大數據背景下制造業企業管理會計體系建設

姚琦瑜

摘要：現階段，以大數據為代表的新一代信息技術廣泛應用到了企業的內部運營管理之中，這為企業搭建以制造業大數據為基礎的管理會計體系打下了良好基礎。基于此，本文分析了大數據管理會計體系的內涵及建設策略，并提出了大數據背景下制造業企業管理會計體系的保障措施，以期進一步發揮管理會計工作的價值，促進制造業企業的健康持續發展。

關鍵詞：大數據;制造業;管理會計

現階段，我國制造業正處于轉型升級的重要階段，企業管理會計的重要性日益凸顯，此時，積極搭建基于大數據的管理會計工作體系，對于強化企業精細化管理、增強企業核心競爭力具有重要的現實意義。

一、大數據管理會計體系的內涵

所謂大數據管理會計體系，就是借助以大數據為代表的新興信息技術，將企業的財務模塊與業務模塊相對接，獲取以往管理會計領域難以企及的豐富財務數據和業務數據，并利用大數據工具創新管理會計方法、挖掘管理會計價值、實現管理會計新應用的現代化管理會計體系。大數據管理會計體系具有數據超細分、業財高度融合等特點。

二、大數據背景下制造業企業管理會計體系的建設

（一）基礎系統層

基礎系統層由ERP系統、物資管理系統等企業的各類生產管理系統構成，這些系統一方面維持著企業的正常經營運作，另一方面其本身也會源源不斷地生成大量數據，因此，基礎系統層在大數據管理會計體系中發揮著數據源的重要作用。一般來說，基礎系統層的數據分為財務數據與業務數據兩大部分，這些數據越完善、數據顆粒度越精細，就越能夠為管理會計工作提供更為詳實的數據支持。基礎系統層的數據質量對企業的管理會計工作具有重要影響，為了提高數據準確性和可靠性，多數企業的基礎數據層都有一套完整的數據控制邏輯，通過任一節點上傳的數據都可實現全局共享，且同一數據的數據源必須保持統一。此外，基礎系統層中來自不同系統的數據需要通過接口自動對接，以避免人為因素對數據質量的干擾。

（二）數據倉庫層

根據企業的管理決策需要，將企業基礎系統層產生的原始數據進行初步匯總和處理后，可以得到后續建模所需的數據，如客戶數據、收支數據等，這些數據以一定的邏輯關系進行整理，然后存儲到企業的數據倉庫中。通常來說，數據倉庫所存儲的數據量越大，數據劃分越精細，就越能為企業的管理會計工作提供更為有力的信息支持，也越有利于實現管理會計的有效應用。

（三）模型搭建層

建模層在數據倉庫層與決策應用層之間起著重要的橋接作用，因為不管是基礎系統層提供的數據，還是數據倉庫層中保存的數據，均為企業的歷史信息記錄，反映的都是企業過去的情況，而管理會計工作的最大價值是為企業的未來經營發展提供決策支持，因此，還需要借助一定的模型分析，將歷史數據轉變成對企業管理決策有用的數據。現階段，常用的建模方式有多種，企業應當結合自身經營管理的具體需要，選擇最適合自己的一種建模方式。比如，以精準營銷為決策導向時，應當按照不同客戶的需求偏好與消費規律，設計一套具有營銷針對性的管理會計模型，以提高企業營銷活動的有效性和針對性。再比如，產品配置模型能夠結合不同區域、不同時間的消費需求變化，提供多樣化的產品配置方案，更好地滿足客戶及市場需求，有效提高客戶的服務滿意度。

（四）決策應用層

決策應用層是指管理會計的最終產出，一般表現為管理會計報告的形式。管理會計報告與傳統的財會報告有所不同，它不受固定的格式限制，在內容上需要緊密結合企業發展的實際需要，聚焦企業決策管理人員最為關注的問題。現階段，我國正大力實施中國制造2025行動計劃，制造業企業面臨轉型升級的重要抉擇，如何促進企業順利轉型升級成為廣大制造業企業最為關注的問題。因此，制造業企業的管理會計報告要更多地聚焦轉型升級的方向選擇、踐行路徑、提質增效等問題。

三、大數據背景下制造業企業管理會計體系的保障措施

一是組建高素質的數據管理團隊。大數據管理會計體系的良好運轉離不開專業化人才的支持，為此，企業應當加大對相關業務人員的培訓力度，使他們盡快掌握大數據相關知識及操作技能，構建一支包括數據采集員、分析員、處理員在內的專業化數據管理團隊，實現數據資源的高效整合及共享，為管理會計工作提供有效的數據支撐。二是加強會計信息系統的安全建設。大數據環境下，信息風險無處不在，企業必須加強管理會計系統的信息防護工作，從信息的采集、存儲、傳輸、處理等各個環節入手，構建全方位的信息安全保護體系，確保企業的商業機密不會出現泄露或損毀，維護企業管理會計工作的正常開展。

四、結語

綜上所述，本文以大數據管理會計體系的內涵為切入點，從基礎系統層、數據倉庫層、模型搭建層、決策應用層幾個方面，詳細論述了大數據背景下制造業企業管理會計體系的建設策略，多角度入手，旨在提高企業管理會計水平，促進制造業企業的健康穩定發展。

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