大数据对企业成本控制的影响研究

文/于海洋 耿晓媛（黑龙江八一农垦大学）

大数据技术是指收集、处理和分析处理规模庞大的数据集所需的方法和技术[1]。它已经成为当今信息化时代的重要发展方向之一。随着互联网信息的爆炸式增长以及大数据处理和分析技术的不断提升，大数据已成为各行各业的重要资源和决策支持工具。大数据技术的发展为各行业带来了无限机遇，如金融、医疗、制造业等。同时，大数据也面临着许多挑战，如隐私保护、数据质量和安全等问题。为了更好地应对这些挑战，大数据技术也在不断发展和完善。大数据技术在企业数据分析方面具有明显的优势，近年来被应用于企业决策中的范围不断扩大，研究大数据对企业成本控制的影响，对于实现企业成本的精准有效控制，从而提升企业的盈利能力、推动经济社会发展具有重要意义。

一、大数据技术的发展历程

随着企业业务和互联网应用的发展，大数据应用的需求越来越强烈，促使大数据技术从传统数据库技术逐渐发展成为应对海量数据分析需求的新兴技术[2-3]。大数据技术不断地进化和升级，使企业拥有了更高效、更准确和更智能的数据处理和决策支持能力。大数据技术的发展历程大致可以分为以下几个阶段：

（一）数据库技术的发展（20 世纪60 年代至90 年代初）

在这个时期，数据都是以关系型数据库（RDBMS）的方式保存的。随着企业业务的发展和互联网的普及，数据量急剧增加，传统的关系型数据库技术已经无法满足数据处理的需求。

（二）分布式计算技术的出现（2000 年左右）

随着互联网和电子商务的普及，人们对大量并发数据的处理需求越来越大。MapReduce 等分布式计算技术应运而生，提供了处理大数据的解决方案。同时，Hadoop 分布式存储系统也诞生了。

（三）大数据技术的一次进化（2010 年左右）

随着处理数据量、分析数据的需求越来越高，类似MapReduce 的技术无法再满足大数据技术的要求。Apache Spark 大幅提高了数据处理的速度和效率，同时开源社区也不断涌现新技术，例如Apache Flink、Apache Kafka 等。

（四）大数据技术的最新阶段（2015 年至今）

Cloud Computing（云计算）成为大数据技术的主流。企业可以使用云服务商提供的大数据平台，提高数据处理的效率和性能，降低成本的同时极度高效便捷。

二、大数据技术的优势

（一）数据收集更加全面

利用大数据技术，企业可以收集更加全面的数据，包括来自外部环境和内部操作的大量数据[4-5]。这些数据可以包括供应商或客户的数据，以及企业内部使用的各种软件记录的数据。基于这些数据，企业可以快速采取决策，提升成本控制的效率。

（二）数据分析更加准确

大数据技术可以对大量数据进行精确的分析和挖掘，得到更加准确的信息。企业可以利用这些信息来识别出成本控制中的瓶颈和优化点，进而通过采取科学合理的措施来实现更加高效的成本管理[6]。

（三）决策支持更加强大

大数据技术不仅可以帮助企业快速采集更全面的数据和进行更准确的分析，还可以为企业提供决策支持。企业可以根据大数据的结果来制定出科学合理的成本管理策略，实现更好的成本控制。

三、大数据在成本管理领域的应用

（一）实现精细化管理

随着我国经济社会的发展，企业管理模式逐渐由传统模式的计划统筹转变成承包经营模式的精英掌舵，再到现代专业模式的精细化管理[7-8]。精细化管理是指对企业各个方面的管理进行精准化和细致化，以实现最优化的管理效果，成本控制是企业管理最为重要的一环，因为它关系到企业的盈利能力和市场竞争力，精细化成本控制是对企业各项成本进行精准分析和管理。

利用大数据技术，企业可以实现对成本管理的精细化管理。通过对成本数据的精准分析和挖掘，企业可以发现更加细节化的成本瓶颈，提升成本控制的精度和效率。同时，大数据技术还可以为企业提供实时的成本控制数据，帮助企业实现更加精细化的管理。

