大数据时代会展企业财务精细化管理探究

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时间:2018-10-25

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1、大数据时代会展企业财务精细化管理探究    摘要:随着信息技术的不断发展,全球经济迎来了大数据时代,并对企业的财务管理提出了更高要求,也为企业的发展指明了综合化、信息化和数字化的方式。在当今这个大数据时代下,企业的财务管理逐渐出现了转型升级的趋势。这主要是因为企业在发展过程中提出了新的需求,并为企业高层的决策提供了可靠的依据。下载论文网  关键词:大数据时代会展企业财务精细化管理  中图分类号:文献标识码:A  财务管理作为现代企业管理的核心,其管理水平对企业的发展具有非常大的影响,也对企业的经济效益产生较大影响。但是,目前我国企业财务管理仍存在一定的

2、问题亟待解决。特别是传统财务管理模式中的弊端在现代企业财务管理中的不适应,引发了企业财务管理模式的改革,并在现代的企业财务管理中融入精细化的管理方式,在新时期的会展企业当中开展精细化的管理工作方式,以此达到提高企业的财务管理水平,以此帮助企业规避企业经营风险,为企业降低营成本提供了有效的帮助。  1相关理论概述  财务精细化管理  概述  财务精细化主要指的是将财务管理责任落实到具体的岗位,并将每个岗位的管理责任具体化和明确化,最终使每个管理者的财务工作落实到位。现在的财务管理人认为财务精细化管理主要包括了三个概念,第一、财务精细化要求的是企业进行全面

3、化的财务管理,不论是企业的资产、财务还是其成本,都必须遵守精细化的管理理念,也都必须体现出精细化的管理方式;其次,财务精细化管理是一种全员化的管理方式,要求每个工作者在每一项日常工作当中都应该体现出精细化,并由企业的全体员工来参与、组织和实施企业所有的财务活动,包括全体员工的岗位职能的定量、符合、工作流程的标准化、专业化,以此体现出每个员工的工作效果,发挥出每个员工最大的工作效果;第三、精细化管理还强调了过程管理,要求精细化管理覆盖到企业生产的各个流程之中,将财务管理的各个业务环节囊括到精细化管理的范围之中,并对每一个业务环节都保持高度的警惕性,环环相

4、扣,使得企业的精细化管理成为一个系统性的管理模式。  特征  “三??转变”。企业的任何一项经济活动都是具有实际意义的,对企业的财务管理也会产生深远的意义,而企业财务的精细化管理与传统的财务管理模式存在一定的差异,其主要是通过“三个转变”来实现的,也就是财务工作职能从记账核算型向经营管理型转变、财务工作从事后静态管理方式转变为全过程的覆盖式动态管理、财务工作作风从机关型向服务型转变。  以精细化财务管理作为主要内容。通过对企业管理内容的分化、分解和不断的整合,以此达到提高企业财务管理水平和财务工作的整体质量。并通过对企业财务管理领域的不断扩展,在企业内

5、部实施精细化的、战略性的财务工作计划,形成以企业财务预算为指导的财务管理模式,并建立出一个完善的“计划―决策―实施―控制―调控―优化”的工作流程,最终达到财务管理与生产经营管理融为一体得企业财务管理模式。在这种管理模式下,企业各部门围绕一个共同的企业战略目标进行协同作战,企业在经营过程中的灵活性和市场竞争力得到了明显的提升。  会建立科学的管理平台。企业为了能实现精细化管理的目的,通常都会运用科学的手段及制度来建立一个科学、适合企业经营发展的管理平台,以期通过严格的工作规范和切实可行的监督机制来健全企业的管理制度,最终实现精细化管理企业的目标。  以获

6、取更多的企业利益为主要目标。企业作为一个以盈利为目的的社会组织,其实施精细化的管理方式,主要目的是为了获取更多的利润。通过精细化的管理方式来拓展企业的经营范围,扩展企业财务工作的深度及广度,以此挖掘出企业在生产经营过程中更大的发展价值,为企业的发展挖掘更多的潜在能力和驱动力。  大数据  大数据主要指的是那些在一定时期内运用常规软件工具对某一段时间内、某一方面的相关数据进行捕捉、管理和处理,使得组织在进行决策时拥有一定的数据支撑,并具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力,最终实现组织机构发展的高增长率及拥有多样化的信息资产。在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯

7、尼斯?库克耶共同编写的《大数据时代》一书中曾明确指出,大数据应该具有五个特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。因此,大数据有五个明显的特征:一、Volume(大量),这主要指的是大数据的容量,数据的大小可以直接影响到组织需要考虑的数据价值和潜在信息;二、Velocity(高速),主要指的是组织结构获取数据的速度;三、Variety(多样),其指的是数据类型具有多样性的特征;四、Value(低价值密度),如果合理的运用大数据,可以能用低成本的生产价值来创造更多的

8、发展价值;五、Veracity(真实性),其主要指的是数据的质量。其实,大数据还有两个明显的特

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