大数据会计与财务信息相关性分析

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引言

随着时代的发展以及社会经济水平的不断进步，大数据时代已经悄然来临，此时，各个企业所面临的市场竞争也越来越激烈，此时想要在越来越白热化的市场竞争中获得一席之地，就必须就现有的企业经营信息，尤其是财务管理方面的信息管理工作质量以及水平加以提升，充分利用大数据技术的优势，为企业财务管理中的会计信息相关内容逻辑优化发挥促进效果。鉴于此，针对大数据会计与财务信息相关性这一内容进行深入分析具有重要现实意义。

一、大数据概念分析

在专业领域中，大数据属于一类行业术语，主要是指：无法在特定时间范围内使用常规软件工具完成捕捉、管理及处理的集合，只有不断更新传统模式，方可使大数据更具决策力和洞察力，进而形成海量、高效和多样的信息资产[1]。在进行大数据技术分析时能够发现，其具备海量、高速、多样、低价值密度和真实性等特征，同时该项技术在多个行业以及领域中发挥着重要的价值，充分对社会生产以及国民生活产生重大影响[2]。

二、大数据会计的数据选择与结构探究

（一）思维性的转换有利于针对传统的定性类信息数据加以补充

在人类发展的历史中，传统的因果导向思维模式已经沿用千年，但随着时代的发展与进步，大数据时代的来临，传统的因果导向思维模式面临着即将更改的现实处境。大数据带有的非系统、非结构、碎片形式的数据呈现于每一个人眼前，导致传统的因果思维陷入应用无用武之地境况中，而该项技术应用所持有的高速、多样及大量性特征，也在极大程度上为人们传递了超多的信息内容，促使人们在新式信息传递下，形成一种新的思维模式[3]。

在大数据时代中，对于企业的财务管理工作开展而言，大数据应用所呈现的数据信息内容，无法满足企业经营期间更为完整性的经营过程，如果企业财务经营中过分依赖大数据信息的使用，将会导致企业在经营期间的财务完整性价值丧失。相反，企业在经营中将大数据所涉及的相关碎片化信息加以处理和适当性补充，作为完整信息的辅助添加信息，将能够进一步将企业的经营价值展现和凸显出来[4]。在以往传统的会计实务处理工作流程推进过程中，通常以货币作为财务主要计量单位，出现此结果主要受到两方面因素影响：①货币计量通常用于针对定性描述的数据信息加以反馈；②在定性描述的数据信息呈现上，均与相关性关系推衍具有关联性，其形成的结果所带有的随机性较高，且在结果的精准性定位方面，并不如因果导向思维精准。对于上述两种情况的出现进行更具深入性的考量能够发现，传统会计之所以会将定量数据内容应用于财务核算，并借此核算结果作为企业相关信息的总结方法，主要原因在于其受到了时代发展的局限性影响。但与此不同，在大数据时代中，非结构化、碎片形式的会计信息数据，将不会再受到来自因果分析框架的束缚，而是可以直接借助于整体或是大样本量针对企业会计数据内容进行各个内容之间的相关性分析，从而提升传统因果性思维分析下的成效和精准性[5]。换言之，传统的会计数据信息所囊括的货币计量定量描述在数据的采集和利用方面并不充分，而大数据会计的运用，能够进一步针对传统会计的数据不足问题加以补充和弥补。

（二）利用碎片式或非结构化数据补充传统会计构成中的逻辑分析内容

通常情况下，碎片式或是非结构化的数据内容，很难利用传统的二维数据库加以统计和呈现，例如视频信息或是图片信息等，而大数据时代之下，充分将二维数据库信息管理方面存在的不足加以补充完善，但此间仍需注意，并不代表所有碎片式或非结构化数据均能够纳入传统会计数据体系中用于企业财务管理[6]。在具体的可纳入数据分析时发现，当数据本身具备一定的数据密度且带有一定价值类数据方可囊括于传统会计数据体系中，且此类数据融入道大数据分析时，能够进一步针对信息的干扰性加以降低，从而更好、更真实地将事件影射现象反映出来，最终提升会计信息的处理质量。此外，碎片式或非结构化的大数据信息还具备一定的中立性特征，其能够居于客观层面针对企业的财务信息所反馈出的真实事件或是现象加以呈现和表达，有效避免由于人为主观表达所产生的主观思维误解情况出现，避免影响企业财务信息管理的偏差类问题产生[7]。由此可见，在传统会计数据体系中，将碎片式或非结构化数据纳入其中提升大数据会计管理水平，优化财务信息质量，必须确保该类数据在本质上的客观性和中立性。

