“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。
二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景
1.教材出版
2.学术专著
3.应急出版
三、医学编辑应对大数据时代的策略
1.医学编辑应做好基础工作
二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。
1引言
2我国企业财务分析报告的现状及问题
2.1财务分析报告现状
对于绝大多数企业来说，财务分析报告是对财务指标进行数据化的展示以及文字描述。常用的财务分析指标往往以会计报表为基础，通过分析各种数据的相对比率进行刻画，包括企业销售净利率，销售毛利率，资产净收益等，从中可以计算得到流动比率，速动比率等常用的二级指标。我国的企业财务分析对数据的重视程度较高，但是很少对审计报告以及会计报表进行注释分析，因此许多小型企业利用这一漏洞，修改经营不佳的销售业绩，向社会以及消费者提供虚假的财务报告，使得原本财务状况不佳的企业看起来利润十分丰厚，严重影响了经济市场的健康发展。
2.2我国财务分析报告常见问题
3提高我国企业财务分析报告质量的对策
4结语
综合上述，财务分析报告是企业高管迅速了解企业阶段性运营现状的重要方式之一。但是我国许多企业的财务分析报告存在一定问题，如针对性较差，难以对实际的业务起到指导性作用；财务管理人员专业能力较低，不能提供高质量分析报告等。近年来，财务分析报告的重要性不断提高，企业也必须加强对财务人员的培训管理工作，优化日常财务管理流程，鼓励部门合作，为财务工作提供良好的企业环境基础。
作者:蒋铮单位:上海市普陀区人民医院
参考文献
[1]王小平,雷鸣,王成霞.关于提高企业财务分析报告质量的思考[J].经济师,2013(1).
2．决策过程不严谨，数据分析能力弱
由于市场环境越来越复杂，决策风险越来越大，企业的决策日趋客观严谨，决策中越来越重视数据的支撑作用。数据是市场的真实反映，揭示了事物发展的客观规律，本身就是决策的重要参考，培养学生的数据分析能力和严谨思维也是营销模拟实验教学的一个重要目标。市场模拟营销实验中包含大量的数据，比如销售量、销售额、增长率、利润额、利润率、生产成本、投资收益率、知名度、股价等等，另外还有许多图表，如折线图、饼形图、柱状图及矩阵图等，每一次营销计划执行后，这些数据或图表就会发生相应的变化。这些数据中蕴含着丰富的市场信息，非常值得我们去挖掘，但这些数据或图表并没有被学生很好地利用，学生对数据的敏感度不够，不擅长去分析其中包含的信息，对它们的认识有些表面化，往往是在进行简单的了解后便很快制定出营销策略，决策过程欠严谨。
二、市场营销模拟实验教学的优化对策
1．科学分组，确保竞争公平
为使每一位同学都能始终保持实验兴趣，也为了保证小组竞争的公平，教师在实验开始前必须对全班进行科学分组。分组时要考虑以下几点:首先要确定每组的人数，每组人数不宜过多，太多了影响决策效率，还可能导致人浮于事，一般三人一组比较好，团队比较精干，也便于协商或讨论;然后要确定小组成员选择标准，每一小组至少要有一位专业能力相对突出的同学，以保证决策过程的专业性和合理性，并带动其他同学积极参与。确定组队标准后，学生可以先行组合，然后把组队名单交给老师，老师根据实际情况对各组成员进行适当调整，尽量使各组的实力保持相对平衡。
2．突出战略决策，做好市场分析与战略定位
