鼠运用大数据技术，对供应链进行精细化管理。通过实时监测库
存、物流等信息，三只松鼠成功降低了库存成本并提高了配送效率，进
需求预测
利用历史销售数据，结合外部市场趋势，构建需求预测模型，从而更精准地预测产品需求，提前调整生产和库存 ，降低库存积压和缺货风险。
借助大数据技术，精准营销，提升市场占有率
消费者画像
通过收集和分析消费者的购买历史、浏览行为、社交媒体互动等数据，形成细致的消费者画像，以更 准确地理解目标消费者群体和市场需求。
个性化服务：通过分析大数据，企业可以为消费 者提供更加个性化的产品和服务，满足消费者多 样化的需求，提升消费者感知价值。
因此，在大数据背景下，三只松鼠可以利用大数 据技术和思维，提升企业价值创造的效率和效益 ，实现可持续发展。
03 基于在三只松鼠的应用概述
数据收集与分析
个性化推广
基于消费者画像，进行个性化产品推荐和营销策略，提高营销活动的针对性和效果，进一步提升品牌 知名度和市场占有率。
挖掘大数据潜力，创新产品，满足消费者多元化需求
产品反馈分析
收集并分析消费者对产品的反馈数据， 及时发现问题和改进点，持续优化产品 以满足消费者需求。
VS
新品研发
利用大数据洞察市场趋势和消费者需求， 指导新品研发，推出更符合市场需求的创 新产品，推动公司业务增长。同时，通过 大数据测试新品的市场反应，以更准确地 预测产品的市场潜力，降低新品研发风险 。
大数据时代企业财务管理创新路径研究
2024（3）总第1496期财务管理大数据时代企业财务管理创新路径研究滕建政黔西南智诚会计师事务所(普通合伙)摘要：大数据时代下，企业数据体量不断加大，数据复杂性日渐提升，要从海量数据中提取有价值的信息，对传统财务管理模式来说是巨大的挑战，而引入大数据技术则能够化解这一难题。
大数据时代企业财务管理创新对缩减成本及提升效率、强化企业市场竞争力、提升企业战略规划科学性等方面具有重要意义，但部分企业依然面临财务管理理念更新缓慢、信息安全性难以保障、复合型财务人才不足、相关业务部门协作不紧密等问题，导致财务革新工作和设定目标存在较大差距。
据此，文章从加快财务管理理念更新步伐、建设信息安全防御系统、培养复合型财务管理人才、打造全面化的财务管理系统等方面提出建议。
关键词：大数据；财务管理；创新；路径在时代快速发展过程中，市场竞争愈发激烈，企业在此趋势下要保持自身的竞争优势，就应注重财务管理创新工作，进而更好地应对各项挑战，从根本上提升经营管理决策的合理性。
将大数据技术引入财务管理中，能够提升数据管理的科学性，缩减管理成本，强化企业竞争力，保障战略规划合理性，这对企业未来发展极具促进作用[1]。
但在大数据技术应用过程中，企业还必须想方设法规避大数据带来的负面影响，否则容易起到反效果。
一、大数据时代企业财务管理创新的必要性（一）缩减成本及提升效率大数据给企业带来了诸多便利性，但也使其竞争压力大幅提升，企业若要持续生存与发展，就必须努力缩减成本与提升运营效率。
面对庞大的数据量，大数据分析有助于精准找出目前低效的业务环节并对其进行针对性的优化，从而更好地保障运营效率。
与此同时，大数据分析有助于控制库存量、优化采购策略、规范报销费用，对企业成本控制可发挥显著作用[2]。
无论是从运营效率还是从成本方面来分析，财务管理创新都是一项关乎企业竞争力的必要性工作。
（二）强化企业市场竞争力在激烈的市场竞争下，企业面临着巨大的生存压力，要想保持自身竞争力，就必须积极推进改革。
数字价值创造：研究框架与展望
数字价值创造：研究框架与展望一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数字价值创造已成为当今商业领域的一个核心议题。
数字价值不仅改变了企业的运营模式和商业生态，更对全球经济格局产生了深远影响。
本文旨在构建一个全面而深入的研究框架，以探讨数字价值创造的理论基础、实践应用和未来发展趋势。
文章首先将对数字价值创造的概念进行界定，明确其在数字经济时代的重要地位。
