基于云计算的会计大数据分析平台构建研究

赵冬梅

摘要：随着以计算机网络技术为主导的信息技术的发展，会计行业的发展已经进入了大数据的时代。在这个新的时代里，对于企业会计的发展来说最重要的就是数据和信息，但是信息的数量虽然增多了，总体上却降低了质量。要想利用高质量的数据和信息资源就要求企业在使用数据之间现将信息进行整合和筛选。面对如此繁多的数据，原有会计体系当中对数据的低效率分析的弊端逐渐显现出来。现有的会计体系不仅运行成本比较高，而且建设周期很长，这对企业的会计系统以及管理者的经营决策都具有不利的影响。在这样的背景下，云计算基础上的大数据分析平台应运而生。面对数据容量大、种类多的信息和数据，大数据分析平台能够更高效、更迅速地进行计算和分析，这不仅是互联网应用与发展的进步，同时也是会计发展过程中的重要里程碑。

关键词：云计算;会计大数据;分析平台;构建;研究

一、云计算与会计大数据的概述

（一）云计算

云计算是一种新型的数据计算方式，主要是通过网络系统将客户端进行连接，然后将客户端中的信息和数据资源进行整合并统一到一个巨大的数据资源库当中，在这之后就可以根据实际的需求对资源进行调配和管理。云计算的实现是以计算机网络技术中的数据处理为依据，同时也是对计算机数据处理系统的进一步补充和拓展。云计算的最大特点就是储存空间巨大、计算能力超强。在云计算的运行过程中，要对客户端的服务器和相关软件中的资源和数据进行虚拟化处理，然后就可以完成资源的配置。因此，虚拟化也是云计算的显著特点，同时也是云计算的重要优势。

（二）会计大数据

大数据是近年来的新兴词汇，大数据的特点是以更强的洞察力和更完善的信息优化和处理流程完成海量多样的信息资产处理。大数据兴起的主要优势有巨大的信息和数据规模、丰富的数据类型、更低的价值密度以及更快速的数据流量。除此之外，大数据与传统的线性数据相比，更为离散和随机，因此在应用的时候拥有复杂性和爆发性，能够对数据和信息进行及时、高效的处理。

大数据与会计相结合形成的会计大数据为会计的发展起到了很强的推动作用。而会计大数据也是在大数據和原有会计数据的基础上所产生的。企业为了实现某个会计目标而对相关的会计资料进行大数据分析，从网站等平台上获取到相关资料和数据之后可以对会计信息进行加工和处理，并产生新的数据和信息，这些都是会计大数据。会计大数据是会计信息化的产物，为会计信息和数据的处理提供了新的思路，总的来说主要有四个特点。首先，会计大数据的数量规模较大。与原有的会计数据相比，会计大数据可以在企业内部建立很好的信息系统，实现不同部门和组织之间的会计数据和信息的共享。同时，会计大数据的数量比传统数据更丰富、更复杂。其次，会计大数据的种类繁多。目前，会计大数据的数据库中不仅有传统的财务会计数据，还包含了非财务的会计数据;不仅包含了单纯的数字信息，还有图片形式的合同信息以及网页形式的信息。再次，会计大数据的信息处理更为迅速。这与互联网技术的发展有密不可分的关系，尤其是电脑、PC、传感器等的发展都可以成为数据产生和接受的载体。传统的会计数据处理时间较长，往往无法在限定的时间内分析出结果，同时也经常会由于时间太长而失去实用价值。而会计大数据以其超快的信息处理系统可以很好地解决这个问题。最后，会计大数据具有依赖性和无形性。依赖性指的是会计大数据中的数据和信息都要由相关的业务来产生;而无形性则指的是会计大数据所包含的信息种类多样，不仅是单纯的会计数据，还包含了加工和处理之后的信息和数据，因此数据的形态没有被固定。

二、基于云计算的会计大数据分析平台构建

（一）基于云计算的会计大数据分析平台构建分析

1.可行性分析

企业在构建会计大数据的时候首先要根据实际情况对可行性进行分析和研究，保证平台能够为企业的发展带来积极作用。同时还要对构建平台所需要投入的费用进行预估，在经济方面保证企业的利益可以有所增加。

在会计大数据的平台上，首先，在保证信息传输效率的同时，数据的传输速度明显加快，这为公司会计工作的展开提供了良好的基础。同时文件的格式问题能够被很好地解决，会计大数据下的文件可以根据需要随意转化格式。其次，在会计大数据的平台上，员工可以随时随地通过网络对会计数据进行查看和下载，不同部门也能够通过网络实现交流和沟通，在信息共享提供了重要的平台的同时为数据的统一提供了重要保障。最后，与传统的信息处理系统相比，会计大数据的分析平台能在保证信息处理效率的前提下有效降低企业成本。

