大数据技术在企业会计数据分析中的应用

李凌煜

（上海大学计算机工程与科学学院，上海 200444）

一、大数据介绍

（一）大数据的含义

互联网数据中心（IDC）为“大数据”下的定义是：“大数据”是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。2009年，“大数据”概念开始在社会上传播，直到2012年美国政府高调宣布“大数据研究和开发计划”，大数据时代才真正开始进入人们的社会经济生活。

（二）大数据的特征

对于大数据的特征，当前较为统一的认识是如下四个点：数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低，即所谓的四V特性。这四种特性使得大数据区分于普通意义上的海量数据，大数据不仅可以描述大量的数据，还具有提取获得有价值信息的能力。

二、会计数据处理中引入大数据技术的优势

传统的会计财务分析主要以企业的财务数据为分析对象，再利用宏观形势和行业趋势综合判断来得出结论[1]。使用大数据技术对于会计领域来说拥有的优点如下。

（一）不再依赖抽样

传统的会计在收集分析时采用随机采样的方法，只取用了企业运营数据中的一小部分，不能保证样本完全代表整体，而且浪费了数据库中大量的数据资源。同时，现实中人为的采样很难保证绝对的随机性，有可能会导致分析结果与实际不同。而使用大数据方法可以使用所有的数据，使样本=总体，从而收集到过去无法收集到的信息。

（二）强调相关关系，解决信息滞后性的问题

传统的会计使用已经发生的事情产生的数据结果，侧重点在于找出事情发生的原因，具有一定的滞后性。而使用大数据方法通过收集整理所有的数据进行分析，可以大概知道未来可能会发生什么，提高了数据的利用率，有助于相关部门的理解和管理会计的发展，提高企业管理的针对性和有效性[2]。

（三）数据效率大于准确率

在小数据时代，由于测量的能力受限，数据点的测量在结果中起着至关重要的作用，因此需要保证每个数据的精确性[2]。而在大数据时代，人们不用担心某个数据的差错引起对整个系统的错误影响，不需要花费大量的代价在数据的不确定性和模糊性上。相比于小数据时代，大数据可以由于更加强调数据的整体性和混杂性而能够帮助人们进一步接近事实真相。

三、大数据技术在企业会计数据分析中的应用

（一）提高财会工作的透明性和真实性

由于传统的企业财会工作具有保密性，且工作大多在线下完成，容易产生会计造假问题。但是在大数据时代下，对于数据的收集、分析和处理在很大程度上得到了改进，企业大部分的财会工作都可以在线上进行，这样就方便了相关部门和人员查看资金的流动情况。资金的流向综合反映了企业生产经营活动的情况，一方面，企业可以通过客户数据和资金流向评估总结出客户的信息，从而筛选出有重要意义的客户；另一方面，通过查找、监控异常的资金流向，可以寻找、发现、核对来自企业内外部的相关证据[3]，根据资金流向追踪源头负责人，从而强化对项目各个流程的监督，找出并预防隐藏在企业中的各种违法违规问题。

（二）提高对信息的预测力

在传统数据时代，人们更习惯于根据数据找出产生这样结果的原因，分析数据也更多依靠职业经验判断，相比于大数据方法缺乏科学性和准确性。由于大数据的主要功能之一就是使用模型对海量数据进行分析来预测事件发生的可能性，因此，在大数据环境下，人们既可以进行实时分析，又能做出预测模型。相比于从过去的数据中找到因果关系，人们更倾向知道接下来会发生什么，从而提前找到解决办法。

比如，现在大数据已经可以根据消费者的网上浏览和购买记录进行分析，从而找到消费者的偏好并向消费者推荐相关产品。对于企业来说，对消费者购买偏好和地域分布等内容的分析，有助于制定相应的销售策略和销售预算。销售预算是企业财务预算的根本，只有销售预测准确，才能保证后续的预测更加贴近实际[4]。

