王进宜
【摘 要】大数据、云会计都是当前企业财务信息管理工作中的主流技术内容,二者共同推进了企业大数据产业的快速发展。论文以大数据、云会计为研究对象,分析了其对企业财务信息管理体系的影响和作用,为大数据、云会计时代的企业财务活动构建财务信息管理体系。
【Abstract】Big data and cloud accounting are the mainstream technology content in the current enterprise financial information management work, and they jointly promote the rapid development of big data industry in the enterprise. This paper takes big data and cloud accounting as the research objects, analyzes their influence and role on enterprise financial information management system, and constructs financial information management system for enterprise financial activities in the era of big data and cloud accounting.
【關键词】大数据;云会计;企业财务信息管理体系;处理层;应用层
【Keywords】big data; cloud accounting; enterprise financial information management system; processing layer; application layer
【中图分类号】F275 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2021)01-0076-02
1 引言
根据市场调研机构IDC预计,截至2020年,全球数据总量将突破40ZB,我国的数据量就占到了其中的约9%,达到8.6ZB,这一数字相当于我国2013年数据量的10倍以上。
2 大数据、云会计时代企业财务信息管理体系建设的概况
现如今是“互联网+”新信息化时代,在如大数据、云计算、物联网、传感技术呈现百花齐放的新时代,信息产生与发布的方式也越来越多样化。就当前专业化大数据服务行业迅速向前发展的大背景看来,社会企业都希望基于大数据、云会计实现针对财务信息管理体系的正向影响,令二者成为企业中最为关键的战略资产[1]。具体到社会企业财务经营活动实践中,其对于财务信息管理体系的构建具有迫切需求,所以众多企业都在尝试引入大数据、云会计等先进技术内容,不约而同提出了“发展大数据、扩大影响力”的发展规划,希望构建功能完善的财务信息管理体系,并发挥其应有价值作用。在大数据、云会计时代,企业会计对于财务信息管理体系的构建是全面化的,它深度分析了数量庞大且来源分散、形式多样的各色财务数据与相关数据,对数据内容进行了采集、存储、管理与关联分析。美国麦肯锡全球研究结果表明,现代的企业会计针对财务信息管理体系中数据的处理能力已经大幅度超越传统数据库及其软件工具的数据处理能力。如果单单从技术层面讲,全新的大数据、云会计技术在信息数据处理方面也非常到位,它为企业会计信息化建设新模式发展创造契机,提供了更多可能性。
考虑到会计信息已经成为企业众多利益相关者以及信息需求者投资判断决策的最重要依据,所以会计信息质量高低对于信息使用者本身的决策有效性影响是非常直观的。就当前看来,企业内部的会计信息管理环境与模式已然发生改变,在合理运用云计算技术理念处理相关会计核算、管理、决策内容过程中就建立了完善的会计信息化基础设施与信息服务环境体系。就云会计环境发展建设而言,它也希望轻松构建能够解决传统会计信息化模式中诸多问题的新会计财务信息管理系统,有效解决传统会计信息化模式中所存在的工作效率低下、成本偏高、移动做账困难、财务协同与共享难度偏大等关键性问题。简言之,当前大数据、云会计对企业大数据财务管理的影响意义非常重大,它主要希望分析财务信息管理体系中的诸多构建问题,做到财务信息管理体系全方位优化[2]。
3 大数据、云会计时代企业财务信息管理体系建设面临的新机遇
在大数据、云会计时代,企业会计对财务信息管理体系建设面临诸多发展新机遇,它有效解决了传统财务信息管理体系中所存在的处理方式单调、数据来源单一、财务业务脱节、决策个性化与时效性偏低等问题。正是由于大数据技术的出现,为财务信息管理带来了新变革、新发展契机。
第一,大数据、云会计对于会计实务发展环境的有效优化是非常到位的,它在提高企业会计财务信息质量的同时,更突破了传统会计结构化数据显示单一这一问题。在新时代,企业不再单纯以货币计量定量数据,而是选择在大数据体系中建立大量半结构化、非结构化数据类型,确保会计信息全面化发展,提高分析结论安全可靠性[3]。
