京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代企业管理会计面临的挑战与解决对策
随着社会的进步,互联网的繁荣发展,大数据时代已经来临。大数据时代的到来对企业管理会计而言即是机遇又是挑战,如何抓住机遇应对挑战是会计界最为关心的话题。文章从大数据时代管理会计对企业的突出作用入手,指出了大数据时代企业管理会计面临的四大挑战,给出了四项解决对策,一起对促进企业管理会计发挥出应有的作用。
1 大数据时代企业管理会计的突出作用
1.1 有利于提高企业的前瞻性
随着大数据时代的快速发展,中国的网民人数突飞猛进。根据相关部门的统计结果显示,2015年末,中国的手机网民人数已经超过了6.5亿人次,手机不再是传统观念中只能发短信、打电话的工具,它已经发展成为了大部分网民的生活必需品。强大的信息传递功能使得手机在人民生活中的作用越来越大,而且越来越多的企业开始注重通过网络平台来宣传自己的产品与服务。企业与消费者之间通过微信、微博等平台实现了跨区域的第一时间沟通,加快了信息的传播速度,解决了买家与卖家之间由于时间和地域带来的消费与销售的诸多不便。企业通过网络平台收集来的数据加上管理会计的信息分析技术能够及时了解到消费者内心的真实需求,甚至可以了解到竞争企业的生产、销售情况,极大地提高了企业的前瞻性,企业有了较高的预见能力,便可以规划出健康长远的发展之路。
1.2 有利于提升企业的竞争力
随着大数据时代的到来,物联网也逐渐崛起。企业可以通过对客户在网络活动中的数据分析挖掘对企业有价值的信息。过去,如果客户与企业之间的交易没有最终形成,那么企业就会忽略这些信息,但是现在随着物联网的发展,加上管理会计人员的专业技术分析,就可以通过客户的网络搜索情况来判断出客户对于商品以及商品价格的消费动向,进而可以为客户推荐一些接近于客户消费偏好的相关产品。而且企业管理会计人员还能够综合客户的各项数据最终判断出产品的市场受欢迎程度以及产品未来的发展走向,便于企业及时调整发展战略,有利于提高企业的核心竞争力。
1.3 有利于提高企业的运营效率
企业管理会计本身就具备通过对市场的分析判断,然后制定出企业的生产管理计划的作用,那么在大数据时代背景下,这种功能作用的发挥得到了进一步展现,因为在大数据背景之下,信息的规模以及信息的准确程度都得到了进一步的扩大和提高,企业可以更加全面地了解市场,更加深入地挖掘出对市场对相关产品以及成本价格的有效信息,然后可以为企业制定出更加合乎企业实际情况的生产、销售以及日常管理方面的规划,十分有利于提高企业的运营管理效率。
2 大数据时代企业管理会计面临的挑战
2.1 部分企业对大数据时代管理会计不够重视
大数据时代的到来本应该是给企业创新发展创造更好的环境和更多的发展机遇,但是从实际情况来看,我国只有50%左右的企业关注大数据时代企业管理会计的发展,有30%左右的企业对大数据时代管理会计的理解很片面,而且还有20%左右的企业对于大数据时代管理会计的概念都不是十分清楚。很多企业对于管理会计的重要意义都缺乏深刻认识,大部分企业还只是单纯地考虑企业的业绩,而不注重对企业内部的管理。不仅如此,很多企业认为,大数据都是大企业应该掌握的,中小企业要想融入其中需要耗费大量的人力、物力、财力,成本过高,得不偿失,所以很多企业都不重视大数据时代企业管理会计的发展机遇,固步自封,殊不知如果长期下去就会被大数据时代无情地淘汰。
2.2 存储空间小、分析技术不完善
大数据时代突出一个“大”字,这种“大”体现在信息量大、信息存储规模大上,据IDC出版的数字世界研究报告显示:2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB,而到2020年,数据量将增长10倍,达到44ZB。这么大的信息数据需要巨大的存储空间,但是从目前来看,大部分企业都很难做好高级别的数据分析工作,存在存储空间小的问题。而且尽管人们已经意识到了大数据是当下人类最宝贵的财富之一,但人类真正从大数据中挖掘的数据财富还不到整体的百万分之一,很大的原因在于企业缺乏先进的信息分析技术。由于数据中非结构化数据比重过大并且在不断增加,传统的分析方法很难从非结构化数据中分析出有价值的信息。结构化信息可以通过数据挖掘算法进行分析,但是对于非结构化数据而言,必须要将其先转化为结构化信息然后再进行分析挖掘。这个过程需要一定的时间和技术手段,而且会降低信息的时效性,不利于企业及时做出相应的决策。而且在非结构化信息向结构化信息转化的过程中,如果分析技术不够完善或是分析人员不够严谨等,就会造成隐含关系的丧失,降低信息的准确性,所以必须配色方案要积极完善企业管理会计的信息分析技术。