接着，我们将从多个维度出发，构建数字价值创造的理论模型，包括技术驱动、市场需求、组织创新等因素如何共同作用于数字价值的创造过程。
文章还将对数字价值创造的实践案例进行深入剖析，提炼出成功经验与教训，为企业实践提供借鉴。
我们将展望未来数字价值创造的发展趋势，探讨新技术、新模式如何进一步推动数字价值的释放和增值。
通过本文的研究，我们期望能为数字价值创造领域提供一个清晰的理论框架和实践指南，为企业的数字化转型和价值创造提供有力支持。
二、数字价值创造的理论基础数字价值创造，作为数字经济时代的重要现象，其理论基础源于多个学科领域的交叉融合。
在经济学领域，价值创造理论经历了从劳动价值论到信息价值论的演变，数字技术的出现进一步丰富了价值创造的内涵和外延。
数字技术通过提高生产效率、优化资源配置、降低交易成本等方式，推动了价值的创造和实现。
在信息科学领域，大数据、云计算、人工智能等数字技术的快速发展为数字价值创造提供了强大的技术支撑。
这些技术不仅改变了数据的收集、存储和处理方式，还使得数据的分析和利用变得更加高效和精准。
通过挖掘数据中的价值信息，企业可以更好地洞察市场需求、优化产品设计和提升服务质量，从而实现价值的创造。
在管理学领域，数字价值创造与企业的战略管理、组织创新和商业模式创新密切相关。
数字技术的运用使得企业能够更快速地响应市场变化、更精准地把握客户需求，从而推动企业的战略转型和组织变革。
数字技术的普及也催生了新的商业模式和业态，如共享经济、平台经济等，这些新模式和业态的出现进一步拓展了数字价值创造的空间。
基于数智化转型下企业财务管理创新路径分析
【摘要】随着我国社会经济的快速发展，很大程度上带动了各个行业的进步，企业在持续发展过程中逐渐认识到财务管理的重要性，数智化时代下智慧共享财务管理体系成为财务管理的主趋势。
本文主要分析数智化转型下财务管理体系的建设，为我国企业财务管理体系的创新提供参考。
【关键词】数智化；企业财务管理；创新路径一、数智化转型下企业财务管理创新的重要性1.数智化助力产业融合新生态提供改革原动力企业作为较早实现数智化的群体之一，财务管理应顺应数智化发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，搭建好企业互联网发展的框架，为企业赢得更多发展机会。
尤其是随着企业之间、消费者之间、企业与消费者之间广泛而深入地联结并入网，企业至少面对基于消费者个性化需求的动态网络、基于企业分工协作的协同网络和基于企业内部流程的结构网络等三张网络。
企业数智化转型是企业运行体系的系统性变革。
根据企业数智化转型的定义与目标，企业数智化转型的实施架构由战略、业务、组织、流程、感知、数据、算法七要素构成。
其中，战略、业务、组织、流程构成了企业数智化转型的运营管理层，是数智化转型的内涵层；感知、数据、算法构成了企业数智化转型的技术层，是企业数智化转型的工具、载体与实现形式。
企业的数智化转型过程，是从行为活动的数字化开始，经过组织要素在线化，再到数据应用场景化，最终实现组织决策智能化和业、财、人一体化。
2.我国财务管理外部环境转变提供改革客观条件我国企业的生存本身离不开国家大环境，企业财务管理的环境因此离不开所需的外部环境，即存在于企业外部。
无论对企业财务行为能够产生影响的有形硬环境，还是无形软环境，企业都难以控制和改变，更多是主动适应与因势利导。
大多数情况下，我国财务管理外部环境包括法律环境、经济环境和金融环境等。
法律环境围绕我国市场经济，为企业规范发展提供保障，一般包括企业组织法、税收法规、财务法规等。
不同组织形式的企业都必须遵循公司法、合同法等法律，且熟悉企业组织对财务管理的影响，并据此做出相应的财务决策。
大数据时代中小企业创新创业路径
《中国国情国力》2019年第9期大数据时代中小企业创新创业路径◎刘召客 何树安摘要：大数据在中小企业创新创业中所显现的技术支撑作用和创造力，已成为创新创业的生产力要素。
