商业智能在信用卡业务中的实际应用

商业智能（BI，Business Intelligence）是对商业运营中所涉及的信息进行智能化、综合性处理的过程，它伴随互联网的高速发展和企业管理信息．化的不断深入而产生。商业智能使得企业的决策能够对企业各种信息进行有效、合理地分析和处理，为经营决策提供可靠的依据。确切地讲，商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库（Data Warehouse）或数据集市（Data Mart）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）等技术与客户关系管理（CRM）结合起来应用于商业活动等实际过程中，通过把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以增加利润和市场份额，实现了技术服务于决策的目的。[第一段]     

大数据时代下企业财务管理的创新思考

大数据是使用网络程序科学、合理地分析和处理数据信息的过程,它给传统的业务管理模式带来了极大的影响：如果公司不改变管理模式,将会严重影响其工作和发展;反之,如果企业能够适应大数据时代并探索适合现代企业的新管理路径,其就可以为企业的运营和发展提供恒定的能源。大数据一方面可以帮助公司通过智能、高效的计算来分析和满足客户的需求...     

企业管理会计应用大数据效果分析

基于企业管理会计应用大数据效果进行研究,先分析大数据应用对企业管理会计造成的影响,然后阐述目前企业管理会计工作现状,主要内容包含:对管理会计重视程度待提升、数据储存空间小且分析不足、对企业管理会计理论的缺乏、财务管理平台搭建不够完善等,最后提出企业管理会计应用大数据的效果,其目的在于进一步推动企业的良性发展,希望能为相关人士提供些许参考。     

让管理会计在企业管理中“灿烂”

管理会计是管理和会计的结合，是运用适当的技术方法来处理某个经济主体的经济数据，以便帮助管理建立合理的经济目标，并为实现这些目标做出合理的决策，选择符合实际的最优方案。在经济发达国家中，管理会计在企业管理中具有重要的地位，能为管理提供信息，参与企业经营决策，促进企业经营效益的提高。     

大数据时代下数据资产管理与应用研究

在数字化时代,数据被认为是企业最重要的资产之一。数据资产是指企业在其业务运营过程中所持有的数据,包括客户数据、供应链数据、销售数据等。随着企业数字化程度的提高,数据资产的价值也不断增加。因此,数据资产的管理问题一定程度上决定了企业是否能够长期保持核心竞争力,本文通过分析数据资产的内在属性,深入挖掘其在大数据时代下的数据资产管理面临的挑战,并针对这些问题提出切实可行的改进措施,以期帮助企业实现对数据资产的有效利用,从而最大程度地帮助企业提升其市场竞争力。     

数据仓库信息生命周期管理的应用

随着IT技术的发展，越来越多的企业建立了数据仓库系统来管理数据并挖掘信息的价值。经过多年的数据积累，数据仓库系统中可能保存了TB级的数据。为了使这些数据财富发挥其应有价值，首先要解决数据存放和访问的问题。如果处理不好极有可能出现下列状况：     

要素市场化改革下企业数据资产权属辨识与价值评估思考

我国数据要素市场化改革正式开启，数据要素开始进入国民经济价值创造体系，数据资产将成为企业重要的资产之一。目前数字资产定义尚未明确，哪些数据要素属于企业数据资产，如何让数据要素成为企业数据资产仍有待探索。本文立足我国要素市场化改革顶层设计，结合资产概念发展进展，为科学界定数据资产提供新的思路。从数据价值创造出发对数据权利进行分类，进而探讨数据权属问题，对数据权利的明确构成了企业数据资产价值开发和管理的重要基础。此外，企业数据资产管理还要解决估值和计量问题，考虑到数据资产价值实现具有高度不确定性，对其价值评估不仅要考虑当前价值，还要评估其未来价值潜力。     

保险企业数据质量管理技术及其应用简

数据质量管理是指对数据在获取、存储、数据质量评估、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控等一系列的管控活动。数据质量管理技术是循环管理的过程，其目标是通过可靠的数据提升数据在经营管理中的价值，并最终为企业赢得经济效益。数据质量管理，不仅仅对问题数据和垃圾数据进行探查、清理、补充和完善，更是对数据质量和组织管理技术的改善。在保险业，针对数据的改善和管理，主要包括数据探查、数据评估、数据清洗、数据监控、数据稽核、错误预警等内容。     

浅议大数据时代基于云会计的集团企业期间费用管理

期间费用管理作为集团企业财务管理的核心内容之一，其管理水平对企业的经营利润和风险控制有着重要的影响。本文在分析大数据时代云会计对企业期间费用的管理水平、优化费用报销支付流程和提高业务部门费用预算和控制参与度等方面影响的基础上，结合大数据、云会计的技术特征，构建了一个基于云会计的集团企业期间费用管理框架模型，并阐述了费用事前、事中和事后等期间费用管理核心模块的具体应用。     

浅析大数据背景下企业财务管理的问题与对策

随着大数据、互联网等技术的发展,大数据时代已悄然来临.大数据是指从各类数据中快速获取有用信息的技术,其显著特征是数据规模大,类型复杂,处理快速实时、精准度高.这样的时代背景对于企业的财务管理来说既是挑战,也是机遇.能否在此背景下进行财务管理的转型,对企业是至关重要的.因此,本文主要对企业财务管理的转型过程进行研究,首先指出企业在转型中所面临的问题,接着对如何能面对挑战、把握机会、完善转型提出对策,以实现企业财务管理在大数据时代的变革.     

