基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的管理會(huì)計(jì)發(fā)展對(duì)策

　　摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，企業(yè)如何在海量數(shù)據(jù)的包圍下進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，成為未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的重要內(nèi)容。大數(shù)據(jù)時(shí)代為管理會(huì)計(jì)提供了前所未有的機(jī)遇，同時(shí)也給管理會(huì)計(jì)帶來(lái)挑戰(zhàn)。本文主要從企業(yè)的角度分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)的作用，并針對(duì)存在的問題提出發(fā)展對(duì)策，以期能有效發(fā)揮管理會(huì)計(jì)職能，更好地為企業(yè)服務(wù)。
　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；管理會(huì)計(jì)；企業(yè)管理；發(fā)展對(duì)策
　　大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生來(lái)看，其主要源于信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了爆發(fā)式的增長(zhǎng)，為確保企業(yè)能夠在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地，管理會(huì)計(jì)勢(shì)必需要改變傳統(tǒng)的工作方法，以積極的態(tài)度來(lái)面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代給企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)的沖擊。從大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來(lái)看，其具有“4V”特點(diǎn)，即（1）Volume（大量性）：大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長(zhǎng)，相對(duì)比傳統(tǒng)印刷材料中的數(shù)據(jù)而言，當(dāng)下的數(shù)據(jù)量已經(jīng)不能用TB來(lái)進(jìn)行衡量，更多地需要用到PB、EB和ZB等量級(jí)；（2）Variety（多樣性）：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)大多以文字和數(shù)字的形式存在，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)多樣性包含了許多分結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，比如聲音、視頻、圖片等，這就給數(shù)據(jù)的收集、分析工作帶來(lái)了一定的困難；（3）Velocity（高速性）：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交換的載體不同的是，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)交換和傳遞往往通過互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算來(lái)進(jìn)行，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度要求企業(yè)能找到更為高效的數(shù)據(jù)處理方法，否則有價(jià)值的數(shù)據(jù)就只能淹沒在海量的數(shù)據(jù)中；（4）Value（價(jià)值性）：海量數(shù)據(jù)中有價(jià)值的數(shù)據(jù)占比很小，并且需要從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中，挖掘出對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以期發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識(shí)。
　　一、大數(shù)據(jù)平臺(tái)下管理會(huì)計(jì)的作用
　�。ㄒ唬┨岣咂髽I(yè)戰(zhàn)略決策的前瞻性
　　大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，意味著互聯(lián)網(wǎng)成為大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展的重要內(nèi)容。據(jù)《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，截止2017年6月底，國(guó)內(nèi)網(wǎng)民數(shù)量超過7.5億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為54.3%，而手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量超過7.2億，手機(jī)上網(wǎng)比例持續(xù)提升�？梢�，電腦和手機(jī)已經(jīng)不再僅限于工作和交流的工具，其隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ�活中的一部分。從企業(yè)角度來(lái)看，越來(lái)越多企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)加強(qiáng)宣傳，如通過官網(wǎng)、微博、微信和電子商務(wù)等方法來(lái)展示企業(yè)自身的形象，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與消費(fèi)者之間的交流和溝通。在企業(yè)與消費(fèi)者相互活動(dòng)過程中，勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，只有通過管理會(huì)計(jì)的信息分析技術(shù)才能幫助企業(yè)掌握消費(fèi)者的實(shí)際需求和市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，從而為后續(xù)的企業(yè)戰(zhàn)略決策提供數(shù)據(jù)支持。
　�。ǘ�）提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力
