财务数据统计确实有难度，因为在现实中会遇到很多棘手的问题。数据来源散乱、财务系统缺陷、人工纰漏等等问题都会导致数据的不准确，也会给统计带来很大的困难。例如数据来源可能来自不同的平台，比如现金流量表、利润表、收支明细等，数据按照不同格式存储，统计时如果不进行规范化可能会导致数据的不准确，而且通过手工计算数据的风险和成本也很高。
当然，技术的进步和数据处理的算法提升也弥补了财务数据统计的难度。ERP、BI和数据治理等技术的出现能够更加完美地解决财务数据的来源和准确度问题。一些企业开始采用自主研发、第三方软件的方式对数据进行分析和建模，通过数据挖掘、机器学习等方法来降低统计数据的错误率，同时减少了手工工作量。
但是需要提醒的是，在数据分析领域中最大的问题不再是数据获取和处理，而是如何利用数据解决问题，获取商业价值，让数据成为公司战略决策的重要依据。
要让财务数据快速高效地进行统计，除了依靠现代技术手段外，还需要遵循以下原则：
1. 数据规范化
可能来自不同的渠道，数据可能存在着不同的业务前提、定义、单位、标准、精度等问题。数据统计时需要进行规范化，将数据进行统一标准以方便分析。
2. 准确获取数据
财务数据存在不同层次、不同部门、不同格式的问题。为了获取准确数据，需要避免数据来源混乱的情况，让数据统一、高效、标准。同时要建立准确可靠的数据连接，并通过固定格式导入数据。
3. 数据清理
财务数据需要清洗和编辑，这样数据就能保持一致性和准确性。数据清理不仅包括同一数据的标准化和数据的纠错，还有处理数据的不一致、模糊、补充标准数据、缺失数据等问题。
4. 数据分析
财务数据分析就是将数据转化为实际业务背景、需求规则和决策需求。数据分析可以简化复杂的统计过程，从中提取重要指标和信息，以发现与优化业务或提高财务效率
综合来看，在技术的先进性和数据治理的方式优化下，财务数据统计的难度得到了一定的缓解，但要让数据真正发挥成为重要价值，还需企业建立完善的数据安全机制，不断提高数据质量，发挥技术和人才双重优势，快速响应商业变革，实现数据资产的最大利用。