京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的财会变革
大数据来了,你准备好了吗?
财会界发生的重大事件,我们常用“变革”这个词来形容其重要性,但也常有夸大其辞之嫌,但这次“变革”真的到来了。“大数据”这个词正被越来越多的人熟知,大数据不仅仅是财会界的事情,还是网络时代信息化的一次重大变革,但这一变革对财会领域的影响恐怕要超过其他很多领域,因为财会界就是与数字打交道的,而大数据也是基于数字的革命,因此,不认识大数据的本质,并相应做出变革,很可能沦为落伍者而被淘汰。
什么是大数据?简单来说,大数据就是把零碎的、散布于各个领域的数据通过某个点联结起来,并通过电脑的测算发现其中的规律,可以更有针对性地采取应对行为,进而提升人们的工作效率和生活质量。所以,大数据的本质可以简单概括为“通过数据找规律,通过规律提效率”。毫无疑问,大数据将大幅提升财务工作的效率,但也会对财务工作带来诸多挑战。财务工作中很多固有的方法将不再奏效,财务人员应进行相应改变,以适应这种新环境和新常态。
首先,企业的财务要从核算型向管理型转型。目前企业的财务工作,仍然把财务核算作为工作的核心内容,而管理会计的发展相对滞后,财务对于企业的发展战略和管理支持帮助有限。虽然基于传统的管理会计方法,可以通过计算基于财务报表的相关比率得到一些信息,但这些信息是基于财务模式和特性的,所以其价值往往也只是基于企业的财务管理方面,而大数据则会让企业得到许多财务管理之外的信息,比如,通过基于客户消费习惯的大数据分析,可以为企业的产品生产提供更有针对性的信息;基于销售人员的销售方式进行分析,发现哪些销售方式的投入产出比更大,以便让销售经费能够有的放矢。企业的销售数据往往极其庞大,传统的财务核算是无法完成的,必须通过大数据来能解决。因此,财务人员不能拘泥于以往的管理会计知识,应该从更高的高度和更广的角度看待自身的责任,大数据是对所有财务人员一次测验,通过这项测验的人才能成为大数据时代的合格会计师。
其次,大数据会让企业管理从事后补救型向事前干预型转变。企业的管理工作往往是“盲目”的,因为管理过程中充斥着各种未知因素,使得管理者虽然“身在此山中”,却“云深不知处”,在一些对企业不利的突发事件发生前,因未能做到未雨绸缪,常常是损失发生后才“亡羊补牢”、总结经验教训,以便未来可以避免类似损失。大数据可以让管理者变得更加聪明,他们可以像诸葛亮那样运筹于突发事件之前,可以避免突发事件的发生或最大限度的减少损失。“大数据”有着最好的记忆力,通过对大数据分析后,很容易找到突发事件的运行规律和概率,制定相应措施防止事件的发生。有了大数据,企业的管理工作从漫天扔炸弹转变为扔下一颗颗“精确制导炸弹”,管理工作不再是事后盲目的堵漏补缺,而是事前“点对点”制定相应方法和措施。
第三,大数据会让成本核算更有针对性。这可以从两个层面进行理解:一是“钱与事”的关系,全面预算管理早已在企业中流行起来,很多企业都制定了规范的全面预算管理办法,但其效果仍然不尽如人意,因为让很多企业感觉困惑的是,虽然有了全面预算,但“钱与事”的相关度如何仍是未知的,企业的预算管理者常常会问:这件事情是不是可以用更小的预算解决呢?通过大数据分析,可以很好建立起“钱与事”的匹配关系模型,预算制定的信息对称性将大大加强。二是大数局可以让企业的成本核算更为精细准确,无论是作业成本法、标准成本法或别的成本核算方法,其关键要素就是成本定额的制定,大数据可以让企业能建立更加科学的成本标准,制定更加准确的作业指标。
第四,大数据将打破传统人力资源格局。大数据时代,企业的原有的财务岗位职责将会重新被定位,一些岗位可能会被撤销或合并,与数据处理相关的岗位可能要集中,财务人员的职责分工可能不再以账目为依据,而是以数据和信息作为依据。当然,这对企业的内控工作会带来挑战,需要企业信息管理系统在网络监督上相应调整。财务人员的绩效考核方式也会同样发生转变,很多将不仅仅把财务员工局限于部门的角度考核,而可能站在企业的高度进行考核。因此,财务人员应该有系统性思维和管理性思维,对企业的生产、管理、营销等各个环节都应有透彻认知,能够充分理解企业的战略和使命,能够解读大数据背后对企业有价值的信息。
总之,大数据来了,它将会无孔不入地渗透进人们的工作和生活。你可能会对于它发现你的网络轨迹而感到不适,你可能会对于一些隐私信息的暴露而感到懊恼,但你却不可能回避它或无视它,而只能去迎合、学习和适应它,因为我们本身就生活在一个应对急剧变革而不断学习的时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23