　　傳統(tǒng)線下分銷方式中，基層銷售機(jī)構(gòu)同消費(fèi)者進(jìn)行聯(lián)系，而生產(chǎn)企業(yè)卻很難得到一手的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，只能通過下級(jí)銷售機(jī)構(gòu)的層層上傳，一方面延長(zhǎng)了信息逐層傳遞中的時(shí)間，另一方面也容易導(dǎo)致生產(chǎn)企業(yè)獲取到不真實(shí)的信息。所以，傳統(tǒng)線下分銷方式不能勝任多變的市場(chǎng)環(huán)境，容易誤導(dǎo)生產(chǎn)企業(yè)的決策。而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，讓諸多生產(chǎn)企業(yè)能夠通過互聯(lián)網(wǎng)掌握及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，比如對(duì)消費(fèi)者的檢索偏好、消費(fèi)動(dòng)機(jī)和消費(fèi)需求進(jìn)行收集，當(dāng)消費(fèi)者再次訪問官網(wǎng)等企業(yè)平臺(tái)時(shí)，網(wǎng)站自動(dòng)推薦消費(fèi)者感興趣的信息和產(chǎn)品。管理會(huì)計(jì)人員可以根據(jù)交易中的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以幫助企業(yè)判斷市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)以及新產(chǎn)品的市場(chǎng)接受度，確保企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)能夠契合消費(fèi)者的實(shí)際需求，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
　�。ㄈ�）提高企業(yè)管理效率
　　從管理會(huì)計(jì)的職能上看，其本身具有市場(chǎng)分析和幫助企業(yè)制定生產(chǎn)計(jì)劃的作用，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)則進(jìn)一步突出了管理會(huì)計(jì)的各項(xiàng)職能。通過人工智能檢索和信息收集，可以幫助企業(yè)收集和分析更多有用的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，企業(yè)進(jìn)而制定出最優(yōu)化的生產(chǎn)規(guī)模，避免因?yàn)樾畔⒉蝗�和信息的不真�?shí)導(dǎo)致無(wú)用的生產(chǎn)投入，提高企業(yè)管理效率。另外，管理會(huì)計(jì)人員還可以從生產(chǎn)、運(yùn)輸、庫(kù)存、銷售和售后服務(wù)等環(huán)節(jié)來(lái)收集企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，把以往事后的成本控制和風(fēng)險(xiǎn)管理變?yōu)槭虑�、事中和事后的全方位控制，為企業(yè)規(guī)劃和成本預(yù)算提供數(shù)據(jù)參考。
　　二、大數(shù)據(jù)平臺(tái)下管理會(huì)計(jì)存在的問題
　�。ㄒ唬�對(duì)管理會(huì)計(jì)不重視
　　雖然管理會(huì)計(jì)能為企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)帶來(lái)諸多好處，但是對(duì)于部分中小企業(yè)而言，特別是一些生產(chǎn)制造企業(yè)，企業(yè)管理者往往更加注重生產(chǎn)和銷售帶來(lái)的直接經(jīng)濟(jì)效益，再加上大數(shù)據(jù)平臺(tái)下管理會(huì)計(jì)的開展需要大量的人力、物力和財(cái)力，因此忽視了企業(yè)內(nèi)部管理會(huì)計(jì)工作的開展。另外，部分企業(yè)管理者對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念存在誤解，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是國(guó)企和大型企業(yè)需要考慮的問題，這與自身的發(fā)展不相關(guān)，因此不愿意推動(dòng)管理會(huì)計(jì)的革新。
　�。ǘ�）分析技術(shù)不足
　　大數(shù)據(jù)中的“大”體現(xiàn)了海量的數(shù)據(jù)，據(jù)凱文凱利預(yù)測(cè)，到2050年，全球數(shù)據(jù)總量將突破100萬(wàn)ZB，如此龐大的數(shù)據(jù)勢(shì)必需要巨大的存儲(chǔ)空間。另外，當(dāng)前的數(shù)據(jù)僅有20%左右為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，剩余80%左右均為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言，傳統(tǒng)的分析技術(shù)不能很好挖掘其中存在的價(jià)值，大多需要先把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后才能加以利用。這一轉(zhuǎn)化過程既需要分析技術(shù)手段的更新，又增加了數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，所以如何在確保數(shù)據(jù)真實(shí)性和準(zhǔn)確性的前提下，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的合理利用，成為當(dāng)下亟需解決的難題。
　�。ㄈ�）管理會(huì)計(jì)人才匱乏
　　現(xiàn)代企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，歸根結(jié)底是人才的競(jìng)爭(zhēng)。2016年末，會(huì)計(jì)行業(yè)的政策指向已經(jīng)從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)向管理會(huì)計(jì)，《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》直接將管理會(huì)計(jì)列為“行業(yè)急需緊缺人才”，隨著會(huì)計(jì)人才結(jié)構(gòu)的調(diào)整，從事傳統(tǒng)核算工作的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將有70%的人員急需知識(shí)結(jié)構(gòu)的更新和調(diào)整，否則將會(huì)被淘汰。企業(yè)若缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，往往守著金山要飯吃，面對(duì)龐大的、種類繁多的數(shù)據(jù)束手無(wú)策，不能實(shí)現(xiàn)對(duì)有價(jià)值數(shù)據(jù)的收集和分析。相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)3到5年，國(guó)內(nèi)需要180萬(wàn)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，但目前只有約30萬(wàn)人。雖然國(guó)內(nèi)諸多高校已開設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)，但人才的培養(yǎng)需要很長(zhǎng)的過程，這對(duì)企業(yè)無(wú)異于遠(yuǎn)水近火。因此，企業(yè)是否能夠培養(yǎng)出大數(shù)據(jù)專業(yè)人才成為至關(guān)重要的問題。

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