大數據時代數據挖掘在企業管理會計中的應用探討

馬凝

摘 要：在大數據時代背景中，信息數量持續增多，管理會計要想能夠充分顯示出給企業提供決策的功能，就需要仔細地加工存在的各種數據，顯示出各項數據的實際價值。數據挖掘技術屬于大數據時代背景中的一種重要技術，能夠在較多的數據里面提取出更加可靠的數據。本文分析了管理會計對于信息化手段的使用，在大量的數據中挖掘可靠的信息，如此可以給企業的經營決策提供更加可靠的指導。

關鍵詞：大數據;數據挖掘;管理會計;策略

引言：如今科學技術發展速度持續增快，大數據技術也獲得了顯著的發展，這些內容增快了社會各個方面的滲透。在大數據背景中，需要合理地使用數據挖掘技術，確保在管理會計管理工作時期，可以發揮一個良好的效果，這項技術得到了各個行業的高度重視。在這個時期，本文分析了數據挖掘技術的特征和使用流程，研究了大數據時代中數據挖掘技術對于管理會計的影響，聯系了相關的實踐經驗，在多個角度探討了數據挖掘技術在管理會計中的使用，希望可以給相關的人員提供一定的參考。

一、數據挖掘技術的使用流程

1.數據的取樣

在挖掘數據的時候，要想使得各項進程能夠順利地進行，改善數據的挖掘效果，就需要仔細地進行取樣，給數據的挖掘提供可靠的參考。在這個時期，需要參考數據挖掘的預期目標，設置數據表，針對數據庫信息開展抽樣工作，明確數據取樣的實際價值，防止因為片面抽樣進而影響到整體的工作。

2.對于數據的探索

等到數據取樣完畢，就需要探索相關的數據，也就是針對數據進行深入和詳細的探索，在進行這個流程的時候，需要以數據樣本為基礎，明確數據信息中預期或未被預期的潛在聯系，確保能夠對于目標任務保持一個正確的認知。

3.對于數據的調整

數據的調整就是數據信息發生一定的變化，得到的數據信息更加有明確性和針對性，防止存在較多重復的信息，進而影響到整體的工作效率。

4.數據建模

數據建模屬于對于數據處理的關鍵部門，在這個時期，可以借助決策樹和回歸分析等措施，來設置相關的數據模型。

5.對于數據的評價

數據評價屬于數據挖掘的最后部分，也就是針對數據設置評級體系，充分評價數據挖掘獲取數據以及信息的可靠性和實用性。

二、大數據時代數據挖掘對于管理職能的影響

1.提升管理會計成本控制職能

在企業中進行管理會計工作的時候，比較重要的職能就是合理地控制企業的各項成本，在進行企業經營活動的時候，各項環節都和企業成本控制有著緊密的聯系，并且企業在編制計劃的時候，主要就是為了實現對于企業成本的控制。在大數據時代背景中，僅僅借助計劃或者是預算來控制成本，很難滿足企業的成本控制需求，在這種情況下，企業就能夠選擇使用數據挖掘技術，充分挖掘存在的各種數據信息，使得得到的結論更加準確，更加合理，吸取更多的經驗教訓，促進成本控制工作的順利進行。對于企業來說，使用數據挖掘這項技術，可以有效地收集和處理企業的外部數據，能夠提出針對性的改進方法，增強自身的競爭力。企業能夠仔細地研究競爭對手的實際情況，借助數據挖掘技術，能夠明確行業市場的競爭信息和合作信息，做出合理的戰略決策。不僅如此，企業也能夠借助云計算技術，選擇相關的篩選功能來選擇合理的數據，使得成本控制工作可以順利地落實，并且在企業中各個部門合理地管理成本，能夠明確產品的投入是否穩定，及時地明確產品實際成本和生產成本預算之間的聯系，給企業設置發展戰略提供參考。

2.完善管理會計職能對于數據信息的使用方法

企業對于數據挖掘技術的使用，可以及時地處理存在的各種數據，在這些數據中找到更為準確的數據，對于數據挖掘技術使用人員來說，不僅可以減少對于時間的消耗，而且整體的數據加工更加方便，企業有關人員能夠及時地使用各項數據信息。在這個時期，借助數據挖掘技術，可以實現對于會計數據的處理分析，企業管理人員可以合理地使用相關的數據信息，顯示出會計數據信息的實際效果好，這樣改進了管理會計對于數據信息的使用方法，提升了信息的傳輸速度。企業在管理存貨的時候，有關的保管人員，能夠按時調查存貨的數量，掌握市場的需求，之后借助數據挖掘技術，來開展合理的分析，掌握企業的存貨情況，防止存在庫存擠壓的問題，能夠顯著減少企業的經濟損失。在大數據時代背景中，企業要想保持更加穩定的發展，增強自身的競爭能力，就需要掌握市場的發展方向，使用數據挖掘技術，確保能夠顯著增強整體的管理會計職能水平。

三、數據挖掘技術在管理會計中的使用方法

1.作業成本以及價值鏈分析

如今使用作業成本法能夠有效地計算實際的成本，而且可以顯著提升資源的使用效率，在進行實踐的時候，這項技術可以發揮一個良好的效果。不過這項操作相對復雜，借助數據挖掘技術，能夠顯著改善作業成本法的相關步驟，使得整體的流程變得更加簡化。在這個時期，需要掌握作業和價值之間存在的聯系，明確實際的增值作業以及非增值作業，如此企業的價值鏈也更加完善。