（三）大数据时代下会计数据体系结构探究

在进行大数据时代下会计数据体系结构的分析时，可以从以几方面着手展开：①在传统会计财务信息管理期间，能够真实且可靠地将经济业务的本质加以反映，而碎片式或非结构化的间接数据并不具备此功能，此结果的出现，在很大程度上与传统结构化的数据计量、确认和报告环节中严格依据会计准则类相关法律规定内容执行具有一定关联性，以某一经济业务的相关单据处理期间，需要经历稽核、复核、审核以及经手人员签字等流程，而此类流程的按序推进，能够更具真实性地将经济业务事项加以揭露和呈现[8]。②与传统的会计数据信息处理中的直接结构数据信息法相比，全新的大数据会计法应用后，能够利用碎片式或非结构化的间接式数据内容，充分实现提升与企业价值关联的高度，并且在信息的独立性上相对更高，促使企业经济业务本质可靠性的反映在现代会计树体系的构建下更加真实，同时对于会计信息在质量层面的提升也起到助推效果。

通过对上述两种分析内容的展开能够发现，传统的会计数据以及大数据会计体系对于信息的真实可靠性要求均较高，在此认知基础上，充分在现代会计数据信息体系中将碎片式或非结构化的财务信息数据纳入其中，对于企业财务管控以及会计实务处理方面的质量提升具有重要促进作用。但是，此种管理方法在成本投入方面的支出较高，此种因素会在一定程度限制大数据会计数据信息体系的全面推广速度，有待后续的不间断发展和执行方能得以实现。

三、大数据会计下企业价值与财务信息相关性构建

在传统会计数据体系构成中，企业价值在很大程度上会受到该体系中的不同种类以货币计量可量化的结构化数据影响，借此实现对当前企业经营中的各项经济业务活动加以核算和价值反馈。但是，其中的非结构化或是碎片化的数据属性均为间接性数据，即便其与企业价值相关度较高，但也无法直接利用其作为企业价值呈现的直接性条件。此时，部分企业在进行未来现金净流量的现值和企业价值的评估时，却忽视企业所开展的会计核算，仅是针对以往账面价值所呈现的历史现金流量的呈现，造成评估的结果与企业目前的账面价值并不等同。在这一基础上，利用大数据会计进行企业财务信息相关性构建时，一定要将企业经营过程中直接、间接或潜在的现金流量充分与企业历史现金流之间构建起关联性，期间重点针对企业未来直接、间接、潜在的现金流进行计算具体而而言，可借助以下公式进行计算：

在该效率的有效转化下，能够进一步针对自变量xn的函数U（x1，x2，...xn）加以表示。但是，在现实的企业财务会计信息管理中，能够针对企业数据信息函数加以转换的结果呈现产生影响的因素十分多，所以企业在进行大数据会计与财务信息相关性构建时，还需将诸如企业客户、消费者群众等因素对于企业当前经营活动执行的效果评价同样作为重点考察因素，借此强化大数据会计与财务信息之间的相关性，最终提升企业财务管理质量和水平。

结语

通过对全文内容进行综合分析能够得出，虽然目前企业财务管理工作在水平以及技术运用方面均较传统的管理效果有所提升，但是在企业价值与非结构化或碎片化的数据相关联系构建仍旧存在不足，导致企业的财务管理过于单一化，影响企业财务管理工作开展的全面性。此外，将企业财务信息与大数据会计进行有效的结合，也能够进一步促进企业财务管理人员加强对于财务信息相关性的了解和掌握，从而更好地帮助企业财务管理水平提升起到促进效果，最终为企业提升市场竞争实力奠定基础。