高敏莉
摘要:隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,各行各業(yè)都受到不同程度的沖擊,管理會(huì)計(jì)也面臨著前所未有的挑戰(zhàn),尤其在數(shù)據(jù)處理方面發(fā)生了巨大的變革。這些變革包括管理會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的思維模式,數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、加工、分析等數(shù)據(jù)處理方面的變革。
關(guān)鍵詞:管理會(huì)計(jì) 大數(shù)據(jù)時(shí)代 云計(jì)算
隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的開啟,大數(shù)據(jù)概念開始在全球蔓延,我國也于2014年將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國家戰(zhàn)略,基于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)逐漸正改變著各行各業(yè)的傳統(tǒng)模式,作為會(huì)計(jì)重要分支的管理會(huì)計(jì)工作也遇到了前所未有的挑戰(zhàn)。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來
(一)大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)
“大數(shù)據(jù)時(shí)代”這一概念最早是由全球知名咨詢公司麥肯錫提出的,“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)要素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來?!睒I(yè)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以由四個(gè)“V”概括,即Volume(大量)、Variety(多樣)、Velocity(高速)、Value(價(jià)值)。大量是指相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長的特點(diǎn);多樣是指數(shù)據(jù)來源多樣繁雜,如數(shù)字、文字、圖片、音頻、圖像、網(wǎng)頁、地理位置信息等五花八門的數(shù)據(jù)形式;高速是指隨著云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展使得數(shù)據(jù)的計(jì)算能力突飛猛進(jìn),數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)更新;價(jià)值是指價(jià)值密度低,比如一個(gè)小時(shí)的視頻也許只能采集到幾秒鐘有用的數(shù)據(jù)。自古以來商業(yè)的發(fā)展都是基于數(shù)據(jù)分析作出決策,但從未有一個(gè)時(shí)代像大數(shù)據(jù)時(shí)代這樣出現(xiàn)如此大規(guī)模的數(shù)據(jù),如今的企業(yè)就像是漂浮在數(shù)據(jù)海洋上的巨輪,而管理會(huì)計(jì)需要做的就是及時(shí)準(zhǔn)確地挖掘出有用的數(shù)據(jù)。
(二)大數(shù)據(jù)拉啟了管理會(huì)計(jì)新發(fā)展的序幕
1、海量數(shù)據(jù)為管理會(huì)計(jì)提供了重要的經(jīng)營管理資源
管理會(huì)計(jì)職能的有效發(fā)揮必須建立在對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分析上,大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出樣本數(shù)據(jù)向全數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì),使得管理會(huì)計(jì)的處理對(duì)象更加完整。對(duì)于任何企業(yè)來說,數(shù)據(jù)都是商業(yè)皇冠上最為耀眼奪目的寶石,在未來的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中,誰能夠占有更及時(shí)、更豐富的數(shù)據(jù),誰才有可能在瞬息多變的市場(chǎng)中站穩(wěn)腳跟。管理會(huì)計(jì)工作者要應(yīng)勢(shì)而動(dòng),建立數(shù)據(jù)倉庫,做好數(shù)據(jù)資源的收集、存儲(chǔ)、挖掘及整理分析和共享的工作。
2、傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已無法滿足管理會(huì)計(jì)的決策需求
一直以來,結(jié)構(gòu)化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)作為管理會(huì)計(jì)的主要處理對(duì)象在企業(yè)決策中發(fā)揮了重要的作用,但隨著數(shù)據(jù)的爆炸式發(fā)展,企業(yè)自身信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)所能獲得的數(shù)據(jù)中所占的比重越來越小,甚至不足15%,顯而易見,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)決策中所發(fā)揮的作用已非常有限。據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示,企業(yè)的數(shù)據(jù)資源中85%屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等之中的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)被用來優(yōu)化生產(chǎn)流程,增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。因此,企業(yè)管理者必須重視數(shù)據(jù)資源的全面性,特別是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集,為管理決策提供完整、準(zhǔn)確的依據(jù)。
3、實(shí)時(shí)更新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)處理能力的提高
大數(shù)據(jù)時(shí)代下,企業(yè)每天需要處理的數(shù)據(jù)以驚人的速度不斷增長,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已成為管理會(huì)計(jì)發(fā)展過程中的主要瓶頸,以沃爾瑪為例,通過建立數(shù)據(jù)倉庫,其每小時(shí)可以處理的交易記錄高達(dá)一百萬次,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)規(guī)模多達(dá)2500TB,這是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫絕對(duì)做不到的。鑒于人腦對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的有限性,處理完的數(shù)據(jù)也需要以可視化的界面呈現(xiàn)出來,這也對(duì)管理會(huì)計(jì)提出了新的要求。
