大數據背景下企業管理會計提升路徑研究

◎文/杜軍偉

一、引言

隨著新一輪科技革命和產業變革迅猛發展，“數據”作為新型生產要素， 已經成為經濟社會發展的強大動力源泉，助力各行各業和各個領域發展提質增效，大數據成為企業發展壯大的新引擎。 隨著科技進步和互聯網的普及，企業產生的數據量呈現爆炸性增長，給企業管理會計帶來了一系列新的挑戰。 為此，本文深入探討大數據背景下企業管理會計面臨的挑戰， 提出企業管理會計優化路徑，為企業實現高質量發展提供借鑒。

二、大數據技術對企業管理會計的重要影響

一是管理會計預測更加精準。 大數據技術使得管理會計能夠以前所未有的精度預測企業業務趨勢， 支持企業科學決策。 基于大數據分析，管理會計不僅可以對過去的財務數據進行深度挖掘， 還能夠通過模型預測未來的財務表現。 二是成本控制更為精細。 通過大數據技術，管理會計可以對企業成本數據進行細粒度分析， 例如產品成本、部門成本、項目成本等，有助于更精細化的成本控制和實現利潤最大化。 三是內部控制和風險管理更加有效。 大數據技術可以幫助管理會計實時監控企業的內部控制情況，及時發現和預防各類風險，包括財務風險、運營風險等，以保證企業的健康運營。 四是財務報告更具時效性和透明度。 大數據技術可以實時處理和分析財務數據，及時提供財務報告，增強了財務報告的時效性。 同時，通過大數據平臺，企業的財務信息更加透明，使得管理層與股東甚至員工可以更直觀地了解企業的財務狀況。

三、大數據背景下企業管理會計的重要性

大數據背景下，管理會計已經成為企業生存和發展的重要支撐。 首先，大數據背景下的管理會計在企業戰略決策中發揮了關鍵作用。 隨著數據的積累，企業的決策日益依賴于數據分析， 作為企業內部的信息提供者和分析者，管理會計通過對大數據的深度挖掘和分析，為企業戰略決策提供了必要的信息支持。 其次，大數據背景下的管理會計也是企業效率提升的推動者。 通過運用大數據工具，管理會計可以幫助企業實現財務流程的自動化，提升財務管理效率。同時，管理會計也可以通過對大數據的分析，發現企業運營中的瓶頸和問題，提出改善措施，進一步推動企業運營效率的提升。 再次，大數據背景下的管理會計在風險控制和合規方面更顯重要。 利用大數據分析，管理會計可以更早、更準確地發現和預測財務風險，幫助企業實現風險的早期發現、早期預警和早期處理。 同時，大數據也提供了管理會計對企業合規性進行監督和保障的可能。 最后，大數據背景下管理會計對企業的投資者關系管理也有重大影響。 通過大數據技術，管理會計可以提供更為詳實、透明的財務報告，讓投資者對企業的財務狀況、運營情況有更深入的了解，從而幫助企業建立良好的投資者關系。

四、大數據背景下企業管理會計面臨的挑戰

（一）大數據應用能力有待提升

大數據背景下， 企業管理會計面臨的主要挑戰之一就是大數據應用能力有待提升。 大數據處理和分析需要特定的技能和知識，如數據挖掘、數據清洗、數據分析和預測等， 而大多數管理會計人員在數據科學領域并沒有足夠的專業背景和實踐經驗。 此外，大數據應用的難點也在于如何從海量的數據中找出對企業有價值的信息。 大數據的復雜性和多元性需要管理會計人員具備強大的邏輯分析能力， 如何將大數據分析結果轉化為對企業有價值的決策支持， 也需要管理會計人員具備深厚的業務理解和策略思考能力。