大数据蕴含的价值为创新创业提供了更广阔的空间，改变了中小企业的创新创业模式、营销模式、科技创新理念。
面对机遇与创新创业特征变化，中小企业应积极培养数据导向型思维，找准自身定位，利用云计算技术消除自身劣势；政府则需要在搭平台、聚人才、促转化上发挥引导和推动作用。
关键词：大数据；中小企业；创新创业中图分类号：F272 文献标识码：A大数据已成为企业提升运营效率和增强核心竞争力的重要资源，带来了颠覆性的理念创新、管理模式创新和技术创新；随着数据存量越来越大，数据分析与数据挖掘在关键创新环节能够有效提升企业价值。
作为国家创新驱动发展战略的重要组成，创新创业“新引擎”正加速推动中小企业超越式发展，中小企业应结合自身优势和特点，善于挖掘和利用大数据，打造基于大数据的竞争优势。
背景互联网技术的发展与应用催生了大数据的出现，数据的开放、融合、流动与共享正在激发出新的生产力，释放出巨大能量。
大数据是数据量的集合，不是简单量的堆积，它涵盖了数据收集、管理及分析的一系列体系支撑。
数据之间的链接和关联性隐藏着巨大的信息价值，通过对数据间直接或间接的相关性分析、挖掘，能够创造新价值和提升业态创新能力。
对于企业发展而言，其核心就是有效利用数据所蕴含的信息，改善自身的产品和服务，提升客户和受众的体验；并借助大数据的预测功能，为企业提供新的决策模式，抢占市场先机。
当前大数据已成为企业发展的生产力和核心资源，最大限度地获取、存储、传输和应用大数据，将有效提升企业价值。
通常，人们看待大数据应用大多与大企业相联系，认为它们在利用上更有优势，但并不意味着中小企业不能跨入大数据门槛；实际上，在互联网和大数据时代，中小企业只有更好地依托数据资源，才能高效、低成本做好营销和新产品开发。
制造业大数据如何创造高价值生产
制造业⼤数据如何创造⾼价值⽣产 ——五⼤场景⼋⼤案例深度解析众所周知⼤数据和分析软件对现代产业有巨⼤影响。
⾏业先驱如⾕歌，特斯拉，优步等将⼤数据⼴泛应⽤于市场开拓，客户关系管理，供应链优化以及市场细分上，效果显著。
根据IDC研究显⽰，到2019年，⼤数据分析的收⼊将达到1870亿美元，在2015年这个数字还只有1220亿美元，这其中制造业的获益将⼗分明显，到2019年有望达到390亿美元。
事实上，制造业的发展从⼯业时代起已经取得了很⼤的进步。
以前制造过程既缓慢⼜乏味，⼀次也只能⽣产少量的产品。
20世纪早期，装配线的发明意味着制造业⾰命的开始，成熟的制造业流程由此传遍全球各地。
IT⾏业在制造业的⾰命过程中发挥了巨⼤的作⽤。
⾃动化的流程和机械化产⽣了⼤量数据⽣产业务数据，但⼤多数制造业者并不能很好的使⽤这些海量数据。
例如：为找到⽣产缺陷的部分，⼯⼚传感器能沿着装配线扫描出千上万的数据点。
将这些数据点导⼊分析软件，可获得改善制造过程和提⾼⽣产率的有价值信息。
这些价值都是显⽽易见的，包括：降低成本。
⼤数据能够帮助改变⼯艺制造的⽅式。
数据能帮助降低⽣产过程中的成本。
数据分析还可以降低运输,包装,仓储的花费,库存成本应降低成本。
⽽⼤⼤降低。
提⾼质量和安全性。
提⾼质量和安全性。
很多制造业公司现在使⽤电脑传感器，在⽣产过程中通过装配线过滤掉低质量的产品。
通过合适的软件分析，公司可以使⽤这种传感器产⽣的数据来提⾼产品的质量和安全性,⽽不是简单地丢弃低质量的产品。
很多汽车制造商在⽣产之前，会利⽤⼤量的数据通过软件分析去⽣产仿真模型。
当汽车进⼊市场之前，这些模型能帮助减少风险和提⾼汽车的质量。
提⾼⼯作效率。
制造型企业也能够使⽤⼤数据去提⾼管理能⼒和员⼯的⼯作效率。
⼤数据分析能⽤来研究⽣产车间的错误率，通过这些信息来提⾼⼯作效率。
评估员⼯在哪些地⽅表现良好以及在哪⾥地⽅表现不够好。
同样⼀套⼤数据软件和数据信息能⽤来提⾼⽣产车间的速度，尤其是⼯作量很⼤的⼯⼚。
数据资产价值创造路径
数据资产价值创造路径在当今数字化的时代，数据已经成为企业和个人最重要的资产之一。
通过充分利用数据，我们可以创造出巨大的价值，并推动各行各业的发展。
