大数据背景下农业企业成本管理优化研究

冯茹 高燕

摘要：随着信息技术的发展，大数据在各个领域被广泛应用。企业的成本管理与企业内外的数据息息相关，成本管理的优化也需通过大数据技术来实现。近年来随着经济的发展，农业企业之间的竞争大大加强，亟需加强成本管理。文章以新天地草叶企业为例，从大数据技术与成本管理优化的契合点出发，根据大数据在企业成本管理与分析中的应用优势，提出相应的优化方案。

关键词：大数据；成本管理；优化

中图分类号：F324 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20210508

随着信息技术的发展，尤其是互联网技术的发展，大规模数据的获取有了一定的渠道和工具。大数据的应用可以显著提升工作效率，农业企业的成本管理亦可以利用大数据技术。农业企业作为第一产业，以往是以简单种养殖和粗加工为主，产品附加值和规模化程度低，但随着经济的发展，农业企业的研发、规模化种养殖和营销已发生了翻天覆地的变化，农业领域的一些高技术企业之间的竞争也大大加强，亟需加强成本管理，增强竞争力[1]。西安新天地草业股份有限公司坐落在西安临潼，该企业成立于2003年，是一家民营股份制的公司。拥有9项自主产权和发明专利，主要从事农作物秸秆以及相关设备的生产、加工、销售经营，新天地草叶的秸秆加工机械被国家支持并且推广，并且被认定为“陕西省干草综合利用示范基地”。该企业不仅发展前景好，还具有环保意识，企业研发的农作物微生物添加物除了效率高、使用便捷之外，还对土壤无污染，市场的发展潜力巨大。本文结合西安新天地草业股份有限公司的生产经营特点，探讨大数据背景下农业企业成本管理的优化，提出相应的建议。

1 大数据技术应用于农业企业成本管理的优势

1.1 数据共享系统增强了企业与外部的联系，可以获取各种相关的信息

以往的农业企业很少建立信息系统，现今像新天地草叶这样的农业企业的生产、经营都实现了信息化，甚至构建了数据共享系统。在数据共享系统中，企业可以使用多种计算机持续实现数据的抓取，从而便捷地获取数据，在此基础上计算和分析这些数据。数据共享系统的诞生不仅大大减轻了搜集数据的工作量，而且大大减少了相关成本。企业可以从大量的数据资源中通过分析与计算获取有用的数据，将耗费在采集数据上的时间和精力投入到其他业务中去，比如通过对企业自身与其他企业成本数据的分析，一方面使企业能够更准确地考核内部的业绩，另一方面可以优化企业的成本管理工作[2]。

1.2 云计算为大数据背景下的成本管理提供技术支持

云计算是大数据背景下的新概念，也被称为云平台，其具体类型有存储型、计算型和综合型3种。云计算是一种以互联网为基础，实施存储、计算服务的产品。企业想要利用大数据进行管理，一方面需要高效运行的硬件设备，另一方面离不开云平台的存储、计算和调度功能。借助于云平台，企业才能将海量的数据进行分类、整理、储存和计算。企业的成本管理不仅受企业内部各个部门、各项业务和各个环节的影响，还受企业外部经济环境、金融环境、文化环境等多种环境的影响，进行成本管理所需的数据来源广，规模大，需依托易于使用的云平台环境下的成本管理数据，从而使企业的成本管理更加有效，最大程度地发挥成本管理的作用。

借助于互联网信息和计算机技术，云平台汇集了企业内外的各种信息。企业可以根据成本管理的需要在已建立的成本管理体系中选择需要进一步控制成本的项目，然后与其他企业以及与其他的目标成本等进行系统性的比较，从而根据对比的数据结果制定可行的成本控制方案。

1.3 利用Hadoop架构处理进行数据整理，使成本管理更精准

Hadoop架构的基本组成部分包括MapReduce和HDFS，二者的功能不同，其中MapReduce用于大批量的计算，HDFS用以实现数据的存储。在大数据环境下，海量的信息和数据具有实时生成的特征，有些数据可能由于某些原因出现后很快被删除，因而需要及时挖掘数据并及时分析。Hadoop架构包括的MapReduce和HDFS可以消除原始数据库处理的数据类型单一，數据规模小和无法完成报表统计的缺陷。借助于Hadoop架构，企业不仅可以高效处理大量混乱的数据，还可以快速地对企业的成本信息进行分析，预测企业未来的成本走向[3]。管理者可以根据这些信息来制定成本管理计划和分析成本管理效果，以使成本管理更加准确。