（二）數據安全風險逐漸增加

大數據背景下， 企業管理會計面臨的另一個挑戰是數據安全風險逐步增加。 企業數據是其核心資產之一，也是各類不法分子攻擊和竊取的主要目標。 對于管理會計來說，需要處理和保管大量的財務數據和商業信息，這些數據的安全對企業的運營和聲譽至關重要。 然而，大數據的應用使得數據安全的威脅更加復雜和難以預測。 例如，大數據技術可能會使數據的存儲和傳輸更加集中， 增加了數據被攻擊的風險。 另外，隨著大數據技術的應用，企業可能會采用多種不同的數據技術和工具， 需要管理會計人員掌握更多的數據安全知識， 同時也增加了數據安全管理的復雜性。

（三）技術更新跟進效率不高

大數據技術的快速發展也給管理會計帶來了挑戰。大數據技術和工具在不斷更新和改進， 需要管理會計人員不斷地學習和掌握新的技術。 在技術快速更新的情況下，管理會計人員需要保持持續學習和探索的態度，及時掌握新的大數據工具和技術， 以滿足企業日益復雜的數據分析需求。 同時，技術更新也意味著管理會計人員需要頻繁地更新他們的數據處理和分析工具， 不僅對他們的學習能力提出了高要求， 同時也會給他們的工作帶來不小的壓力。 在一些情況下，新技術甚至可能會使得已經投入使用的數據工具和技術迅速變得過時， 這對管理會計人員和企業都是一個不小的挑戰。 此外，快速的技術更新也給企業的IT 資源管理帶來了挑戰， 企業需要投入大量的資源來購買和維護新的大數據工具和技術， 從而增加企業的運營成本。

（四）數據質量控制水平亟待提高

大數據時代， 如何提高數據質量控制水平是管理會計面臨的另一個挑戰。 海量的數據來源、數據的異構性以及數據的實時性等，都給數據質量控制帶來了難題。 對于管理會計人員來說， 他們需要處理的數據既包括結構化的財務數據，也包括非結構化的商業信息，如社交媒體上的用戶評論、市場報告等，要求他們在處理和分析數據的同時，還需要對數據的質量進行嚴格的控制。 另外，大數據的實時性也給數據質量控制帶來了挑戰。 在實時數據流中，數據的錯誤和異常可能隨時出現，而這些錯誤和異常可能會對數據分析的結果產生影響。 管理會計人員需要在數據流的處理過程中， 對數據質量進行實時的監控和校驗。 此外，由于大數據的復雜性和多元性，數據質量的標準和評價方法也更加復雜， 需要管理會計人員具備更高的數據質量管理能力。

五、大數據背景下企業管理會計提升策略

（一）強化管理會計人員培訓

為應對大數據背景下企業管理會計的挑戰， 首要的解決辦法就是強化管理會計人員培訓。 培訓包含兩個層面：一是提升管理會計人員的數據科學技能，二是加強他們對企業業務和戰略的理解。 一方面，企業需要為管理會計人員提供系統的數據科學培訓， 包括基本的數據處理和分析技術，如數據挖掘、數據清洗、數據可視化等，也應包括最新的大數據工具和技術，如云計算、機器學習等，幫助管理會計人員掌握大數據處理和分析技能， 提高他們的大數據應用能力。 同時，企業還可以通過模擬實戰等方式， 讓管理會計人員在實際操作中磨煉和提升大數據技能。 例如，企業可以組織內部的數據分析比賽，讓管理會計人員在實際的數據分析項目中學習和成長。 另一方面，企業還需要強化管理會計人員的業務培訓。 由于大數據的應用需要對業務有深入的理解， 所以提高管理會計人員的業務知識和策略思維能力對于大數據的應用至關重要。 企業可以通過舉辦業務研討會、 組織業務實地考察、邀請業務專家進行指導等方式，幫助管理會計人員了解和掌握企業的業務和戰略。 同時，企業還可以通過設立內部業務學習小組， 鼓勵管理會計人員和業務部門進行深度的交流和合作，幫助他們更好地理解業務內容，提高他們的業務分析能力。

