大數據背景下企業管理會計優化研究

【摘" 要】隨著大數據技術的迅速發展，企業財務管理工作面臨著新的發展機遇，迫切需要變革。借助大數據技術，企業能夠實現管理會計工作的科學化和合理化開展，對財務數據進行全面分析，明晰企業發展情況，進而有效實現企業發展目標。論文從大數據背景下企業管理會計的特點出發，探討企業管理會計發展面臨的諸多問題，如數據隱私存在安全隱患、數據缺乏準確性、信息技術素養不足、數據格式不統一等。為應對這些問題，企業可以采取一系列對策，包括強化數據保護措施、提高數據采集與清洗能力、提升信息技術素養、采用標準化數據格式等。通過這些對策，企業能夠更好地利用大數據為決策和業務優化提供支持，推動企業管理會計的發展與創新。

【關鍵詞】大數據；企業管理；管理會計

【中圖分類號】F234.3；F49" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）03-0135-03

1 引言

大數據時代，企業管理會計的優化與發展，旨在通過整合和分析大數據，以提供更深入的洞察，幫助企業管理者更好地了解市場趨勢、客戶需求和業務風險，以制定更精確和更有效的戰略和運營決策。

2 大數據背景下企業管理會計的特點

一般而言，大數據時代的企業管理會計具有以下3方面特點：一是數據量龐大。大數據時代，企業面臨著海量的數據，包括內部財務數據、市場數據、消費者行為數據等。管理會計需要處理和分析這些龐大的數據集，以提取有價值的信息。二是高速性和實時性。大數據時代的企業管理會計需要以更快的速度進行數據處理和分析，以滿足實時決策的需求。實時數據的獲取和處理使得管理會計能夠更及時地反映企業的財務狀況和經營情況。三是多樣性和多源性。大數據時代的企業管理會計需要整合多個來源和多種類型的數據，包括結構化數據和非結構化數據。這些數據來自不同的渠道和部門，如銷售、市場、供應鏈等，通過對這些多樣性和多源性的數據進行分析，管理會計可以獲得更全面和更準確的信息。

3 大數據背景下企業管理會計發展面臨的問題

3.1 數據隱私存在安全隱患

一是大數據時代下企業管理會計面臨數據泄露的風險。隨著企業獲取和存儲的數據越來越多，數據泄露的風險也相應增加。黑客攻擊、內部數據泄露或不當的數據共享都可能導致企業的敏感信息落入他人之手。泄露的數據可能包括客戶的個人身份信息、財務數據、商業機密等。這不僅會損害企業的聲譽和信譽，還會導致法律和合規問題，從而造成嚴重的經濟損失。二是數據隱私問題涉及個人隱私權的保護。大數據時代的企業管理會計往往需要處理包含個人身份信息的大量數據，如客戶的交易記錄、個人偏好和消費行為等。若這些個人隱私信息未經合法授權和保護，可能導致個人隱私權被侵犯，引起輿論的關注和法律糾紛。三是數據安全問題涉及數據存儲和傳輸的安全性。在大數據時代，企業管理會計往往需要借助云計算和網絡技術，將數據存儲在云端或通過網絡進行傳輸。這種方式極大地提高了數據的便捷性和可訪問性，但也帶來了一系列的安全風險。未經適當的加密和權限控制，數據在存儲和傳輸過程中可能受到黑客攻擊、數據篡改或被竊取的威脅。

3.2 數據缺乏準確性

一是數據來源的多樣性和質量參差不齊。在大數據時代，企業管理會計往往需要整合涉及多個來源的數據，包括內部系統數據、外部市場數據、供應鏈數據等。然而，不同數據來源的數據，其質量和準確性存在差異，可能受到采集方法、記錄錯誤、數據傳輸中的干擾等因素的影響。這種多樣性和不一致性使得數據的準確性無法得到保證，可能導致決策者在參考這些數據時作出錯誤的判斷和決策。二是數據缺乏準確性的問題與數據處理和清洗過程中的誤差和偏差有關。在大數據分析過程中，數據處理和清洗是必不可少的步驟。然而，這些過程可能引發人為錯誤、算法偏差或模型假設不合理等問題，從而導致數據的準確性下降。例如，在數據清洗過程中，如果存在對異常值或缺失值處理不當的情況，可能會對數據的準確性產生負面影響。此外，在數據分析過程中模型和算法的選擇和假設可能存在不確定性，從而進一步影響數據的準確性。三是數據更新遲滯且時效性不佳。在大數據時代，數據的更新速度非常快，尤其是涉及市場趨勢、消費者行為等動態因素的數據。如果企業管理會計無法及時獲取和整合最新的數據，就可能導致數據的準確性降低。此外，數據的時效性也會影響數據的準確性，因為隨著時間的推移，數據可能失去其代表性和可靠性。因此，及時更新數據并確保數據的時效性對于保持數據的準確性至關重要。

