浅析大数据环境下管理会计的变革及其应用分析

封保功

摘要：在大数据环境下，逐渐表现出了数据量大、数据种类繁多、数据价值相对密度较低、处理速度高、时效性要求高的特征。所以，为了更好地应对大数据时代发展所带来的机遇与挑战，企业管理会计领域应做出相应的变革，只有如此，才能提高会计管理水平，并实现管理资源的高度共享，达到高效性管理效果。本文，首先分析了大数据和管理会计概念。然后，阐述了大数据环境下管理会计的变革方向和应用。

关键词：大数据环境 管理会计 变革 应用

在当代社会快速发展背景下，“大数据”一词逐渐涌入到了人们日常生活中。它的出现，使数据存储、计算变得更加简单。所以，在IT时代向DT时代演变的背景下，应努力做好管理会计的变革工作，通过管理会计管理方式、生产方式等的变革，更好地适应社会发展趋势，应对“大数据”所带来的影响。以下就是对大数据时代背景下管理会计变革难点问题的详细阐述，望其能为现阶段管理会计变革工作的有序开展提供有利参考。

1大数据及管理会计概述

1.1大数据的概念及特征

现代社会呈现出了“爆炸式”的信息增长趋势，在这一趋势背景下，“大数据”一词逐渐涌现出来。同时，它被称为了“第三次浪潮的华彩乐章”，主要由结构各异、类型多样且海量的数据组成。即内容较为复杂，所以，无法通过人工方式對数据进行截取、整理、利用。只有借助云计算技术等现代化技术手段，才能优化大数据的价值，对其进行处理。其特点主要体现在以下四个方面：

1.1.1海量

即因当今世界开始由IT时代转向DT时代，在这一背景下，数据也开始呈现“爆炸式”增长态度。例如，IDC在数据量增长态势调查中就曾表示，到2020年，中国数量将达到8.8ZB，占据全国数据总量的22%。所以说，海量，是大数据的主要特点之一。

1.1.2多样

即大数据是一个集合体，由若干个部分组成。如，来自电子邮件、文档、社交媒体、搜索引擎、网页等多方系统的原始、半结构化和非结构化数据。

1.1.3高速

即大数据具有“1秒定律”的特点。如，在交通领域，便可利用1秒的时间检测铁道故障并发送故障信息。

1.1.4价值

即天气形势、经济因素等均是大数据内容之一，它们有着一定价值，可被人们利用。

1.2管理会计概念及内涵

管理会计，作为会计的一个分支，它起着关键性的作用，而工作内容主要是通过各类信息的搜集、整理、分析，服务于单位内部管理工作，并对单位内部的各种业务进行规划、决策、评价。从目前来看，管理会计的特点主要体现在以下三个方面：一是它的服务对象是单位内部管理，服务目标是为企业发展创造更大的经济效益。二是价值创造是管理会计提供服务的核心任务。三是2014年所颁布的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》中对管理会计工作标准作出了明确界定。同时，总结了管理会计的基本框架和内容。其中，内容主要包括了资金管理、战略管理、成本管理、风险管理等，它们均需借助分析工具，完成内容的实践。

2大数据环境下管理会计的变革

2.1管理会计原有思维模式发生改变

在大数据背景下，为了更好地落实管理会计面对单位内部管理需求的服务，必须尝试改变管理会计的原有思维模式。即在管理会计传统工作模式下，更为注重把单位内部财务、业务作为工作内容的侧重点，忽视了外部市场数据的整理、归纳、分析、利用。此时，为了更好的迎合大数据发展趋势，必须尝试利用现代信息技术搜集企业外部市场数据。包括竞争对手档案、客户日常监测报告、客户深度调研报告、市场形势分析等等。同时，把大客户、竞争对手、普通消费者、市场终端等等，作为市场调研对象。然后，借助互联网检索、移动互联网、公共档案、专业数据库、第三方调研机构等渠道，获取更多的市场数据，更好地完善单位内部的战略管理、成本管理、风险管理等内部管理需求。此外，在大数据背景的冲击下，管理会计应突破技术和分析工具的局限，把结构化数据和非结构化数据内容，均纳入到分析工具应用行列，且注重利用云计算大数据技术手段，对单位内部的数据流、信息流进行处理。

2.2管理会计的数据收集方式发生改变

在大数据时代背景的冲击下，管理会计的数据收集方式也必须进行革新。为此，需从以下两个层面入手：

第一，大数据时代的到来表现出了海量数据的特征，而海量数据中又包括了视频、图片、符号、音频等多种数据类型，这些数据属于非结构化数据。所以，在数据收集时，不能仅局限于结构化数据，应尝试借助大数据挖掘技术，搜集散落在社交媒体等平台上的图片、视频、符号、音频等数据，帮助企业完成单位内部的管理工作，为企业内部决策做好支撑；

