大数据形势下服装制造业的财务分析

大数据形势下服装制造业的财务分析

作者：周飞

来源：《环球市场》2019年第19期

摘要：制造业在我国各大行业中占有非常重要的位置，服装制造业属于制造业的一个分支。人们的生活离不开服装，随着时代的进步，要求服装制造业也要追上时代的脚步。在物联网与云计算等现代科技成果产生重大影响后，又迎来了大数据这一重大变革。

关键词：大数据时代;财务分析;服装制造

大数据在各大领域都有应用，可谓影响深远，特别是在财务管理方面，在企业财务分析中，财务数据分析为重要组成部分，数据的准确度可以直接反映该企业财务管理水平，所以要求财务数据分析要尽可能精确。本文就针对大数据时代下的服装制造业的财务分析展开讨论，使服装企业认识到财务分析的重要性，并为其产生的问题给出合理化的建议。

一、引入注目的“大数据”时代

“大数据”一词常被用来形容在当今信息爆炸时代下产生的大量数据，“大数据”在近些年来越来越多的被提及。全球知名咨询公司麦肯锡首先宜布“大数据时代”的到来，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学，生物学等领域早已存在，但却在当今互联网与信息技术盛行的时代愈发的引入关注。

数据正在随着时代发展不断变大，它对企业的未来发展至关重要。基于大数据做出的决策相对于其它具有较高的科学性，能有效避免企业做出错误的决策，制定错误的方案。但现如今有很多企业还未意识到爆炸性增长的数据带来的问题，随着时间的改变，相信人们会越来越意识到数据对于企业的重要性。

二、大数据时代服装企业财务分析的方法与思维的变革

维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中写到“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。”大数据有四个特点分别是：数量大、速度快、种类多、价值高。大数据已经不再只表示结构数据，现在也用来表示一个企业所创造的半结构数据。哈佛财务分析有四种程序，它们分别是战略分析、会计分析、财务分析、前景预测，接下来是从这四个程序出发，来说明大数据对财务分析的影响。

（一）战略分析

战略分析主要是对企业所处的竞争环境进行分析。战略分析运用“五力分析模型”进行分析，其中“五力”主要是指供应商的议价能力，购买者的议价能力、新加入者的威胁、替代品的威胁以及同业竞争者的竟争程度。在大数据时代，“五力分析模型”对于服装企业而言具有较大的实用性，管理者通过获得更多关于这个模型的信息，从而实现其对分析的思想与方法的改变。

服装企业的供应商主要为服装企业提供原料，以棉花为例，企业可以通过分析大数据，对气候方面的大量数据进行处理，从而估计出棉花的产量，由此来判断棉花供应市场的棉花供应量，以此为依据对供应商供货能力，以及货物质量进行初步判断。众所周知，如今科学技术为各行各业发展提供技术支持，服装行业也是如此。服装的最终购买者主要是大众，所以服装企业通过对受众群体喜爱的服装偏好的数据分析，可以定向生产出大众所偏好的服装，避免因对大众喜好偏向的错误理解而导致生产出过剩产品，同时掌握直接购买者的议价能力。比如说，企业通过对某一地区大众的穿衣喜好大数据的分析，再结合本地区销售商的相关信息，能够基本判断出销售者的议价能力。

（二）会计分析

我国会计准则对会计账务处理和财务报告列表要求严格。在大数据时代，不能轻易改变会计的处理原则与方法。因此会计分析具有较小的影响。当企业通过大数据已经分析到大众的消费偏好发生了改变，消费者对某种服装的消费逐渐减少时，企业就会将该类未售出的服装当作存货，在供大于求的影响下，该类产品的价格就开始下降，如果这批产品符合了会计准则所规定的存货减值的条件后，企业就会针对该类产品的跌价作提减值准备。会计分析中遇到相似情况时应加大重视程度，保证其处理的合理性。

（三）财务分析

财务分析是根据财务指标来得出企业的盈利、偿债、营运和发展等能力的高低。随着大数据时代的来临，财务分析中的财务指标也将会随之发生变化。首先财务指标的获取更为及时。在大数据时代，数据的获取和处理更加便捷，能快速获取财务指标，更好的进行财务分析，拓宽了财务指标的分析视角。企业运用云计算技术对数据进行分析，精准的预测出有关数据，做出正确的决策。而且大数据技术背景下，财务分析不能再依靠传统的思维与方法，不然企业很有可能做出错误的决定。服装企业通过收集各类关于服装存货的信息，掌握关于消费者喜好的相关数据信息，在对这些数据进行分析后，根据市场的需求，再做出相关的调整。如果预计销量高，则企业会增加存货数量，反之，则会减小存货量。

（四）前景分析

前景分析主要是预测公司的未来发展，其主要是通过战略分析、会计分析和财务分析对公司的发展前景做出科学客观的预测，利于企业管理者做出正确的决策。前景预测是利用有用的

信息对企业进行预测，为企业的发展助力。在大数据时代，大数据的分析是对各种各样复杂的数据进行正确的处理，来进行科学地预测。通过大数据分析，可以得到很多有用的数据信息，能帮助企业管理者更好的预测企业的未来。因为前景预测是在战略分析、会计分析和财务分析的基础上，加入另外的经济信息，得到预测的结果，但其结论应根据有关的经济学和管理学理论。大数据预测更加注重客观性，其更加看重是否相关而忽略原因，这样会导致前景预测不易操作。当大数据预测出的结果与根据传统经验预测的结果不一致，企业管理者應该有自己明确的判断，对预侧结果只进行参考，而不是让预测结果左右自己的决定。大数据分析也会有失误的时候，企业管理者不能盲目依靠大数据。

三、大数据时代服装行业财务分析面对的挑战与相应的应对方法

（一）财务人员相关的能力的挑战

大数据分析需要财务人员拥有较高的运用计算机的能力。大数据作为又一开创性的技术革命，与大量的互联网技术融合。所以对大数据进行收集处理的人员必须具有较高的科学素质。目前我国的服装产业拥有相关技术的人才较少，人才的缺乏会导致大数据财务分析的发展缓慢。财务人员不仅要善于处理数字，也应拥有相关的丰富管理经验。在大数据时代，财务人员要面对大量的数据，但他们要在很短的时间内找出有效的信息，所以要求财务人员要具有熟练的财务分析能力。

（二）大数据资源的缺乏

在大数据时代，大数据相对于企业来讲是一种重要资源，拥有大数据所有权的企业就相当于掌握了主动权。对于服装企业来讲，因为自身不算新兴企业，在大数据的处理与分析方面不太擅长，所以服装企业必须抓紧发展自身的综合实力。

（三）企业应加大人才培养与人才征集

企业应该在大数据分析方面加大对财务人员的培养力度，同时在招聘新人方面增加对具有相关技能的人才的招收数量，逐渐提高一个企业在大数据分析方面的能力。

（四）企业应积极完善财务分析系统

企业应建立符合大数据的系统，提高财务人员在经济与管理方面的能力。企业要要求财务人员拥有一定的分析能力，能够识别在大量数据中有效信息与无效信息。

四、结束语

大数据对传统的财务分析的方式的影响是深刻的，特别是像服装业这样的传统产业。相信大小企业在未来都会通过大数据来进行财务分析。随着时代发展，企业对于财务分析的思维必