在企业的会计系统当中，会计大数据通常是被储存在云端，并通过云端的相关应用程序将会计大数据中的会计信息进行捕捉。这种方式不仅提高了信息处理的效率，同时还能够降低费用。首先，会计大数据是以云计算为基础的，云计算与传统的线性计算方式相比，本身成本就比较低。因此企业就可以将这个环节节省下来的资金用到更需要的环节上。其次，在信息处理和使用的高峰时期，企业不再需要提供冗杂的资源，这可以进一步减少支出。因为在云计算的会计大数据当中，信息和数据的容量是不被限制的。最后。会计大数据在企业的会计系统中应用的时候不需要额外购买硬件设备，只需要在首次租用的时候支付服务费用就可以持续使用。

2.平台功能分析

会计大数据分析平台在企业的应用中主要有以下四个方面发挥显著的功能和效用。

首先，可以实现企业会计信息与业务的一体化。该分析平台可以在会计管理系统中增加分销管理，分销商只要在系统中输入销售信息就可以在销售网络和企业的会计部分中被分享，并将相关数据和信息被统计到企业的总部当中，在这个过程中信息是直接传输的，没有其他人们的参与和干扰，因此可以保证信息的真实性，从而提高企业会计的工作效率。同时，在生产环节中使用该分析平台可以对生产工序的产品信息进行记录和分析，除此之外，还可以对生产过程中的设备信息和人员信息进行统计和分析。这有利于企业的管理者对于生产情况的把握，可以通过平台信息对生产材料进行合理分配并对生产人员进行合理配置，这可以有效降低生产成本，提高企业经济效益。除此之外，在数据信息共享的背景下，可以对信息核算和管理流程进行统一和规范，通过对信息的获取、分析和共享，实现会计与业务的一体化，提高管理效率和资源利用效率。

其次，可以提高信息沟通的效率。该会计数据分享平台可以采用专门的信息管理工具将不同系统和设备中的信息进行整合和管理，同时实现会计信息的共享和会计人员的交流，避免信息孤岛现象的出现。这不仅有利于企业会计业务的规范化，同时还可以为企业的快速发展创造良好的环境。

再次，可以构建财务决策分析中心。该数据分析平台可以提供财务决策的服务，这是通过收集和分析企业的财务数据建立起财务决策分析中心来实现的。同时，该数据分析平台不仅可以将企业的运营情况更好地反映出来，同时还能够对财务状况进行综合的分析，这对于管理者规避财务风险、科学决策具有重要意义。

最后，还可以实现智能化发展。企业财务管理的智能化主要是通过财务报表的同步构建和多维分析等实现的。而这些功能是会计大数据分析平台的基础功能。除此之外，它还能实现财务信息的自定义查询、界面可视化操作等，帮助企业的管理者在满足自身个性化需求的基础上了解情况财务状况。除此之外，平台还能实现在移动端查看财务系统信息，为企业管理者随时随地查看信息提供了方便。

（二）基于云计算的会计大数据分析平台构建原则

1.数字化原则

随着计算机网络技术的普及，现有的会计系统已经实现了信息化，这主要体现在企业的各种凭证以及报表等都已经从纸质的传播形式变为了数据信息的直接传播。会计大数据的分析平台就很好的顺应了这一变化。它从原始的对会计信息单据的报表收集变为了对信息数据的收集和分析，在这个过程中信息完全是以数字化的形式在传播，这在保证信息传播效率的同时还能确保数据在传播过程中不会失真。

2.网络化原则

云计算和会计大数据都是基于计算机网络系统才能发展起来的，因此分析平台的构建也是网络化的。具体来说，分析系统可以将公司的各个部门和各个组织形成一个覆盖性的信息网络系统，通过这个系统实现信息的传播和共享。同时，还可以将分公司的各个部门和组织进行结合，从而形成不间断的信息流，充分实现信息传输的网络化。除此之外，不同公司和不同部门之间可以通过设置登录权限的方式实现信息的安全性和保密性，同时也能够确保子公司的相关会计信息直接上传到总公司的处理系统当中，这有利于公司總部对不同组织和部门的直接控制，并在这个过程中实现资源和信息的共享。

3.智能化原则

智能化是该会计数据分析平台的最重要特点。该平台能够依靠计算机强大的数据存储和处理系统对会计数据进行收集、储存和总结，并运用科学的分析法和分析工具完成对数据和信息的深入处理。在原有的会计信息处理系统当中，信息处理过程由于数据的复杂性和种类多样性，经常会在各个环节出现错误，而且依靠人脑的处理还有可能因为传统思维模式的影响而导致数据处理的不准确性。而该会计数据分析和处理平台可以很好地解决这两个问题，更加智能和清楚的分析事物并依据分析的结果对未来的财务发展方向进行预测。

