大数据技术在企业业财融合中的应用

王一萱

摘 要：大数据技术为业财融合提供了前所未有的机遇，财务能反映全程业务，成为业务的一部分。针对业财融合建设中存在的困难，利用大数据，从数据的收集、整合、存储、分析报告角度出发，建立了企业业财融合应用体系，为企业发展管理会计提出建议。

关键词：大数据技术；业财融合；管理会计

中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.33.056

1 引言

大数据时代的背景下，不管在医疗、教育、人文，还是在商业管理和经济发展等各个领域里都带来了不少可喜的变化。大数据发挥着其对数据的敏感力，对企业外部市场和内部管理都提供了丰富的资源。而管理会计中业财融合问题一直以来都是各企业和专家学者的研究重点，多年以来，均试图从理论或实务中找寻到财务和业务紧密结合，互相支持的方法。

业财融合的核心还是创造企业价值的问题。财务信息如何能給业务开展提供决策支持和过程控制，而反过来针对业务经营成果，财务所反映出来的信息能否对其进行评价。这就要求不论是财务信息还是业务信息都需要具有及时性和相关性的特点。而大数据时代恰恰给解决这一问题带来了机遇。

在大数据技术下，整个企业数据的收集、清洗、整合、存储以及分析方法都有了较为清晰的思路。本文主要关注大数据技术在企业业财融合中的应用。从数据的角度出发，探讨了数据从进到出的过程，希望能对管理会计在大数据时代中的发展提供一些思路。

2 大数据技术给业财融合带来的机遇

2.1 数据收集更多样

传统的管理会计数据收集范围较为狭窄，仅仅为企业内部的财务数据和常规的业务数据，数据形式多以结构化数据为主。针对内容更丰富，数量更多的半结构化和非结构化数据，企业一来收集数据难度较大，二来即使数据收集到位也无法有效地进行整理。有了大数据技术的支持，可以将占全数据总量近百分之九十的半结构化数据和非结构化数据收集到位，并且进行有效的清洗，得到进一步的应用。同时，针对外部各平台的媒体信息，如视频影像、图形等内容也能进行收集。

2.2 数据存储更海量

随着数据收集的种类和数量变多，对数据存储的要求日益提高。由于大数据技术的开展，数据量按次级爆发式的增长，数据存储面对严峻考验的时候，云平台和分布式存储技术解决燃眉之急。由分布式存储技术建立起来的数据库，安全稳定，同时能存储多种类型的数据。同时，不同的企业还可以个性化地将数据库进行分区，从供产销或员工客户投资人等多种维度将数据库进行区域划分，保证了数据的有序管理，便于后期对数据的取用，查询和分析。

2.3 数据分析更深入

数据分析才是解决业务融合难的重点。由于对数据的分析不够深入，财务往往不能提供更加有效的信息去参与业务决策，也不能对业务成果形成更客观的反馈。传统的分析技术由于计算能力的不足，采用抽样技术去统计分析，扩大了数据分析的偏差；并且传统的分析技术针对半结构化和非结构化数据并达不到分析目的，不能将收集到的数据最大程度的转化为有效信息。但是由于大数据技术的发展，借助云计算，可以建立一个大型的数据分析平台，在这个平台上，可以实现数据的快速分析，数据类型的相互转变，运用多种分析方法，也能更好的实现深入分析。

3 在大数据技术下建立业财融合应用体系

在一个企业中业财融合起码要达到以下几个作用：第一，能给财务人员获得业务数据提供便利。业财融合要求财务人员能参与到项目管理当中去，深入了解整个项目应如何推进，才能更好地对掌握账务处理周期。第二，能给财务人员分析数据提供便利。财务人员能对数据进行深入分析，不仅能对比数据，更要通过分析软件查询到数据之间差异的原因，做到准确有效的分析。第三，给能财务人员管理数据提供便利。业务数据的管理并不是财务人员无法参与了，恰恰相反，财务人员的参与会让业务数据的管理更加合理。很多企业，连成本部门和核算部门之间都互不相通，大大降低了管理数据的科学性。所以，一个合理的业财融合应用体系的架构对企业来讲是非常有必要的，而大数据技术无疑给业财融合提供了一个便利的平台。大数据技术在数据的收集、整合、存储和分析报告方面都有不小的革新，应用体系的构建也如图1所示。