第二，在数据收集过程中关系型数据库仅适用于结构化数据的处理，所以，为了缓解海量数据快速存取、拓展中的缺陷问题，必须开发云计算、大数据处理平台等软件系统。然后，借助这些软件系统的非结构化数据处理功能，弥补关系型数据库表现出的不足之处。同时，因为，云平台有着负载平衡能力高，弹性计算能力和容量存储能力较强的优势。所以，把它运用于管理会计非结构化数据和结构化数据收集工作中，有利于提高数据收集效率。

2.3管理会计分析工具发生改变

在大数据背景下，管理会计的分析工具也开始发生了变革。在原有的管理会计工作模式下，倾向于采取报酬率法、内含净现值法搜集历史数据，服务于单位的内部管理需求。然而，大数据时代提出了即时性相对较高的要求。所以，在这一背景下，必须尝试拓展决策分析工具的类型。把时间序列分析、决策树分析、回归分析、趋势分析等分析工具均运用到非结构化数据和结构化数据分析中，最终挖掘更多有价值的信息资源，供企业内部决策使用。其中，回归分析法可运用于数据预测工作中。包括了线性回归、逻辑回归、逐步回归等多种分析方式。在 Linear Regression线性回归分析时，需先确定一个因变量Y和多个自变量X，待X、Y确定后，用Y=a+b1*X +b2*X2+e的多元线性回归分析方式，表示X与Y之间的关系。其中，式中的a表示截距，b表示斜率，e表示误差项。通过有预见性数据的挖掘，可便于管理会计更好的为单位内部管理提供更多的服务，满足单位内部管理需求。endprint

3大数据环境下管理会计应用分析

3.1信息获取便利，管理水平得到了提升

大数据时代，有着“4V”特点，即Volume、Variety、Value、Velocity。同时，大数据时代的到来，也为管理会计提供了便利的信息获取条件。即在管理会计成本控制、战略管理、风险管理等服务供给时，可借助云平台，从海量数据中挖掘出一些有价值的信息。然后，把这些有价值的信息提供给企业的决策人员，引导决策人员做出最为准确的决策，由此提高整个企业内部的管理水平。此外，在大数据时代背景下，管理会计可借助数据仓库和数据挖掘技术，全方位整理、分析关于生产状况、物料需求、供应商供货情况等方面的信息，让管理会计更为及时的发现预算规划、成本管理、战略管理、资本管理、信息技术、激励评价等工作内容中存在的不足之处，对问题进行及时改进，帮助企业发展获得更大的利润空间。除此之外，在大数据时代背景的冲击下，管理会计可借助决策树算法，帮助企业建立一个关于历史数据、业务数据、外部市场数据的决策树分析模型，通过模型的分析，总结出投资决策事项和要点，并把分析结果传达给管理会计人员，便于管理会计人员完成接下来的管理工作。

3.2管理会计网络化发展，促进管理资源共享

在大数据时代背景下，可以突破“信息孤岛”发展问题的阻碍，让管理会计人员在实际工作开展过程中，可借助中间件技术、互联网技术、系统集成技术、分布式数据库技术等等，对会计核算数据、业务处理数据、财务信息数据、会计管理数据进行集成与共享，最终通过会计数据的共享与交流，打造网络化的管理会计运作环境。这种网络化的管理方式，不仅可加强管理会计与其他领域的联系，也有着成本低的管理优势。所以，应强化对管理会计网络化发展的推进，达到最佳的管理效果。此外，大数据时代的到来，也促进管理会计开始进入到了数据采集、存储、加工、传递的网络化处理阶段。这种网络化处理方式，加快了会计数据处理效率，真实反馈了管理会计中的相关信息，更好的服务于企业经营。

3.3提升管理意识，促进决策的科学性

在大数据时代背景下，管理会计人员在实际工作开展过程中开始尝试应用“大数据”的優势，完善管理会计决策服务，其主要体现在以下两个方面：

第一，大数据时代的到来，让管理会计开始尝试借助数据挖掘技术，挖掘一些有价值的数据。同时，注重从大数据中客观分析、解读、还原有价值的数据。这种数据处理方式与传统管理会计理论相比，可向企业内部提供更为真实、科学的数据，帮助企业决策者完成更多决策工作；

第二，在大数据时代背景下，管理会计人员开始尝试遵从年、月的编制准则，编制企业报告。这种报告制度编制方式，可便于企业决策者根据已有的财务报告，预测企业未来状况。然后，做出最为正确的决策，防止财务风险问题的发生，达到高效性决策效果。

4结束语

综上可知，“大数据”的特点是海量、多样、高速、价值。同时，大数据具有促使人类思维变革和促进社会管理变革的积极作用。所以，在这一背景下，为了更好地发挥“大数据”的价值和作用，应尝试推进管理会计的变革。包括原有思维模式的变革和数据收集方式变革、分析工具变革等等。同时，善于利用大数据时代所带来的机遇，提升管理水平，并借助网络化平台，实现管理资源的共享，更好地为单位内部提供服务。

参考文献：

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