大数据技术背景下会计数据分析应用探索

摘要：在信息技术迅猛发展的当下，大数据已经成为推动会计领域革新与进步的关键力量。然而，传统会计数据分析方法的局限性日益凸显，高昂的成本、低效的过程以及漫长的开发周期阻碍了对海量会计信息的有效利用，进而影响了管理者获得实时、精确决策依据的能力。针对此现状，本文首先对大数据背景下会计数据信息进行概述，然后对会计数据的类型、来源和处理技术等进行阐述介绍。文章以大数据为背景，探讨了数据挖掘技术在会计数据分析中的应用，并对数据仓储、云计算与大数据平台的应用进行了分析。通过融合数据挖掘、算法学习、智慧计算与云服务、视觉呈现等多项尖端技术，从而为商业研究中会计数据分析提供全新的视角，促进企业管理效能的跃升，助力企业在复杂环境中稳健前行。

关键词：会计数据分析；大数据；云计算

引言

在数字时代的浪潮中，大数据技术正引领会计界经历一场深刻的变革，重塑数据管理的新格局，并开辟了会计情报深化分析与商业策略赋能的全新路径。面对多样化的数据源和瞬息万变的市场环境，数据的精确度和时效性直接关系到企业的战略规划和运营效果。文章探讨了大数据视角下的会计数据解析的最新动态及其应用场景，旨在为业界同仁描绘出一幅清晰的发展蓝图，激发对会计数据分析在商业研究中的深度思考与交流，共同探索数据驱动决策的无限潜力。

一、研究背景及意义

在大数据时代的背景下，数据、信息以及知识被视为企业不可或缺的宝贵资源。党的十八大明确提出将“信息化水平大幅提升”列为全面建成小康社会的目标之一，以保障经济的持续发展和综合国力的不断增强[1]。会计信息化作为企业信息化的核心组成部分，正面临诸多挑战，包括高昂的成本、漫长的建设周期以及技术上的限制。这些因素使得现行会计信息系统在高效搜集和处理企业内外部的海量会计数据方面存在困难，难以从中提炼出有价值的信息，为管理者的经营决策提供及时且科学的依据。因此，如何有效地获取并深入挖掘会计大数据中蕴含的宝贵知识，以促进企业的可持续发展，已成为学术界与企业界共同关注并亟须解决的重要问题。

在大数据时代，会计部门作为数据处理的核心，面临着分析海量会计信息的巨大挑战。借助云计算等前沿技术，对会计大数据进行深度挖掘与分析，有效破解了信息碎片化、资源瓶颈与决策延迟等难题，促成了会计与业务的高度融合，实现了信息的无缝共享。此举显著提升了会计信息的质量与相关性，为管理者提供了决策新视野，助力企业智慧化转型。

二、会计大数据

（一）会计数据的种类和来源

会计数据可细分为财务与非财务两大类。财务数据主要体现在企业的资产负债表、利润表及现金流量表等关键文件中，直观地反映了公司的财务健康状况与经营业绩。另一方面，非财务数据则涵盖了诸如员工表现、顾客满意程度等与财务间接相关的信息。这类数据通常源自内外部多个渠道，包括但不限于公司自身的会计系统、ERP（企业资源规划）系统、业务操作数据以及来自市场调查、行业分析报告或竞品评估的外部情报。借助大数据、云计算等现代科技手段的飞速发展，企业能够以前所未有的效率收集和整合多样化的会计数据，实现了信息来源的多元化与实时性提升。

（二）会计大数据的特征

在构建一个关于会计大数据的理解框架时（详见图1），我们可以从以下几个方面进行考虑。第一，会计大数据显著扩展了传统会计数据的范畴，它不仅包括企业集团内部各个层级的财务记录，如总部、各子公司及各部门的账目，还整合了广泛的外部财务信息。这些数据的规模极为庞大，达到了PB（拍字节）、EB（艾字节）甚至ZB（泽字节）级别，相当于半个美国学术研究图书馆的全部藏书信息容量，体现了数据量级的指数级增长[2]。第二，会计大数据的范畴远超传统界限，它囊括了财务与非财务会计信息，融合了多元化的数据类型。其中不仅有规整的数值型结构化数据，更有网页文档、图像、合同文本等丰富多样的半结构化与非结构化数据，展现出数据生态的广阔与复杂。第三，数据输入和输出速度快。随着物联网等IT技术的发展，平板电脑、手机、PC 以及分布在世界各地的传感器，都可以是数据产生的来源和数据接收的载体[3]。传统会计数据对时间处理要求不高，但是在会计大数据处理上一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去了价值。第四，会计大数据的本质属性根植于业务活动，其存在完全依赖于实际商业交易的发生，这种关联性赋予了会计大数据独特的黏性特征。此外，会计大数据不仅限于原始的数据集合，它还涵盖了经过提炼和解读的会计信息，体现了其无形却至关重要的特性。

尽管学术界尚未形成关于会计大数据的统一定义，但我们可以依据现有的理论和实践来构建一个理解框架。会计大数据可以被定义为在现有会计数据基础上进行深度拓展和集成的产物。它不仅涵盖了企业内部各部门之间信息流通中产生的会计相关数据，还包括企业为了特定目的通过物联网从外部公开网站搜集的同行业竞争对手财务报告、国家经济指标等其他会计资料。会计大数据不仅包括原始的会计数据，还包括经过加工处理的会计信息，如采购部门的供应商数据、销售部门的客户数据、生产部门的产品数据等[4]。

