大数据环境下电力企业成本管理的研究

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企业内外部数据信息的获取与应用对于企业经营活动有着至关重要的作用，而成本管理也需要利用大数据技术来实现其在企业发展中的作用，对于企业发展决策与管理实务操作提供可靠的数据支持。

一、大数据与成本管理

（一）大数据概念

现阶段，大数据已经在各个行业领域广泛应用，虽然大数据的概念很早就已经提出，但是在信息技术和网络技术的发展下才得以蓬勃生长。通常来说，大数据的概念在业界内外以“4V”得到的认可最多，即数量、速度、多样性和真实性信息，并且在此基础上数据本身应当具有一定价值，可以采用一些其他技术对数据进行挖掘。大数据技术的应用技术利用数据分析技术，从大量数据中挖掘有效信息，为企业提供辅助决策，从而实现数据价值的过程。

（二）成本管理功能

成本管理对于企业的重要性不言而喻，在企业中成本管理主要包含预测、计划、决策和控制四项基本功能。成本预测就是通过一些方法对企业未来成本变动趋势做出有针对性的决策，而利用数据分析的方法最为常见；成本计划是对于企业成本的事前管理，也是成本决策与控制的前提，完善的成本管理制度有助于做好后续的成本管理工作，提升企业领导与员工对企业成本运用的自觉性；成本管理的决策是根据成本预测和企业战略发展目标为企业经营提供理论方法，决策内容覆盖企业整个经营过程，这就要求决策既需要全面囊括，又需要注重细节，使企业发展的各个环节都能处在最优；成本管理的控制是对企业成本决策执行以及成本计划实施的保障措施，并且在成本控制过程中要收集实际成本管理数据，与计划目标相对比，从而发现成本控制中的不足之处，实现企业的可持续发展[1]。

二、大数据环境下电力企业成本管理的特点

（一）电力企业成本管理特点

企业成本管理的目标是为了企业发展服务，尽可能降低成本提高利益，电力企业也不例外。但是时代不同，环境不同，以及经济市场的快速变化，都会使得企业成本管理出现差异，这就需要分析电力企业成本管理的基本特点。首先是电力企业的战略目标与其他生产制造类企业存在一定差异，战略成本管理更偏向于预算管理和资源耗费的战略整合，而不是市场竞争与产品创新。其次是电力企业的价值链成本管理与客户有着紧密联系，成本管理在客户或其他机构的管控过程中更加重要。最后是电力产品的特殊性，企业成本管理要以最合适的成本实现产品质量，并尽可能控制产品成本，但电力对于社会发展以及人民群众日常生活的重要性毋庸置疑，这就使得电力企业的成本控制有着基本要求，不能完全以提高利润或降低成本为目的。

（二）电力企业大数据特点

随着智能电网的发展建设以及智能电表的安装部署，信息化、智能化、系统化已经成为电力行业发展的主要模式，而这些信息设备所产生的数据信息不同于传统设备产生的结构性数据，多为半结构或非定性数据信息。比如实时用电信息替代了用电度数、地理位置信息替代了客户资料等，这些数据信息的产生具有更强的时效性和不确定性，以传统数据信息采集的方式是难以满足这些数据信息的收集需求的，电力企业也因此进行了大数据技术的运用，通过大数据方法来加强对电力运营中数据信息的收集与分析。而电力企业的大数据运用除了海量数据外，复杂性是成本控制的难点，数据信息的来源渠道广、数据多，具有相当的复杂性，这也对电力企业信息处理技术提出了更高的要求。

三、电力企业成本管理的问题

（一）缺乏系统性管理

就当前的情况来看，更多企业的成本管理工作展开具有较为明显的局限性，普遍由财务部门承担，提取、汇总企业各部门生产数据信息实施统一性分析，并以产品成本核算表的方式显现出分析结果。对于上述操作而言，均包含在事后控制的范畴内，而想要在经济新常态以及大数据环境背景下实现企业成本管理工作的强化展开，单纯推行事后管理并不能获取理想结果，必须要落实全过程的、系统性更强的成本管理。从这一角度来看，在现阶段电力企业的成本管理实践中，存在着显著的管理工作系统性缺乏的问题，难以实现企业成本管理工作的与时俱进与实效性提高[2]。

