大數據背景下企業管理會計優化策略研究

一、前言

隨著信息技術的快速發展和廣泛應用，大數據已經成為企業管理中的關鍵資源。大數據涵蓋大規模、多維度、多樣化的數據集合，來源于企業生產、銷售和客戶服務等各個環節，形成了龐大的數據資源[1]。管理會計作為企業內部信息系統的重要組成部分，在數據收集、處理、分析和提供決策支持方面發揮重要作用，為企業進行最優決策、改善經營管理、提高經濟效益服務。然而，大數據也對管理會計提出了更高的要求，需要在數據挖掘、數據分析和信息管理方面具備更強的能力。因此，研究大數據背景下企業管理會計優化策略具有重要的理論和實踐意義，能夠為企業提供有效的決策支持，從而提升企業的競爭力。

二、大數據對企業管理會計的作用

（一）促進數據管理模式變革

首先，在大數據時代，數據管理模式變革不僅是技術更新換代，更是對企業數據管理理念和方法的全面轉型[2]。企業需要適應新的數據類型和管理模式，借助大數據技術實現數據的高效存儲、處理和分析，以應對日益復雜和龐大的數據挑戰，從而提升數據管理的效率和質量，促進企業實現可持續發展。其次，在大數據時代，數據類型及管理模式更加多元。傳統的數據管理主要集中在結構化數據上，而大數據時代出現了海量的非結構化數據，如文本、圖像、音頻等。多元化的數據類型對數據管理提出了新的挑戰，需要企業調整管理策略和應用新技術，以實現對不同類型數據的高效存儲、處理和分析。再次，大數據技術與互聯網的密切聯系促成了數據管理模式的革新。傳統的數據管理模式往往依賴企業內部數據中心和私有數據庫，而在大數據時代，企業借助云計算和分布式存儲技術，實現了數據管理模式的多元化和靈活性。企業可以通過云服務商獲取數據資源，實現數據按需使用和彈性擴展，降低了數據管理成本和復雜度。最后，大數據技術的發展促進了數據存儲方式的革新。傳統的集中式數據庫已經不能滿足企業大規模數據存儲的需求，而分布式存儲技術的出現填補了這一空白。分布式存儲技術可以將企業數據存儲在多個服務器上，并通過分布式文件系統或對象存儲系統進行管理，實現了數據的高度可用性和彈性擴展。新型數據存儲方式不僅提高了數據存儲的效率，還確保了數據的安全性，為企業數據管理帶來了極大的便利。

（二）促進數據處理方式創新

大數據技術的應用不僅體現在自動化工具的使用，還表現為數據處理方式的改變。隨著自動化工具的廣泛應用，數據處理方式已從傳統的事后處理模式轉變為實時處理模式，使企業能夠及時響應市場變化，實現動態決策制定。例如，實時數據分析使企業能夠隨時監控客戶行為和市場趨勢，從而快速調整營銷策略和產品供給，以滿足市場需求。大數據技術還推動了高級分析技術的發展，如機器學習和人工智能，先進技術被用于深入挖掘數據價值和預測未來趨勢。機器學習模型可以從歷史數據中洞悉規律并預測市場發展趨勢，為企業提供前瞻性洞察，從而使企業在競爭中占據優勢。大數據技術也促進了數據治理模式的發展。數據治理包括數據質量控制、安全保護和合規管理，是數據處理不可或缺的組成部分。通過自動化的數據治理工具，企業能夠確保數據的準確性和安全性，避免數據泄露和濫用的風險，同時保證企業的數據處理活動符合相關法規要求。通過引入自動化工具和改變數據處理方式，企業不僅提高了數據處理的效率和質量，還增強了企業的市場敏感度和競爭力。大數據技術的不斷發展和完善，預示著未來數據處理將更加智能、高效和安全，為企業長遠發展提供了強大的技術支持。

（三）提高管理會計系統效率

一方面，大數據技術的應用實現了管理會計系統的效率和精確性的顯著提升。傳統管理會計系統面對龐大的數據以及數據來源多樣化的挑戰，往往難以及時收集和分析數據。大數據技術的引入使管理會計系統能快速、精確地收集和處理數據，為企業提供及時、更精確的決策支持，不僅提高了數據處理的效率，還增強了數據的利用價值。另一方面，大數據技術的應用使企業能準確地進行員工績效考評。企業傳統的員工績效考評方式常常依賴人工調查和統計，存在主觀因素影響和誤差。大數據技術可以通過自動化工具和智能分析方法，實現對員工績效的全面評估和分析，提高績效考評的公正性和準確性[3]，有助于企業科學地評估員工的表現，提高員工激勵的效果。

