大數據思維與技術在會計工作中的應用研究

何志斌

對于大數據而言，針對我國現有的經濟社會產生巨大影響，并且逐步對會計工作的發展帶來影響。為此，企業的內部會計人員就要做到與時俱進，做好相關研究工作，以此將大數據應用到工作活動之中，進而推動企業持續進步。

一、大數據的概念和特點

“數據”一詞源于英文單詞“data”，指的是“事實”，也就是對事物本身進行描述。通常來說，其可以看作是記錄、存放以及分析的整合體。在進入2009 年之后，“大數據（Big data）”逐步被提了出來，指的是數據總量極為龐大，很難依靠現有電腦設備完成收集的信息。

對大數據而言，其主要具備四方面特點。其一是數據總量極為龐大，由原本的TB 逐步上升到PB 級別。其二是處理速度相對較快，當數據內容非常多的時候，仍然能夠做到實時處理，甚至只有1s，因此能夠滿足很多工作的需求。其三是類型種類非常多，由于其本身源自網絡，除了包含傳統數據之外，還會有半結構化以及非結構化的數據內容，類型則囊括音頻、視頻、圖畫以及文字等。其四是綜合價值非常高，當數據較為單一時，其并不會有怎樣的價值，但在轉變為大數據之后，其價值就會大幅度提升。

二、大數據的思維方式

大數據背景下，人們對于數據內容本身的理解有了非常大的進步，逐步形成了大數據思維理念。具體來說，其主要包含三個方面，下面將展開詳細說明。

1.總體性思維

在進入大數據時代之后，當會計人員具備了總體性思維，實際處理的數據內容就會轉變為全部數據。進入19 世紀后，人們逐漸對于社會經濟現象有了更高的關注度，通常會依靠抽樣的方式完成數據資料的獲取，之后再基于相關特點，對總體特點予以推斷，這是在無法有效獲取數據資料情況下的必然結果。究其原因便是早期在進行數據記錄、存儲以及分析的時候，應用的方法極為落后，很難獲取充足的數據資料展開分析和存儲?，F如今網絡技術有了非常大的進步，很多新技術都得到了應用，人們對于數據方面的處理水平也有了顯著進步，能夠利用的數據量也有所提升，從原本的TB 逐步上升到PB 級別。而在進入大數據之后，通過總體性分析對原本的抽樣分析予以替換，使得總體性質和特點不再依賴抽取的樣本數據和特點。因此，當前基本上就能將所有數據整理在一起，進而對事物本身的認知將會變得更為全面。

2.容錯率思維

在進入大數據時代之后，當會計人員具備了容錯率思維之后，不再需要對數據內容的精確性予以追求，而更為關注數據內容的利用效率。早期由于數據內容相對較少，人們自然只能更為關注數據的精確度，否則如果這些數據內容缺乏精確性，自然很難對總體特點予以推斷。而在進入大數據時代之后，互聯網就能針對非結構化和半結構化數據展開記錄，并完成存放和處理，從而使得各類數據的提煉效果有了非常大的進步。因此，對于長期依賴結構化數據精確性的企業提出了挑戰，容錯率思維逐步得到應用。對于容錯率來說，主要指的是在現有的大數據內容之中，不需要所有數據都具備非常高的精確性，即便各類數據的質量存在明顯差異，但由于樣本非常多，最終還是能夠完成特點的總結工作。在大數據時代之后，不需要對每一個數據的精確性特征予以有效分析，而需要對其中的誤差予以一定的容忍，只要把握其綜合特點和發展趨勢就已經足夠，而需要更多注重數據內容的及時性特點和利用效率。

3.相關性思維

在進入大數據時代之后，當會計人員具備了相關性思維，就能基于各個事物本身的相關性特點，了解事物自身的本質狀況。早在古代，人們就是依靠對事物出現的具體原因展開分析，以此獲得相關結論，并探究其中的本質因素。在進入大數據時代之后，人們就能通過網絡的方式，對各類數據予以深入探究，逐步完成分析，把握彼此的相關性，以此捕捉現狀和預測未來。所謂相關性分析，主要指的是對兩個或許具有相關聯系的元素予以分析，把握至少兩個因素之間存在哪些聯系。相關性分析和因果分析有著非常大的區別，同時也不能算作是個性化分析，這類分析基本上能夠涉及多個不同的領域。當人們對各個事物之間的相關性有所關注之后，就能更好地對事物展開理解，把握其各個部分，進而能夠增強對經濟現象的實際認知。

三、大數據在會計工作中的應用

對于企業的會計人員來說，理應基于當前獲取的各類數據內容，依靠特有的大數據平臺對其展開分析。如此就能將數據的會計服務效果發揮出來，展現會計工作在企業轉型升級方面的價值。為了實現這一目標，會計人員就需要不斷提升個人水平，處理好一些細節方面的內容。

1.挖掘數據的重點部分

現如今信息的數量越來越多，人們能夠隨時進行各類數據的獲取和分析。但是，無論是報紙、雜志、電視還是廣播，實際提供的數據也是參差不齊，差異非常大，既有真消息，也有假消息，因此大數據在經過偽裝之后，經常能夠產生一些真實度非常低的新聞。同時，若相關數據被長期濫用，就有可能產生事實歪曲、顛倒黑白、是非不分的情況，從而對讀者們帶來一定程度的誤導。所以，會計人員就要充分發揮大數據技術的優勢，對數據內容有效挖掘，尋找各個事物之間的聯系，挖掘數據背后的真相。此外，企業在對大數據展開挖掘的時候，還需要將財務數據內容和業務數據內容的分析活動聯系在一起，并充分應用遺傳算法、神經網絡算法以及滿意分析法，為之后的有效分析創設良好的基礎。

