基于大数据平台的管理会计发展对策

　　摘要：随着大数据时代的来临，企业如何在海量数据的包围下进行数据收集和分析，挖掘数据价值，成为未来竞争的重要内容。大数据时代为管理会计提供了前所未有的机遇，同时也给管理会计带来挑战。本文主要从企业的角度分析大数据平台的作用，并针对存在的问题提出发展对策，以期能有效发挥管理会计职能，更好地为企业服务。
　　关键词：大数据；管理会计；企业管理；发展对策
　　大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从大数据的产生来看，其主要源于信息技术和互联网的不断普及，数据呈现出了爆发式的增长，为确保企业能够在激烈的市场竞争中占据一席之地，管理会计势必需要改变传统的工作方法，以积极的态度来面对大数据时代给企业竞争带来的冲击。从大数据的特点来看，其具有“4V”特点，即（1）Volume（大量性）：大数据时代下，数据呈现出爆发式的增长，相对比传统印刷材料中的数据而言，当下的数据量已经不能用TB来进行衡量，更多地需要用到PB、EB和ZB等量级；（2）Variety（多样性）：传统数据大多以文字和数字的形式存在，大数据时代下的数据多样性包含了许多分结构数据，比如声音、视频、图片等，这就给数据的收集、分析工作带来了一定的困难；（3）Velocity（高速性）：与传统数据交换的载体不同的是，大数据时代下的数据交换和传递往往通过互联网、云计算来进行，数据的增长速度要求企业能找到更为高效的数据处理方法，否则有价值的数据就只能淹没在海量的数据中；（4）Value（价值性）：海量数据中有价值的数据占比很小，并且需要从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，以期发现新规律和新知识。
　　一、大数据平台下管理会计的作用
　　（一）提高企业战略决策的前瞻性
　　大数据时代的到来，意味着互联网成为大数据未来发展的重要内容。据《中国互联网络发展状况统计报告》统计，截止2017年6月底，国内网民数量超过7.5亿，互联网普及率为54.3%，而手机网民数量超过7.2亿，手机上网比例持续提升。可见，电脑和手机已经不再仅限于工作和交流的工具，其随着互联网的发展，已经成为了人们日常生活中的一部分。从企业角度来看，越来越多企业通过互联网加强宣传，如通过官网、微博、微信和电子商务等方法来展示企业自身的形象，实现企业与消费者之间的交流和沟通。在企业与消费者相互活动过程中，势必会产生海量的数据，只有通过管理会计的信息分析技术才能帮助企业掌握消费者的实际需求和市场的发展趋势，从而为后续的企业战略决策提供数据支持。
　　（二）提高企业的核心竞争力
　　传统线下分销方式中，基层销售机构同消费者进行联系，而生产企业却很难得到一手的市场数据，只能通过下级销售机构的层层上传，一方面延长了信息逐层传递中的时间，另一方面也容易导致生产企业获取到不真实的信息。所以，传统线下分销方式不能胜任多变的市场环境，容易误导生产企业的决策。而大数据时代的到来，让诸多生产企业能够通过互联网掌握及时、准确的数据，比如对消费者的检索偏好、消费动机和消费需求进行收集，当消费者再次访问官网等企业平台时，网站自动推荐消费者感兴趣的信息和产品。管理会计人员可以根据交易中的各类数据进行统计分析，可以帮助企业判断市场的未来发展趋势以及新产品的市场接受度，确保企业的产品和服务能够契合消费者的实际需求，提高企业的核心竞争力。
　　（三）提高企业管理效率
　　从管理会计的职能上看，其本身具有市场分析和帮助企业制定生产计划的作用，而大数据时代的到来则进一步突出了管理会计的各项职能。通过人工智能检索和信息收集，可以帮助企业收集和分析更多有用的市场数据，企业进而制定出最优化的生产规模，避免因为信息不全和信息的不真实导致无用的生产投入，提高企业管理效率。另外，管理会计人员还可以从生产、运输、库存、销售和售后服务等环节来收集企业的相关数据，把以往事后的成本控制和风险管理变为事前、事中和事后的全方位控制，为企业规划和成本预算提供数据参考。
　　二、大数据平台下管理会计存在的问题
　　（一）对管理会计不重视
　　虽然管理会计能为企业的生产运营带来诸多好处，但是对于部分中小企业而言，特别是一些生产制造企业，企业管理者往往更加注重生产和销售带来的直接经济效益，再加上大数据平台下管理会计的开展需要大量的人力、物力和财力，因此忽视了企业内部管理会计工作的开展。另外，部分企业管理者对大数据的相关概念存在误解，认为大数据是国企和大型企业需要考虑的问题，这与自身的发展不相关，因此不愿意推动管理会计的革新。
　　（二）分析技术不足
　　大数据中的“大”体现了海量的数据，据凯文凯利预测，到2050年，全球数据总量将突破100万ZB，如此庞大的数据势必需要巨大的存储空间。另外，当前的数据仅有20%左右为结构化数据，剩余80%左右均为非结构化数据。针对非结构化数据而言，传统的分析技术不能很好挖掘其中存在的价值，大多需要先把非结构化数据转化为结构化数据，然后才能加以利用。这一转化过程既需要分析技术手段的更新，又增加了数据分析的时间和成本，所以如何在确保数据真实性和准确性的前提下，实现对海量数据的合理利用，成为当下亟需解决的难题。
　　（三）管理会计人才匮乏
　　现代企业的竞争，归根结底是人才的竞争。2016年末，会计行业的政策指向已经从财务会计转向管理会计，《会计改革與发展“十三五”规划纲要》直接将管理会计列为“行业急需紧缺人才”，随着会计人才结构的调整，从事传统核算工作的财务会计将有70%的人员急需知识结构的更新和调整，否则将会被淘汰。企业若缺乏大数据专业人才，往往守着金山要饭吃，面对庞大的、种类繁多的数据束手无策，不能实现对有价值数据的收集和分析。相关统计数据显示，未来3到5年，国内需要180万大数据专业人才，但目前只有约30万人。虽然国内诸多高校已开设大数据相关专业，但人才的培养需要很长的过程，这对企业无异于远水近火。因此，企业是否能够培养出大数据专业人才成为至关重要的问题。

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