大数据视角下管理会计数据挖掘技术研究

于 斐

一、前言

近年来，我国经济发展速度加快，倒逼我国市场经济体制改革，使我国会计体系建设工作稳步推进。为了促进我国市场经济体制的进一步完善，我国财政部于2014年发布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，明确了我国会计体系建设工作的核心思想和基本原则，为企业构建管理会计体系提供了必要的指引和框架，推动我国管理会计进入了新的发展阶段。与此同时，经济的快速发展加快了信息技术更新迭代的速度，大数据时代背景下企业的会计数据也呈现出爆炸式的增长趋势，这要求企业改变传统的管理会计模式，优化管理会计流程，以便充分满足企业快速发展的需要，为企业作出科学的财务决策提供必要的信息依据。会计数据和信息的海量增长要求企业不断提升管理会计对信息的挖掘、筛选、甄别、处理和分析能力，会计数据的挖掘工作已然成为企业管理会计工作过程中面临的主要难题之一。企业要想提高管理会计工作的质量和效率，就要掌握数据挖掘技术，积极克服数据挖掘工作中的难题，明确数据挖掘技术对企业管理会计的影响，并在管理会计工作中积极运用数据挖掘技术，全面增强管理会计信息的全面性、可靠性和准确性，为企业的经营和发展提供必要的信息保障。

二、数据挖掘技术对企业管理会计的影响

（一）使企业管理会计的工作重心发生转变

管理会计的内容比较广泛，包括成本管理、收入分析和风险控制等内容。企业的日常经营和管理工作都会涉及成本管理工作，成本管理工作的质量会直接影响企业的成本竞争优势。企业日常经营管理工作的状况将直接影响企业的现金流状况，收入分析就是对企业的现金流状况进行全面的剖析。企业风险控制就是对日常的交易风险、内控风险、财务风险等进行预测和防控，为企业的健康稳定发展提供必要的保障。根据传统的管理会计观念，企业只需要对企业自身的成本信息进行分析，并不需要挖掘企业外部信息，而在大数据时代背景下，企业成本管理工作不仅需要深入分析企业内部成本信息，同时还需要了解企业外部成本信息，之后有效结合内部和外部成本信息，为企业制定成本管理决策提供必要的信息条件。同时，大数据时代要求企业将创造稳定的收入作为管理会计的职责，要求企业保证稳定的收入和现金流，树立“现金流为王”的管理会计理念，将获取更大的现金流作为企业管理会计的重要目标。此外，大数据时代下，企业要严格防控经营风险，将风险控制作为企业管理会计的主要目标，建立健全信息风险管理机制，保证企业的健康稳定经营。

（二）可以充分发挥管理会计的预测能力

管理会计是企业财务管理工作的重要组成部分，对企业的发展具有重要的意义。在大数据视角下，企业可以通过对市场实际的需求信息和供给数据进行挖掘，全面收集市场供需信息，并对相关的信息进行筛选和分析，构建科学的数据分析模型，以信息和数据为基础对市场走势进行科学的预测，进而全面提升企业管理会计的预测能力。同时，企业不仅可以挖掘市场的供需数据，而且还可以对市场的用户数据进行准确的挖掘，识别企业的目标客群，并根据企业的产品特性准确定位客户，实现精准的营销，在扩大市场占有率的同时有效降低企业的营销成本，提高企业客户挖掘工作效率。此外，企业可以借助数据挖掘工作全面分析企业风险产生的因素，建立健全客户信用档案管理系统，并通过数据挖掘技术对客户的信用情况进行准确的抓取，实现客户信用的动态化跟踪，并对客户信用风险、财务风险和战略风险等进行准确的预测，进而为企业开展客户管理和风险防控工作提供依据，逐步提升企业管理会计的预测能力。

