财务大数据分析的数据基础包括什么和什么两部分

财务大数据分析的数据基础主要包括两部分：数据收集和数据存储。

1. 数据收集：数据收集是财务大数据分析的基础，它涉及到从各种来源获取数据的过程。这些来源可能包括财务报表、交易记录、客户信息等。数据收集的目标是确保我们能够获得足够的、准确的、相关的数据来进行分析。在财务大数据分析中，数据收集通常需要遵循一定的标准和规范，以确保数据的质量和一致性。

2. 数据存储：数据存储是将收集到的数据保存起来以便后续分析的过程。在财务大数据分析中，数据存储通常需要满足以下几个要求：

• 数据完整性：确保数据的准确性和完整性，避免因数据错误或缺失而导致的分析结果不准确。
• 数据安全性：保护数据的安全，防止未经授权的访问和篡改。这可以通过加密、访问控制等技术来实现。
• 数据可访问性：确保数据可以被授权的用户方便地访问和使用。这可以通过数据库管理系统（DBMS）来实现。
• 数据可扩展性：随着数据量的增加，系统能够有效地处理和存储更多的数据，而不会导致性能下降。这可以通过分布式计算、云计算等技术来实现。

除了上述内容外，还有一些其他的注意事项和考虑因素：

1. 数据质量：数据质量直接影响到数据分析的结果和准确性。因此，需要对数据进行清洗、去重、标准化等操作，以提高数据质量。

2. 数据隐私：在进行财务大数据分析时，需要遵守相关的法律法规，保护客户的隐私。这包括对敏感信息的脱敏处理、限制数据的访问权限等。

3. 数据可视化：为了更直观地展示分析结果，可以使用数据可视化工具将数据以图表、报表等形式呈现。这有助于用户更好地理解数据，发现潜在的问题和机会。

4. 数据更新：财务数据是动态变化的，因此需要定期更新数据，以确保分析结果的准确性。这可以通过设置定时任务、使用实时数据处理技术等方式实现。

总之，财务大数据分析的数据基础主要包括数据收集和数据存储两部分。在实际操作中，需要综合考虑各种因素，确保数据的安全性、完整性和可用性，以提高数据分析的效果和价值。