企业的决策需要有战略思维，要预先做好市场及产品的规划，在此基础上再制定出不同阶段的营销策略。为此企业需要对营销环境做出全面细致的分析，了解企业的优势、劣势、机会和威胁，并在市场细分的基础上做出目标市场的选择，确定产品在目标市场的定位，最终形成成熟的营销方案。这种战略分析能力体现出了学生的宏观视野和逻辑思维，但往往也是很多学生的弱项，需要教师在实验环节中予以特别重视，通过一系列强化训练来培养。比如要求学生在每次实验中必须提交两份战略分析报告，一份是SWOT分析报告，一份是STP报告，报告中必须对营销环境、战略定位、营销目标做出详细分析和具体明确，并阐述原因和依据，在分析报告没有提交之前，不能进入下一个实验环节。在每一年度的营销实验结束后，教师还要对全班所有同学的分析报告进行评比，将评比结果作为期末成绩的参考。通过这种硬性规定，让学生重视战略分析，逐步提高从全局把握问题的能力。
3．强化数据分析，做到严谨决策
那么，数据分析师们如何实现从数字到观点，以下是我的五点建议：
1、不仅要对比差异，而且要对比趋势
网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差；
2、在形成结论前请深入分析数据的异常
3、细分是更深入的分析的基础
4、在报告中与对商业的影响联系在一起
你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心？常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。
2.任何一个呼叫中心都要做数据上的统计和分析，数据对于呼叫中心管理者的决策起到至关重要的作用，一个好的统计分析应该可以让管理者看到数据背后的信息并且能够给出几套决策方案，这样呼叫中心才能在瞬息万变的竞争中得到发展。再如客户针对某个业务拨打的频次非常高，我们可以通过数据分析挖掘真正的原因，为有效降低呼入量、提高客户满意度提供决策依据。
二、提高对数据的敏感性
1.呼叫中心的指标
呼叫中心包含哪些指标？指标之间有什么关系？各指标平均情况、增长情况都是什么？一般呼叫中心的各个指标值大概在什么范围？同时了解各个指标在节假日会是什么情况？营销活动时期会是什么情况？一般呼叫中心会包含接通率、平均通话时长、事后处理时长、重复呼叫量、在线利用率、一次解决率等指标，当一次解决率明显提高时客户的重复呼叫量就会随之降低，从而在相同的人员配备情况下接通率也会明显提高，但是在线利用率会有所降低，最终导致人员成本过高。
2.呼叫中心的范围
需要了解各行业、各地区以及国外一些呼叫中心的指标情况，知道各个指标在不同行业、不同地区的不同特征分别是什么，从而不断提高对数据的敏感性以便及时发现统计分析中的问题。用平均通话时长来举例，假如某呼叫中心该月平均通话时长为90秒，有A、B两个呼叫中心，他们的管理人员看完后得出这样的结论：A：90秒的平均通话时长比上个月高出了10秒，需要降低；B：这个月平均通话时长从100秒降到了90秒，客服代表的销售能力有了明显提升。很明显呼叫中心A一定是成本型呼叫中心，而呼叫中心B则是利润型呼叫中心（如图2）。
三、提高对数据统计分析的准确性
数据的准确性可以说是关乎呼叫中心成败的关键因素，一个统计上的错误就有可能误导管理者做出错误决策，所以我们从以下几个方面说明如何提高数据统计分析的准确性。
1.准确认识数据
·各个统计数据（指标）分别是什么？分别是怎么定义的？计算公式是什么？例如前面提到的在线利用率——座席人员登入系统后与客户通话及事后处理时长占总登陆时长的比例；公式：（客服代表实际通话时长＋事后处理时长）/登入系统时长。尽管不同的呼叫中心对于指标的定义可能有所不同，但是需要强调的是各个指标在同一个呼叫中心内的定义必须是一致的，如此才能让各级人员对指标有统一的认识。
2.准确整理数据
·应该先将原始数据进行备份，以备不时之需；
·整理过程中将数据粘贴为数值格式，剔除冗余数据、公式、批注等（如图3）；
·整理过程中各个表格中数据需要有一个关键字段，这样可以将数据进行必要的关联。尽量将所有数据汇总到一个工作簿中，方便数据分析时做关联分析；
·整理过程中所用到的公式需要保存，不要粘贴为数值格式，以备分析中发现问题及时改正。