2.完成特征分析

從現實情況來看，媒體在對數據資料展開應用之后，會產生各種不同的結論。事實上來說并非如此，多數情況則是一些不良媒體違背了基本常識，對數據內容胡亂解釋，抑或對數據資料斷章取義。其實，這些數據本身并沒有任何問題，問題在于這些媒體沒有對數據有效分析，未能找到其中的關鍵線索，甚至出現強行對數據展開利用，從而得到一個能夠吸引眼球的結論。諸如，不少數據之間的聯系更多只是“相關”，而并不是“因果”，但媒體并不會對其明確指出，而只是強行將其設定為因果關系，以此獲得了許多極為荒謬的結論。顯然，將相關關系強行認定為因果關系，可以算作是事后歸因，而基于較小的樣本獲得一個非常大的結論，可以算作是以偏概全。為此，會計人員就要針對各類數據資料展開深入分析，有效挖掘，把握各類數據之間的聯系，尋找業務和財務特有的風險特點，之后再進行歸納和分析，把握其表現模式，為企業未來的經營管理創設優良的基礎。

3.應用權重分析

盡管對于數據資料而言，本身存在來源和真實性方面的問題，但與之相比，更容易出現誤導情況的則是數據本身的結構和權重。像是在前幾年之中，一直有一個說法是中國消費的占比偏低，其本身源自國家統計局的數據結構和權重，也就是在現有的經濟統計之中，人們的買房活動并不會納入消費之中，而是會算到投資之中，導致在現實層面，當人們在住房層面有了更高的消費，統計局實際提供的消費數據占比也就會變得更低。如此，顯然和人們的傳統認知有著一定的差異，畢竟人們普遍會將買房當作消費行為。為此，會計人員就能依靠業務和財務方面的權重分析，以此針對企業內部產品和服務收入的增加對總收入的影響解釋，進而提出一些針對性建議。

4.追蹤資金流向

對于企業來說，資金可以看作是其內部的血液，基于資金的流向，能夠把握企業生產和經營活動的發生和結果。將資金流本身作為一類數據，企業人員應當深入研究，把握其中的異常情況，并對比從外部進入的各類證據?；谫Y金流本身，深入追蹤相關業務內容，從內部出發，對基本要求、預算安排、資金撥付予以全面追蹤，包括項目的全部過程以及相關負責人。針對企業自身進行投資的項目，還需要對其中的大額資金展開全面監督，加強對于工程項目的審批、招投標管理、建設進度以及特定環節的監督。針對當前的投資項目，則需要思考政策內容、投資方案、風險控制活動、資金走向以及可能出現的各方面風險問題，尤其是一些可能出現的違規活動，則更要予以關注。

5.分析發展趨勢

從理論層面來看，大數據可以看作是對早期獲取的各類數據內容展開深入分析和計算，依靠特定的模型，對未來的各類事件予以全面分析，完成預測，把握其走勢。在擁有了大數據之后，會計人員自身擁有的數據內容將會變得更豐富，同時也具備了處理各類不同屬性數據的基本能力。當大數據和計算活動得到全面結合之后，會計人員就能對經營活動里面出現的行為數據展開全面挖掘，以此了解業務工作的發展情況，把握行業的整體走勢。不但可以完成實時分析，而且還能完成預測模型的制作。針對事物本身的發展進行全面預測，實際可能產生的影響因素有很多，會達到成千上萬，而相關理論更是涉及多個方面。如果以此為基礎，強行尋找其中潛在的因果關系。對要求必須在短時間內做出一定反應的內容，人們更為關注的是未來的操作行為，而并不是探究其中潛在的因果關系。從這一層面來看，大數據內容的研究、結論獲取以及預測趨勢等，若整體速度非?？?，就能及時給企業提供特定的數據參考。

6.提升認識水平

從目前來看，會計人員實際獲取的數據資料，一直存在誤導和濫用的情況。諸如選擇性使用，也就是對一部分數據展開使用，而其他數據則直接忽視；只對于表面的現象予以進行探究，從不分析其中的主要原因，依靠表面現象強行對原因予以掩蓋；依靠“設置定語”的方式進行限制，抑或直接進行欺騙。在進入大數據時代之后，業務數據和財務數據的數量越來越多，種類也很豐富，同時存儲技術和分析技術也有了較大進步，會計人員必須做到與時俱進，不斷強化自身的大數據思維，對技術內容予以充分利用，發揮其培養和指導方面的價值。只有在會計人員具備了大數據思維且掌握了相關技術之后，才能更好地在會計工作中進行分析和預測，為企業的生產經營提供諸多幫助，推動企業穩定發展。

四、結語

綜上所述，現如今大數據技術已經在多個不同的領域中得到滲透，改變了諸多人群的工作模式。為此，企業的會計人員也要嘗試轉變自身工作模式，在日常工作之中，充分應用大數據思維，并在技術層面展開調整。如此一來，工作的整體效率就會得到大幅度提升。