3.3 信息技術素養不足

一是大數據時代的企業管理會計缺乏數據分析和統計技能。大數據分析是從龐大數據集中提取有價值信息的關鍵環節。然而，數據分析需要管理會計熟悉統計學、機器學習和數據挖掘等領域的專業知識，以及掌握相應的工具和技術。缺乏這方面的技術人才會導致企業在數據分析和決策支持方面的能力受限，無法充分利用大數據帶來的機會和優勢。二是企業管理會計缺乏專業的數據管理能力。在大數據時代，企業面臨海量的數據，需要有效地管理和組織這些數據，以保證數據的準確性和一致性。數據管理人才應具備數據建模、數據集成、數據質量控制等方面的專業知識和技能，他們需要熟悉數據庫管理系統以及數據倉庫、數據治理等技術，能夠制定和執行有效的數據管理策略。缺乏數據管理人才可能導致數據質量下降、數據分析受阻和數據安全風險增加。三是企業管理會計缺乏信息技術和數據安全方面的專業素養。隨著大數據應用的普及，企業面臨著日益復雜和多樣化的信息技術環境和數據安全挑戰。擁有信息技術和數據安全背景的人才能夠理解和應對這些挑戰，確保企業的數據和信息安全。他們需要了解網絡安全、數據隱私保護、合規性等方面的知識，以及具備處理安全事件和風險的能力。缺乏這方面的技術人才可能導致企業在數據安全和合規方面存在漏洞和風險。

3.4 數據格式不統一

一是數據格式不統一為數據整合和分析帶來挑戰。企業通常面臨多個數據源，這些數據源可能來自不同的系統、數據庫且文件格式不一致。由于數據格式不統一，需要進行數據轉換和整合才能進行綜合分析和決策，使得數據的處理和管理過程更加復雜和耗時。例如，數據的導入、導出、存儲和備份等操作可能需要根據不同的數據格式和要求進行定制化的處理。因此，數據格式不統一會增加數據整合的復雜性和困難度，這些額外的工作和復雜性增加了數據處理和管理的成本，影響數據分析的效率和準確性以及企業管理會計的工作效率。二是數據格式不統一會影響數據的一致性和可比性。在企業管理會計中，數據的一致性和可比性是確保決策和比較分析有效的關鍵要素。然而，由于數據格式不統一，不同數據源中的數據可能使用不同的單位、編碼或命名規則，導致數據的一致性較差。此外，數據格式的不統一可能導致數據在維度、粒度或時間范圍上的差異，使得數據的可比性降低，難以進行跨系統或跨部門的綜合分析和決策支持。

4 大數據背景下企業管理會計的優化對策

4.1 強化數據保護措施

一是企業應加強數據訪問控制和權限管理。通過建立嚴格的數據訪問權限和控制機制，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據，這可以通過身份驗證、多因素認證和訪問授權等手段實現。同時，企業可以實施細粒度的權限管理，按照員工的職責和需要，將數據的訪問權限授予合適的人員，以降低未經授權訪問數據的風險。二是發揮加密技術在數據保護中的關鍵作用。企業應采用強大的加密算法和安全協議，對數據進行加密，以防止數據在存儲和傳輸過程中被非法獲取和篡改。同時，對于敏感數據，可以采用端到端的加密方式，確保數據在整個傳輸鏈路中始終處于加密狀態。此外，企業應定期更新和強化加密技術，以應對不斷演進的安全威脅。三是企業需要建立健全的數據隱私政策和合規措施。制定明確的數據隱私政策是確保企業合法處理和保護數據的重要基礎。這包括明確數據收集目的、數據使用范圍、數據共享原則等，以保護客戶個人隱私權。此外，企業應遵守相關的法律法規和行業標準，并建立相應的合規流程和機制，以確保數據處理符合法律要求。

4.2 提高數據采集與清洗能力

一是企業應優化數據采集過程。數據采集是獲取原始數據的關鍵步驟，對數據的準確性和完整性有著重要影響。企業可以采用自動化的數據采集工具和技術，減少人為干預和錯誤。例如，利用物聯網技術和傳感器，實現對設備和產品數據的自動采集，避免了人工記錄的誤差和潛在的錯誤。此外，企業應合理設定數據采集的頻率和時機，確保數據能夠及時反映業務活動和市場變化，提高數據的實時性和準確性。二是優化數據清洗過程是提高數據準確性的重要手段。數據清洗包括處理缺失值、異常值、重復數據等，以確保數據的質量和準確性。首先，企業可以借助數據清洗工具和算法，自動檢測和糾正數據中的錯誤和異常；其次，企業應建立完善的數據清洗規程和流程，明確數據清洗的標準和方法，確保數據清洗的一致性和可重復性；最后，企業應注重數據質量的監控和評估，建立數據質量指標和評價體系，及時發現并糾正數據質量問題。三是企業可以利用機器學習和人工智能等技術提高數據采集和清洗的效率和準確性。機器學習算法可以自動學習數據模式和規律，識別和糾正數據中的異常和錯誤。通過訓練模型和算法，企業可以自動化完成數據采集和清洗的過程，提高效率和減少人為錯誤。此外，人工智能技術可以輔助數據清洗過程中的決策和判斷，減少主觀干預和人為偏差，提高數據清洗的準確性和一致性。

