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大数据时代和财务数据的精度
2016-11-28
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大数据时代和财务数据的精度

近年来,大数据时代是一个很热门的话题,我看了几本关于大数据的书,对于有些观点颇有些看法。其中对于大数据更强调的是数据的实时性,而非准确性,即时限要求高而精度要求在其次。

从会计原理上来说,会计的主要任务就是解决计量的问题,这也是会计这门学科的意义所在。虽然从管理学角度,财务数据本身要求不如会计那么高,但是至少在一定前提下,精度仍然是一个追求的目标。大数据是为企业提供决策依据的,数据分析部门(或公司)分析各类大数据,然后在商业领域应用,这个决策显然是商业模式领域的,比如超市里货物的摆放规律,比如圣诞节备货的品种比例。但是商业模式到盈利之间,仍然需要财务数据做支持,尽管大数据已经提供了大量的数据才分析和证实,但是,这些数据大多源自外部,企业内部能否支持这种模式却依然是个问号!

理论上,企业内部积累的数据也是大数据的一个部分,但是在一定程度上,随着技术进步,部分会计数据已经失去了其价值,因为会计数据是根据一定的制度和准则,进行过加工的数据,本身没有原始数据来得直接。同时,会计语言又是一种通用商业语言,所以在最终形成决策之前,依然会使用财务数据进行预测和分析。现行的会计计量方法个人认为存在应该存在创新空间,至少在计量对象上,是目前的一个硬伤,这个对象的划分带有较强的主观性。其实企业存在许多对象并不明确的成本费用,强行将其分配到特定主体,可能会影响到这个主体的积极性,进而进一步影响其创造性。但是,我们似乎目前也没有更好的办法解决这个问题。
会计数据由于计量单位的原因,具有很大的放大性,比如单位成本10元和10.1元,在放大10万倍以后,其实对经营预测应该具有很大的影响性了。似乎超市定价上就考虑了这种因素。
所以我的观点是,在大数据时代,财务数据的精度仍然应该是一个重要的追求目标。

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