京东物流是中国领先的电商物流服务提供商，其利用大数据技术实现了对物流成本的精细化管理。利用大数据技术，实现了对物流数据的实时监测和分析，及时获取物流成本控制的数据，从而实现对物流成本的即时调整和掌控；提升货物的存货周转率以及资金使用效率，极大降低了缺货成本和持有成本；对不同的成本项进行核算，通过效益分析，对各个成本项的投入与产出进行对比。并通过实时监控，及时发现成本增长的趋势，避免出现成本超支的情况；通过对历史数据的分析，开发出成本预测模型，如在不同季节、地区和物流活动时段，预测出成本会有哪些变化，并根据预测结果进行预警和预警调整，以便优化成本管理和减少损失。京东物流利用大数据技术，对物流成本的各个环节进行了精准分析和挖掘，识别出了物流成本的瓶颈，采取有针对性的措施进行调整和改进，帮助实现了对企业物流成本的有效控制。

（二）对供应链进行优化

在企业的成本管理中，供应链成本一直是一个重要的因素，完善的供应链体系是企业快速扩张市场份额的强有力的保障，也是企业控制成本的最直接有效的方式。

利用大数据技术，企业可以全面、深入地分析其供应链成本的来源并实现优化，建立完善供应链体系和提升供应链效率，从而最大限度地降低成本。大数据技术还可以帮助企业优化供应商管理。在企业供应链中，供应商是非常重要的一环，直接影响着企业的产品质量和成本控制[9]。大数据技术可以帮助企业实时监控供应商的质量和交货情况，评估供应商的绩效和信用度，优化供应商选择和采购策略，从而降低企业采购成本和风险。

英特尔公司的供应链优化项目是大数据实现企业供应链优化的典型案例。该项目利用大数据技术，建立了一个可视化的仓储系统和运输系统，从而实现了对供应链的全方位、实时监控和分析。具体来说，英特尔公司对供应链的每个环节进行了数据采集和分析，包括原材料采购、仓储管理、运输调配等。采集到的大量数据经过深度挖掘和分析，构建出了一个完整、实时的供应链数据模型，可以用来预测和优化供应链中不同环节的运作效率和成本。通过这个供应链优化项目，英特尔公司实现了多项成效，例如：1.成本降低。通过对运输成本、仓储成本等各个环节进行分析，针对性地优化供应链的各个部分，从而实现了供应链成本的降低；2.减少库存。在有效利用物流数据的前提下，英特尔公司成功降低了库存水平，从而降低了存储成本；3.提高配送效率。通过实时监控和管理，英特尔公司实现了对整个供应链的高效管理，从而提高配送效率和准确性，同时满足客户需求[10]；综上所述，英特尔公司通过运用大数据技术，成功实现了对供应链的全方位、实时监控和分析，在供应链优化中取得了显著的成效。

（三）帮助实现预测与决策

企业在实现成本控制的过程中，预测和决策变得尤为重要。通过预测和决策，企业可以获得比较准确的成本数据，更好地了解企业内部各项成本，有针对性地制定优化措施，从而更好地控制成本；可以让企业更快地发现成本波动的原因，从而及时制定相应的应对措施，提高成本管理的效率[11-12]。企业实现成本控制过程，通过预测和决策两个过程，可以更全面地了解成本状况，并制定出相应的应对措施，提高企业的成本效益。

而大数据技术可以帮助企业建立起更加准确的预测模型，为企业提供更加科学的决策支持。企业可以利用大数据的结果来制定出更加有利的成本控制策略，实现成本控制的最优化。

一个大数据在企业成本预测与决策方面的案例是美国航空公司（American Airlines）的成本改进计划，具体操作包括以下几个方面：1.收集并整理海量数据：美国航空公司从多个数据来源收集数据，包括航班安排、航班报告、人员计划、燃油价格等等。这些数据被整理并格式化，以便于分析和访问。2.利用机器学习进行分析和预测：美国航空公司使用机器学习方法和算法来分析和预测数据。这些分析和预测将在整个决策过程中发挥关键作用，帮助公司了解成本结构、变化趋势以及不同因素之间的关联。3.制定成本管理计划：根据分析和预测的结果，美国航空公司制定了针对性的成本管理计划。这些计划包括成本结构的优化、成本涨幅异常情况的处理以及成本控制策略的制定等等。4.制定成本决策方案：基于数据分析和预测结果，美国航空公司制定了相应的成本决策方案。这些方案包括票价调整、航班安排优化、员工安排改变以及燃油价格保障等等。利用大数据对系统进行不断地优化和改进，美国航空公司可以更好地控制和管理成本，在提高乘客满意度的同时实现企业成本、利润的有效控制，帮助美国航空公司实现更长远的发展。