然而，要实现数据资产的最大化价值，需要遵循一条明确的创造路径。
数据的收集和整理是价值创造的第一步。
企业和个人可以通过各种方式收集到大量的数据，包括客户信息、市场趋势、产品销售等。
这些数据需要经过系统的整理和分类，以便于后续的分析和应用。
数据的分析和挖掘是实现价值创造的核心环节。
通过运用数据分析工具和算法，我们可以从大数据中发现隐藏的规律和趋势，洞察市场的需求和用户的行为。
基于这些分析结果，我们可以制定出更加精准的营销策略、产品优化方案，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
然后，数据的应用和创新是价值创造的关键步骤。
在分析的基础上，我们可以将数据应用到实际的业务中，为企业创造新的商业模式和产品。
例如，基于用户数据和行为分析，互联网公司可以推出个性化推荐服务，提升用户体验，增加用户粘性和收入。
同时，数据还可以帮助企业发现新的商机和市场需求，促进创新和创业。
数据的保护和管理是价值创造的保障。
数据资产的安全和合规性对于企业和个人来说至关重要。
在数据的收集、存储和传输过程中，必须遵守相关法律法规，加强数据保护和隐私保护措施，防止数据泄露和滥用。
同时，建立健全的数据管理体系，包括数据质量管理、数据备份与恢复等，可以提高数据的可靠性和可用性，保障数据资产的长期价值。
数据资产价值的创造路径包括数据的收集和整理、数据的分析和挖掘、数据的应用和创新以及数据的保护和管理。
只有在这个完整的路径上，我们才能最大程度地挖掘和实现数据的潜在价值，推动企业和个人的发展。
数据资产的价值创造是一个长期而复杂的过程，需要不断地学习和创新，才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。
人工智能的企业价值
未来发展趋势预测与挑战
发展趋势
未来人工智能将更加注重与产业的结合，推动各行业的智能化升级；同时，人 工智能将更加注重可解释性和安全性，以提高其在实际应用中的可靠性和稳定 性。
挑战
人工智能的发展面临着数据质量、算法模型的可解释性、隐私保护、伦理道德 等方面的挑战，需要在技术发展的同时关注这些问题的解决。
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拓展新市场及商业模式创新
市场预测
利用人工智能技术对市场 趋势进行预测和分析，帮 助企业发现新的市场机会 和潜在客户群体。
产品创新
通过人工智能技术辅助产 品设计和开发，实现产品 的差异化和创新，满足市 场需求。
商业模式创新
结合人工智能技术和大数 据分析，探索新的商业模 式和盈利模式，提升企业 竞争力。
03
推行敏捷开发和DevOps等实践，加速人工智能应用的开 发和部署。
06
鼓励员工参加在线课程、认证考试和行业研讨会，提升他 们的技能和知识水平。
法律伦理挑战：隐私保护、责任归属等
隐私保护：人工智能在处理个人数据时容易引 发隐私泄露问题。
01
04
责任归属：当人工智能系统出现错误或造成 损失时，责任归属成为一个难题。
加强企业内部管理效率
智能化决策支持
通过人工智能技术对企业内部数 据进行挖掘和分析，为管理层提
供智能化的决策支持。
优化人力资源管理
利用人工智能技术对人力资源数 据进行管理和分析，提高招聘、 培训、绩效管理等环节的效率和
质量。
风险管理
通过监测和分析企业内部运营数 据，及时发现潜在风险并采取措
施进行防范和控制。
3
提升企业品牌影响力
评估大数据分析在企业决策中的价值
评估大数据分析在企业决策中的价值在当今数字化时代，数据已成为企业运营中不可或缺的重要资产。
大数据分析作为一种强大的工具，正逐渐改变着企业决策的方式和流程。
它不仅能够提供更深入的洞察，还能帮助企业预测未来趋势，优化业务流程，提升竞争力。
本文将深入探讨大数据分析在企业决策中的价值。
大数据分析为企业决策带来的首要价值在于提供更全面、准确的信息。
在过去，企业决策往往依赖于有限的样本数据和经验判断，容易导致决策的偏差和失误。