3.1 财务数据与业务数据的收集

以工业企业为例，业务数据主要分为四大方面：分别是采购、生产、销售及环境数据。在供、产、销三个环节上，业务数据就是其活动的开展过程。采购活动数据以制定采购计划、选择供应商、生成订单、签订合同、收到运输货物、验收入库、结算货款这个顺序开展收集。生产活动数据以制定生产计划、下达生产任务、车间领用原材料、安排生产、质检入库、结算成本这个顺序开展收集。销售活动数据以制定销售计划、合理定价、下达销售任务、运输商品、收到货款、售后服务这个顺序开展收集。环境数据主要包括行业信息、竞争对手的信息、政策信息、经济趋势等。

财务数据和业务数据是紧密相关的，业务数据中涉及资金流动的活动都会相应生成财务数据。此类数据相对于业务数据来说，也是比较好收集的，由于目前各企业财务软件的熟练运用，财务数据生成的同时便可以完成收集工作。采购财务数据包括供应商相关的材料名称、规格、单价等；对外下达订单的数量、单价、金额等；存货类别、数量和存储成本等；以及采购过程中发生的采购成本、包装费、运输费及合理损耗等。生产财务数据包括生产批次、数量、流程等；原材料名称、规格、数量、金额等；人工工时；设备折旧费；质检合理损耗以及完工产品成本结算结果等。销售财务数据包括客户联系方式、信用记录、付款方式等；销售订单的名称、数量、价格、收货地址等；产品市场定价、历史定价、目标利润等；收款方式、金额、收款时间等。

以上这些业务数据和财务数据都需要在大数据技术建立的业财融合应用体系中进行系统的收集，去改善目前管理会计决策中，主要依靠内部产生的财务数据去做决策的现状。大数据技术要做到是能尽可能多的获取内外部信息，输入到这个应用体系里面去。

3.2 财务数据与业务数据的整合

数据的收集只是第一步，能将数据发挥作用的是数据的整合，这也是管理会计一直以来想要攻克的难点。业务数据和财务数据不能只是放到一起，更要能交互，这就要求数据输入的时候遵循一定的逻辑，建立起数据共享模式。

想要有效的整合数据，首先要保证数据输入时，对数据合理的进行分类。按照获取数据的渠道可以分为采购信息、生产信息、销售信息和环境信息。按照数据的类型又可以将数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。针对不同的数据类型，可以对其进行一个清洗，按照一定的算法将数据拥有可分析性，而不是只是单单存放在数据库。针对不同渠道的数据，一定要厘清不同渠道的边界，建立起不同的数据库，这样才不会显得数据杂乱而没有逻辑。

数据按照一定的逻辑、分门别类的输入清洗后，就需要在各种数据类型之间建立起联系，可以是财务逻辑，也可以从业务流程的角度出发，确保各个数据库之间能有接口互相对接，保证数据之间走动畅通无阻。同时，数据库的按照严格的逻辑建立，并进行清洗，也保證了抓取数据时的完整性、可靠性和可理解性。如此一来，便可以建立一个完整的数据共享中心，利用大数据技术为财务信息和业务信息的相互融合提供便利条件。

3.3 财务数据与业务数据的存储

数据的存储主要面临的是两个问题：一个是数据存放的秩序；另一个是数据存放的空间。

关于数据存放的秩序，在前一步数据进行整合的时候，已经建立起来了初步的秩序。数据按照渠道不同或类型不同，被划分了出来。而数据存储这个阶段就是要建起数据存放的宏观逻辑，按照采购信息、生产信息、销售信息、环境信息这几大分类，建立起大数据库。同时在各大数据库中，按照业务流程的不同阶段去细分数据库。例如，在采购数据中，由于采购业务按确定采购计划、选择供应商、下订单签合同、收货入库、支付货款这个顺序开展，由此，采购数据库也可以细分为采购基础信息数据库、供应商数据库、采购资金管理数据库、原材料管理数据库等。由此可得生产数据库可细分为产品基础信息数据库、设备数据库和员工数据库等。销售数据库可细分为销售基础信息数据库、销售资金管理数据库、客户数据库等。环境数据库可细分为市场环境数据库、政策环境数据库、竞争对手数据库等。