（四）實現數據驅動決策

一方面，大數據技術不僅可以幫助企業進行產品創新，完善經營發展戰略，還能提升企業的核心競爭力。通過對市場和客戶需求進行深入分析，大數據技術可以幫助企業了解市場趨勢和競爭對手的動態，為產品創新和制定經營發展戰略提供科學依據。管理會計可以利用大數據技術對企業的生產和銷售數據進行深入分析，從而制定科學的生產計劃和營銷策略。另一方面，大數據技術還可以幫助企業優化資源配置和進行成本控制。通過對運營數據、生產數據等進行分析，企業可以發現資源利用率低下的環節，及時采取措施優化資源配置和生產流程，降低成本，提高效率。企業傳統的運營規劃往往依賴歷史數據和經驗判斷，難以應對市場變化和風險挑戰，而大數據技術可以通過實時監控數據和進行深度分析，為企業制定運營規劃提供科學和準確的依據。

三、大數據背景下企業管理會計存在的問題

（一）復合型人才儲備不足

盡管大數據技術的發展日新月異，但企業在應用這些工具時仍面臨專業人才缺乏的問題。首先，大數據技術的廣泛應用對企業數據處理和分析能力提出了更高的要求，需要專業技術人才的支持。然而，當前市場上這類人才供給不足，導致企業在招聘和培養數據分析人才方面存在一定的困難。傳統的教育體系和培訓機制可能無法及時滿足大數據時代對數據分析人才的需求，使得企業在人才引進和培養方面面臨挑戰。其次，即使企業擁有數據分析人才，但由于數據處理和分析技術不斷更新和發展，工作人員的技術儲備往往跟不上技術變革的速度，導致其實際工作能力不足。大數據技術迭代創新速度快，新的數據處理工具和分析方法不斷涌現，需要員工持續學習和更新知識，以保持與技術發展同步。然而，很多企業在培訓和技術更新方面投入不足，導致員工的技術水平無法滿足大數據時代的要求，影響了數據處理和分析的質量和效率。

（二）信息技術應用與管理脫節

信息技術的快速發展使得企業內部信息系統變得更加復雜和龐大，涉及多個部門和業務領域。然而，很多企業管理層對于新技術的理解不充分，導致信息技術應用滯后，無法充分發揮其優勢。一方面，企業管理層對于信息技術的戰略規劃和整合能力有限，導致信息系統之間缺乏有效的數據共享和交流。企業各類信息系統包含大量的數據和信息，但由于各系統之間的數據缺乏互通和共享，導致了信息孤島的出現。信息孤島使得企業無法全面了解和分析各部門和業務的數據，影響了決策的科學性和準確性。例如，企業營銷部門和生產部門可能使用不同的信息系統，彼此之間無法有效共享市場信息和生產信息，在很大程度上影響了戰略決策的一致性。此外，信息系統之間數據共享和交流不暢還可能導致數據重復錄入、數據不一致等問題，進一步影響了企業管理決策的效率和效果。例如，同一客戶信息在不同系統中可能被重復錄入，且每個系統信息更新時點不一致，導致企業管理層無法獲得一致的客戶視圖，對制定客戶服務策略和銷售策略造成困難。另一方面，信息技術與管理脫節還表現在對技術更新的適應性不足。隨著新技術的持續涌現，企業需要快速更新原有技術以維持競爭優勢。然而，如果企業管理層不能及時理解并整合這些技術，企業的信息系統可能很快過時，不僅限制了企業利用最新技術的能力，也可能導致投資失敗和運營效率降低。