1.4 借助于ETL工具等技术手段高效率处理大量数据

ETL工具擅长将大规模的数据以相应的格式存储起来。企业在采集成本数据的过程中会碰到多种类型的数据与信息，甚至是杂乱无章的数据。企业从不同的生产环境，不同的订单系统，不同的客户端和不同的设备接收到的数据和信息的类型也有所不同。数据类型不一样，数据格式也就不一致。ETL工具作为BI（商业智能）项目重要环节，可以实现将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的目的，因而能做到将经营活动所面临的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。在使用ETL工具对大规模的数据进行处理后，那些数据能以相应的格式存储起来，为企业的决策提供分析依据。

2 基于大数据技术的农业企业成本管理优化方案

农业企业要想实施成本管理的优化，需要企业内部与企业外部的大量数据。在大数据背景下，农业企业不能再使用传统的Sleuth等数据收集程序，而应该使用大数据平台，以提高数据获取效率和质量，降低数据的获取成本，并密切关注市场变化以调整预算。可见，在基于大数据技术的成本管理过程中，各个环节都发生了重大变化。

2.1 农业企业采购环节成本管理的优化

在采购环节中，新天地草叶面临的供应商往往是分布在各地的零散的农户或者合作社，有的农产品由于其种养殖对气候、土壤的特殊要求而处在高山或者偏远地带，原材料筛选成本和运输成本较高，可以利用大数据技术实现信息的共享以降低采购环节的成本。在采购之前，先根据市场需求做好采购计划。采购计划的制定既取决于市场供求和消费者偏好，也取决于公司的内部资源条件和企业的发展战略。采购计划审批后，采购部分的预算得以形成[4]。购销双方可以在大数据平台实时披露产品信息，并进行物流的跟踪，计算合同的执行进度，这样既可以减少双方由于协议履行问题而遭受的损失，还可以提高交易效率，降低交易成本。

2.2 農业企业销售环节成本管理的优化

农业企业的销售环节的成本包括市场调查成本与营销成本。市场调查成本包括确定目标市场价格的成本，引进销售人才的成本等等。营销成本包括广告投资、信用政策和用于实现销售目标的员工晋升之类的营销方法引起的成本。改善销售部门成本管理的主要目标是控制这两部分的成本。新天地草叶传统的营销工作需要开展大量的市场调查，甚至需要建立一定的模型，然后才能据此作出科学的销售决定[5]。为此需耗费大量的人力成本、运输成本和代理费用。大数据技术可以弥补外部数据的匮乏，从而降低调研市场的时间和成本。对于营销成本，可基于市场数据，结合企业以往经营过程中的相关数据进行分析，在将内部和外部数据集成到业务中后自动分析结果。在整个决策过程中，数据是准确而可靠的，分析方法是准确而科学的。当整个销售决策过程完成时，在执行销售计划时，成本数据会上传到大数据平台，并将计划价格与实际价格进行比较以进行成本控制。由于销售活动具有与市场活动密切相关的特征，并且市场在不断变化，可根据市场情况随时调整销售决策。

2.3 农业企业物流及存储环节成本管理的优化

仓库环境会影响农业企业原材料和产品的储存以及质量，尤其是那些对储存环境有较高要求的原材料和产品。如果储存环境发生变化，可能会造成产品性能下降甚至变质无法利用，从而导致农业企业发生库存的毁损。事实上，物流也是企业原材料和产品的一个存储环节。物流状况决定了原材料和产品到达的时间和品质。因而想要有效实施成本管理，控制供应链中的仓储和物流就显得非常重要。新天地草叶的秸秆以及微生物制剂的保存都可以利用大数据建立的物流系统获取实时、准确的数据，以观察其相应的环境条件。传感器系统与大数据技术结合后，大数据提供的气候数据与物流检测系统提供的信息结合在一起，可以增强对仓库和物流环境的控制以及预测功能。大数据除了监视天气外，还与全球定位系统链接，从而使购销双方可以同时跟踪货运状况并调整物流路线，确保原材料和产品准时、安全地到达目的地，降低毁损率。