三、基于云计算的会计大数据分析平台功能构建研究

（一）财务综合分析

1.价值链基础上的财务综合分析

传统的财务综合分析系统主要是以净资产收益率作为分析的质量，净资产收益虽然是财务系统的重要组成部分，但是以它为指标的财务分析系统缺乏全面性和系统性。因为这种财务分析系统过度重视对会计资料的分析，从而忽视了其他的衡量因素。而基于云计算的会计数据平台的财务综合分析的指标是经济增加值，同时净资产收益率等指标也会作为次级指标进行分析和总结。这对于财务分析的宽度和广度都有明显的拓展作用。同时，该数据分析平台还引入了平衡计分卡，通过企业的价值链促进企业的内部运作效率、实现新资源的学习和创新，从而达到吸引顾客的目的。除此之外，该数据分析平台还能对供应商的信息和员工的信息进行分析，并将这些非财务信息作为财务分析指标，从而拓展财务分析的应用深度。

具体来说，内部运作主要是企业通过内部的生产和经营从而实现价值增值的过程。内部运作的重点是产品的成本、质量以及生产周期等方面进行指标的衡量与设定。对于吸引顾客这一目标的实现，数据处理平台则主要是通过加强与顾客之间的联系和沟通，从而对自身的战略目标和生产经营方式进行改进，从而提高作业的价值。通过与顾客的交流还可以对无价值作业进行缩减，从而降低企业的运行成本。对企业新产品和新技术进行学习和创新的实现则主要是通过增加产品研发的投入资金和增加对创新型人才的引进来实现的，与此同时，还要与内部运作系统和与顾客沟通进行紧密结合，才能更好地提升企业的竞争优势。

2.分析框架基础上的财务综合分析

目前我国企业中所运用到的分析框架是对企业的会计大数据进行战略层面、会计层面、财务层面和前景应用层面的综合分析来发挥作用的。对于战略层面的分析主要指的是通过对企业的基本经营状况进行分析，然后建立行业发展和竞争的战略。对于会计层面的分析则是对企业中的会计项目进行政策上和战略上的分析实现的，这种分析不仅仅包含对竞争对手的分析，还包含了对企业自身往年数据的分析。财务层面的分析则是结合对行业趋势和同行业数据的分析对企业的财务报表进行深入的分析和总结。对于前景应用层面的分析当中，数据分析平台则是通过国家政策、顾客需求和内部业务等因素结合数据挖掘技术对企业的前景和产品的应用方向进行综合的判断和分析。通过分析框架的财务综合分析，企业的经济效益和财务状况可以被很好的总结出来。

（二）财务决策

财务决策在大数据的时代里已经完成了基本的转变。传统的财务决策主要是依据决策者的经验，而现在的财务决策则可以通过数据分析平台对信息的处理和分析之后进行合理的决策。大数据时代的财务决策主要有以下三个方面的应用。第一是在筹资决策方面的应用。分析平台可以通过构建模型的方式完成对成本的预测和财务风险的管理。这需要对企业的资金结构和流通情况进行了解，其次还要分析出资金的施用效果并预测出资金的需求状况，最后就可以依靠数据分析平台做出最科学的筹资决策了。第二是在投资决策方面的应用。首先分析平台可以对企业历史数据和财务信息进行统计和分析，这主要包含企业的资金结构、使用现状、变化情况等。其次还要从多角度对企业的风险进行评估和对投资的收益情况进行预测，最后就可以利用数据平台中的分析功能对投资决策进行预测。第三是收入分配决策方面的应用。首先要通过现有的收入和分配信息创建多维分析的模型，并在模型中运用合理的分析方法对企业的利润进行预测，然后就可以结合数据分析平台中的利润分配相关知识完成利润结果的输出。

（三）财务预测

财务预测也就是通过对财务分析结果和行业的会计信息，采用线性回归的方法对企业财务风险、经营状况和成本进行预测和管理。其中对经营状况和经营成本的预测是通过作业成本法来实现的，随后利用分析法对不同因素对于成本的影响进行测试，然后结合企业的历史成本数据和产品的成本变化趋势选取相似的趋势变化模型，并通过模型的构建完成对未来经营成本的预测。采取风险预测则是通过专门的神经网络模型对企业的财务状况进行分析，然后对存在的风险进行预警，然后就可以以企业的财务会计数据和非财务会计数据为指标建立起财务预警模型，对财务风险进行动态的监测。根据调查，企业的财务风险通常是由于内部经营不善、市场环境多变、企业治理方式不当、财务状况恶化等因素所造成的，因此在构建财务预警模型的时候也要从这几个方面完成财务信息的搜集，并对搜集到的信息进行分析和处理，从中找到风险预警的指标，然后再将指标量化之后就能形成财务风险的综合监测体系。在监测体系的基础上就能够通过科学的方式建立起综合预警和监测的模型，实现对企业财务风险的检测、管理和评价的综合体系。由于对于识别和确认的企业财务风险能够通过报警器发出警报，以便于相关人员的及时处理。

四、结语

总的来说，随着市场经济的发展和科技的进步，基于云计算的会计数据分析平台能够满足企业的财务管理和信息处理需要，并且为企业提供财务分析、财务预测和财务决策的服務。同时还能通过信息系统的构建实现信息资源的共享，为企业的发展提供良好的环境。经过研究和分析，大数据时代下该分析平台的构建可以为企业的发展做出突出贡献。

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