試論大數據時代下企業會計數據的新特征

?

試論大數據時代下企業會計數據的新特征

諸城市檢驗檢測中心杜金波

摘要:隨著互聯網的不斷發展，數據信息的存量得到了爆炸式的增長。企業會計數據的收集、分析和處理工作也將改變，從結構化的會計數據變成非結構化的會計數據。本文將對處于大數據時代下企業的會計數據特征進行分析，以供參考。

關鍵詞:大數據時代會計數據特征研究

一、前言

數據爆炸式的增長對企業會計數據的各個方面都產生了不同的影響，會計數據開始由簡單的記錄符號轉變為現代化企業在進行決策時的重要信息依據。大數據背景下企業會計數據呈現出了新特點，企業在信息的來源、信息的處理、數據的分析和數據輸入等方面發生了重大的變化，自然而然的催生出了新技術體系。以下將對會計數據的來源、處理、分析和輸出等方面的特點進行闡述。

二、大數據時代下會計數據的新特征

(一)會計數據來源由原來的結構化向非結構化轉變

靜態結構化會計數據是由傳統的運營系統產生的，通常情況下，結構化數據是以二維表的方式進行保存和管理，它是傳統的數據庫管理系統中的重要組成部分。

靜態非結構化數據是通過現代科技設備產生的，在數據的管理過程中只能采用非關系型數據庫將其保存。動態實時會計數據是與智能設備用戶的地理位置、交易信息、使用場景相關聯的，動態實時會計數據信息是大量的實時數據流。

非結構型的會計數據來源較為廣泛，比如來自于傳感器的各種類型數據、移動電話的GPS定位數據、實時交易信息、行情數據信息、用戶的網絡點擊量等等，像網上書店這種通過互聯網發展起來的電商，他們則通過存儲顧客的搜索路徑、瀏覽記錄、購買記錄等大量非結構化數據來分析顧客的購買傾向，設計算法來預測顧客感興趣的書籍類型，在開展會計工作過程中，這些都是需要考慮的重要會計因素。這些非結構化的會計數據直接影響了會計數據的構成。在如此多樣化的數據結構中，可獲得的數據常常是非結構化的，因此，傳統的結構化數據庫已經很難存儲并處理多樣性的大數據。

(二)會計數據處理由原來的集中式向分布式轉變

大數據背景下數據量的指數化發展趨勢明顯，數據分析的樣本空前巨大，數據分析處理的時效性要求更高，因此使得現在的數據會計處理方式與傳統的會計處理方式不同，在計算全量和在線的數據時需要改變原來的集中式計算結構，企業要積極采用分布式或者扁平式的會計數據處理方式，以便能夠跟上時代的步伐。企業在會計數據處理的時候可以采用Hadoop、MapReduce或者Storm計算架構，這三種計算架構在會計數據的處理方面各有優勢，同時也有自己不可避免的缺點，企業在選擇會計數據計算架構的時候可以根據企業自身的具體情況進行選擇，要謹慎的對三種計算架構進行綜合分析和了解，以便適應不同類型會計數據計算的需要，為下一步的會計數據分析工作奠定基礎，以便能夠更好的為企業提供信息服務。數據處理中的重要工作內容就是數據的清理，數據清洗和數據驗證等工作都將通過相應的電子設備來完成，工作人員只需要設定好相應的清洗和驗證程序就可以清洗的效果，這不僅改變了以往的人工數據清洗方式，而且數據會更加真實，誤差會更加小。這在提高數據處理工作效率的同時也提高了數據處理工作的質量。

(三)會計數據分析從數據倉庫向深度學習進行轉變

會計數據分析工作是企業在信息管理方面的重要內容。早期的會計電算化主要是面向操作型的，從會計的憑證、賬簿和報表都沒有可靠的歷史數據來源，更加不能將會計信息轉換為可用的決策信息。隨著信息處理技術的應用，企業可以利用新的技術實現會計數據的聯機分享，同時還引進了統計運算方法和人工智能技術對數據倉庫進行橫向和縱向的分析，將大量的原始數據轉化為對企業有用的信息，提高了企業決策的科學性和可操作性。大數據時代下，會計數據分析改變了以往的傳統關系數據庫模式，將非結構化會計數據和動態實時會計數據納入數據分析的范疇，使得企業可以根據這些信息進行定性和定量的分析，以便為企業對會計數據進行定向分析做好準備。

比如蘇寧電器就積極構建ERP系統，在物流系統中將庫存商品基礎數據（包括產品編號、名稱、規格型號，計劃單價）、商家基本數據（包括商家編號、名稱、地址、電話、郵編、銀行賬號等）與會計信息系統中物流信息系統的數據進行連接；資金流系統中保理、保險、銀行客戶的基本數據、支付結算方式編碼、貨幣編碼、利率編碼等與企業會計信息系統中金融業務信息系統的數據是共享的。這就在一定程度上實現了會計數據共享和深度分析的作用。

(四)會計數據輸出形式由圖表化轉向可視化

在以前的會計數據輸出工作中，企業大多采用圖表的形式來報告企業的會計信息，比如財務報表等，而在大數據的背景下，企業改變了以往的信息輸出形式，而是將復雜的會計數據轉化為直觀的圖形，通常會綜合采用圖形、表格和視頻等方式將數據進行可視化呈現。同時，企業也可以采用API、XML和二進制等接口輸出形式來輸出數據，以便能夠更好的將信息傳達給信息內部和外部使用者，為企業進行決策提供數據支持。

比如社交網絡中的語音、圖像、視頻、日志文件等等這些都是可視化的會計數據輸出形式，并且隨著大數據時代的發展，新的數據來源與數據形式也會不斷出現。像1號店、淘寶商城這樣的電商就可以記錄或搜集的網上交易量、顧客感知、品牌意識、產品購買、和社會互動等行為數據，以可理解的圖形、圖片等方式直觀呈現出企業在不同時間軸上會計數據的變化趨勢。

三、結束語

大數據時代下，企業面臨著紛繁復雜的數據流，數據的有效運用成為了企業的一種競爭實力。企業要根據數據驅動的決策方式進行決策，這將大大提高企業決策的科學性和合理性，有利于提高企業的決策和洞察的正確性，進一步為企業的發展帶來更多的機會。

參考文獻：

[1]謝國忠.大數據正在改造企業[1].企業管理,2013；7

[2]馮芷艷,郭迅華等.大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[N].管理科學學報,2013；1