（三）決策支持系統不完善

在大數據時代，部分企業決策支持系統存在不完善的問題，直接影響了決策的效率和效果。首先，部分企業決策支持系統未能充分整合大數據技術，導致其在處理龐大且多樣數據時顯得力不從心。部分企業決策支持系統的數據處理能力有限，主要局限于處理結構化數據，對非結構化數據和實時數據的處理能力較弱，無法滿足管理會計對于數據處理和分析的需求，從而影響了企業的發展進程和競爭力。其次，部分企業決策支持系統的模型和算法相對簡單，缺乏對復雜數據的深度分析和處理能力，尤其是面對風險因素或者非線性問題時，現有決策支持系統無法給出有效的解決方案。在這種情況下，決策的科學性和準確性不足，從而影響了企業的發展戰略和競爭力。再次，部分企業決策支持系統未能及時更新和升級，導致技術落后、功能不完善。隨著大數據技術的快速發展，新的數據處理工具和分析方法不斷涌現，企業決策支持系統需要不斷更新和升級才能跟上技術的發展步伐。然而，由于技術限制或者管SW/S83eRdqhxxZ+CHJRIM8FtrXFSs7ddUVjHgka4DLI=理疏忽，部分企業決策支持系統未能及時更新和升級，導致系統功能不夠完善，無法發揮其應有的作用，影響了企業決策的科學性和準確性。

四、大數據背景下企業管理會計的優化策略

（一）建立數據人才體系

在大數據背景下，企業優化管理會計離不開高素質的數據人才隊伍，因此，加大對數據分析人員的培訓力度顯得尤為必要。通過專業的培訓課程和實踐經驗積累，數據分析人員可以大幅提升專業水平和數據分析能力。數據分析人員不僅需要具備深厚的數據分析知識，還應深入了解企業的業務需求，能夠靈活運用先進的數據處理工具和技術，為企業提供深入、全面的數據分析結果和洞察[4]。第一，企業應制定系統的培訓計劃，包括基礎數據分析技能、高級數據分析技術以及行業典型案例等課程。通過專業培訓，數據分析人員能夠掌握從數據收集、清洗、分析到可視化的多種技術，提高實際操作能力和解決問題的能力。此外，企業應鼓勵數據分析人員積極參與行業會議、論壇和研討會，吸取最新的行業知識和最佳實踐經驗，從而使其技術水平始終處于行業前沿。第二，企業應注重實踐經驗的積累，通過實際項目提升/qNaKp3vFy02t7c8jsnPuhafwXfaUuEhrJAYpGz6Wak=數據分析人員的實戰能力。在項目實踐中，數據分析人員能夠將所學知識應用于實際業務場景，解決具體的業務問題，積累寶貴的經驗。例如，企業可以設立數據分析項目，讓數據分析人員在實際業務中進行數據挖掘、模型建立和分析報告撰寫，鍛煉其獨立分析和解決問題的能力。第三，企業可以建立完善的數據人才體系，包括設立專門的數據分析團隊。數據分析團隊由專業的數據科學家、數據分析師和業務專家組成，融合不同領域和專業背景，共同解決復雜的數據分析問題和業務挑戰。數據分析團隊能夠通過多學科協作，形成更強的數據分析和洞察能力，為企業決策提供全面和高效的數據支持。例如，數據科學家可以負責算法開發和數據建模，數據分析師負責數據清洗和初步分析，而業務專家可以提供業務知識和需求分析，從而確保數據分析結果與企業實際需求保持高度一致。第四，企業應建立健全的人才激勵機制，吸引和留住優秀的數據分析人才。企業可以通過制定具有競爭力的薪酬待遇、職業發展規劃和獎勵制度，激勵數據分析人員不斷提升自身能力，為企業創造更大的價值。企業還應注重內部人才的培養和發展，包括提供職務晉升和崗位輪換等機會，從而提升員工的職業滿意度和忠誠度。