3.准确分析数据
·分析前需要做出整体的分析框架，分析过程中发现不合理的地方及时调整；
·分析前应该把整理好的数据表格单独拿出来，不要在原有的整理数据表中做分析；
·分析过程中指标的名称、各维度的名称要保持统一；
·用合适的图表进行结果的展现（柱状图、折线图、雷达图、饼图等），需标注清楚图表的名称、数据的统计范围、单位等（如图4）；
·给出正确的分析结论及相应的改善或者是应对措施；
·形成分析报告。
4.对分析后的过程及结果进行核查
·检查分析中所用到的数据是否正确，避免分析此项而错用到其他项数据的情况；
·检查分析中用到的公式是否正确，看公式涉及的数据单元格是否正确（包括单元格是否完整、单元格引用是否正确）；
·检查分析结论是否正确，查看结论是否和分析的结果相一致；
一、企业质量成本的体系构成
二、企业质量成本的计量
企业质量成本计量，认为当预防成本和鉴定成本实际发生额增加时，则内部损失成本和外部损失成本实际发生额就会相应的减少。那么，企业质量成本计量的四个组成部分就是此消彼长的关系。
企业在对计量某个产品的质量成本时，就必然会考虑这一特点，如果预防成本和鉴定成本的实际发生增加额正好等于内、外部损失成本的实际发生减少额。此时，如果再增加任何的预防成本和鉴定成本都会大于内部、外部损失成本的实际发生减少额。那么企业对此项平衡点，通常被称之为“可以承受的质量成本水平”。
企业在平衡产品质量成本计量时，可以考虑增加相应的预防和鉴定方面的成本费用支出，来作为对产品质量的事前控制和长期效应，这样可以使企业在事中、事后相应地减少内部损失成本和外部损失成本的发生，也可以使产品的质量实际发生的总成本相应降低，而且还会在企业的质量体系带来长期连续的效应。
三、企业质量成本统计与分析
质量成本数据分析，主要是通过分析质量成本中预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本各项目占总质量成本比例，找出“可以承受的质量成本水平”和影响质量总成本的关键因素，主要是为质量体系改进提供信息，为降低产品质量成本提供数据。因此，质量成本经济性分析是质量管理体系的核心内容之一。质量成本经济性分析，主要以“可以承受的质量成本水平”为目标，对质量成本变化情况、质量成本结构合理情况进行分析。
公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。
HR咨询公司薪酬数据库的客观性和准确性往往存有争议，大企业做对标时一般会购买几家咨询公司的数据，相互参照使用。然而，现在互联网上各种“晒工资”网站越来越多，例如，基于互联网的大数据分析可能颠覆传统的薪酬数据库服务，企业能够更加实时、准确地做职位薪酬对标，提升人才管理水平。
2011年11月2日，朝阳大悦城的销售和客流突然出现了一个小的峰值，经过种种数据测算和比对，在排除节假日、推广促销等因素后，造成销售额增长的答案竟然是因为当天是“世纪对称节”。受“对称节”销售小的启发，大悦城已在为今年各种稀奇古怪的节日提前做促销和推广的准备。如果不是通过数据分析，很难猜测到销售额产生异动的真正原因，推广部门也会错失一系列的活动主题。
运用大数据的支持让朝阳大悦城懂“读心”，而这也正是大悦城最主要的营销策略之一。折扣活动是较为简单的数学游戏，而打动人心则是一门大学问。在朝阳大悦城，大数据被作为一个战略基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行，甚至于企业的组织架构都需要为其而进行特别的调整。张岩指出，朝阳大悦城的IT部门有个更贴切的名称，叫研策部。部门具有两大职能，其一是传统的IT维护，其二是专注于经营数据的分析挖掘，监测大悦城的商业运营状况，提供精准、高效的决策意见。
停车场里有乾坤
