大数据背景下企业会计数据的新特点与建议

刘泽华 株洲中车时代电气股份有限公司

一、引言

大数据时代的到来给企业会计带来了巨大的冲击，传统会计在大数据的背景下将会逐步淘汰，会计信息化在大数据的推促下也将加快发展。“大数据”中的“大”主要是指信息处理中数据量的巨大，表现为在处理过程中时间长、工作复杂。传统的数据管理工具以及处理方式在企业会计当今大量数据的管理事务中已经无法满足要求了，在大数据不断深入的时代背景下，企业会计部分应当充分把握大数据背景下企业会计数据的新特点，清楚认识到企业会计在发展过程中存在的问题，并针对企业会计当前存在的问题采取相应策略。

二、大数据背景下企业会计数据新特征

企业会计数据在传统的数字时代往往只是作为企业经营管理的核算记录工具，但随着大数据时代的到来，会计数据逐步成为企业经营决策重要部分，是企业在经营过程中的重要战略资源。企业会计数据在大数据时代在数据来源、数据形式等方面都呈现了不同的特征，从而也对企业会计从业者的工作内容带来了新的要求。会计数据的新特征主要体现在三个方面，分别是实时更新的特征，从传统的结构化数据主导转化为非结构化数据主导以及企业会计数据的价值从简单的数据仓库随着大数据处理技术的提高也转变为深度学习的对象。

（一）企业会计数据的实时更新特征

企业会计的实时更新表现在数据的动态性，是因为互联网的高度发达使得企业的经营管理数据能够及时获取，形成数据流，同时利用云计算可以对数据进行及时处理。在大数据背景下，正是因为这些特点，企业在处理会计数据时应当形成一种动态数据流的“流处理”的思维，在实时在线销售、售后服务以及实时信息反馈等领域均有较为广泛的运用。传统的企业会计由于数据来源有限以及数据获取以及处理能力不足，使得企业会计数据只能作为企业的核算，在企业会计数据的“流处理”过程中，需要借助计算机模型、人工智能算法以及云计算等，这样才能对大数据时代所获取的巨量数据进行高效处理也是会计数据深度学习的补充。互联网的发展导致数据的传输加快，在数据的来源及数据的接受载体也逐渐丰富的背景下，企业会计数据应当力求时效性，在短时间内及时获取分析数据分析结果，保证数据的有效性。

（二）企业会计数据的“结构化”倾向

传统企业会计数据的来源往往是以“结构化”数据为主导，随着大数据时代的到来会计数据的来源逐步变为“非结构化”数据为主导。非关系型数据库成为数据的采集的主要来源，这种数据库对于数据格式的要求相对较小，并且随着企业的互联网化逐步广泛，这些结构化的会计数据在企业的经营管理活动中也逐步渗透，发挥着重要的作用，可见企业运行管理的各个方面是离不开企业会计数据的。传统的企业会计人员在熟练处理结构化数据的同时，随着信息化大数据时代的不断发展，半结构化以及非结构化数据的来源和价值也变得十分重要了，半结构化数据以及非结构化数据对于结构化数据的取代一方面体现在数据量上的差异，另一方面主要表现为数据的价值量上的差异。随着企业会计云计算的广泛运用，企业会计在统计数据时往往采用较为相同的几个软件，相同软件要想满足不同企业的要求，就数据结构而言，传统的严格统一结构化存储字段的形式，将会极大程度的削弱云计算系统的灵活性。因此传统的结构化数据逐步淘汰，会计软件开发商业更加倾向于采集非结构化数据。对于企业会计工作的从事人员而言，应当充分利用大数据时代的及时性数据以及巨量数据，深入的挖掘企业会计数据中的价值，发现企业的竞争优势和存在的问题。

（三）企业会计数据价值形式改变

传统的企业会计数据的价值往往只是简单的表现为数据仓库，是数据的简单汇总与集合，从数据仓库中提取出相关数据进行简单处理来编制财务报表，从而满足企业的监管需求，并没有充分的利用数据为企业本身提供更多服务。随着大数据时代的到来，数据的量以及数据的处理技术不断增强，非结构数据的大量涌入，使得传统的从数据仓库中提取数据不能够不能够最大限度的实现数据价值，这些巨量数据要想真正体现出其价值就不得不成为深入学习的对象，企业会计对数据的深入学习，就要求会计从业者对数据进行文本分析、自然语言处理以及数据挖掘等工作，才能最大限度的挖掘出非结构数据的内在价值，同时为了满足企业更为深层次的要求，企业会计也能够在数据的基础上进行详细分析或者定向分析，对未来某一方面进行预测。可见，在大数据背景下通过对会计数据的深入学习，能够给企业带来业务能力的创新甚至在一定程度上提高企业的盈利能力，能够在日益激烈的竞争市场中获得更强的竞争力。