而大数据分析能够整合来自多个渠道、多种类型的数据，包括内部业务数据、市场调研数据、社交媒体数据等，从而构建出一个更完整、更真实的业务图景。
例如，一家零售企业可以通过分析销售数据、库存数据、顾客购买行为数据以及市场趋势数据，准确了解哪些产品在哪些地区、哪些时间段更受欢迎，从而优化产品布局和库存管理。
这种基于全面数据的决策，能够大大降低决策的风险，提高决策的准确性。
其次，大数据分析能够帮助企业发现隐藏在数据中的模式和趋势。
通过运用先进的数据分析技术和算法，企业可以挖掘出那些不易察觉的规律和关联，为决策提供前瞻性的指导。
以电商行业为例，通过对大量用户的浏览行为、购买历史和评价数据进行分析，企业可以发现不同用户群体的消费偏好和购买模式。
基于这些发现，企业能够精准地推荐产品，制定个性化的营销策略，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，还可以预测未来的市场需求，提前做好产品研发和生产计划，抢占市场先机。
再者，大数据分析有助于企业优化运营流程，降低成本，提高效率。
通过对业务流程中产生的数据进行实时监测和分析，企业能够及时发现问题和瓶颈，采取针对性的措施进行改进。
比如，在制造业中，企业可以利用传感器收集生产设备的运行数据，分析设备的故障模式和维护需求，实现预测性维护，减少设备停机时间，提高生产效率。
在物流领域，通过对运输路线、货物配送等数据的分析，企业可以优化物流路径，降低运输成本。
此外，大数据分析还能够促进企业的创新。
数字化赋能企业创新的过程、逻辑及机制研究
数字化赋能企业创新的过程、逻辑及机制研究数字化赋能企业创新的过程、逻辑及机制研究一、引言随着信息技术的迅猛发展与应用，数字化已经深入到我们生活和工作的方方面面。
在这个数字时代，企业在创新中迎来了新的机遇和挑战。
如何利用数字化技术赋能企业的创新，已成为众多企业领导者和研究者关注的焦点。
本文旨在研究数字化赋能企业创新的过程、逻辑及机制，为企业创新实践提供有益的启示和指导。
二、数字化赋能企业创新的过程数字化赋能企业创新的过程可以概括为需求识别、技术应用与创新实践三个阶段。
1. 需求识别阶段需求识别是数字化赋能企业创新的第一步。
企业需要通过市场调研、用户需求分析等手段，深入了解市场环境和用户需求。
在这个过程中，数字化技术被应用于数据收集、分析和挖掘，帮助企业准确识别需求、把握市场趋势，为创新提供依据和方向。
2. 技术应用阶段在需求识别的基础上，企业需要将数字化技术与创新应用紧密结合，以满足用户需求并提升企业竞争力。
数字化技术的应用包括但不限于人工智能、大数据、物联网、区块链等。
企业可以利用这些技术，对产品、服务、销售渠道、生产流程等方面进行优化和创新，实现效率提升和商业模式革新。
3. 创新实践阶段创新实践是数字化赋能企业创新的最终目标。
在这个阶段，企业需要将数字化技术应用到实际的产品和服务中，并通过市场实践不断迭代和优化。
在实践的过程中，企业需要不断调整和改进创新策略，适应市场变化和用户需求的不断演变。
三、数字化赋能企业创新的逻辑数字化赋能企业创新的逻辑可以概括为需求驱动、技术驱动和价值驱动三个方面。
1. 需求驱动需求驱动是数字化赋能企业创新的基础。
企业创新必须以满足用户需求为出发点，倾听用户声音，了解用户痛点和诉求，才能精准定位创新方向。
数字化技术的应用可以有效地帮助企业获取用户反馈和市场信息，并通过数据分析找到创新的机会点。
2. 技术驱动技术驱动是数字化赋能企业创新的关键。
数字化技术的发展为企业创新提供了丰富的工具和手段。
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基于大数据的企业价值创造路径分析
作者：程瑛
来源：《中国集体经济》2018年第06期
摘要：近年来，互联网、云计算等信息技术在不断兴起，大数据也应运而生。
在环境更加复杂的的市场竞争中，大数据为企业价值创造开起了新路径。