三、大数据技术背景下会计数据分析应用

大数据、云计算以及移动互联网被视作信息化建设领域中耀眼的明星，它们的迅速发展为会计信息系统的现代化革新提供了坚实的技术支撑。新兴信息技术的不断进步，为会计信息系统注入了创新的活力，奠定了坚实的技术基础，促进了会计行业向智能化、高效化的发展方向迈进[5]。

（一）数据挖掘技术在会计数据分析中的应用

数据挖掘技术凭借其卓越的能力，在浩瀚的数据海洋中探寻隐含的宝贵知识，这些知识在企业财务风险预测、商品销售预期、消费者价值洞察等方面展现出巨大潜力，从而激发了跨行业的浓厚兴趣。由此，数据挖掘的研究与应用开发成为时下备受瞩目的焦点领域[6]。各行各业日益增长的需求驱动数据挖掘技术不断创新，使其成为解锁数据价值、推动决策科学化的重要工具。数据挖掘实质上是一种从庞大、杂乱、部分缺失、充满不确定性且看似无序的实际数据中，揭示深藏于底层、之前未知却极具实用价值的知识与信息的过程。通过对海量数据的细致筛选与分析，数据挖掘技术能够穿透表面的混乱与噪声，捕捉到数据背后的故事，让原本难以察觉的规律和趋势浮出水面，转化为可行动的智能。这种从数据中萃取价值的能力，正逐渐改变我们的工作方式，优化商业战略，甚至影响社会发展的走向。

许多人认为数据挖掘就是数据库知识发现的关键步骤，原因在于数据挖掘技术包含了众多领域的思想，比如机器学习的搜索算法、建模技术、人工智能和模式识别等[7]。数据挖掘的过程主要包括三个阶段：数据准备阶段、数据挖掘阶段以及结果的解释评估阶段，如图2所示。

（二）数据仓库

数据仓库本质上构成了决策支持系统与在线分析应用的结构性数据基础，其提升了信息提取与利用的效率。它是为满足决策层对数据深入洞察的需求，而特别构建的一种高效、有序的数据存储环境。数据仓库通过集中管理、整合企业内外部的各种数据资源，形成统一视图，简化了从海量数据中抽取、转化与加载的过程，以供高级分析与报表制作使用。与日常交易型数据库的即时更新特性不同，数据仓库强调的是数据的历史累积与长期保存，便于追踪趋势、模式，从而赋能精准决策。

W.H.Inmon在《Building The Data Warehouse》一书中指出：数据仓库是面向主题的、集成的、不易失的，且随着时间变化的数据集合，用来帮助企业管理者决策的[8]。建立数据仓库的主要目的是依据管理者决策的需要，通过特定手段对企业内外部的海量数据进行集成，构建一个集成度高、分析性强的数据环境，从而支持企业数据的决策分析应用。如表1所示，从数据内容、目标、特性、结构等方面对数据库和数据仓库进行对比。

（三）云计算与大数据平台的应用

云计算与大数据平台的融合，为企业会计数据分析带来了革命性的基础设施升级。借助云计算，企业能够以经济的方式接入高性能的存储与运算资源，高效处理庞杂数据，实现成本效益最大化。大数据平台则担任起海量会计信息的管理和实时分析重任，无论是瞬时查询还是批处理任务均游刃有余，助力企业敏捷捕捉市场脉动，优化财务策略执行。此外，云服务的弹性和可伸缩性确保了计算能力按需分配，有效规避了固定资产过度投入的风险，同时促进了资源利用率的飞跃。云端协作模式打破了地域界限，让全球范围内的财务团队无缝对接，实时分享数据，同步分析进展，极大激发了跨部门协同效能。加之严密的安全防护措施，云服务商筑起了坚不可摧的防火墙，守护企业核心资产使财务数据免受威胁。

四、结语

概览全局，大数据技术正在会计业界引发深刻变革，革新数据解析范式。融合数据挖掘、算法学习、智慧计算与云服务、视觉呈现等多项尖端工具，让会计专家得以驾驭纷繁信息海洋，萃取真知灼见，赋能企业决策制胜。展望前景，科技进步与场景创新双轮驱动下，大数据定将深化其会计领域的影响力，牵引行业迈向空前的数字化、自动化高峰。会计职业将愈发倚重技术赋能，展现数据驱动的新业态，书写智能财会篇章。

参考文献：

[1]施之果.大数据背景下商业研究中会计数据分析应用探索[J].老字号品牌营销，2024（20）：107-109.

[2]欧维维.大数据技术在国网会计数据分析中的应用[J].质量与市场，2024（08）：37-39.

[3]吴慧豪.基于会计数据的成本效益分析方法研究与应用[J].现代企业文化，2024（22）：79-81.

[4]张燕.会计数据在市场营销决策中的应用与价值分析[J].老字号品牌营销，2024（12）：27-29.

[5]盛鑫慧，王譞.管理会计数据分析模式探究[J].财会学习，2022（29）：1-4.

[6]程平，常吉，夏会.会计大数据：内涵、框架及技术实现[J].商业会计，2022（12）：4-9.

[7]蔡琼.大数据时代管理会计存在的问题及应对策略[J].全国流通经济，2022（10）：172-174.

[8]陈雨薇，刘雨桐，张忠华.大数据时代管理会计信息的应用探讨[J].时代金融，2020（35）：

93-95.

（作者简介：王玉梅，云南外事外语职业学院讲师）