大数据对管理会计的影响

曾璐生李正治刘 丹

（1.杭州电子科技大学，浙江 杭州 310018；2.中邮人寿保险股份有限公司浙江分公司，浙江 杭州 310012）

一、大数据的概念、特点

（一）大数据的概念

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”正如麦肯锡所说，数据已经渗透到了现代企业经营管理的每个领域，所以传统的管理会计也受到了前所未有的冲击，企业管理会计只有与时俱进才能在这日益激烈的商业竞争中更好的发展。

（二）大数据的特点

传统数据挖掘在面对海量数据时，对于数据的搜集、存储、加工、分析都有一定的困难。而大数据的出现解决了海量数据处理分析的问题。大数据特点可用如下“4V”进行概括：

1.数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。在如此庞大的数据笼罩下，我们很有必要对企业大数据进行研究，思考大数据对于管理会计的影响。

2.类型繁多（Variety）：类型的多样性让数据被分为结构化数据和非结构化数据。以往的结构化数据以便于存储的文本为主。而如今的非结构化数据包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，这对数据的处理能力提出了更高的要求。

3.价值密度低（Value）：庞大的数据中有用的可能就几个，所以大数据降低了数据的价值密度。例如一个一小时的视频，可能其中有用的数据才几秒钟，这就要求企业加大对数据的“提纯”。

4.速度快、时效高（Velocity）：这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

二、大数据对管理会计的影响

（一）提高企业预测能力，加强企业决策能力

克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。在当今互联网时代，微博、QQ、微信等社交网站；淘宝、京东、聚美优品等商务网站；百度、360搜索等搜索网站都能给企业带来很多的信息，例如客户消费习惯、需求变化，竞争对手情况等等，这使得管理会计可以更好的发挥对企业的预测，加强企业决策能力。

（二）基于结果的分析转向基于过程的挖掘

管理会计又称“内部报告会计”，其职能是规划企业经营目标、预测企业前景、监控企业运营、实施有效控制，因此不能仅仅分析出基于结果的数据，还应分析出基于原因的数据。以前只能简单的通过终端数据对结果做出分析，如今在大数据下可以看到更多的数据。例如在销售环节，以前只能通过销售收入进行趋势分析，预测以后的销售额涨幅，现在如果是网上销售，还可以通过客户对商品的评价分析出他们购买或者不购买这个商品的原因，使企业知道客户的需求，进而提供更好的商品，得以更好地发展。

（三）阶段性月度报告转向实时报告

财务报告一般是月度、季度跟年度进行定期报告。虽然这种报告制度可以满足部分信息使用者的需求，但在如今大数据时代下，财务报告滞后的信息可能对信息使用者没有用处，甚至是误导他们。对于企业本身而言，客户在月初和月末购买商品对财务报表也会产生不同的影响。因此，通过大数据技术对企业进行实时报告既可以满足外部使用的信息需求，还能使内部高管更为方便的掌控企业的每一个变化，可以对错误及时纠正，预防大事故的发生。

（四）优化成本核算系统，加强精细化管理

管理会计的成本核算系统贯穿于企业的决策、编制计划、预算等过程中。但由于以前数据的缺乏，成本控制往往通过事后的成本分析来反映成本控制的效果。而且之前成本信息管理系统可能基于不同的平台建设，相互间无集成，不能达到资源的共享，影响成本信息的准确性、相关性和及时性。而基于大数据技术下，可以使成本控制变为对成本的全面动态管理。这种技术能够提升运营管理效率，减少人工雇佣或部门设置，形成“财务共享服务中心”，实现成本精细化管理，节约成本支出，优化成本核算系统。

（五）推动企业更为合理的绩效考评

对于企业业绩的考核与评价，在以往可能只是通过业绩指标来评定，这中间或许会存在不公平的内容，会打击员工的信心，甚至导致人才流失。在大数据时代下，能快捷的收集评价所需的交易数据、交互数据和感知数据。通过分析这些数据，企业能更好更全面的了解员工的各方面表现，最大公正的进行评定。而且企业还可以据此了解竞争对手甚至整个行业的发展绩效，更加科学、合理的考核企业绩效。

三、结语

我国管理会计的发展仍处于初级阶段，大数据给管理会计的发展带来了很多机遇，但同时我们也面临着大数据带来的诸多挑战，例如如何在大数据背景下对有用信息进行筛选、如何提高信息储存的安全性，诸如此类的问题都值得我们作进一步的探讨与研究。