（二）加強信息技術與管理融合

企業為優化管理會計，必須加強信息技術與管理融合。通過實現信息技術與管理的緊密結合，企業可以大幅提升信息系統的整體效能和使用價值，從而提高信息流動和決策效率，增強對市場變化的響應速度，最終提升企業的競爭力和可持續發展能力。第一，企業要優化信息系統架構，確保其具備良好的可擴展性和互操作性，以適應業務的快速變化。優化信息系統架構不僅包括硬件和軟件的升級，還包括系統流程和管理模式的調整。例如，企業可以采用模塊化的系統設計，確保各個模塊能夠獨立升級和替換，從而提高系統的靈活性和適應性。此外，企業應加強信息系統的互操作性，確保不同部門和業務領域的信息系統能夠無縫對接，實現信息的快速流動和共享，有效消除信息孤島。第二，提高信息系統的使用效率也是企業管理會計優化的重要方面。企業可以通過定期培訓和提供技術支持，提高員工對信息系統的使用效率，包括讓員工熟練掌握系統操作技巧、了解系統的功能和特點，并能夠高效利用系統開展工作。例如，企業可以為員工提供信息系統操作手冊和在線培訓課程，幫助員工快速掌握信息系統的操作方法。同時，企業應建立技術支持團隊，及時解決員工在使用信息系統過程中遇到的問題，確保信息系統的高效運行。第三，規范信息管理流程是企業優化管理會計的重要支撐。企業應建立完善的信息管理制度和流程，確保信息在流轉過程中的準確性和及時性。例如，企業可以制定信息錄入和審核標準，確保每一條信息在輸入系統之前都經過嚴格地審核和校對，避免數據錯誤和信息失真。同時，企業還應加強信息安全管理，確保信息系統的安全性和穩定性，防止數據泄露和系統故障。

（三）完善決策支持系統

企業可以通過完善決策支持系統，提高管理決策的科學性和準確性，從而更好地應對市場變化和競爭挑戰，實現企業的長期發展目標。第一，企業要開發精準的預測模型。利用大數據技術，企業可以開發出能夠準確預測市場趨勢和企業業績的預測模型。模型可以通過對歷史數據和實時數據的深度分析，識別潛在的趨勢和風險，為企業管理層提供決策參考和預警信息。通過對市場動態和企業運營數據的綜合分析，預測模型能夠幫助企業預見可能出現的變化和挑戰，為管理層決策提供可靠的支持。第二，企業要增強決策支持系統的實時數據處理能力。通過優化決策支持系統架構和算法，決策支持系統具備更強的實時數據獲取、分析和處理能力，并將分析結果快速反饋給管理層，以便其及時調整決策。在此情況下，企業可以提高決策的靈活性和準確性，以應對市場變化和競爭挑戰。此外，通過及時有效的數據處理和反饋，決策支持系統可以幫助企業準確捕捉到市場變化和機遇，同時降低決策的風險。第三，企業可以優化決策支持系統的用戶界面和交互功能。通過提升決策支持系統的用戶友好性和操作便捷性，可以增強用戶對系統使用的積極性，更好地滿足用戶需求，提高用戶體驗感，也能更好地促進系統的推廣。第四，加強對決策支持系統的監控和評估也是必要的。企業要建立決策支持系統監控機制，定期對系統進行評估，及時發現和解決問題，保障系統的穩定性。通過持續監控和評估，企業可以不斷優化決策支持系統的功能，從而提升決策支持系統的整體質量和效能。

五、結語

綜上所述，在大數據時代，企業管理會計迎來了前所未有的機遇和挑戰。隨著信息技術的不斷發展和廣泛應用，大數據已經成為企業運營管理和決策的重要支撐。本文提出的管理會計優化策略旨在幫助企業充分利用大數據技術的優勢，通過提升數據處理和分析能力、加強信息技術與管理融合以及完善決策支持系統等措施，企業可以更好地應對大數據時代的挑戰，提升管理會計的效率和決策質量。這些策略不僅能解決當前企業數據處理和分析能力不足的問題，還能為企業未來實現數據驅動決策提供堅實基礎，推動企業在大數據背景下實現可持續發展。總之，大數據技術應用和管理會計優化相輔相成，企業應積極采取優化策略，從而在激烈的市場競爭中保持領先地位，實現長期穩定發展。

引用

[1]李麗婷，謝梅.大數據背景下強化飼料企業內部控制中管理會計的應用分析[J].中國飼料，2023（12）：125-128.

[2]徐玉德.數字經濟時代會計變革的反思與邏輯溯源[J].會計研究，2022（08）：3-13.

[3]楊凈雯.數據驅動下企業智能化管理會計平臺研究[J].財會通訊，2024（03）：131-136.

[4]胡俊南，杜思遠，王振濤，等.大數據時代多學科交叉復合型會計人才培養研究[J].財會通訊，2022（07）：155-161.

作者單位：首都經濟貿易大學

責任編輯：王穎振