福特汽车公司的大数据项目通过分析、挖掘和利用大量的数据来预测和控制企业成本，以提高企业效率和决策的精度，并实现优化的决策方案。具体来讲，福特汽车公司的大数据项目实现如下：1.数据收集和整理：福特汽车公司收集了大量的内部和外部数据，包括供应链数据、市场分析报告、财务报表、售后服务数据、客户反馈数据等。这些数据被整理、分类、格式化和清洗，以便成为分析和预测的基础。2.数据分析和挖掘：通过应用机器学习、人工智能和数据分析技术，福特汽车公司可以高效地从大量数据中提取有用信息，发现潜藏的成本变化趋势和弱点。这些信息使得福特汽车公司更清晰地认知成本的组成和影响因素，从而能够更准确地预测未来成本，制定更科学的成本控制策略。3.成本控制软件开发：利用大数据技术，福特汽车公司开发了一套实时成本控制软件，该软件能够实时地监测成本的变化情况，指出成本异常波动的原因，并及时采取措施进行调整，从而实现成本控制目标。4.决策支持系统开发：利用大数据技术，福特汽车公司开发了决策支持系统，该系统能够为企业决策者提供更为准确的数据信息和决策方案，帮助企业在制定决策方案时更好地利用数据，从而做出更准确、更高效和更有利的决策。福特汽车公司的大数据项目实现了数据收集和整理、数据分析和挖掘、成本控制软件开发和决策支持系统开发等多个环节，结合业务实际，在预测、控制和决策方案制定等多个方面进行深度应用，从而充分发挥了大数据技术在企业成本控制中的价值，实现了企业成本控制和决策效率的提高，为企业的发展和成功注入了新的动力。

四、如何进一步推动大数据技术在成本控制中的应用

大数据技术在企业成本控制中的应用，需要企业全面规划，建立合适的数据架构，加强数据管理和安全性保障，利用分析结果指导决策并推动业务优化，进而帮助企业实现成本的优化。具体可以从以下几个方面推进：

（1）培养大数据技术人才。人才是推动技术革新的关键。必须为企业招聘、培训大数据分析师、计算机科学家、数据工程师等大数据技术方面的人才，以确保企业拥有足够的技能去分析和利用大量数据的能力。

（2）建立一个适当的数据架构。企业要逐步更新技术基础设施，适应大数据处理的基础硬件要求，同时要根据企业业务性质构建和优化适合自己业务的数据架构，这将使数据更容易被获取、整理和使用，从而为企业成本相关数据的分析提供基础[13]。

（3）开展数据挖掘与分析。利用大数据分析技术识别和利用可降低成本的机会，例如，大数据技术可以挖掘合适的供应商、通过订单管理提高生产效率，或在员工绩效方面寻找优化方案等，多个环节入手，借助大数据技术的应用探究分析企业成本控制的着力点。

（4）鼓励数据共享与协作。通过数据共享和协作，企业可以减少重复工作，共享信息和更新数据，提高效率，同时避免无效或冲突的花费。在这方面企业和政府应该同时发力，政府要积极推动大数据交易中心的建设和信息共享，实现共享共建共赢。

（5）完善数据隐私和保密管理。大数据技术为企业乃至社会发展带来强大动力的同时，也要重视技术的双面性，为保护客户隐私和数据安全，企业应建立严格的数据安全管理系统，包括数据的采集、传输、存储和使用的各个阶段都要做好安全措施。政府层面也要积极推动数据安全管理办法等规章制度，加强全社会信息安全保护。

五、结论

总的来说，大数据技术为企业的成本控制带来了颠覆式的改变。通过利用大数据的技术优势，企业可以实现对成本管理的更高效和精准的控制。将大数据技术应用于企业的成本管理领域，可以有效地降低成本，提高企业的核心竞争力和盈利能力。因此，企业管理者应该把握这一机遇，积极拥抱大数据技术，实现成本控制的最佳效果。