（二）成本管理方式滞后

受到各种先进技术不断更新发展的影响，企业在展开成本管理工作中也需要及时推行技术的更新。但是，就目前电力企业的发展实践来看，更多企业依然沿用着人工成本管理模式，对于信息化技术、大数据技术等先进科学技术的应用深入程度始终维持在偏低水平，换言之，电力企业现行成本管理工作方法与技术具有较为明显的滞后性，导致企业信息完整程度下降，各部门之间存在信息孤岛问题，这不仅不利于企业成本管理工作的优化展开，也阻碍着企业的可持续发展。

（三）预算编制不够完善

大数据环境下的成本预测程序具有更明显的先进性，也相对标准，所以可以实现对企业成本未来发展趋势的预测，得到的预测结果也有着较为理想的可靠性。但是，由于在实际预测过程中需要使用企业历史数据，这样极容易导致最终预测结果的可靠性下降，不确定性大幅提升。通常而言，导致企业成本预测结果精准程度下降的原因主要集中在以下几方面：第一，单纯依赖企业历史数据做出预测，并没有切实参考企业成本管理目标，也没有纳入对企业发展战略的考量。第二，在企业的实际发展过程中，受到经济环境的影响，因此外部因素会对企业成本信息造成影响。若是在企业成本管理实践中没有纳入对这些外部因素的考量，则同样会导致成本预测结果可靠性下降，降低成本预算编制的科学性与合理性。

（四）数据分析不够深入

在当前的企业成本分析工作中，要求确定出更为合适、准确的间接成本分配方案；针对核算后的产品，切实参考成本规模落实筛选。但是，这些成本分析工作内容仅属于最基础工作，更多停留在数据表面层次，并没有对数据落实深入性、针对性分析，导致成本分析工作难以在企业成本管理与控制中发挥出最大化作用。同时，就目前企业成本分析工作中的表现模式来看，有较为明显的单一性，更多利用统计表、统计图做出表达，并没有引入更具全面性、覆盖多层次与多角度的成本分析结果表现形式，促使相关管理人员理解、应用成本分析数据的难度提升。

四、大数据环境下电力企业成本管理优化途径

（一）重构电力企业成本管理体系

在大数据环境下，改革并重新构建电力企业成本管理体系是让电力企业重视大数据、信息化管理的可行措施，像输配电价是电力企业成本管理的重要依据，输配电价的计算原则采用成本加成法，根据准许成本与可确定的合理收益计算得到，这其中的关键就是准许成本的确定，在确保符合政府输配电价成本的前提下，电力企业面临着较为严峻的盈利形势，必须确保成本控制在定价成本既定构成的水平下，才能实现盈利。而这种形势也在倒逼电力企业降低成本，提高投资回报。基于此，一套现代化、信息化，依靠大数据技术适应电力企业发展的成本管理体系构建势在必行。基于输配电价的成本导向特点，需要在大数据下设置合理收益模型，要求该模型符合电力企业输配电环节的作业价值和现行定价成本规范，考虑影响价格的定量和定性因素，从而确定电力企业输配电定价。在此过程中，需要利用大数据技术确定输配电价，除了政府管制定价外，可以通过建设投资回报率定价模型、价格直接管制模型、分析定价模型等方法，将电力企业成本管理与大数据模型紧密相连。我国输配电价制定以及电力企业成本管理是以投资回报率为主要依据，这种管控方式会降低电力企业成本管理的主观能动性，虽然在一定程度上激励了电力企业的投资发展，促使电力投资迅速增长，但是我国大多数电力企业已经度过快速发展阶段，呈现出产能过剩的特点，这种管控方式已经开始影响电力企业的成本效益。因此，可以转变为价格直接管理，在大数据的支持下，该方法可以避免电力企业过度投资或低效率扩张问题，激发电力企业的成本管理发展，而该模型在发展初期输配电价难以准确评定的缺陷也能够被大数据分析和过往经验所抵消，确保成本管理体系对电力企业成本管理的推动作用[3]。

（二）大数据优化企业成本管理功能

大数据环境下，企业实现了对大量数据信息的分析，有效解决了传统成本管理中无法快速处理数量繁多数据的问题。在成本预测功能上，大数据帮助电力企业获取更多的内外信息，使得企业在成本管理和经营决策上有着更多的依据，能够更加准确地了解环境变化，对企业后续发展的预测更加精准，从而提高经营决策的合理性。而且大数据预测过程中可以直接将成本预测与企业战略目标结合，分析出经营过程中所产生的成效与战略目标的契合程度，无须消耗额外的时间和精力。

