大數據時代對管理會計發展的影響分析

何萍

摘要：隨著我國市場經濟的快速發展，市場的發展結構也在不斷變化，管理會計在企業發展過程中發揮著越來越重要的作用。管理會計在強化企業預測、決策能力，加強企業對資源的控制與規劃方面都發揮了重要作用。隨著大數據的快速發展，我國已步入大數據時代，但是通過大數據本身的相關特點來對數據進行挖掘、收集和分析從而作為企業決策時正確、科學的依據，并促進企業健康、有序的發展，成為學術界、實務界亟待解決的問題。

關鍵詞：大數據;管理會計;影響分析

隨著大數據時代的來臨，數據、信息呈現幾何式增長，看似毫無規律可循的冗長數據，給企業的管理會計帶來了巨大的挑戰。通過運用大數據來將數據歸納和整理，并結合現在的信息技術，可以保證企業決策的科學性和可靠性，使企業經營決策的質量上升到新的高度。但這也給數據、信息的梳理提出了更高的要求。在大數據時代中，如何促進大數據與管理會計的融合，利用大數據的潛在優勢，在預測和決策階段為企業提供科學、正確的依據，是現代企業普遍面臨的難題。

大數據時代的來臨，促使管理會計從傳統化向創新化轉型，為企業決策者提供更加科學有效的決策依據，可以促進管理會計的發展。但是，數據的處理方式也會直接影響管理會計的發展軌跡。本文通過運用大數據來對管理會計進行研究，分析大數據對管理會計發展的影響。本文對基礎理論進行梳理，剖析海量數據對管理會計發展的影響，并提出了會計機構在大數據時代下的應對措施——通過合理運用云計算、大數據和云平臺來對管理會計的職能進行全面強化，從而推動企業的可持續發展。

1大數據時代對管理會計發展的影響

1.1數據管理方式發生變化

我國步入大數據時代，其信息也將越來越多樣化，每時每刻都會產生大量的結構性、非結構性數據。傳統的管理會計主要集中于對結構性數據的處理，通過分析、歸整，甚至直接采納，相對而言對數據的管理類型、渠道均呈現出單一化。但大數據時代下，數據管理方式將發生革新：

一是，數據形態發生改變，非結構性數據增多，且與結構性數據并存。面對這種變化，企業管理會計需要將結構性數據與非結構性數據相結合，借助于數據挖掘、分析技術，厘清數據間的勾稽、相關關系，從而發揮大數據的作用來對企業的經營和發展進行有效評價，為企業決策者提供科學、正確的決策依據。大數據時代下的數據類型和管理渠道都是多樣化的，管理會計在對大數據進行整合的基礎上，通過運用互聯網技術，對數據進行定量與定性相結合的方式來進行深入分析，可以為企業決策提供更加科學合理的依據，但同時也大大增加了數據管理的工作量。所以在大數據時代背景下，數據管理工作的高效可靠是一項新的任務。

二是，在大數據的運用下，對于海量數據之間的相關關系更注重。傳統的管理會計，重視數據間的因果關系，即為什么發生，強調追根溯源、查明原因。大數據時代下，管理會計預測、決策的職能將更凸顯，重視數據間的相關關系，即會發生什么，關注對企業運營方向、戰略部署的控制。通過對數據間相關關系的分析，做到“事前預測”、“事中控制”和“事后總結”，強化了管理會計在企業預測、決策中的職能。所以在大數據時代的背景下，對數據相關性分析提出了更高的要求。

三是，大數據時代下，管理會計更強調數據使用的效果，預測、決策的正確性。傳統的管理會計局限于數據的準確、精準，防范財務舞弊現象，但對數據使用效果、對決策的實用性等并不十分重視。管理會計在大數據的運用下，更注重于數據的準確性和及時性，這是管理會計最基本的要求，更強調挖掘、分析的數據能夠在企業經營預測、決策中發揮效用，可見，數據管理發生了大變革，數據管理更加注重數據的實用性。

1.2數據處理方式發生變化

通過對大數據的合理運用，其數據與信息實現了共同生存，從而誕生了數據挖掘技術和數據分析技術，大大提高了數據管理的效率。傳統管理會計數據處理方式，盡管已借助于計算機進行處理，但往往是沿著“搜集→整理→加工→提煉→分析→利用”的路徑，環環相扣。在處理過程中，若因某一環節出現失誤，可能導致最終無法獲得有效的信息，例如在搜集環節，可能未實現全面搜集而忽略了有效數據。大數據時代下，數據挖掘、分析技術將所發生的所有數據均納入其中進行處理，避免了有效數據的流失。同時，管理會計數據處理方式發現生了變化，結合具體情況選擇數據分析方式，如篩選、回歸分析、趨勢分析等，需要的數據、信息立即展現，處理過程是以秒計算，速度快，也避免環環相扣可能導致的失誤。由于數據的體量過于龐大，數據處理的方式也需要進行相應的革新。通過顛覆以往數據處理路徑，采用新的數據處理方式，可以大大提高對大數據的利用率，提高管理會計對數據信息的使用效率。