4、數(shù)據(jù)的價(jià)值取決于其及時(shí)性和預(yù)測(cè)性
大數(shù)據(jù)分析最重要的一點(diǎn)是保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性,其次是預(yù)測(cè)性。以很多企業(yè)投入使用的臉譜識(shí)別系統(tǒng)為例,從進(jìn)門的那一刻,人臉就被快速抓拍,通過技術(shù)分析可以明確地知道這個(gè)人是誰,他將要去哪里,這些曾經(jīng)看似天方夜譚的事情已經(jīng)實(shí)實(shí)在在的發(fā)生了,這個(gè)世界正在發(fā)生改變。數(shù)據(jù)的及時(shí)性和預(yù)測(cè)性對(duì)管理會(huì)計(jì)提出了更高的要求,構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已是勢(shì)在必行。
二、大數(shù)據(jù)時(shí)代引發(fā)管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)處理模式的重大變革
(一)管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)搜集方式與內(nèi)容的變革
傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)源頭是各種紙質(zhì)原始憑證,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和各種電子設(shè)備的廣泛應(yīng)用,原始憑證由紙質(zhì)慢慢過渡成為電子數(shù)據(jù),并且不再由財(cái)務(wù)人員負(fù)責(zé)收集,而是廣泛分散在采購部門、生產(chǎn)車間、銷售部門、后勤部門等各業(yè)務(wù)部門,甚至是供應(yīng)商、客戶、政府機(jī)構(gòu)、中介機(jī)構(gòu)等外部相關(guān)組織中。通過管理信息系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)直接采集信息,節(jié)省時(shí)間和成本的同時(shí),也提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下,相對(duì)于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的運(yùn)用是越來越廣泛。大量的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在社交平臺(tái)、新聞網(wǎng)頁、各種客戶端等,并以音頻、視頻、圖片、符號(hào)等多種多樣的形式呈現(xiàn)出來,這些數(shù)據(jù)都有別于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),呈現(xiàn)出非線性的特征,但對(duì)于管理決策卻發(fā)揮著日益重要的作用,管理會(huì)計(jì)如何處理這些數(shù)據(jù)已是當(dāng)務(wù)之急。如客戶在微信、微博、論壇等社交平臺(tái)中發(fā)表的對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)價(jià),如果加以處理和分析,完全可以用于管理決策支持。
(二)管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式與內(nèi)容的變革
大數(shù)據(jù)時(shí)代,如何將復(fù)雜多樣的海量數(shù)據(jù)加工提煉成有用的信息以供管理者決策之用是所有企業(yè)需要解決的首要難題。目前的數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)中,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫仍處于主導(dǎo)地位,這類數(shù)據(jù)庫只能夠處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),隨著數(shù)據(jù)來源與種類形式的日益多樣化,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)讀寫、高吞吐率和海量數(shù)據(jù)存取、高可用性和高擴(kuò)展性需求等方面越來越無法適應(yīng)新的形勢(shì),操作復(fù)雜、成本高昂,最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)處理的有限性已成為制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸,如不及時(shí)轉(zhuǎn)變思路和更新技術(shù),企業(yè)難逃被市場(chǎng)淘汰的命運(yùn)。大數(shù)據(jù)倉庫是世界各國普遍采用的一種管理系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、整合、分析、數(shù)據(jù)挖掘和價(jià)值再造等多種功能模塊,保證數(shù)據(jù)被充分提煉和處理。企業(yè)也可以根據(jù)自己的實(shí)際需要,將大數(shù)據(jù)倉庫分為不同功能模塊,如存貨管理模塊、生產(chǎn)計(jì)劃模塊、銷售管理模塊等,明晰的模塊分類有利于數(shù)據(jù)的管理和使用,在這個(gè)基礎(chǔ)上,企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尋找能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的潛在信息。
(三)管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)加工分析方式的變革
大數(shù)據(jù)時(shí)代下,數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為一項(xiàng)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)必不可少的技術(shù)?!捌【坪湍虿粷瘛币呀?jīng)成為了數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的案例,零售連鎖舉頭沃爾瑪公司擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)之一,在這里集合了其所有門店的詳細(xì)原始交易數(shù)據(jù),在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,最后得出結(jié)論:跟尿不濕一起購買最多的商品竟是啤酒。在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要用到回歸分析、趨勢(shì)分析、決策樹分析、時(shí)間序列分析等算法,而這些對(duì)于管理會(huì)計(jì)工作者來說顯得相當(dāng)陌生。