（二）加強數據安全管理

加強數據安全管理是應對大數據時代企業管理會計挑戰的重要方法。 通過建立健全的數據安全管理體系，定期進行數據安全的檢查和評估， 企業可以有效地保護數據的安全，減少數據泄露的風險，提高管理會計人員的工作效率和效果。 首先，企業需要建立健全的數據安全管理體系，包括數據采集、存儲、處理、分析和使用等各個環節。 在每個環節中，企業都應設立嚴格的數據安全標準和流程，確保數據在整個生命周期中的安全性。 其次，企業還需要定期進行數據安全檢查和評估， 及時發現和修復數據安全的漏洞，防止數據泄露事件的發生。 通過定期評估，企業還可以了解和改善數據安全管理效果，不斷提升數據安全防護水平。 最后，企業還可以通過引入第三方的數據安全服務，進一步提高數據安全管理的效果。 第三方的數據安全服務可以提供專業的數據安全解決方案和服務，幫助企業解決復雜的數據安全問題。

（三）引進先進的大數據工具

為了應對大數據背景下企業管理會計的挑戰， 引進先進的大數據工具成為一種必要策略。 大數據工具不僅可以幫助管理會計人員更有效地處理和分析大數據，而且還可以提高他們的工作效率， 進一步提升企業的管理水平和競爭力。 首先，企業可以引入大數據存儲和處理工具。 隨著數據量的增長，傳統的數據存儲和處理工具已經無法滿足管理會計的需求。 為此， 企業可以引入如Hadoop、Spark 等大數據工具， 可以處理PB 級別的數據，幫助管理會計人員處理和分析大量的數據。 其次，企業可以引入數據分析工具。 對于管理會計人員來說，數據分析是他們日常工作的重要部分， 因此， 企業可以引入如Python、R 等數據分析語言，或者是Tableau、Power BI 等數據可視化工具， 幫助管理會計人員更高效地進行數據分析，更直觀地展現數據分析的結果。 再次，企業也可以引入數據安全工具，如數據加密、數據備份、數據恢復等工具，有效地保護企業的數據安全，減少數據泄露的風險。 最后，引進先進的大數據工具并非一蹴而就，企業需要進行充分的市場調研，了解自己的實際需求，然后選擇最適合自己的大數據工具。 同時，企業還需要為管理會計人員提供必要的培訓，幫助他們熟練掌握這些工具的使用方法。

（四）建立嚴格的數據質量管理體系

大數據背景下， 建立嚴格的數據質量管理體系是企業管理會計應對挑戰的關鍵舉措。 無論數據量有多大，如果數據質量不高， 那么這些數據就無法為企業提供有效的決策支持，反而可能導致錯誤的決策。 因此，確保數據的準確性、 完整性和時效性成為企業管理會計的重要任務。 一方面，企業需要建立全面的數據質量管理策略，包括數據的清洗、驗證、更新和維護等各個環節并需要在企業內部得到全面執行。 企業可以建立專門的數據質量管理團隊， 負責數據質量管理策略的制定和執行。 另一方面，企業需要引入數據質量管理工具，可以自動檢測和修復數據錯誤，比如重復的數據、錯誤的數據格式、缺失的數據等。 通過使用這些工具，企業可以有效地提高數據質量，減少數據錯誤對企業決策的影響。 此外，企業還需要定期對管理會計數據質量進行評估， 找出數據質量存在的問題，然后采取相應措施進行改進。 管理會計數據質量評估應當成為企業數據質量管理的常態化活動， 以確保管理會計數據質量的持續提升。

六、結語

總之， 大數據給企業管理會計帶來了巨大的挑戰，要求管理會計人員必須學習和掌握新的技能和工具，以適應大數據處理和分析需求。 通過強化管理會計人員培訓、加強數據安全管理、引進先進的大數據工具以及建立嚴格的數據質量管理體系，企業可以有效地應對這些挑戰，提高管理會計的工作效果。 盡管大數據可能會給企業管理會計帶來一定的困擾，但只要企業能夠積極應對，便可充分利用大數據的技術優勢，推動企業實現健康可持續發展。