2.4 农业企业上下游利益相关者合作体系的优化

在市场中，上下游企业之间的合作十分重要。在大数据技术的环境下，通过官方和自媒体的信息可以了解上下游企业的资信水平，因为大数据背景下，任何市场参与者都需要填写自身的信息，通过注册为自身背书，交易的信息保留在互联网平台上，从而提供了第二次背书，购销双方的评价提供第三次背书，这种情况下，市场参与者的博弈易于往共赢方向发展，惩罚带来的威胁也能在一定程度上降低违约成本[6]。

众所周知，一项交易的达成需要以互相的信任为基础，而成功的交易还能进一步增进双方的信任度，带来源源不断的交易。新天地草叶将秸秆销售给其他企业，在这个过程中，购销双方信息的共享是前提，也就是需要通过两家企业的相关信息，如生产能力、资信度、财务状况、产品质量等信息，这些信息是交易达成的重要保证。要保持持续的交易则还需考虑到购销双方的市场声誉，比如以往交易中的执行记录、违约记录等，这些都是大数据存储的内容之一。

3 结论与启示

3.1 结 论

目前仍有不少企业的成本管理缺乏系统性，无法准确地处理复杂的成本数据，并且在成本数据预算以及成本分析两方面的能力都有所欠缺。农业企业的生产流程复杂，成本规模较大。大数据技术可以为新天地草地公司实施成本控制提供一定的支持。大数据技术可以弥补传统成本管理无法快速处理大规模成本数据，及时获取外部信息的缺陷。随着这些缺点的消除，企业在预测产品发展趋势上也将越来越精确，有利于新天地草叶企业进行科学的决策。与此同时，在使用大数据技术预测未来业务情况时，还可以分析出成本要素，各个项目预计成本金额之类的信息。依靠大数据技术的企业成本管理，使成本预测比传统的更加准确。

3.2 启 示

对于农业企业来说，大数据系统收集和分析市场信息的能力十分重要。通过使用大数据，农业企业可以更快地发现市场变化并从中挖掘机会，提高对市场变化的敏锐度，并使企业不受不断变化的市场竞争的影响。

通过使用大数据技术，农业企业可降低采购、销售等环节的成本，消除不必要的浪费，提高企业的盈利能力。大数据还可以用于对复杂内容进行数据分析，以便于企业作出科学的决定。

参 考 文 献

[1]汪健.农业企业成本管理问题及其对策探析[J].企业改革与管理，2021（2）：137-138.

[2]樊燕萍，蔚利芝.大数据背景下企业作业链成本管理的优化研究[J].价格理论与实践，2016（8）：155-158.

[3]冯璐.基于大数据分析技术的档案信息管理成本预测[J].现代电子技术， 2020， 43（14）：94-96+100.

[4]陈晓东，夏天，翟小平.基于智能制造和大数据环境下的精益成本管理[J].财务与会计，2019（22）：69-70.

[5]刘丽霞，王世水.大数据时代企业管理会计工具的创新与应用：基于成本控制视角[J].会计之友，2019（10）：14-19.

[6]胡蕾.粮食企业成本管理的完善策略[J].粮食科技与经济，2020，45（10）：23-24.

Research on Optimization of Agricultural Enterprise Cost Management under the Background of Big Data

Feng Ru， Gao Yan

（ School of Management， Wuhan Polytechnic University，Wuhan， Hubei 430023 ）

Abstract： With the development of information technology， big data is widely used in various fields. The cost management of an enterprise is closely related to the data inside and outside the enterprise， and the optimization of cost management also needs to be realized through big data technology. In recent years， with the development of the economy， the competition among agricultural enterprises has been greatly strengthened， and there is an urgent need to strengthen cost management. Taking an agricultural enterprise as an example， this paper starts from the point of convergence between big data technology and cost management optimization， and proposes corresponding optimization schemes based on the advantages of big data in enterprise cost management and analysis.

Key words： big data， cost management， optimization