關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)弊端及其改進的研究

摘要：大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在各行業(yè)流行、熱論的一個詞，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢很多，但凡事都有其兩面性，利弊存在才是合理的，只要利大于弊，項目科學(xué)分析是可以實施的，目前大數(shù)據(jù)的利大于弊這已是不容置疑的，本文旨在發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)之弊端，并尋求解決之法，是希望大數(shù)據(jù)之利更大于弊，進而讓大數(shù)據(jù)之優(yōu)勢更為強大。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；優(yōu)勢；弊端；對策

一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析

從2005年Hadoop項目誕生，從技術(shù)上看，Hadoop由兩項關(guān)鍵服務(wù)構(gòu)成：采用Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的可靠數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，以及利用一種叫做MapReduce技術(shù)的高性能并行數(shù)據(jù)處理服務(wù)。這兩項服務(wù)的共同目標(biāo)是，提供一個使對結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)的快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實的基礎(chǔ)。從此，大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了認可，迅猛發(fā)展，時至今日，我們生活中很多場景，背后起作用的全部是大數(shù)據(jù)。簡單來講，大數(shù)據(jù)技術(shù)就是指在極短的時間內(nèi)利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)完成對特定資料的整合，以便人們可以隨意提取所需的資源。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲、可以提高數(shù)據(jù)處理效率、可以降低開發(fā)成本、能為行業(yè)提高生產(chǎn)力、改善營銷手段、有助于了解事物發(fā)展的客觀規(guī)律，利于科學(xué)決策、給企業(yè)帶來更好的發(fā)展前景。大數(shù)據(jù)的諸多優(yōu)勢，在各行業(yè)都得以廣泛運用，對于會計行業(yè)而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)與信息化發(fā)展是非常迫切的，因為會計行業(yè)本身就是在處理各種數(shù)字與信息，所以大數(shù)據(jù)與會計行業(yè)的結(jié)合會極大地提升工作效率，為行業(yè)發(fā)展迎來發(fā)展的春天。但事物發(fā)展都有其兩面性，在大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的同時，存在的不足之處也逐漸呈現(xiàn)出來，本文對大數(shù)據(jù)技術(shù)在會計工作和企業(yè)管理中不足之處進行了分析，并針對性提出了解決方案，希望對讀者朋友有所幫助。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)存在問題及原因分析

①數(shù)據(jù)種類多且繁雜，缺乏可靠性，影響結(jié)果準(zhǔn)確性。企業(yè)根據(jù)會計信息進行預(yù)測、決策的前提是會計信息的有用性，這就需要重點強調(diào)的是會計信息的可靠性、合理性和真實性，大數(shù)據(jù)對會計信息的處理是根據(jù)大量的結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)加工，就很可能涉及有效、無效、變造、偽造的數(shù)據(jù)處理生成，這樣出現(xiàn)整合的會計信息，就會出現(xiàn)不可靠的會計信息，當(dāng)然也就會影響到企業(yè)進行預(yù)測和決策的結(jié)果。

②容易造成商業(yè)數(shù)據(jù)的泄露。由于大數(shù)據(jù)會涉及各種財務(wù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)資料，企業(yè)為了能搜集同企業(yè)不同時期、不同企業(yè)同一時期、不同行業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)資料，然后對這些數(shù)據(jù)進行整合，生成企業(yè)需要的財務(wù)數(shù)據(jù)，以此類推，每個企業(yè)都會這樣去搜集和加工數(shù)據(jù)，在搜集過程中，很可能會造成企業(yè)一些商業(yè)數(shù)據(jù)的外泄，給企業(yè)帶來經(jīng)濟損失。

③大數(shù)據(jù)對解決問題的方案未充分考慮到所在環(huán)境影響。如百度就是一個搜集、整理、分析、數(shù)據(jù)平臺，可以說它就是大數(shù)據(jù)運用典型，但是有運用過百度查找解決問題的方法時，會出現(xiàn)根據(jù)搜索出來的方法，不一定能解決存在的問題，出現(xiàn)這種情況是因為財務(wù)人員所處的財務(wù)處理環(huán)境有所不同，在不同的處理環(huán)境下，會出現(xiàn)不同的結(jié)果，同樣的道理，不同行業(yè)、企業(yè)對財務(wù)信息數(shù)據(jù)的需求不同，有的解決問題的方案在對方的所處的環(huán)境下能解決問題，但同樣的解決問題的方案就不一定適合你所在的環(huán)境，這就是不能移植。例如在使用財務(wù)軟件過程中出現(xiàn)的錯誤提示，在百度下尋求解決方案時，會有很多種說法，按照這些說話逐一測試，最終并沒有排除故障。

