企业必须适应大数据发展前提来对自身的管理模式进行调整和升级。通过打造具有强大功能财务管理系统的方式，可以帮助企业在运营中适应时代发展潮流。因此在目前企业财务信息系统运行发展过程中也需要通过采用互联网技术的方式，进一步加强数据信息的支持。企业财务信息系统在管理中也需要扩大应用范围，然而在当前企业财务信息系统无法和大数据环境进行有效连接，也造成整体应用比较薄弱问题的存在。为了对企业财务管理工作进行全面提升，需要对大数据信息技术进行优化和完善，促进财务信息系统的完善性发展。
一、大数据对信息系统的积极作用分析
大数据技术的应用可以实现对数据的全方位控制，并且对数据信息进行及时的收集，传统数据库在应用中无法对信息进行及时掌握，因此也存在一定的不足。而大数据技术可以有效应对这一不足之处，对企业发展来说具有重要意义，在财务管理信息系统应用中，通过采用大数据技术可以促进财务信息系统智能化建设，并且由于体系的不断建设性发展和完善，相关的功能和作用也得到了扩展，可以通过应用大数据技术的方式，不断提升智能化应用水平。比如可以通过加强数据收集和分析的方式对企业财务决策工作提供良好的辅助和支撑，在应用中也可以通过使用大数据技术对各种信息进行有效整合的方式，促进财务管理工作的融合性发展。就经济竞争而言，财务管理工作至关重要，为了充分发挥财务管理工作的积极作用，大数据技术在应用中可以实现多元化职能，进一步为企业财务管理工作服务，通过使用大数据技术和云计算有机融合的方式，有利于搭建云平台，促进财务管理工作开放性发展。
二、大环境下企业财务管理信息系统存在问题
1.财务管理信息系统乏融合性
为了推动企业财务管理信息系统的全面发展，可以应用大数据技术，数据技术的应有利于推动信息系统的融合性发展。然而，一些企业没有认识到信息系统融合性发展的重要性，特别是一些信息化系统在应用中，没有加强有效的融合和对接，也会导致信息系统无法形成连贯的整体，无法充分发挥积极性。比如一些企业虽然建立了大数据平台，在数据收集的诸多方面也体现出了明显的针对性，然而在企业信息整合过程中，乏融合性也会导致大数据信息无法充分应用到位。
2.财务管理信息系统缺乏扩展性
在目前环境下，企业的长远发展需要不断提高财务信息管理系统。在当前发展中，部分企业财务信息系统并没有得到拓展性发展，有的企业也没有设置相关的拓展机构，也会导致大数据在应用中存在一定的局限性。比如一些企业在发展中，没有对信息化网络化手段投入应有的重视。在应用中也没有拓展到财务管理领域，因此财务管理工作和企业整体工作在发展中存在结合不紧密的问题，尤其是在数据统计分析等方面，没有形成科学完善的运行机制都会导致企业在运营中缺乏拓展性，并且在目前财务风险管理中，也存在星期防范能力较差的问题，深入分析可知，一切皆是由缺乏拓展性引起的。
3.财务管理信息系统缺乏保障性
在财务管理信息系统发展中，主要是通过应用大数据信息的方式加强数据系统性发展的。并且大数据技术涉及到多种方面，也需要形成完善的保障机制。然而在当前企业运营中，保障机制设置依然比较薄弱，大数据技术主要是通过加强数据收集工作来建立有效的数据管理中心，但是大部分企业并没有建立完善的数据应用中心。在实际使用时对信息的指挥也缺乏全面性，也会导致在数据信息处理时存在数量和准确度不足的问题。再比如在企业发展中，一些企业并没有完善大数据应用协调机制，也会导致企业各个部分之间缺乏有效的配合。
三、企业财务管理信息系统应用策略
1.强化财务管理信息系统融合性
企业财务信息系统需要进行全方面的提升和发展，对此也需要加强融合性发展，通过应用融合性的方式才可以推动大数据技术的创造性发展。对此，企业也需要大力发展融合性建设系统，通过加强企业各个信息化系统有效对接的方式，为企业大数据的应用奠定良好的基础。此外，企业也需要建立出大平台之外其他数据库的融合性，加强数据信息的融合性发展。
2.强化财务管理信息系统拓展性
在财务管理信息系统应用中，也需要发挥大数据技术的多元化功能，可以通过强化系统拓展的方式对数据信息系统涉及到的多个领域职能进行全面拓展，推动财务管理信息系统化发展。通过建立财务数据分析系统的式，可以推动业务工作的有效开展。对此，在企业财务信息系统拓展发展中，也需要对各个部门工作人员的风险职能进行全方位提升。对存在的风险点进行及时防范。
3.强化财务管理信息系统保障性
企业在发展中，也需要着眼于信息系统的全面性发展，对此需要进一步加强保障性建设工作。在企业发展中通过建立数据保障系统，可以让企业及时把握大数据的优点，从具体出发，针对内部组织架构选择合理的科学性设置方案，并且配置专门的管理人员，推动各部分之间形成有效连接的整体。
总结语：
在当前大数据环境下，为了推动企业财务管理信息系统的不断创新发展，需要应用大数据技术，对此也需要对企业原有的财务战略进行全方位调整，推动财务管理水平的整体提升。对于发展中存在的缺乏融合性，拓展性，保障性问题也需要及时解决，提高大数据应用效率。
参考文献：
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