此外，朝阳大悦城还通过“多维度的大数据分析方法”，对每一个商户在各个维度中的表现进行精准赋值，将大悦城的销售管理系统与客流统计系统、停车场车流管理系统、会员管理系统以及商家各个子系统打通，进行综合运算得出数据结果，挖掘出这些数据价值，并做出相应模型，使商户的经营状况和顾客的光顾程度以及提升大悦城的购物体验都变得更加精准和有效。
应用数据分析
日常的数据分析是每天的功课，大数据的运用给朝阳大悦城带来的不仅是精准管理和销售额，还有新的业务增长点和发展空间。
2016年是我国加强供给侧结构性改革之年，要完成“三去一降一补”五大任务，在供给与需求两端要将改善供给结构作为主攻方向，推进结构改革，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，克服产能过剩结构性矛盾、企业盈利下降、工业品价格持续下降、财政收入下降和经济风险上升等问题，提高供给结构对需求变化的适应性与灵活性，促进经济社会持续健康发展[1]。五大任务的实施，必须提供可靠的会计信息，及时掌握成本、库存、资金等动态信息，为决策者掌握与使用。尤其是在“互联网+”、“大众创业、万众创新”的今天，利用大数据、云平台特有功能集成更多经济要素信息，生成多样化、个性化会计报告，为产业结构的调整提供准确可靠的信息，实现传统会计信息向决策化、价值化转变，对降低企业成本、增强企业创新能力、提高供给侧质量与效率、实现“三去一降一补”具有重要意义。
一、供给侧改革中会计信息应用存在的问题
当前企业会计业务处理通过会计信息管理系统，根据“原始凭证录入―结转凭证生成―编制财务报表―撰写财务分析报告―作出经营管理决策”的流程，形成会计期间完整的财务报告信息，管理层根据财务分析报告作事后总结，安排未来的生产经营计划。从信息流程中可以看出，传统财务会计的不足主要表现如下[2-3]：
（一）以会计数据为出发点，数据源受限
按照传统会计数据采集模式，仅有与会计核算直接关联的经济业务数据进入核算系统，而相当一部分反映经济活动有重要价值、影响经济活动决策的数据信息未能采集到会计核算系统，使决策者未能及时掌握经济活动全貌，从而无法系统了解企业经营状况等。同时，面对会计信息需求的个性化、碎片化，传统会计对数据加工处理形成的数据报表不能满足个性化需求。
（二）会计信息时效差，影响决策时效
传统会计信息业务处理的流程大部分集中在事后，财务报表只能在所有凭证录入完毕后才能生成，管理者不能及时从宏观角度分析企业经济运行状况，它是一个有纠正的反馈系统，但这个反馈系统是企业经营出现问题后的滞后纠偏系统。面对稍纵即逝的市场，客户的需求时刻在变，企业经营活动的决策要求“准”且“快”，但依靠传统会计信息处理流程无法满足这一要求。
（三）非结构数据被忽略，数据信息不完整
（四）传统会计重核算，轻管理
随着市场环境快速变化，非财务信息也要融入会计信息中，如企业外部投资及上下游产业信息，通过与“互联网+”和“云计算”紧密结合，集成各类会计信息，不仅提供现有的财务处理数据，还要提供企业经营决策所需要的内外部行为信息和趋势信息，强调供给侧会计管理，以提高公司企业管理者的前瞻性和预测性，将以往的记账、报账等会计工作向企业战略规划、经营决策、过程控制和业绩评价优化的方向转变，以适应供给侧改革要求。
以上看出，现有会计信息不完整，时效性差，会计信息质量不高，尤其在新形势下极其不适应供给侧改革信息的膨胀与多变。要以会计信息价值增值为目标，采集“三去一降一补”市场信息，对非结构化数据采用智能数据处理方法，与结构化数据融合，挖掘会计信息因果关系，寻找分析控制隐藏的信息，保证会计报告完整、客观、不失真，满足会计信息不确定性和个性化的需求。所以，在大数据时代下，必须对传统会计完善、改革，改革与时代不相适应的部分，使其做到完整地反映经济事项，为供给侧改革提供有价值的会计信息。