④大數(shù)據(jù)技術(shù)未考慮貨幣時間價值對結(jié)果的影響。大數(shù)據(jù)處理是以過去財務(wù)資料為基礎(chǔ)，對未來的項目進行預(yù)測、決策的，從貨幣時間價值的角度來看，利用大數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)很可能會低估或高估某個項目結(jié)果，影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如根據(jù)2016-2021年5年營業(yè)收入預(yù)測2021年營業(yè)收入，如表1所示，以折現(xiàn)率為5%而定。

未考慮貨幣時間價值的平均值（3000+2800+3200+2500+3300）/5=2960；考慮貨幣時間價值的平均值（3828.84+3403.428+3704.416+2756.25+3465）/5=3431.6，二者相差471.6萬。

⑤大數(shù)據(jù)結(jié)果容易受到表面現(xiàn)象影響。大數(shù)據(jù)時代，利用大數(shù)據(jù)可以提高工作效率，但卻不能過度地依賴它，因為數(shù)據(jù)只是表象，人類思維的駕馭才是關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)有時候是無效的，不能對數(shù)據(jù)過于的執(zhí)著，過于執(zhí)著，結(jié)果有可能會大失所望，如股票投資前，會了解發(fā)行股票的公司的財報數(shù)據(jù)、有沒有訂單合同、是否有可能商譽減值等方方面面，了解清楚后投資，也不一定能帶來正的投資收益，因為在股市上，可能會出現(xiàn)隨機事件，影響到股價的變化，進一步影響到盈虧。

⑥數(shù)據(jù)被強大的力量濫用，盲目分析，并向公眾濫發(fā)信息，污染社會“數(shù)據(jù)環(huán)境”。一些大數(shù)據(jù)擁有者（組織和機構(gòu)）看到了使用大數(shù)據(jù)的巨大潛力，擔(dān)心坐失良機，反應(yīng)過度地迅速加入大數(shù)據(jù)計劃，收集和分析巨大的數(shù)據(jù)集，并向社會公眾發(fā)布各種分析數(shù)據(jù)信息。從這些數(shù)據(jù)的宏觀性和趨勢性特征來看，這些組織和機構(gòu)在做上述一切的過程中具有很大盲目性，缺乏針對性，沒有花時間調(diào)研發(fā)布這些數(shù)據(jù)信息究竟想要幫助誰解決什么問題。這不僅會導(dǎo)致企業(yè)誤判形勢，作出重大失誤的決策，讓人懷疑“大數(shù)據(jù)信息”的準(zhǔn)確性，更重要的是還造成了對寶貴數(shù)據(jù)資源的極大浪費。

⑦企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)管理問責(zé)制，數(shù)據(jù)分析成為重點不明確的計劃，項目由獨立的業(yè)務(wù)或 IT 團隊臨時實施，最終導(dǎo)致錯誤的步驟和決策。不管多好的數(shù)據(jù)治理策略，如果缺乏科學(xué)的數(shù)據(jù)管理方法，沒有專業(yè)人員來協(xié)調(diào)，也是注定要失敗的，因為不協(xié)調(diào)脫節(jié)的數(shù)據(jù)管理方法使人們無法了解組織級別的可用數(shù)據(jù)，更不用說優(yōu)先考慮用例了；企業(yè)亦無法了解其數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)團隊處理沒有任何商業(yè)價值的數(shù)據(jù)，從垃圾數(shù)據(jù)的算法中得到錯誤的答案，并面臨更大的安全和隱私風(fēng)險。

三、改進對策及創(chuàng)新建議

①針對利用大數(shù)據(jù)生成的信息資料時效不匹配的問題解決方案是：針對金額信息，建立貨幣時間價值折算機制，利用復(fù)利現(xiàn)值或年金現(xiàn)值系數(shù)進行折現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)更符合實際，如某個數(shù)據(jù)生成，需要將兩年前的30 000，一年前的20 000，相加生成一個當(dāng)年新的數(shù)據(jù)，則應(yīng)將兩年前的30 000求復(fù)利終值，一年前的20 000求復(fù)利終值，然后再相加，聽起來很復(fù)雜，但如果有這樣的大數(shù)據(jù)折算機制，這其實就是一件很容易的事情；針對會計準(zhǔn)則變化，則應(yīng)該建立一個大數(shù)據(jù)更新機制，及時獲取最新變化，然后根據(jù)最新進行加工生成資料更適應(yīng)需求，如對應(yīng)收賬款，應(yīng)按最新會計準(zhǔn)則規(guī)定是根據(jù)不同業(yè)務(wù)模式及合同現(xiàn)金流量特征分類不同來判斷是屬于哪一種金融資產(chǎn)，作出正確判斷后，才能進行準(zhǔn)確的會計處理，生成的會計信息才能符合會計信息質(zhì)量要求，才有使用價值，從而避免仍按老準(zhǔn)則那樣單一的會計處理。