关于数据存放的空间，新兴科技为我们解决了一部分问题，传统的数据存储通常都是企业自行购买服务器进行存放，存放空间十分有限。对于还没有开发的大数据应用的公司，服务器尚且够用，但是针对运用大数据技术进行数据管理的公司来说，云平台是更好的选择。企业可以将海量的数据保存的云端，云端和数据的日常管理又是紧密联系在一起的，可以对数据进行及时的更新，且不会担心存储容量不够的问题。但是云端服务的购买又产生的了一个新的数据安全的问题，但是我们相信技术上的疑难是会被解决掉的。总的来说，云技术用于存储数据是非常科学的。

3.4 数据分析结果的报告

数据的分析方法在大数据技术上的革新，不仅是体现在方法运用，最主要体现的是数据容量的扩展和数据存储平台上计算能力的提升。传统的数据分析，偏向于运用抽样的理念，其最主要的原因仅仅是出于成本效益的考虑，数据量太大没有更多的时间、金钱和精力去完成全样本的数据分析。

而大数据技术的运用，可以让数据分析不再依靠抽样理念。数据是存储在云平台上，由一个个数据库有序划分的。不管是数据的抓取还是运算，都提供了完整性和准确性。针对管理会计要做的某项决策，可以抓取与此事项有关的全部数据，在云平台上就可以进行综合分析，辅以各种分析工具，例如聚类分析、回归分析等，就能够得出一个相对客观的结果。分析准确性的提高，才是管理会计能发挥作用的前提，才是业财融合能参与决策的基础。例如，企业预算一直以来都非常重要，但是却又很容易做成表面功夫，但是在云计算大数据分析平台的基础上，可以综合各种历史数据，并结合目前的内外环境数据，得出一个主观偏爱较低的预算模型，预算会计通过管理此模型，能更好的发挥职能。

数据分析完毕接下来就是输出成报告。报告也有两个问题需要解决：一个就是报告传达的及时性；另一个就是历史报告的管理。传统的财务报告都有其固定的周期，所以传达时间相对固定。但是业财融合中，业务数据的参与使得生产的报告种类繁多，形式多样，需要建立一个完善的报告体系，才能让报告生成的及时，且及时的传达给报告使用者。毕竟报告是为做出决策而服务的，所以报告体系的建立可以遵循企业管理决策的类型，分为战略决策报告、预算决策报告、经营决策报告、业绩考核报告等。按此报告体系也可建立历史报告数据库，对报告进行管理，为日后决策进行提供依据。

4 结语

大数据技术对各个领域带来的革新都是颠覆性的，管理会计的理念对企业的发展来讲是非常良性，但是由于技术上各种问题一直得不到解决，导致管理会计的职能无法发挥到最大。无法收集的数据、缺乏整理的数据、过分主观的分析和无法有效做到可视化的报告等，都是管理会计发挥职能的绊脚石。但是大数据技术的运用，真正能够做到业财融合，而不只是业务信息和财务信息的简单堆砌。使得管理会计能在规划、决策、控制和评价上发挥其用处。

本文从业务信息和财务信息入手，利用大数据技术，对数据的收集、整合、存储以及分析报告上如何实现业财融合进行了说明，也就是前文所讲的业财融合应用体系。按照数据不同的分类进行收集，划分到不同的数据库中，基于云技术对数据进行存储和分析，并且及时有效的报告，将企业的大量的历史信息和环境信息转化成为能支持企业决策的有效信息。但是对其实现路径仍然不够深入，希望以后能更加深入的、更具实务性的进行研究，为企业业财融合作出更好的贡献。

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