二、供给侧改革会计信息集成应用
（一）供给侧会计信息集成原则
1.财务会计与管理会计融合使用。要将财务会计算账、报账的核算会计功能进行扩展，向决策优化、提高全要素生产率转变；要将企业的财务、经济业务和管理等方面整合起来，打造一个新的管理模式，利用管理会计信息功能，不断挖掘企业的潜在信息价值，节约成本，提高核心竞争力。
2.反馈机制与前馈机制相结合。要增强供给结构对需求变化的适应性、灵活性和主动性，就要采用管理会计信息，利用前馈机制预测需求信息变化，在企业形成实际产能前进行有效控制，要对供给侧结构的实施效果优劣进行反馈纠正，实现反馈机制与前馈机制结合运用。
3.常规报表输出与个性化报表输出相结合。常规会计报表主要是资产负债表、利润表和现金流量表及股东权益变动表，是标准化财务报告形式，它方便审计等标准化、格式化业务使用。随着供给侧市场经济的发展，会计信息呈现广泛性、差异性和易变性等特征，企业对信息的结构要求存在着差异性，只有报表输出个性化才能满足不同需求。
（二）供给侧会计信息集成应用方案
2.信息数据处理。将收集的各业务系统数据，包括结构化数据和非结构化数据，引入智能数据处理软件[5]，如OCR技术，将采集的数据规范化，自动提取非结构化数据的内容，并存储到各业务子系统数据库中。业务子系统数据库中的数据按相应事件驱动处理规则触发报账业务流程，生成相应的会计信息存储到会计大数据系统中。
3.形成会计信息大数据库。采用ETC数据信息管理工具，将存储在不同系统、不同物理设备中的历史会计数据进行抽取、集中，实现研发、设计、采购、生产、仓储、质量管理、销售、财务等流程信息紧密衔接，将会计信息系统、不同部门的系统和外部数据中的财务会计数据和非财务会计数据存储在会计信息大数据库系统，实现会计数据共享和会计信息互通，从而提高会计信息质量。
4.会计信息数据分析、决策。供给侧结构性改革宗旨为减少无效供给，扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。要加强生产端分析，重视产品研发成本分析和客户个性需求变化分析，有效利用会计数据，采用先进分析技术、数据挖掘技术、云计算将会计大数据库、方法库、知识库、模型库结合，实现大数据综合分析功能，对企业的生产成本、研发成本、销售成本、盈利水平等进行智能分析，并以报表和查询分析的方式将数据展示出来，反映企业的全面财务情况，帮助管理者对企业经营情况进行事中监控、事后分析，及时发现财务风险，为筹资、成本决策、股权分配等企业经济活动作出正确决策，为企业“三去一降一补”提供强大的会计决策支持。
5.输出多样性信息报表。在大数据分析、决策基础上，输出报表针对当前供给侧结构性改革除了常规性报表信息输出外，还要满足不同需求者的信息报表。
（1）非财务个性化报表。企业会计报表除了披露以货币计量的财务信息外，通过非结构化信息引入，还应披露其他非财务信息。例如，产品占市场份额、新产品新技术开发和服务、企业面临的风险与管控、用户满意程度、主要竞争对手及与人力资源、知识产权有关的无形资产价值等。非财务信息的披露，有利于投资者对企业综合分析的评价及前景的判断。
三、结论
会计领域要适应供给侧结构改革需要，需要将以往会计算账、报账的传统思维向决策优化、提高全要素生产率方向转变。通过在会计信息系统中嵌入非财务数据业务处理规则，集成经济业务信息、财务信息和市场环境信息，经过结构化与非结构化数据处理，实现财务信息和非财务信息的实时采集、处理、存储、共享，加快企业经济信息的汇总与集成化应用，使企业会计工作由核算型转向管理、决策支持型，为企业供给侧改革提供优质信息保证。
【参考文献】
[1]刘霞辉.供给侧的宏观经济管理：中国视角[J].经济学动态，2013（10）：9-19.
[2]汤四新，阳杰.IT环境下会计流程持续优化研究[J].财务与会计，2014（10）：77-80.