大数据时代，企业基于大数据的价值创造是围绕客户，获得与客户相关的数据资源并加以分析利用的途径，是一个整合虚实价值链的复杂系统工程。
关键词：大数据；企业价值创造；路径
大数据价值链在本质上属于数字化价值链，它整合了大数据的获取、存储、处理、分析及形成信息和知识管理的一系列虚拟化的价值创造活动，对虚拟价值链的本质有更加深入的认识。
企业基于大数据的价值创造是围绕客户，获得与客户相关的数据资源并加以分析利用的途径，是一个整合虚实价值链的复杂系统工程。
将大数据支持下的信息和知识用于企业商品或者服务中，可以增大商品或服务的附加价值，并且更具创新性，最后能够在市场交易中将价值传递给客户，体现了大数据的价值创造始于客户，又终于客户的特点，形成了一种基于大数据的价值螺旋上升式的价值创造循环体系。
一、基于大数据的价值系统构建
企业获得大数据的渠道有互联网、物联网、智能终端等，例如客户诉求平台、网络社交平台、定位搜索等都可以获得客户数据和企业运营数据，以此用于企业商品的研发、生产、物流和销售等。
基于大数据的价值创造就是企业将客户数据和运营数据通过大数据技术的加工处理，从而获得有效的数据信息，实现基于大数据的虚实价值链有效整合的价值创造体系，有效提高了企业运营效率和减少了运营成本。
（一）基于信息协同的价值创造
传统价值链的优点是各个价值创造活动公开独立作用效果较好，但是在整体方面协作性差，无法形成一个统一体。
而基于大数据的价值体系，能有效的增加虚实价值链中价值创造活动的协同性，改变了企业内部信息孤立的格局，实现了部门之间信息的高度共享，提高了企业整体的协同性和各部门职能的联动性。
基于大数据的价值创造体系，将企业实体价值链中获取的大数据转化到虚拟价值链中，实现了实体价值创造活动运营管理向虚拟化、信息化和智能化的转变。
企业实体价值创造活动的虚拟化，可以便于对价值创造体系管理全过程的监察和调控，并且可以将分散的业务活动的信息流、物流、资金流整合在一起，提高价值创造活动管理的有效性。
例如，在企业研发环节
中，在大数据基础上，将企业共享的数据、信息及软件等资源虚拟化模拟仿真、动态调整或整合起来，以便于企业商品的研发设计；在企业生产环节中，可以利用物联网动态监测和质量跟踪企业的设备、半成品和成品等运营中的数据和信息，通过反馈的信息进行及时的预警并确定问题所在位置，在一定程度上避免企业的损失。
（二）基于价值链重构的价值创造
大数据促使了企业价值链的重构，可以用增加、删除、逆流或者整合的方法重构价值链。
当前，企业市场日趋复杂，企业间的竞争日趋激烈，这就要求企业价值链具备高度灵活性和组织性。
但是对传统企业而言，企业固有的价值创造模式已无法适应信息化市场，在竞争中处于劣势，甚至可能被市场淘汰。
当前传统企业迫切需要大数据下的价值链的重构，以整合虚实价值链为前提，以客户的需求为依据，重新审视、优化企业的价值链，并且对该体系进行再设计。
第一，基于大数据审视价值链。
企业的指导方向是客户的需求，通过大数据技术对客户需求的分析、对价值创造体系的动态监测，改善了企业对价值创造活动的看法，促使企业对如何优化或设计价值链的深思，使得企业为客户提供更好更多的产品、服务和体验等。
第二，基于顾客需求优化价值链。
企业通过审视产品生命周期过程中价值创造活动情况，及时缩减或删除无效、高成本、多余的活动，加强对核心技术的研究及核心产品的包装销售，保证专业化在一定水平上，保障价值的创造力。
第三，基于价值链重构实现企业转型。
企业发展足够成熟时，为了进一步的发展，要在大数据技术的基础上，重新探究价值创造活动，在资源、技术和能力等优势上，从价值链的研发端与服务端延伸，帮助企业转型升级。
二、基于大数据的知识管理
基于大数据的知识管理，可以帮助企业在最新科学信息技术的支持下大范围的收集外部环境中的数据和信息，以便于获得更多的客户信息，甚至可以将海量数据和信息中的客户知识实质化，管理企业已有的客户知识，并对其更新、扩充和整合，应用于实际的过程。