第二,如果从大数据体系管理层面分析财务会计数据同源这一问题,就希望追求实现资源共享,构建基于二者融通的技术保障体系。在这一方面,大数据分析方法会展开定性描述,有效转化企业中的某些定量描述数据内容,确保企业中的人力资源会计、环境资源会计、行为会计等诸多会计部门都能殊途同归,解决会计核算相关问题,实现新时代信息财务会计与传统财务会计的有机融合。
第三,在财务管理理念更新这一方面,它主要希望传统财务会计管理能够打破仅仅通过事后管理的局限性,主要对数据进行简单统计分析,做到对大数据信息内容的有效查询、分析与预测,确保财务管理数据内容更加具有实效性,必要时也可建立贴近于经营管理需求的财务管理动态报告内容。此外,应确保大数据促进财务管理的去边界化,保证财务管理职能有效前置,满足市场预测相关要求,做好产品设计,建立供应链建设模式,构建等价值规划管理体系。如此一来,企业财务会计体系就能从传统的核算型逐渐向价值型有机转变[4]。
第四,在强化财务与业务信息有效连接的过程中,需要基于大数据技术分析财务信息管理体系的优越化发展,确保企业中各个部门不会被孤立、形成信息孤岛,而是追求迅速响应网络内容,追求实现信息实时交互与共享。在整个过程中,它还希望促进企业传统财务信息管理模式中会计人员的有机转型,提高会计人员的财务信息敏感度,将大数据、云会计技术内容合理自然过渡融入财务会计信息管理体系,发挥其应有功能、价值和作用[5]。
4 大数据、云会计时代企业财务信息管理体系建设的要点
就大数据、云会计时代企业财务信息管理体系的建设应该追求构建全新技术体系,它其中应该包含数据源、处理层与应用层三方面内容。这是为了追求数据源的多样性,深度挖掘数据之间的相关关联、关系,有效分析结果,有效运用过程,充分发挥财务大数据、云会计在企业财务信息管理体系中的应用战略价值。
4.1 对数据源的应用要点分析
企业财务信息管理体系中的数据源包括了内部数据与外部数据。以内部数据为例,企业财务信息管理体系需要大量内部数据作为企业日常财务经营管理的支撑,结合每日所生成的大量数据对企业用户注册信息、定位记录、浏览记录等内容进行分析,它所建立的产品价值链非常清晰,其中阐述了企业中不同环节所产生的财务信息数据内容,例如,企业研发记录、生产作业记录、采购过程动态监控记录等等。同时,它也分析了企业的专业知识库、企业文化结构化信息数据等重要数据内容。当然,企业在深度收集内部数据的过程中还希望强化对数据的质量控制,提高数据价值。
4.2 对处理层的应用要点分析
首先,企业针对处理层的应用主要是数据分类、聚类分析。以分类分析为例,它会对企业中的财务信息内容进行定量分类描述,了解处理层中的大数据、云會计财务信息内容,建立定量描述数据体系。例如,对企业财务信息管理中的数量、金额、时间等指标进行分析,有效规整企业中的某些碎片化数据内容。
其次,企业针对处理层的应用包括加工数据,它主要是对企业中的传统会计信息数据进行分析,基于“绝大多数特性”代表对数据内容结构化进行分析,建立传统数据库,分析数据的混杂性属性,为企业会计财务信息管理提供纯粹的大数据、云会计数据内容。
4.3 对应用层的应用要点分析
对于企业应用层数据的应用与分析也是非常有必要的,它希望在云会计模式下建立云计算模式,深度利用数据挖掘技术对会计大数据进行处理。结合系统集成,实现对数据的内外部有效协同,有效提升会计信息附加值。在该过程中,云会计希望基于企业内部管理提高其数据应用效率,确保财务管理体现规划性、决策性、控制性与评价性等重要属性。对应用层应用要点的分析决定了企业的财务信息管理能力优化调整成果,在追求会计信息附加值不断提升的过程中,企业希望为财务管理规划决策提供有价值参考,保证财务信息管理内容逐渐丰富,管理模式逐渐多元化发展。
5 结语
在大数据、云会计时代,企业在建立自身会计信息管理体系的过程中希望合理运用新技术,灵活调整规划大数据战略资产,利用云会计建立良好的企业财务价值挖掘与应用平台,为未来企业构建财务信息管理体系提供新思路、新途径,有效提升企业会计信息化决策能力,提升企业财务经营管理水平。
【参考文献】
【1】卢俏媚.大数据、云会计对财务信息管理体系的影响[J].现代商业,2017(26):148-150.
【2】王芳.“大数据、云计算”背景下管理会计与财务会计的融合研究[J].商业会计,2020(15):89-91.
【3】徐秋芳.大数据下云会计在企业投资决策中的应用[J].中国集体经济,2020(26):141-142.
【4】刘艳.大数据、云会计下的企业全面预算管理研究[J].投资与创业,2020,31(13):111-112.
【5】霍霈云.“大智移云”时代财务会计与管理会计融合发展研究[J].消费导刊,2020(43):242.