京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
管理会计迈入“大数据时代”
财务需要在管理上发挥作用。当大数据与财务碰撞时,大数据在管理会计上发挥的作用尤为明显。
很多企业都曾经遭遇过难辨票据真假、无法掌控员工的真实出差天数等难题。此时,大数据将在财务审计中发挥重要的作用,比如结合天气信息、航班信息、票务信息等辨别财务信息的真假。
其实,这只是大数据时代财务变革的一个简单的例子。在大数据平台下,管理会计能够更精细化、更有效率地为企业决策提供有用信息。同样,在大数据时代,会计人也正面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据重构“企业智慧”
以云计算、大数据、移动互联、社交网络为代表的新兴技术发展催生着新IT时代的到来。而新IT时代的企业信息化的一个典型的特点是以数据重构商业模式、服务与产品、经营理念。
从某种程度上说,大数据正重构“企业智慧”。
工业和信息化部信息化推进司司长徐愈说,随着信息资源的进一步开放、共享和挖掘,企业迎来了更多发展机会。国家从政策层面怎样更多地支持信息技术共同发展,怎样支持企业更好地利用大数据技术提升企业竞争力,是目前相关部门制定政策时重点考虑的问题。
而对于大数据将在企业运营中发挥的重要作用,浪潮集团执行总裁王兴山认为,大数据时代下,企业信息化架构强调云计算、大数据、社交网络和移动应用,用新技术不断颠覆传统企业的运营模式,帮助企业实现差异化创新。
每一轮新技术革命的爆发都会对企业的管理模式和运营模式产生深刻的影响。新IT技术与企业管理创新的融合催生了新的业务模式。
“大数据正在重构‘企业智慧’,推动企业转型升级。”王兴山认为,“在需求和技术的双重驱动下,管理软件产业迎来了巨大的发展机遇。”其中,大数据带来的财务变革格外令人振奋,尤其是其在管理会计方面的应用。
大数据与管理会计的融合
财务需要在管理上发挥作用。当大数据与财务碰撞时,大数据在管理会计上发挥的作用尤为明显。
“对于管理会计来说,大数据理念为企业管理层合理配置资源和优化决策并对当前和未来的经济活动进行预测、决策、规划、控制和考核评价等,提供了更多可能。”广东电信财务共享服务中心综合支撑室经理张育强说,说白了,大数据理念在某种程度上是预测分析、决策分析、成本控制、责任会计等管理会计多种功能得到良好运用的基础。
具体来说,管理会计是企业内部的会计,是从数据到决策的一个过程。“数据的来源更多地依靠外部数据,比如企业预算在很大程度上要依靠外部数据。以差旅费为例,北京、上海、广东等每个区域的费用标准都不同,在会计上对应的每一项费用科目的标准也就不同。确定标准的过程,我们称为‘对标’。标对好了,管理会计也就做出来了。”王兴山说,其中,大数据的作用不可替代。
但同时,张育强认为,在大数据方面,既要灵活应用管理会计,又要敢于突破管理会计。
“大数据理论实际上只是为管理会计应用提供更加良好的基础,让管理会计能够从大数据中客观分析、解读、显化与还原,从而扩大管理会计的适用范围。但如果在大数据处理过程中过于沉湎于传统管理会计理论与模型,无意中忽略了大数据整合、应用过程中的一些客观结论或信息,效果也许就会南辕北辙,甚至歪曲事实。”张育强说。
大数据浪潮中的会计人
在大数据时代,CFO的职能已经从财务管理延伸到提升企业整体绩效方面,企业财务人员也要随之转型。财务共享中心是影响财务的一项革命。对此,王兴山表示:“企业的财务流程和岗位都要改变。出纳、记账人员都要集中、下放。企业需要对财务人员进行重新分离,把一些从事标准化、专业化且重复工作的财务人员进行剥离与集中。”目前,会计行业的大数据还主要以数据采集和清理为主。
当大量庞杂无序的数据被收集起来之后,如何将有用的数据筛选出来并确立它们之间的关联关系是数据清理的重要工作。未来,或许会有专业公司专注于数据清理。
对此,张育强认为,从管理会计角度看,财务人员要非常了解行业各生产经营流程环节和要素之间的可能关联及其折射在企业业务、管理、内控、财会、统计等数据之间的“血缘关系”。要努力寻找、建立这些数据之间的关联关系。比如,可以通过实施元数据管理、标准化处理各系统数据源、统一数据业务及系统口径、建立统计数据的元数据管理模型及精细化的数据质理稽核模型,实现数据质量的闭环管理,并在此基础上实现可视化和精细化管理。
无论大数据应用还是管理会计应用,人的因素都是关键。
“从技术上看,会计人员需要理解大数据技术,能够解读大数据分析的结论。从行业上看,会计人员要非常了解行业各个生产环节的流程关系、各要素之间的可能关联,并且将大数据得到的结论对应到行业的具体环节中。从管理上看,会计人员需要找出可执行、可解决问题的决策依据。”张育强表示,这要求会计人员深谙技术、熟悉管理和管理会计的各种方法,最重要的是要有系统性的思维,能够从专业的角度,综合看待大数据与行业的关系。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21