三、大数据下企业会计存在的问题

（一）非结构化数据处理困难

由于传统的企业会计数据处理工作较为单一简单，随着大数据时代的来临，需要处理的数据就更为复杂，也就需要更为专业的技术人才来处理这些问题。当今很多小型公司往往存在会计人员分析技术不足的问题，导致对企业会计大数据的运用程度不高，企业的发展在一定程度上也因此受限。在企业会计工作中每天会有大量信息数据产生，并且大量的非结构数据，这就要求企业有较强的数据处理能力，传统企业往往采用数据挖掘算法对财务系统进行结构化分析，对于图片音视频等非结构化数据进行结构化转换从而进行结构化分析，这种处理方法往往会导致数据缺失严重，影响分析结果的准确性。因此，企业要求会计数据处理从业者掌握信息分析的先进技术，保证其能够有效的利用数据挖掘技术得到更为准确高效的信息分析结果。

（二）企业会计人员再教育缺失

我国在2017年会计法中修订，从原来的取得会计从业资格证是从事会计行业的准入证到会计人员应当具备所需的专业能力才能从事会计工作。《会计法》第三十九条指出企业应当充分重视企业会计人员的培训再教育工作，但企业在会计人员的再教育方面往往存在缺失。一方面直接导致企业会计人员的专业技能得不到很好的提高，不能给企业带来更多的利益使得长期利益受损。另一方面再教育的缺失体现在对于会计的再教育主要是对部门和单位的要求，企业会计从业人员则是根据企业规定接受培训，对于短期利益影响较大。

（三）会计信息安全问题

我国的互联网化在全球来说可以人为是高度发达，网民规模也在不断增大，互联网普及率也在不断上升，信息安全也成为互联网用户主要担忧的部分之一。而企业会计信息往往是企业内部的信息，较为机密，企业会计信息安全问题也成为企业较为突出的问题。

四、大数据背景下企业会计改革建议

（一）重视会计人员再教育

在大数据的时代背景下，企业必须重视对会计从业人员的再教育工作，不断完善再教育管理制度，提高会计从业人员的综合素质和专业知识技能的提高。同时再教育的过程中，企业应当做到严格监管，以保证培训的质量，严格控制培训考试的质量，力求每一位会计从业人员都能够掌握基本知识技能，提升队伍的整体素质。要想真正提高会计员工的知识技能和综合素质，企业所能做的更多的应该是提高会计人员的再教育意识，要让会计从业人员充分意识到再教育的重要性，提高学习热情，从而才能更好的为会计岗位服务，为企业带来更多的价值。

（二）建立云计算的会计信息系统

针对非结构化数据处理困难问题，建议企业建立云计算会计信息系统。云计算是基于互联网的一种大数据计算模式，在企业会计工作中，顺应时代的同步发展，“云会计”这一信息平台，能够很好的消除会计在统计信息时的缺失，同时云计算系统运用在会计数据处理中所形成的云会计具有很强的实用性和可操作性性，便于企业的相关决策人员及时的关注企业的财务数据等相关情况，从而了解企业自身的优势和劣势，能够保障企业的稳固发展。

（三）提高企业会计信息安全

为了提高企业会计信息安全，企业应当通过设置信息的访问权限，加大信息的安全性。大数据背景下的数据共享，可以通过会计数据的匿名化来抹除识别信息，从而大达到保护信息安全的目的。为了确保现实问题的解决，应当优化完善现有的会计信息系统，完善会计信息分析平台，并且结合云计算技术对企业会计数据进行数据处理分析，为企业提供准确及时的会计信息，使得管理人员能够及时了解企业的财务状况，分析企业在短期以及长期的发展趋势，同时对企业在各项业务的发展中能够起到很好的监督作用。

五、小结

综上所述，在大数据的背景下，我国已然成为一个互联网大国，企业的数据化发展趋势也是必然的。大数据与企业会计的结合能够改变传统企业会计在企业中仅仅作为核算部门的现状，企业会计部门通过对大量数据的云计算和精处理，能够有效的提取结构化信息和非结构化信息，为企业的发展提供有效的动力。企业会计与大数据技术的结合所形成的大数据会计，对于企业会计工作的从事人员的技术水平要求也逐步提高，要求企业对于会计人员进行再教育培训等工作，提高企业会计人员的综合素质和专业技能。同时企业会计所整理的信息往往具有很强的保密性，企业也应当注重会计数据的信息安全，通过建立更为完整的会计信息管理模式能够保障这一点。