1.为企业内部经营管理提供依据
通过系统全面的财务分析，企业经营管理部门可以准确的认识到企业经营管理过程中所存在的一系列问题，将财务分析结果作为依据，对企业的经营管理方法与决策进行调整优化，提高企业的经营管理水平。
2.为企业投资者提供参考
企业的投资者对于企业的规模扩大与战略经营发展的预测，主要是透过财务分析结果进行判断。通过财务分析，企业的投资者可以清楚的了解企业的整体运营状况、盈利能力，并分析投资企业存在的风险，进而作出投资决策。
企业的主管部门、供应商、客户出于管理或者是自身利益的需求，同样需要准确的了解企业的财务状况，财务分析则是这些群体获取企业财务状况数据信息的主要渠道。
二、当前企业在财务分析方面存在的问题
1.财务分析指标的运用不合理
当前一些企业在财务分析管理上存在的突出问题就是财务分析指标体系不合理，主要是以资产负债表以及利润表作为重点对财务状况以及成果进行评价，但如果没有相应的现金流量分析信息，在财务分析过程中就容易出现利润虚增、虚减以及操纵经营业绩等违规行为，也难以准确的反映企业的财务状况与经营成果。
2.财务分析对于企业经营发展服务能力不足
进行企业财务分析的重要目的之一就是通过财务分析作为基础与导向，对企业的权衡收益风险、实施战略发展规划提供决策支持。但是，现阶段我国部分企业未能有效的利用财务分析成果，这一方面与企业管理部门对于财务分析管理应用重视不足有关，另一方面则是由于财务分析报告中主要侧重于对过去经营状况的反映，对于财务预算、决策分析以及财务资源配置的重视不足，导致财务分析报告对于企业经营管理规划与控制的信息支持不足。
3.财务分析的信息化水平相对较低
当前企业在财务管理工作中虽然基本上已经实现了信息的管理，但是财务分析方面的信息化应用水平却相对较低，数据库的整合不全面、数据挖掘、分析能力不足，造成了财务分析信息化的实施困难。将财务分析流程整体信息化，提高企业的财务数据分析能力，已经成为企业财务分析工作改革完善的重要方面。
三、企业财务分析应用完善策略
1.建立科学合理的财务分析指标体系
对于企业的财务分析指标体系的选取，应该重点在选择能全面反映企业的偿债能力、盈利能力、营运管理能力以及发展能力财务分析指标。对于短期偿债能力指标，应该主要采用流动比率、速动比率和现金流动负债率作为评价指标。对于长期偿债能力则应该采用资产负债率、产权比率和有形净值债务率进行分析。对于盈利能力分析，则应该尽可能的选择销售毛利率、销售净利率、资产净利率、资产收益率等进行分析。对于企业的资金周转情况，则可以通过应收账款周转率、存货周转率以及总资产周转率进行分析。
2.提高财务报表分析水平，强化对于财务分析报表的应用
首先应该解决财务报表中数据高度综合性与信息明晰性不强的问题，除了选取常规的财务分析指标外，还应该将财务报表附注作为重要内容。通过在附注中采取增设非财务指标，解决资产负债表、利润表以及现金流量表等信息反映不全面的问题。在财务分析中，还应通过提供企业的公允价值、披露企业未来信息以及增加人力资源报告评价等作为附注，并增加对于企业的行业因素、资产并购、债务担保等重大事项的分析结果，依据对财务数据与附注的统筹分析，为企业的经营管理部门以及财务分析数据使用者提供准确、全面的财务分析数据，确保管理决策的科学合理。
3.提高信息化技术在财务分析中的应用
财务分析应引入信息化技术，结合企业的财务业务一体化信息化系统的建设，不断完善企业内部各个部门的业务模块数据库，重点完善财务信息数据归集、数据查询、数据库挖掘、数据模型建立等几方面的应用，通过采用信息系统中的数据分析技术，在企业的盈利分析、投资、融资、管理决策以及客户分析等方面，形成准确全面的财务分析报告，提高财务分析报告的时效性与准确性。
4.强化财务分析体系中的对于风险的分析防范能力
财务风险问题贯穿于企业经营管理的全过程，在财务分析体系中运用相应的指标进行财务风险预警，可以有效提高企业的财务风险防范控制能力。重点是偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标等内容。此外，还应该对企业财务报表附注中的重大事项进行预警分析，依靠关键的预警指标、严格的管控标准，提高企业的财务风险分析预警能力。