（三）控制企业经营成本

企业的经营成本主要分为刚性成本和隐形成本[5]。所谓的刚性成本，如办公差旅费、员工福利、税务金额等，是企业必须的支出；而隐形成本则在很大程度上决定了企业的经营成本，如企业员工工作效率越低、部门组织内部协调越不紧密，企业在运营管理环节所需要的成本就越高，企业的经营能力也就越差。

但是通过大数据，可以清晰地看到企业内部运作的每一个环节，从而分析出具体哪一个环节出现了高消耗、低效率的问题，甚至找出问题的原因所在。通过大数据在第一时间发现并解决问题，实现对企业经营成本的全方位控制，实现对企业的科学管理。

四、大数据技术在使用中要注意的问题

由于大数据和传统会计相比有上述的优点，使得大数据的使用对于每一家企业来说都十分有诱惑力，但是倘若不能合理有效地使用大数据和尽可能避免大数据带来的问题，大数据的使用在企业中的优势就会变成最大的劣势。具体的问题有如下两方面。

（一）安全问题

1.数据保护

由于大数据本身的产生原理，海量的多源数据都汇聚在大数据平台中，这就使得来自不同用户的数据可能会存储在同一个数据池中并被不同的用户使用。为了保护数据内容的安全性，即在看不见他人数据内容的前提下对数据进行利用，必须加强对数据的隔离和访问控制，否则将引起数据泄露的问题。如今的数据安全形势不容乐观，需要保护的数据量增长已经超过了数据总量的增长。

2.隐私保护

大数据资源的开放共享和个人的隐私保护存在天然矛盾，为了最大化地体现数据价值，滥用个人信息几乎是不可避免的。同时，商业机密也容易在网络、服务器、存储、平台到应用的过程中被第三方窃取和泄露[2]。

3.攻击保护

由于现有大数据平台大多基于Hadoop框架进行二次开发，缺乏有效的安全机制，所以其安全保障能力仍然较差。而且在传统网络环境中，网络安全边界相对清晰，但是由于大数据技术采用底层复杂、开放的分布式存储和计算架构，使得大数据环境下安全边界变得模糊，传统的安全防护技术不再适用。此外，大数据技术发展催生出了新型的网络攻击手段，导致传统检测、防御技术无法有效抵御攻击[6]。

（二）数据的质量问题

在大数据环境下，数据信息以惊人的速度增长，一些垃圾数据会不可避免地产生。而垃圾数据只会产生垃圾信息，因此应该保证企业使用的数据信息的可靠性，确保大数据是完整、准确、可信、及时的。同时，在使用大数据分析时，并不是数据越多越好，而是要根据被分析的对象选用恰当的相关数据，避免不相关数据带来的“噪音”[1]。

五、未来会计从业者的机遇

大数据对财务产生了无法忽视的影响，但是这种影响不一定就是毁灭性的，相反，有可能是一个新的机会窗口。就像工业革命，机器取代了手工，提高了效率，而被机器替代的劳动力也开始从事相关的工作，如深加工、机器维护，大量机器的产生并没有让人们的生活越来越艰难，反而通过一个新的路径改善了生活。

同理，在大数据革命下，新的技术改变了原来固有的工作方式和组织体系，这就需要会计相关人员也随之做出改变。会计师的作用不再仅仅是提供财务数据，还要拥有对数据的分析挖掘和判断能力，通过更高层次的财务分析和信息决策来尽最大可能地向管理层体现大数据信息的价值。

参考文献：

[1]胡康.大数据分析方法在管理会计中的应用探索[J].中国总会计师，2015，（3）.

[2]许金叶.构建会计大数据分析型企业的核心风险及管控机制[J].财务与会计，2013，（7）.

[3]秦荣生.大数据思维与技术在会计工作中的应用研究[J].会计与经济研究，2015，29（5）：3.

[4]张冰茹，牛巍.大数据技术应用于会计数据分析研究[J].商场现代化，2015，（7）：176.

[5]封毅.基于大数据的管理会计研究与探讨[J].中国管理信息化，2016，19（22）：34.

[6]将来路远.大数据安全问题分析及对策建议[Z].百家号，2017，（12）.