大数据背景下如何做好企业财务管理创新

当前社会科技进步,各行各业发展较快,同时企业越来越注重保护、利用和保存自己的数据,尤其是在现在大数据的背景下.根据大数据,企业既可以让财务管理变得更加便捷,改变以往传统的观念和内涵,另外对财务数据处理及应用也要求更高,企业决策不但用到财务数据,而且非财务数据也很重要,因此,笔者立足实践,对做好企业财务管理提出自己的看法,比如做好数据信息化管理、获取分析数据以及投资决策合理性等.     

数据资源新规改变了什么、影响了什么

2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会[2023]11号，以下简称数据资源新规）。这是中国企业会计准则体系相关文件中首次对数据资源的会计确认、计量、列报和披露做出专门规定。数据资源新规从2022年12月9日向社会公开征求意见就令人瞩目，特别是大量的新经济、新模式企业，由于其拥有较多财务报表上无法“入表”的数据资源资产，因此对数据资源新规格外关注。数据资源新规经过近九个月的酝酿，终于正式发布，本文拟对其中内容作一简要介绍和分析。     

盈余管理方式选择、行为隐性化与濒死企业状况改善——来自A股特别处理公司的经验证据

目前,针对我国濒死企业盈余管理的研究主要基于应计盈余管理的视角,本文利用2004-2010年A股被特别处理公司的数据,考察不同盈余管理方式对濒死企业状况改善的影响。研究表明,为了改善其状况,濒死企业既实施了应计盈余管理,又实施了真实盈余管理。进一步的研究表明,濒死企业盈余管理行为隐性化程度越高,越有利于改善其状况。真实盈余管理的成本更高、对企业未来价值损害更大,这可能是被特别处理企业摘帽后二次"戴帽"的重要原因。因此,在制定和完善上市公司监管政策时应该综合考虑应计盈余管理和真实盈余管理所产生的不同经济后果。     

企业会计处理中事项凭证的账务处理流程分析

财务管理工作是企业日常经营管理工作中的重要内容，直接影响到企业的综合竞争能力，其核心组成部分是账务处理工作。账务处理工作的流程直接影响到会计信息的真实性和有效性，对会计数据的处理工作有着极大影响。凭证是账务处理工作开展的依据和基础，记账凭证可以在一定程度上保证财务信息的真实性和完整性，直接影响账务处理工作质量。因此本文将对企业在当前会计准则的要求下开展事项凭证账务处理工作的流程进行阐述，以期给企业的财务工作提供一点建议和启示。     

全聚德现金流量管理研究

完善的现金流量管理是企业管理的重中之重,也是企业持续经营的前提。资金链被视为企业的血液并流通于整个企业。本文对全聚德2014年至2016年现金流量数据进行分析,指出其存在的问题并提出完善策略。     

金融行业的大数据管理探讨

目前，全球正处在一个数据暴增的时代，数据以几何级数增长。海量的数据给管理和维护带来困难的同时，也提供了巨大的潜在价值。如何存储这些快速增长的、海量的数据？如何对大数据进行分析处理，挖掘出价值？相关的一系列问题已经成为所有企业特别是金融行业面临的共同挑战。一、大数据的定义和特点大数据对每个领域都产生了影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析作出，而不是基于经验和直觉。根据科技研究公司IDC作出的初步估算，数据一直在以每年50％的速度增长并形成海量的数据资源。（一）大数据的定义     

基于关联规则分析的微利企业利润质量评价研究

企业出于不同经济动机而进行的盈余管理在会计处理上必然有不同的行为特征,而且其引起的会计数据异常变化也有一定的规律。本文以微利公司的财务报告为研究对象,筛选出与盈余管理相关的各种指标,通过分析各个财务指标之间的关联规则,分析研究特定企业群体存在盈余管理的比例和手段。     

大数据对管理会计短期经营的影响

大数据是基于云计算、物联网、移动互联网的应用而产生的,将大数据应用到管理会计中是时代的需要.大数据技术对数据的收集、存储、加工和处理对管理会计短期经营决策方案有很大影响.以前管理会计受到信息需求的限制,预测起不到应有的支持作用.大数据的出现克服了这一问题,企业可以充分利用大数据技术,收集与短期经营决策相关的信息,进而为企业做出合理决策,实现企业价值最大化的目标.     

基于工程款回收管理平台的信息流分析与监控

工程款是建筑施工企业主营业务收入中最重要的来源,工程款回收是建筑企业财务工作的重要组成部分。建筑施工企业工程款回收管理工作涉及的部门较多,数据变动频繁,对数据信息流的处理比较复杂。加强工程款回收数据的管理与监控,     

开展数据综合利用的探索

一．树立“数据为基础”工作理念根据总局外汇管理的要求，监测分析工作将成为外汇管理系统内一项重要的基础性工作，而监测分析工作需要对现有数据进行分析和综合利用。通过加强宣传培训，在全省外汇管理干部中树立“数据是基础”的工作理念，增强其对数据的敏感性。通过对数据开展分析和综合利用，不断促进监测分析工作的开展。