1.3數據儲存方式發生變化

在信息時代下，企業在其經營運作過程中會時時產生大量的數據與信息，而這些數據有具有豐富性和多樣性的特點。傳統管理會計數據的儲存方式主要分為紙質、音頻、視頻、電子文本等，在處理的過程中都會面臨著多個步驟，具體包括搜集、預處理、分析、處理、存儲等?？梢姡瑐鹘y的儲存方式存在諸多的弊端，如方式復雜、環節繁瑣，從而需要大量時間來進行，同時還導致工作效率不高，甚至可能在眾多的儲存環節中發生失誤，導致重要信息的丟失。在大數據時代下，企業管理會計會結合企業運營的特點，可將數據分為采購模塊、銷售模塊、預算模塊和生產模塊等多個模塊，各模塊間既相互獨立、又相互關聯。通過分布式存儲、數據庫等形式實現海量數據的儲存，在使用數據時也可以隨時篩選、導出，為企業的預測、決策提供準確、及時、可靠的信息。通過對數據進行模塊化存儲，可以簡化傳統的數據處理方式，減少中間環節，有效避免處理不當造成的失誤。在使用過程中，也可以增強取數的正對性，提高管理會計的工作效率。

2企業管理會計在大數據時代下的應對策略

2.1確認大數據資產，促進會計信息質量的提升

大數據時代下其數據信息的產生將多樣化，但這些信息并非孤立存在的，如客戶的消費偏好、地域，市場動態，行業信息等，通過確認大數據資產，利用數據挖掘技術進行科學分析與處理，如實、精準的反映企業現階段的財務狀況，促進會計信息質量的提升，為企業的經營戰略提供可靠數據支撐。大數據資產能夠永久性地保存，便于隨時調閱、生成表格，繁多冗長的數據存在于企業的會計信息中，拓展財務報表表外事項的羅列，使管理會計的內涵與外延不斷拓展，提高財務報告的透明度。同時，也推動企業管理會計向“價值增值型”的財務職能轉型，加強企業內部控制、優化資源配置。由于大數據并非只是企業的結構化財務數據，而是更具有廣泛性和普遍性的結構化數據與非結構化數據，所以確認大數據資產并非企業財務人員的工作。如果要構建一個大數據資產，

2.2確認大數據資產，促進會計信息質量的提升

大數據時代下其數據信息的產生將多樣化，但這些信息并非孤立存在的，如客戶的消費偏好、地域，市場動態，行業信息等，通過確認大數據資產，利用數據挖掘技術進行科學分析與處理，如實、精準的反映企業現階段的財務狀況，促進會計信息質量的提升，為企業的經營戰略提供可靠數據支撐。大數據資產能夠永久性地保存，便于隨時調閱、生成表格，繁多冗長的數據存在于企業的會計信息中，拓展財務報表表外事項的羅列，使管理會計的內涵與外延不斷拓展，提高財務報告的透明度。同時，也推動企業管理會計向“價值增值型”的財務職能轉型，加強企業內部控制、優化資源配置。由于大數據并非只是企業的結構化財務數據，而是更具有廣泛性和普遍性的結構化數據與非結構化數據，所以確認大數據資產并非企業財務人員的工作。如果要構建一個大數據資產，需要在企業內部發動全員性地參與到大數據資產的構建中，這涵蓋了研發、采購、生產、銷售、售后服務等環節。通過對企業內部研發、采購、生產、銷售、售后服務等環節數據的采集，可以形成企業內部的大數據網絡，并確認為大數據資產。通過對這樣一個涵蓋企業各方面的大數據進行分析，可以得到更加可靠的信息，全面提升會計信息質量，為決策提供支持。

2.3完善管理會計信息安全保障機制

現代企業已開展會計信息化系統建設工作，必須加強會計機密信息的保護，完善信息安全保障機制，才能夠強化財務會計的監督職能，發揮管理會計的決策職能。完善的會計信息系統監管體系，有力地控制營私舞弊等現象的出現，加強成本的控制和管理，有效地增強了企業資金的利用效率。全面遵循會計信息系統的工作原則，加強企業內部財務控制以及相關風險的控制，規范信息管理工作，加強相關信息和數據保密安全制度的建設。企業的管理層需要樹立信息安全的意識，從企業的長遠利益出發，積極推進企業建立信息安全保障機制，加強企業對于信息安全的保護力度，提升企業信息安全防護水平。管理會計已經成為現代企業一項日常性工作，總結其發展現狀和發展趨勢，強化信息管理工作，使管理會計發揮其應用的作用，不斷健全、不斷完善，推進企業健康生存并且取得長遠發展。健全的信息安全保障機制，可以推動大數據技術在企業管理會計中的應用，為企業的發展提供強有力的技術支持。

參考文獻

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