2.3 企业管理会计信息安全性不强
大数据时代的发展给企业管理会计带来了十分便利的信息搜索,十分便于企业进行数据分析,但是这些数据往往都涉及组织或是个人的隐私,一旦这些信息泄露就会给企业带来巨大的麻烦和危险。目前来看,我国企业管理会计的信息安全存在很大的安全隐患。最为常见的安全隐患,比如手机当中的微信、微博等软件都会经常出现想要获取手机用户当前位置的提示。很多手机用户都会不多想地选择允许,其实这就是一种最直接却最不以为然的信息泄露,一旦被不法分子不正当地利用就会给用户带来巨大的安全隐患。如果企业深层次的核心数据泄露,企业的商业秘密将会被互联网时代的信息传播技术很快地传播到世界各地,容易给企业带来巨大的甚至是难以弥补的损失。所以,在大数据时代背景下,企业一定要做好企业管理会计信息的安全保护工作。
2.4 缺乏高素质的管理会计人才 21世纪不仅是信息技术的时代,同时也是高素质、复合型人才的时代,但是,目前来看,我国在大数据时代背景下极度缺乏高素质的管理会计人才。这种情况不仅是我国如此,世界范围内都存在巨大的管理会计人才缺口。美国是当今世界第一强国,但是美国具备高素质会计信息分析技能的人才缺口人次每年也要高达15万左右。大数据背景下,数据种类繁多,数据规模巨大,一般的管理会计人员很难深层次地挖掘出大数据当中隐含的有价值的信息,这对企业而言是一种无形的损失,所以企业必须要加强对高素质人才的挖掘与培养。
3 应对大数据时代企业管理会计挑战的措施
3.1 全面加强对于管理会计的重视程度
大数据时代的发展已经成为了时代发展潮流,现代企业要想在未来发展过程中崭露头角就必须要牢牢抓住大数据时代的发展机遇,认识到企业管理会计的重要性,管理会计可以帮助企业进行有效的财务资源配置,为企业创造巨大的价值,所以,企业管理者必须要全面加强对于管理会计的重视程度,加强对大数据相关知识的学习,把管理会计工作与大数据进行良好的结合,积极发挥管理会计的重要作用,为企业创造效益。
3.2 升级数据存储系统、完善信息分析技术
大数据时代背景下数据规模巨大,非结构化数据众多,一般的数据库很难处理TB以上级别的数据,所以必须要升级数据存储系统,目前最好的办法就是构建基于云计算的会计信息系统,云计算信息系统能够实现对PB级别的数据存储,而且能够对ZB级别以上的数据进行全面的分析,可以实现资源共享、按需服务。云计算突破了传统的分析技术,能够实现对结构化、半结构化以及非结构化信数据的综合分析,不仅解决了存储空间小的问题,而且还能够完善企业的信息分析技术,是一种直接有效、一举两得的好方法。在过去的5年里,全球大数据计算性能实现了超过20倍的增长,100TB数据排序时间由8274秒缩短到377秒,都和云计算系统的应用有巨大关系,所以要全面普及云计算系统的应用。
3.3 加强管理会计信息的安全性
大数据时代背景下,保证信息安全是一项十分重要的工作。具体而言,可以从三个方面入手:第一,企业在选择云计算服务商的时候一定要挑选知名度较高、安全性较高的服务商,选择前必须要对服务商的信誉情况、服务水平等情况做详细的调查,确保服务质量;第二,要保证云计算系统本身具备强大的风险隔离功能,谨防数据信息被非法窃取、篡改;第三,要加强信息加密储存保护,在客户不允许的情况下坚决不能进行资源共享。
3.4 培养专业的高素质管理会计人才
人才的重要作用不言而喻,大数据背景下企业只有通过任用优秀的人才才能掌握先进的技术手段,从纷繁的数据当中提取出有价值的信息,进而帮助企业做出决策,创新发展。企业可以从外部招贤纳士、内部加强培训两方面入手。通过给予丰厚薪资待遇、可观的晋升机制的方式向社会招聘熟练掌握信息分析技术的高素质人才;另外,可以加强对员工的素质培训,通过邀请专家授课、派出员工交流学习等方法来提高已有员工的素质水平,与此同时坚决不能放松对新招录的高素质人才的培训,建立健全企业管理会计人才的培训机制,提高其理论知识与实践分析技能,要把培训学习形成企业的一种常态化工作,保持企业员工的先进性,全面提升企业管理会计工作水平,只有这样企业管理会计工作才能够更大程度地发挥作用。
4 结语
大数据时代的来临是历史发展至今的必然,是不可逆的。规模巨大的数据以及强大的网络平台为企业管理会计工作带来了巨大的发展机遇,同时也带来了巨大的挑战。这个阶段,哪些企业能够抓住机遇哪些企业就能够取得巨大的突破,所以,在这个时代背景下,必然是要优胜劣汰,优胜劣汰的最终结果是我国经济水平的整体提高,这个过程意义重大,希望我国的企业都能够抓住机遇、创新发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15