以企業(yè)常見的投資決策為例,傳統(tǒng)的投資決策分析方法有內(nèi)含報(bào)酬率法、凈現(xiàn)值法等,這些方法通常是依據(jù)單一渠道取得的相對(duì)準(zhǔn)確的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過這種方法分析得出的結(jié)論相對(duì)滯后、單一,對(duì)于管理者決策只能發(fā)揮有限的參考作用。大數(shù)據(jù)時(shí)代下,企業(yè)投資決策通過搜集線上和線下數(shù)據(jù)、歷史資料和現(xiàn)時(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)、企業(yè)上下游供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)、相關(guān)政策法規(guī)等一系列相關(guān)的完整數(shù)據(jù)后,再運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做出最為可行的選擇。
(四)管理會(huì)計(jì)信息共享模式的變革
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得以有效使用的前提是“信息孤島”現(xiàn)象的消失。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫模式下,不同業(yè)務(wù)部門之間都有自己獨(dú)享的數(shù)據(jù)中心,局部意識(shí)嚴(yán)重阻礙了信息共享觀念的普及,這種封閉的“信息孤島”管理模式在大數(shù)據(jù)時(shí)代下逐漸瓦解,在企業(yè)價(jià)值鏈甚至企業(yè)間價(jià)值鏈上正在逐步實(shí)現(xiàn)信息共享。如生產(chǎn)部門可以直接查詢庫存管理部門原材料的存儲(chǔ)情況,并根據(jù)生產(chǎn)需要及時(shí)通知采購部門,甚至在企業(yè)與供應(yīng)商及客戶之間都可以實(shí)現(xiàn)信息共享,增強(qiáng)彼此間合作的親密度,形成穩(wěn)固的伙伴關(guān)系以共同應(yīng)對(duì)瞬息萬變的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),實(shí)現(xiàn)共贏的戰(zhàn)略合作局面。
三、積極應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)
(一)正確認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)管理會(huì)計(jì)造成的沖擊
統(tǒng)計(jì)資料顯示,目前我國企業(yè)中約有50%的管理者并未對(duì)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代對(duì)企業(yè)的影響引起重視,而且有38%的被調(diào)查者并不清楚大數(shù)據(jù)的概念,25%的被調(diào)查者對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解存在偏差,甚至有些管理者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)其所在的企業(yè)不會(huì)產(chǎn)生任何影響。而對(duì)于中小企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略更是遙不可及,單是人才的培養(yǎng)就需要一筆不菲的投資,完全不符合成本效益原則。因此,大數(shù)據(jù)時(shí)代雖然已大踏步來到,并對(duì)很多傳統(tǒng)行業(yè)造成了巨大的沖擊,卻并未引起管理者的足夠重視,或者因?yàn)楦鞣N條件的限制而選擇了視而不見,這勢(shì)必會(huì)影響到大數(shù)據(jù)在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用。
(二)構(gòu)建基于云計(jì)算的管理信息系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)時(shí)代信息的存儲(chǔ)量相當(dāng)可觀,據(jù)統(tǒng)計(jì),百度每天新增的數(shù)據(jù)就有10TB,系統(tǒng)每天需要處理的數(shù)據(jù)則超過1PB,而完全顛覆傳統(tǒng)銷售模式的淘寶商城每天需要處理的數(shù)據(jù)高達(dá)50TB。隨著物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用,不同形式的數(shù)據(jù)鋪天蓋地,同樣需要巨大的存儲(chǔ)空間,而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫幾乎無法存儲(chǔ)TB級(jí)別的數(shù)據(jù),分析整理更無從談起。因此,能否對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)更新?lián)Q代,建立巨大的TB級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫,將直接決定企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的及時(shí)、完整的收集、存儲(chǔ)、分析、整理,最終決定企業(yè)的成敗與否。云計(jì)算模式應(yīng)運(yùn)而生,借助互聯(lián)網(wǎng)這一平臺(tái)提供快速、動(dòng)態(tài)、虛擬、規(guī)?;男畔①Y源,滿足用戶結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化乃至非結(jié)構(gòu)化信息的多種分析需求。
(三)完善信息安全技術(shù)制度
如何保障信息安全是大數(shù)據(jù)時(shí)代及互聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用過程中必須要重視的一個(gè)問題。企業(yè)收集的數(shù)據(jù)中常常包含著其他企業(yè)、組織或者個(gè)人的隱私,這些信息一旦泄露,會(huì)給當(dāng)事人、客戶、供應(yīng)商等造成難以挽回的損失。在拉斯維加斯每年夏天舉辦的全球性的“黑客大會(huì)”上,讓人眼花繚亂的黑客技術(shù)輪番上演,這也為各大企業(yè)、組織、政府部門等敲響了警鐘,信息安全技術(shù)的發(fā)展和維護(hù)任重而道遠(yuǎn),如何保證信息安全成為了擺在每一個(gè)人面前的重大課題。
(四)注重適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求的管理人才的培養(yǎng)
目前,世界各國的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才都面臨巨大的缺口。一項(xiàng)預(yù)測(cè)顯示,在未來六年內(nèi),僅美國一國就可能面臨14 萬至 19 萬擁有扎實(shí)分析技能的人才缺口,面臨的懂得使用相應(yīng)工具分析大數(shù)據(jù)、作出合理決策的管理和分析人員的人才缺口更是高達(dá) 150 萬。人才的短缺勢(shì)必會(huì)阻礙企業(yè)開發(fā)、利用管理會(huì)計(jì)信息工作的進(jìn)程。因此,能否及時(shí)培養(yǎng)掌握此類分析所需知識(shí)與技術(shù)的管理會(huì)計(jì)人才,對(duì)企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。
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