2.預測分析

在開展管理會計工作實踐的時候，大多數情況下都需要參考較多的歷史數據和數據模型，進行有關的預測活動，在這個時期，數據挖掘技術在數據庫里面可以收集到預測性的數據，設置有關的預測模型，正確預測市場的銷售情況，掌握資金的流動情況，給企業經營戰略的設置和落實提供參考。在這個時期，在進行市場調查數據研究的時候，要設置銷售預測模型，預測之后的銷量。

3.投資決策研究

投資決策分析是相對復雜的，需要合理地使用各種工具和模型來減小整體的難度，數據挖掘技術可以發揮一個量化的效果，在這個時期，需要在企業的財務報表、宏觀的經濟環境和行業的發展情況等方面收集各種數據，選擇更加有價值的數據，使得投資決策變得更加可靠。

4.產品以及市場的預測和分析

企業要想顯著提升產品的效益，就需要完善產品的組織，適應市場的需求，提升市場的占有率，設置長期穩定的客戶群體，可以看出產品以及市場的預測是相對重要的。在這個時期，借助數據挖掘技術，管理會計人員能夠明確價格個成本之間的數據情況，明確在特殊的時期產品所處的市場競爭地位，明確各種產品組合在之后的市場銷售時期的主要表現。例如一些非盈利的產品很難實現預期的效益，不過在合理地搭配產品組合之后，能夠獲得一定的客戶流量，提升高利潤產品的銷售，這樣非盈利產品能夠增加到產品清單里面。這部分數據信息，都能夠使用數據挖掘技術來進行處理。

5.財務風險預測和評估

在這個時期管理會計能夠借助數據挖掘技術來評估企業的財務風險，設置合理的財務預測模型，給企業管理層次動態化掌握企業的財務風險，實現能夠做到預防，在問題產生之前就采取合理的措施來進行處理，防止產生更加嚴重的后果。在評估和預測財務風險的時候，借助數據技術方法來進行處理的時候，包括遺傳算法和神經網絡等內容。

四、大數據時代管理會計的發展趨勢

1.建立管理會計中使用大數據的意識

在這個時期，需要掌握大數據的機遇，合理地應對存在的各種調整，其中主要就是提升對于大數據時代管理會計作用的認知。最開始企業的管理人員需要明確大數據對于管理會計的推進作用，主動學習大數據的專業知識，確保企業的中層基層管理人員和工作人員都能夠自主地把大數據在管理會計工作中進行使用。接著相關部門或科研院所能夠積極地總結和大數據相關的先進經驗，編制出大數據背景中的刊物和資料等內容。如今將大數據的專業知識增加到管理會計學習過程中，促進和增強管理會計專業教育，確保大數據給管理會計造成更大的影響，如此專業人員和會計的學習者能夠更好地進行學習，不僅如此，企業需要增強大數據知識的培訓，按時開展知識培訓和交流活動，幫助工作人員來學習各種知識。

2.設置大數據倉庫

在大數據時代背景中，存在較多的數據，在這個時期，需要合理地進行使用，設置大數據倉庫，借助大數據倉庫來集成和整體各項數據，挖掘出數據的價值。一般情況下，大數據處理系統中，會涉及到對于數據的收集和預處理，而且包括對于數據的挖掘和價值使用，等到各項操作完畢，企業需要培養一個良好的意識，確保能夠把傳統的關系型數據庫管理系統轉換成大數據倉庫管理系統。

3.提升大數據挖掘技術的使用力度

數據挖掘是相對模糊的，隨機獲取的數據是隱藏的，難以直接獲取，在這個時期，包括對于有用知識和信息的獲取。大數據時代背景中，管理人員需要在較多的數據里面尋找有價值的內容，做出合理的經營決策。其中數據庫以及數據挖掘技術能夠幫助企業掌握自己的生產情況，明確對于原料物料的獲取，掌握供應商和客戶之間的關系，財務人員在開展投資決策分析的過程中，能夠選擇決策樹算法，在企業數據倉庫里面對比歷史資料，分析專業數據和其他的數據。如今數據倉庫以及數據挖掘技術可以發揮一個良好的效果，能夠幫助會計人員獲取更加有效的信息，給企業的管理經營決策提供更加可靠的幫助。

4.重視對于專業人才的培養

如今要想應對大數據知識和技能管理會計人才缺少的問題，就需要增強企業使用分析工具能力以及挖掘數據價值的能力，促進企業經營決策形式的創新性改革，這樣可以做出更加可靠的決策。在這個時期，企業需要增強人才的招募力度，可以選擇在社會中進行公開招聘或者是定向招聘等方法，借助招募可以充分掌握企業內部資源的價值，明確自身的戰略是否合理，各項決策措施可以發揮何種作用。不僅如此，企業也能夠針對工作人員進行培訓，提供更多的交流機會，而且可以邀請專家來進行指導，在企業中進行培養或者是提拔，選擇有潛質的會計人員，如此能夠顯著增強大數據的收集能力和分析能力。

結束語：在大數據時代背景中，管理會計比較容易產生各種問題，為了能夠充分顯示出管理會計的實際職能，就需要增強對于數據挖掘技術的使用，這屬于管理會計措施的創新，也屬于對于管理會計技術體系的改進。在這個時期，需要合理地使用數據挖掘技術，聯系企業的實際情況，防止存在盲目挖掘的情況，如此才可以挖掘出更加有價值的內容，如此才能夠使得各項數據發揮更加顯著的作用。

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