在成本管理计划与决策中，电力行业已经将信息技术与行业发展相结合，帮助企业快速革新经营模式，让信息技术、智能技术融入企业。现阶段，大数据在企业成本管理计划中的运用不是数据价值的挖掘，而是如何有效运用数据价值，电力企业不仅要追求经济效益，还需考虑社会责任、法律法规等多方面的因素，这些因素难以通过计算机来完成，不过在大数据环境下，这些因素在海量数据信息的分析中略见一斑，人工智能已经能够在大数据技术的支持下认识到这些数据的价值，电力企业需要做的就是利用大数据技术辅助成本管理计划。当大数据技术真正完善时，便能够为电力企业未来发展制定科学的成本管理计划，并在发展过程中综合各方面信息，得出最佳的成本管理决策[4]。

在成本管控功能上，对成本数据的监测在大数据技术的支持下从过往针对经营活动产生数据的监督转变为对数据全过程、全方位的监测过程，使成本控制全面把握成本的全生命周期，从成本数据的实时监测中反映成本变动，而且通过信息系统可以对成本的细节进行记录，实时反馈到成本管理系统平台之上，成本管理人员无须制作报表，省去汇总数据和分析数据的过程，由信息系统自动完成数据的采集和整理，节约了大量的数据分析时间，使成本管理人员可以将更多精力放在成本的过程控制与管理决策之中，为电力企业发展提供更多动力。

（三）利用大数据成本管理方法

成本管理方法是电力企业成本管理的核心，一切管理活动都要依据成本管理方法来实现，而利用大数据来优化成本管理方法，可以实现成本管理流程的简化，挖掘出大数据分析与成本数据的内在关系，以更快更准确的方法提取出成本管理决策，确定成本动因，从而分配企业经营作业。在大数据环境下，成本管理方法需要结合电力企业外部市场环境和内部资源与能力的具体状况来制定，才能使大数据成本管理方法与企业实际发展情况相契合，并且能够根据企业发展变化来实时调整管理方法，以保障企业战略目标的实现。

利用大数据技术优化的成本管理方法由三部分组成，分别是战略定位、成本动因和全生命周期管控，这三部分是电力企业发展的基本态势，在企业内部外数据的分析与对比后得出适宜电力企业发展的成本管理方法。战略定位容易理解，就是电力企业的战略发展目标，成本管理方法也要基于战略目标来实施，像是智能电网建设、信息化系统建设，根据企业信息化、智能化程度确定不同的成本管理方法。成本动因是大数据分析电力企业各成本结果后，引入外部行业市场信息进行对比所得，根据成本动因的差异找出企业成本管理的不足之处，优化管理流程，改善管理缺陷，采取针对性成本管理，实现企业经济效益。全生命周期管控在电力企业成本管理中不只针对电力产品生命周期的管理优化，还包括利用大数据技术精确定位电力产品在不同市场环境或不同客户下的表现情况，为成本管理提供全方位跟踪，也能够在一定程度上降低单独的成本管理费用。大数据的应用不仅能够帮助电力企业制定适合自身的成本管理方法，而且在企业竞争与发展中能够更准确地评估成本管理方法的有效性，避免企业因成本管理不佳而导致战略决策错误[5]。

（四）基于作业成本的数据管理

大数据的支持使得传统作业成本法的应用范围得到拓展，基于作业成本的管理不仅能够覆盖整个电力企业，甚至能够延伸到电力企业的价值链上，对企业外部作业形成控制。大数据成本管理平台中的交互系统为电力企业在重点成本管理环节提供了有效的数据交流与沟通，像火力发电在采购煤炭或其他燃料时必然要与市场中的其他企业进行交互，从经济成本的角度来看价格受供求关系影响，影响着价值或成本的波动。假定市场价格对企业公允，那么作业成本所涉及的内容更多偏向于企业外部的供应商、销售商或是行业竞争者，而这些结构或公司的成本、利润、价格都可以应用大数据成本管理平台来合理获取数据，从而实现企业对内外部成本的有效管理，在生产环节、销售环节也是如此，智能电网的建设与覆盖为大数据技术的应用提供了有力支持。电力企业就应当利用好相关数据资源，将作业成本的管控与大数据技术有机融合，提高作业成本分析的地位，使企业在市场发展中一直拥有数据管理优势。

五、结语

在大数据环境中，电力企业的成本管理模式、体系和理念都需要进行转变，以此适应信息时代的要求。从成本管理体系与成本管理功能出发，充分利用大数据优化管理体系、功能与方法，促进大数据为电力企业的经营活动与发展决策提供数据支撑，落实作业成本涵盖企业内外部各个环节的管理制度，才能提高电力企业在大数据技术加持下的成本管理水平。