大数据财务分析是使用大数据分析技术来分析和理解企业的财务状况，以帮助企业做出更好的决策。获取数据的方式主要包括以下几种：
1. 内部数据：企业自身的财务报表、业务报告、销售记录等都是重要的数据来源。这些数据可以直接从企业的信息系统中获取，也可以通过企业内部的数据库进行查询和分析。
2. 外部数据：除了企业内部的数据，还可以通过公开的财务报告、市场研究报告、行业统计数据等方式获取外部数据。这些数据可以帮助企业了解行业趋势、竞争对手的情况以及市场需求等信息，从而更好地制定战略。
3. 社交媒体数据：随着社交媒体的普及，越来越多的企业开始关注用户的在线行为和反馈。通过分析社交媒体上的用户评论、点赞、分享等行为，可以了解用户的需求和喜好，从而为企业提供有价值的信息。
4. 物联网数据：物联网技术的发展使得企业能够实时收集大量的设备数据。通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现设备的运行状况、故障情况等信息，帮助企业提高生产效率和降低运营成本。
5. 人工智能技术：人工智能技术可以帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息。例如，通过机器学习算法，可以从历史数据中预测未来的发展趋势；通过自然语言处理技术，可以从非结构化的数据中提取关键信息。
6. 云计算平台：云计算平台提供了强大的数据处理能力，使得企业可以方便地存储、处理和分析大量数据。通过云计算平台，企业可以实现数据的快速共享和协同工作，从而提高整体的工作效率。
7. 合作伙伴数据：与其他企业或机构合作，共享数据资源也是一种获取数据的方式。通过与合作伙伴的合作，企业可以获得更多的数据来源，丰富自己的数据体系，提高数据分析的准确性和可靠性。
总之，大数据财务分析需要多种数据源的支持，企业应该根据自身的实际情况，选择合适的数据获取方式，并建立完善的数据管理体系，以确保数据的准确性和完整性。同时，还需要加强数据分析人员的培训和技能提升，提高数据分析的效率和质量。
