企業經營預測中大數據的運用

曹毅

摘要：在大數據來臨之際，給予會計行業和審計行業帶來了一次全新的“工業革命”。如何把大數據運用到企業的經營預測中去，并針對所產生的影響給出的應對策略進行了分析。

關鍵詞：預測 ?大數據 ?會計 ?影響

目前，互聯網、物聯網、人工智能、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉及大數據，大數據將成為今后整個社會及企業運營的支撐。但是大部分人都對數據感到厭倦，它好像總讓人覺得乏味。數據仿佛是無數事實和數字的堆砌，每條數據都顯得無聊，其乏味程度等同于“我買了一件新衣服”之類的微博。這是一大堆尚未加工的索然無味的材料，只有企業才會去細細咀嚼。其實，數據里凝結了極為珍貴的值得學習的經驗。隨著數據的不斷累積，人們也開始掀起了從數據中獲取財富的淘金熱。但數據本身并不是黃金，作為原始材料的數據只是枯燥無味的代碼組合，只有從數據中提煉出的規律和知識才是黃金。

預測是根據過去的歷史資料和現在所取得的信息，運用掌握的科學知識和實踐經驗，按照事物發展規律，有目的地預計和推測未來。預測是現代管理會計的重要職能之一，管理會計中的預測分析是為了實現企業經營目標而展開的銷售預測、利潤預測、成本預測和資金需求量預測的系統。預測分析使得人們在做出決策時越來越注重“數據驅動”也就是更依據客觀統計數據而不是某人的“判斷”。在這個以事實為基礎的領域中，常見的詞匯都是“分析學”、“大數據”、“數據科學”等。在大數據來臨之際，傳統會計行業和審計行業，無論從會計信息化、管理會計職能，還是從審計目標及審計方法上，都受到了前所未有的沖擊，也給予會計行業和審計行業帶來了一次全新的“工業革命”。

企業經營預測分析的方法有定量分析法和定性預測法，定量分析法是根據歷史數據，揭示各有關變量之間的規律關系，并據此建立相應的數學模型，推算出未來可能達到的規模或水平。定量分析法主要包括算術平均法、移動平均法、趨勢平均法、加權平均法、平滑指數法、修正的時間序列回歸法、本量利分析法、投入產出法、回歸分析法和經濟計量法。在定量分析的過程中運用到大量的歷史數據，這時候就可以運用到我們的大數據。然而大數據時代與傳統數據時代存在一定的區別，在于：1 是數據的突然增多，且多為非結構性的業務數據;2 是面對這些海量數據，要求會計從業人員的反應時間短，反應速度快。因此如何收集數據、整理數據、分析數據、利用數據，并將這些有效數據進行整合、資源配置，是企業目前所需要面對的難題之一。在傳統會計分析中強調的是準確、精準，而大數據時代強調的則是數據使用效果。傳統會計分析認為，會計信息的精準性無比重要，同時也不接受舞弊造假信息或是非系統性錯誤。但大數據技術存在數據真假難分的問題，這也是大數據技術的一大缺陷。大數據時代則更多的關注會計信息分析帶來的效果，而對精準性沒有那么高的要求，或者說，絕對的精準并非是大數據時代所關注的。預測分析在收集整理資料時，需要建立在充分的信息基礎之上，財務人員需要將財務數據和業務信息結合起來，運用一定的方法將數據進行整理，并從中找出重點數據，使其能夠保質保量地運用于實際工作中。同時，數據的安全性也極大地影響企業的長久運行和可持續發展。大多數企業都在積極想辦法解決確保自己企業數據的安全，應用大數據技術可確保信息不外泄，企業的基礎數據以及加工數據都會在會計主體之間保持著良好的聯系。

大數據技術使得財務管理人員的管理職能發生了轉變。財務管理人員需要參與建立企業的數據分析模型，并在建立模型的過程中定義關鍵指標和風險價值等工作，這不僅要求財務人員熟悉企業前端業務、生產流程，還需要對市場環境、金融環境有足夠的了解，除了關注企業內部數據的同時還有關注同行業和其他競爭企業的各類數據進行分析、預測。傳統財務管理人員，他們的職能往往在于財務核算、財務管理，而當海量數據出現的時候，其數據的繁多與冗長、數據分析能力的不斷提高，要求財務管理人員的職能越來越多的轉向有價值的資源配置中去。需要我們將原本雜亂無章、零散的數據，通過合理的分析、運用，整合成為對企業會計有用的數據。原有的職能，基本上把財務人員定位在收集單據、定制憑證、復核、結賬、報告、歸檔等工作中;而大數據時代，財務人員所面對的，不僅僅是財務信息、財務單據，而更多的是海量的業務信息，如何收集信息、分析信息，并將有用的信息放置在合理的資源中，通過高效的財務管理流程，實現有價值的財務數據，將資源配置在增長的領域中，是財務人員轉變職能的體現之一。因此，財務人員應與時俱進，積極完善自身的工作模式，將大數據技術科學的應用到實際工作中，為企業制定戰略目標，提供更加有價值的財務數據，為企業的健康、可持續發展提供有效的數據支撐，幫助企業把握發展機會，提高企業的管理水平，增強企業的市場競爭能力。

參考文獻

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