（三）完善了企业管理会计中的非财务指标

传统的企业管理会计仅将财务指标作为企业绩效评价管理工作的依据，并未考虑到非财务指标在绩效评价工作中的权重。在大数据时代背景下，企业可以将非财务指标纳入绩效评价工作的范畴，而不再仅仅将企业的经济利益作为管理会计工作的唯一目标。企业可以借助数据挖掘技术，将企业利益、员工个人利益和客户关系等内容作为绩效评价内容，积极采用平衡计分卡的绩效考核方法，完善内部绩效考核评价体系。同时，在大数据视角下，企业可以通过数据挖掘技术获取非财务数据和信息，摒弃了以财务指标为主的分类方式，并利用归类分析和聚类分析方法对客户的消费行为进行分析，对客户群体进行分类，实现客户的差异化服务，践行客户至上的经营管理理念。此外，企业还可以借助数据挖掘技术对产品的客流量进行分析，全面了解产品的性质和功能，运用云计算等技术对市场产品进行分类，企业不再将营业额等财务指标作为进行产品研发决策的唯一标准，而可以预测实现需求，帮助企业提升新产品的研发效率，帮助企业管理者作出科学的经营管理决策。

三、企业在管理会计工作中运用数据挖掘技术的措施

（一）实现管理会计数据分析因素的多样化

在大数据时代背景下，企业要提升管理会计工作的质量和效率，就要重视数据挖掘技术的应用，实现管理会计数据分析因素的多样化。随着企业的业务范围不断扩大，企业业务呈现出多元化的发展趋势，使企业经营管理工作环节和流程趋于复杂，管理会计数据和信息混乱多样，使财务人员对各类数据和信息之间的关系难以做到有效甄别。在管理会计数据和信息海量增长的态势下，企业要全面分析管理会计数据和信息，增强数据的可靠性和准确性，并通过数据分析模型对数据之间的相关性和因果关系进行深入的分析，及时更新信息分析手段，以保证数据分析结果的科学性。同时，企业还要基于大数据视角的要求，对结果数据进行有效的利用，并关注数据挖掘技术对数据的跟踪流程，对数据跟踪流程进行科学的评价，合理优化数据跟踪方式并调整参数设置，以获取更加多元的数据和信息。

（二）合理扩大管理会计的数据挖掘范围

企业要提高管理会计工作质量，不仅要实现管理会计数据分析因素的多样化，同时还要合理扩大管理会计数据挖掘范围，以便获取更多有效的会计信息和数据，为企业制定管理会计决策提供更加全面的信息和数据。传统的管理会计信息来源渠道相对单一，导致企业管理会计决策的科学性不强。在大数据时代背景下，企业要合理扩大管理会计数据挖掘范围，兼顾结构数据和非结构数据，重视对原始数据的挖掘和利用，保证原始数据的真实性和有效性，充分发挥原始数据的价值。此外，企业还要转变传统的管理会计观念，要以互联网思维开展数据挖掘工作，重视数据挖掘技术的多样性，更新管理会计思维模式，将企业当前的会计数据分析因素与未来因素充分结合起来，增强数据分析结果的可靠性和科学性。

（三）优化数据储存方式，保证数据的安全性

企业在管理会计中运用数据挖掘技术，需要根据数据的特点合理优化数据的储存方式，积极建立大数据库，将云计算和数据库有效结合起来，提高数据服务工作的质量和效率。企业要重视数据储存过程中遇到的兼容性问题，重视数据读取的速度和利用效率，增强管理会计数据的可用性和扩展性，以充分满足企业的数据需求。企业要保证数据的安全性，积极构建数据库安全防火墙，并根据管理会计的需求构建专业的数据库，严格数据库的权限管理制度，积极构建信息结构化平台，满足企业经营管理对数据和信息的需求。企业要全面提升管理会计工作人员的综合素质，建立健全数据挖掘技术的培养体系，加强对管理会计工作人员数据挖掘技能的培养力度，以便将人力资源与数据挖掘工作紧密结合起来，全面提升管理会计中数据挖掘技术的应用效率和质量。