4.3 提升信息技術素養

一是加強信息技術的學習和培訓。在大數據時代，企業管理會計需要了解和掌握信息技術的基本概念、原理和應用方法。企業可以組織培訓課程、工作坊和研討會，提供信息技術知識和技能的學習機會，以提高員工的信息技術素養。培訓內容可以包括數據分析工具的使用、數據挖掘和機器學習算法的基本原理，以及信息系統和數據庫管理等方面的知識。通過加強信息技術的學習和培訓，企業能夠提高管理會計對信息技術的理解和運用能力。二是建立信息技術專家團隊。在大數據時代，信息技術的發展非常迅速，企業內部難以全面掌握各種信息技術和工具。因此，企業可以引進信息技術專家，建立專門的團隊或與外部合作伙伴合作，共同應對信息技術方面的挑戰。信息技術專家可以提供專業的建議和指導，幫助企業選擇合適的信息技術工具和解決方案，以提高數據分析和管理會計工作的效果。通過與專家團隊或合作伙伴的合作，企業能夠充分利用信息技術的優勢，實現更好的管理會計實踐。三是企業應鼓勵創新和實踐，推動信息技術的應用和發展。信息技術的發展是不斷演進和創新的過程，企業應積極推動信息技術的應用和發展，以滿足管理會計的需求。企業可以設立創新實驗室或技術研發部門，專注于信息技術領域的研究和開發，探索和應用新的技術和工具。此外，企業可以與高校、科研機構等建立合作關系，共同開展針對管理會計的信息技術研究和應用項目，促進信息技術的創新和進步。通過鼓勵創新和實踐，企業能夠不斷提升信息技術素養，推動管理會計的發展。

4.4 采用標準化數據格式

一是企業應制定統一的數據格式標準和規范。統一的數據格式標準和規范是確保數據一致性和可比性的基礎。企業可以根據業務需求和行業標準，制定統一的數據格式、數據字段命名規則、數據單位和編碼規范等。這樣可以確保不同部門、系統或業務單元采用相同的數據格式，減少數據格式不統一帶來的問題。此外，標準化的數據格式能夠提高數據的可讀性和可解釋性，便于數據的理解和應用。二是企業可以借助數據整合和轉換工具，實現數據格式的自動化處理。采用數據整合和轉換工具可以幫助企業對不同格式的數據進行轉換和整合，以滿足統一的數據格式要求。這些工具通常具有數據映射、數據清洗、數據轉換等功能，能夠自動化地將數據從不同的格式轉換為統一的格式。通過借助數據整合和轉換工具，企業能夠減少人工處理數據格式的工作量，提高數據處理的效率和準確性。三是企業可以建立數據管理和治理體系，強化對數據格式的管理和監控。數據管理和治理體系是提升數據質量和一致性的重要保障。企業可以設置數據管理部門或崗位，承擔數據格式的規劃、執行和監督職責。這些部門或崗位可以制定數據管理政策和流程，監控數據格式的合規性及相關執行情況。此外，企業可以借助數據質量管理工具和技術，進行數據格式的質量控制和審查，及時發現和糾正數據格式不符合標準的問題，以保證數據的一致性和可比性。

5 對未來研究方向的展望

大數據時代，企業管理會計的持續發展和創新是關鍵，未來應進一步深入探索大數據技術在企業管理會計領域的應用，尤其是與人工智能、機器學習和自然語言處理等領域的融合，以提高數據分析和預測能力。一是加強與其他領域的跨學科合作，如金融、市場營銷和供應鏈管理等，以實現更加全面、準確和綜合的數據驅動決策。二是應重點研究數據治理和隱私保護，在合規性和風險管理方面進行深入探討，以應對不斷變化的法規和監管環境。三是可以結合實證研究方法和案例研究，從實踐角度驗證和改進現有的理論框架和模型，促進學術界和實踐界的相互交流和借鑒。鼓勵開展面向大數據時代中小企業的管理會計研究，為企業提供適用、可操作的管理會計解決方案，進一步促進經濟可持續發展。

6 結語

在大數據時代，企業管理會計的發展面臨著諸多挑戰和機遇。面對數據隱私安全、數據準確性、信息技術素養和數據格式等問題，企業可以通過強化數據保護措施、提高數據采集與清洗能力、提升信息技術素養和采用標準化數據格式等對策予以應對。這些對策將有助于企業更好地應對大數據時代帶來的挑戰，有效利用數據為決策和業務優化提供支持，推動企業管理會計的發展與創新。

【參考文獻】

【1】鄧亦文.大數據時代企業管理會計發展與創新策略[J].市場調查信息（綜合版），2022（16）：80-82.

【2】陳宜.大數據視域下的企業財務會計信息化管理探究[J].財會學習，2023（20）：77-79.

【3】朱德樂.大數據環境下企業會計信息化創新策略研究[J].商場現代化，2023（8）：186-188.