知识管理不但能在企业价值创造能力方面起到积极作用，还能在企业竞争方面增加优势。
知识管理要把组织内部的共享和外部环境动态匹配相并重。
具有大数据思维的企业就能够深入分析和挖掘传统企业无法获得的新的商业机遇。
企业价值创造要想对原有知识体系进行升级和突破，就要对外部环境信息和知识进行搜集、吸收融合及创新。
因此，基于大数据的知识管理主要途径包括知识搜寻、知识融合和知识创新。
（一）基于知识搜寻的价值创造
基于大数据的知识搜寻的价值创造可以使企业具备掌握客户需求的功能，并以此为基础对原有的知识体系进行改进。
大数据下的知识搜寻在最新科学技术的支持下，对市场经济进行扫描和监测，在大数据的搜集、处理和分析的帮助下，企业可以获得更多的客户信息。
收集客户信息的途径有很多，如通过上网习惯得出客户需求；通过客户上网搜索记录得出客户需求；通过客户出行习惯得出客户使用的交通工具；通过客户经常出现的地方结合消费记录得出客户需
求。
客户知识是能够反映客户基本材料的信息；来自顾客的知识是指反映顾客态度及价值判断的信息；顾客需要的知识是指企业满足顾客产品或服务认知需要而储备的知识。
企业在大数据下搜寻的顾客知识是一种互补性的无形资产，能够有效弥补管理者认知上的短缺，帮助企业的管理和决策。
随着互联网及移动智能终端的应用和普及，例如：淘宝、腾讯、百度、共享单车企业等，可以将消费者行为时时刻刻记录下来，形成海量的用户信息及行为数据，为企业进行大数据分析提供了有关顾客的知识资源。
（二）基于知识耦合的价值创造
基于知识耦合的价值创造体现在基于大数据的顾客知识的获取和存储、基于大数据获取消费者对产品和服务的建设性改进意见和基于大数据的精准营销。
基于大数据的顾客知识的获取和存储，在企业知识的搜寻能力和储存能力方面发挥了极大的作用，使企业知识量不断增多；基于大数据获取消费者对产品和服务的建设性改进意见，需要辩证的眼光看待，做到有则改之无则加勉，促使企业原有产品和服务趋于完善，这种创新方式在本质上没有发生变化；基于大数据的精准营销，大数据智能化的分析了消费者购物、社交、网页浏览等行为数据，明白了客户所需，然后有针对性的推荐产品或服务信息，就是按照客户需求智能化匹配企业产品和服务，向消费者传递所需要知识，从而增加顾客对企业产品或服务的认知度和需求度，以增大产品或服务的销售量。
还可以激发客户的潜在消费力，有时消费者可能不了解其潜在需求或忽视了其内在需求，所以需要及时向其推送有针对性的产品或服务信息。
（三）基于知识创新的价值创造
大数据下的知识创新是企业新知识在大数据及新一代信息技术的条件下融合企业的产品和服务，使得企业的产品和服务能够取得创新性的突破，甚至可能产生一种新的商业模式。
知识创新是在知识的搜集、融合和转化的基础上，形成的企业在特定时期所特有的新知识过程，并将新知识与企业产品、技术、工艺产生联系，使得企业运营方面有了很大的提升。
知识创新不论在知识的新颖度上，还是在对企业创造新价值的多少方面都十分重视。
企业知识创新在企业产品、服务、商业模式等方面都有应用，不仅在企业的产品价值、服务价值和体验价值上有了很大的提高，在客户感官价值方面更加显著。
其余大数据的知识创新是将客户需求作为出发点，目的在于客户信息与产品、服务的融合，促使企业产品、服务和商业模式的创新。
企业知识创新的重点表现是在于产品、服务和商业模式的创新。
大数据已成为现今企业发展必不可少的技术。
基于大数据的企业价值创造路径，本文给出了两条：基于大数据企业价值体系的构建和基于大数据的知识管理。
相信，大数据将成为今后一段时间内的发展主流，基于大数据的企业在严峻的竞争局势中会发展的更长远。
参考文献：
[1]佚名.基于财务数据形象化的理论创新与价值创造——记财务数据图示法的发明[J].冶金财会，2013（09）.
[2]孟杰.基于大数据技术应用的商业模式设计路径探析[D].东南大学，2015.
[3]冯莹.基于大数据产业链的商业模式研究[J].江苏商论，2016（24）.
（作者单位：东莞市凯信财税咨询服务有限公司）。