②針對大數(shù)據(jù)技術(shù)在搜集和加工過程中容易造成商業(yè)數(shù)據(jù)泄漏的問題，可采取兩步走策略：一是事前做好技術(shù)防范，在云服務(wù)企業(yè)管理大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上增加一個同權(quán)限的加密碼機制，云服務(wù)企業(yè)管理數(shù)據(jù)時需要得到受保護企業(yè)的授權(quán)，否則無法進行對保護企業(yè)的數(shù)據(jù)維護，根據(jù)情況，云服務(wù)企業(yè)可數(shù)據(jù)開通權(quán)限做出限制，以此保護企業(yè)重要數(shù)據(jù)；二是對于云服務(wù)企業(yè)的保密義務(wù)進行明確，對于云服務(wù)企業(yè)因為疏忽大意導(dǎo)致的商業(yè)秘密泄露承擔(dān)一定的侵權(quán)責(zé)任，在現(xiàn)有云服務(wù)企業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)保護義務(wù)條款的基礎(chǔ)建立法律形成規(guī)范，違法必究，強制讓云服務(wù)企業(yè)能加強數(shù)據(jù)管理和防控措施，確保商業(yè)數(shù)據(jù)不被泄露。

③針對利用大數(shù)據(jù)解決問題，不能移植的問題，應(yīng)思考在將大數(shù)據(jù)搜集時并結(jié)合智能技術(shù)，自動識別當(dāng)前環(huán)境或者要求發(fā)布者提供分享方案時明確電腦系統(tǒng)的版本、軟件的版本等所在平臺環(huán)境實際情況，便于方案能給需求者快速結(jié)合是否符合自己的存在問題的環(huán)境做出對比，以實現(xiàn)解決方案的移植，快速排除障礙。對財務(wù)數(shù)據(jù)而言，有時會出現(xiàn)這樣的情況，在A企業(yè)所處的環(huán)境下，能夠順利實施，但在B企業(yè)所處的環(huán)境下就難以推進；對A公司有用的或是商業(yè)秘密的信息，但對B公司可能就是沒用的信息，B公司可能就會尋求與其公司內(nèi)外部環(huán)境相似數(shù)據(jù)做支撐，進而對項目做出決策，所以大數(shù)據(jù)應(yīng)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生或出現(xiàn)的環(huán)境，便于使用者“對號入座”進行二次開發(fā)。

④關(guān)于隨機事件對大數(shù)據(jù)的影響，應(yīng)建立一個隨機可能性的概率數(shù)據(jù)庫，對可能性概率進行排序，提前定義主要的隨機可能性對結(jié)果的影響，假如某種隨機事件的產(chǎn)生是在之前預(yù)估范圍內(nèi)，則數(shù)據(jù)結(jié)果已經(jīng)考慮了隨機事件的影響，如果不在之前預(yù)估范圍內(nèi)，則大數(shù)據(jù)搜集這種事件數(shù)據(jù)庫內(nèi)，為大數(shù)據(jù)技術(shù)因隨機事件對結(jié)果的影響提供數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)結(jié)果結(jié)合隨機事件修正值才更加準(zhǔn)確。

⑤搜集大數(shù)據(jù)，應(yīng)注重數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)雖多，質(zhì)量是根本，如果數(shù)據(jù)不可靠、不客觀，肯定會影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果，進而影響到企業(yè)預(yù)測、決策活動。為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，可采取以下措施：企業(yè)從決策和管理者到數(shù)據(jù)管理人員，都應(yīng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)充分認可并優(yōu)先考慮良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量，所有部門都必須理解數(shù)據(jù)質(zhì)量并承擔(dān)責(zé)任；數(shù)據(jù)管理人員必須通過正規(guī)培訓(xùn)，讓他們對數(shù)據(jù)質(zhì)量原則、流程和技術(shù)有深刻的理解，在獲得數(shù)據(jù)質(zhì)量認證后才能上崗，避免人為錯誤出現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不達標(biāo)；建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)認定標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)審核流程，對不完整、不準(zhǔn)確格式、不一致、重復(fù)的、過時的數(shù)據(jù)進行補充、修正、清理、更新，并讓數(shù)據(jù)審核流程自動化、連續(xù)化；將數(shù)據(jù)質(zhì)量工具移到云上，使它們更接近數(shù)據(jù)源和用戶，從而提高工具的使用率。

⑥對擁有大數(shù)據(jù)的組織和機構(gòu)存在盲目分析數(shù)據(jù)多，針對性少的問題，應(yīng)調(diào)整信息服務(wù)戰(zhàn)略，提高數(shù)據(jù)分析的針對性，有效性，實現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。可以組建數(shù)據(jù)小組，分組深入與數(shù)據(jù)有關(guān)的單位和企業(yè)進行調(diào)研：企業(yè)在發(fā)展中遇到了什么問題？該問題是否偏離大數(shù)據(jù)的走向？如何修正或改進？之后會節(jié)約成本嗎？目前的成本是多少？打算節(jié)省多少？在什么時間段能實現(xiàn)企業(yè)既定目標(biāo)？什么數(shù)據(jù)與此最相關(guān)？是否有足夠的數(shù)據(jù)來衡量結(jié)果？

