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大数据时代和财务数据的精度

2016-11-28

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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