大數據對管理會計的影響

曾璐生李正治劉 丹

（1.杭州電子科技大學，浙江 杭州 310018；2.中郵人壽保險股份有限公司浙江分公司，浙江 杭州 310012）

一、大數據的概念、特點

（一）大數據的概念

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”正如麥肯錫所說，數據已經滲透到了現代企業經營管理的每個領域，所以傳統的管理會計也受到了前所未有的沖擊，企業管理會計只有與時俱進才能在這日益激烈的商業競爭中更好的發展。

（二）大數據的特點

傳統數據挖掘在面對海量數據時，對于數據的搜集、存儲、加工、分析都有一定的困難。而大數據的出現解決了海量數據處理分析的問題。大數據特點可用如下“4V”進行概括：

1.數據量大（Volume）：大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。在如此龐大的數據籠罩下，我們很有必要對企業大數據進行研究，思考大數據對于管理會計的影響。

2.類型繁多（Variety）：類型的多樣性讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。以往的結構化數據以便于存儲的文本為主。而如今的非結構化數據包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，這對數據的處理能力提出了更高的要求。

3.價值密度低（Value）：龐大的數據中有用的可能就幾個，所以大數據降低了數據的價值密度。例如一個一小時的視頻，可能其中有用的數據才幾秒鐘，這就要求企業加大對數據的“提純”。

4.速度快、時效高（Velocity）：這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

二、大數據對管理會計的影響

（一）提高企業預測能力，加強企業決策能力

克托邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。在當今互聯網時代，微博、QQ、微信等社交網站；淘寶、京東、聚美優品等商務網站；百度、360搜索等搜索網站都能給企業帶來很多的信息，例如客戶消費習慣、需求變化，競爭對手情況等等，這使得管理會計可以更好的發揮對企業的預測，加強企業決策能力。

（二）基于結果的分析轉向基于過程的挖掘

管理會計又稱“內部報告會計”，其職能是規劃企業經營目標、預測企業前景、監控企業運營、實施有效控制，因此不能僅僅分析出基于結果的數據，還應分析出基于原因的數據。以前只能簡單的通過終端數據對結果做出分析，如今在大數據下可以看到更多的數據。例如在銷售環節，以前只能通過銷售收入進行趨勢分析，預測以后的銷售額漲幅，現在如果是網上銷售，還可以通過客戶對商品的評價分析出他們購買或者不購買這個商品的原因，使企業知道客戶的需求，進而提供更好的商品，得以更好地發展。

（三）階段性月度報告轉向實時報告

財務報告一般是月度、季度跟年度進行定期報告。雖然這種報告制度可以滿足部分信息使用者的需求，但在如今大數據時代下，財務報告滯后的信息可能對信息使用者沒有用處，甚至是誤導他們。對于企業本身而言，客戶在月初和月末購買商品對財務報表也會產生不同的影響。因此，通過大數據技術對企業進行實時報告既可以滿足外部使用的信息需求，還能使內部高管更為方便的掌控企業的每一個變化，可以對錯誤及時糾正，預防大事故的發生。

（四）優化成本核算系統，加強精細化管理

管理會計的成本核算系統貫穿于企業的決策、編制計劃、預算等過程中。但由于以前數據的缺乏，成本控制往往通過事后的成本分析來反映成本控制的效果。而且之前成本信息管理系統可能基于不同的平臺建設，相互間無集成，不能達到資源的共享，影響成本信息的準確性、相關性和及時性。而基于大數據技術下，可以使成本控制變為對成本的全面動態管理。這種技術能夠提升運營管理效率，減少人工雇傭或部門設置，形成“財務共享服務中心”，實現成本精細化管理，節約成本支出，優化成本核算系統。

（五）推動企業更為合理的績效考評

對于企業業績的考核與評價，在以往可能只是通過業績指標來評定，這中間或許會存在不公平的內容，會打擊員工的信心，甚至導致人才流失。在大數據時代下，能快捷的收集評價所需的交易數據、交互數據和感知數據。通過分析這些數據，企業能更好更全面的了解員工的各方面表現，最大公正的進行評定。而且企業還可以據此了解競爭對手甚至整個行業的發展績效，更加科學、合理的考核企業績效。

三、結語

我國管理會計的發展仍處于初級階段，大數據給管理會計的發展帶來了很多機遇，但同時我們也面臨著大數據帶來的諸多挑戰，例如如何在大數據背景下對有用信息進行篩選、如何提高信息儲存的安全性，諸如此類的問題都值得我們作進一步的探討與研究。