在調(diào)研中，當(dāng)數(shù)據(jù)小組獲得上述信息后，針對這些問題，利用大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，提出可研報告，并專門立項，定向為企業(yè)解決這些難題。數(shù)據(jù)小組可以跟蹤問題的解決過程，根據(jù)不斷產(chǎn)生的問題，詢問和傾聽有關(guān)業(yè)務(wù)人員介紹情況。據(jù)此，數(shù)據(jù)小組通過大數(shù)據(jù)分析，列出公司應(yīng)定期做出的所有業(yè)務(wù)決策，幫助企業(yè)利用現(xiàn)代科技信息技術(shù)走上發(fā)展的高速路。總之，大數(shù)據(jù)分析將應(yīng)加強數(shù)據(jù)分析的針對性，使生成的信息能夠幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地科學(xué)預(yù)測決策，從而產(chǎn)生更大的社會價值。

⑦對于數(shù)據(jù)治理缺乏科學(xué)管理方法，沒有專業(yè)人員協(xié)調(diào)，數(shù)據(jù)被“垃圾”化等問題，企業(yè)應(yīng)做到：一是在數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織都增加一個數(shù)據(jù)經(jīng)理的角色，由高級數(shù)據(jù)大師擔(dān)任，主要負責(zé)制定嚴(yán)格的規(guī)則，制定公司的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)愿景、推動數(shù)據(jù)治理政策以及調(diào)整流程，并確保所有數(shù)據(jù)項目都遵循這些規(guī)則；二是建立數(shù)據(jù)中心，由數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師組成，數(shù)據(jù)中心負責(zé)構(gòu)建公司的數(shù)據(jù)架構(gòu)、一致的數(shù)據(jù)流程以及解決大數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)問題。為了使數(shù)據(jù)中心高效，通過確定并成功實施的大數(shù)據(jù)用例的數(shù)量來衡量性能，并幫助其他團隊從公司掌握的新技術(shù)和數(shù)據(jù)中獲取最大價值；三是數(shù)據(jù)中心教會企業(yè)各部門使用新工具和工作用例，并幫助各部門改變?nèi)粘Ａ鞒蹋龑?dǎo)數(shù)據(jù)小組執(zhí)行以下操作。在整個組織的流程中尋找機會和差距，以實施項目業(yè)務(wù)解決方案；通過指導(dǎo)培養(yǎng)技能和分享數(shù)據(jù)中心知識與業(yè)務(wù)團隊的人員密切合作，找出業(yè)務(wù)團隊在員正在努力解決的關(guān)鍵問題所在，對癥用數(shù)據(jù)幫助他們實現(xiàn)既定目標(biāo)；最后，數(shù)據(jù)利用應(yīng)做到“取其精華，去其糟粕”，力爭做到高質(zhì)量數(shù)據(jù)充分利用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)高效周轉(zhuǎn)，為企業(yè)發(fā)展做出貢獻。

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲，固然可以提高數(shù)據(jù)處理效率、降低開發(fā)成本等諸多優(yōu)勢，但也存在未考慮貨幣時間價值、隨機動態(tài)事件、數(shù)據(jù)泄漏、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)分析盲目與業(yè)務(wù)脫節(jié)、數(shù)據(jù)利用和管理缺乏協(xié)調(diào)和科學(xué)的管理方法等問題，企業(yè)應(yīng)建立對數(shù)據(jù)進行科學(xué)管理的完整體系，應(yīng)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)貨幣時間價值折現(xiàn)、數(shù)據(jù)更新機制、強化云服務(wù)數(shù)據(jù)保密責(zé)任、增加智能識別技術(shù)、數(shù)據(jù)利用和分析與解決業(yè)務(wù)問題相匹配、建立數(shù)據(jù)中心、增加數(shù)據(jù)管理團隊、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量認定標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)審核流程、實現(xiàn)審核過程的自動化連續(xù)化作業(yè)，把數(shù)據(jù)質(zhì)量工具移到云上，從而讓大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢與會計核算、企業(yè)財務(wù)管理工作更完美、更高效的結(jié)合。

作者單位：張定福 成都藝術(shù)職業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)與財務(wù)管理專業(yè)

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張定福（1981-），男，漢族，重慶榮昌，中級會計師，成都藝術(shù)職業(yè)大學(xué)會計學(xué)講師，研究方向：大數(shù)據(jù)與會計技術(shù)、會計核算、財務(wù)共享、財報數(shù)據(jù)分析。