大数据背景下企业管理会计提升路径研究

◎文/杜军伟

一、引言

随着新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，“数据”作为新型生产要素， 已经成为经济社会发展的强大动力源泉，助力各行各业和各个领域发展提质增效，大数据成为企业发展壮大的新引擎。 随着科技进步和互联网的普及，企业产生的数据量呈现爆炸性增长，给企业管理会计带来了一系列新的挑战。 为此，本文深入探讨大数据背景下企业管理会计面临的挑战， 提出企业管理会计优化路径，为企业实现高质量发展提供借鉴。

二、大数据技术对企业管理会计的重要影响

一是管理会计预测更加精准。 大数据技术使得管理会计能够以前所未有的精度预测企业业务趋势， 支持企业科学决策。 基于大数据分析，管理会计不仅可以对过去的财务数据进行深度挖掘， 还能够通过模型预测未来的财务表现。 二是成本控制更为精细。 通过大数据技术，管理会计可以对企业成本数据进行细粒度分析， 例如产品成本、部门成本、项目成本等，有助于更精细化的成本控制和实现利润最大化。 三是内部控制和风险管理更加有效。 大数据技术可以帮助管理会计实时监控企业的内部控制情况，及时发现和预防各类风险，包括财务风险、运营风险等，以保证企业的健康运营。 四是财务报告更具时效性和透明度。 大数据技术可以实时处理和分析财务数据，及时提供财务报告，增强了财务报告的时效性。 同时，通过大数据平台，企业的财务信息更加透明，使得管理层与股东甚至员工可以更直观地了解企业的财务状况。

三、大数据背景下企业管理会计的重要性

大数据背景下，管理会计已经成为企业生存和发展的重要支撑。 首先，大数据背景下的管理会计在企业战略决策中发挥了关键作用。 随着数据的积累，企业的决策日益依赖于数据分析， 作为企业内部的信息提供者和分析者，管理会计通过对大数据的深度挖掘和分析，为企业战略决策提供了必要的信息支持。 其次，大数据背景下的管理会计也是企业效率提升的推动者。 通过运用大数据工具，管理会计可以帮助企业实现财务流程的自动化，提升财务管理效率。同时，管理会计也可以通过对大数据的分析，发现企业运营中的瓶颈和问题，提出改善措施，进一步推动企业运营效率的提升。 再次，大数据背景下的管理会计在风险控制和合规方面更显重要。 利用大数据分析，管理会计可以更早、更准确地发现和预测财务风险，帮助企业实现风险的早期发现、早期预警和早期处理。 同时，大数据也提供了管理会计对企业合规性进行监督和保障的可能。 最后，大数据背景下管理会计对企业的投资者关系管理也有重大影响。 通过大数据技术，管理会计可以提供更为详实、透明的财务报告，让投资者对企业的财务状况、运营情况有更深入的了解，从而帮助企业建立良好的投资者关系。

四、大数据背景下企业管理会计面临的挑战

（一）大数据应用能力有待提升

大数据背景下， 企业管理会计面临的主要挑战之一就是大数据应用能力有待提升。 大数据处理和分析需要特定的技能和知识，如数据挖掘、数据清洗、数据分析和预测等， 而大多数管理会计人员在数据科学领域并没有足够的专业背景和实践经验。 此外，大数据应用的难点也在于如何从海量的数据中找出对企业有价值的信息。 大数据的复杂性和多元性需要管理会计人员具备强大的逻辑分析能力， 如何将大数据分析结果转化为对企业有价值的决策支持， 也需要管理会计人员具备深厚的业务理解和策略思考能力。

（二）数据安全风险逐渐增加

大数据背景下， 企业管理会计面临的另一个挑战是数据安全风险逐步增加。 企业数据是其核心资产之一，也是各类不法分子攻击和窃取的主要目标。 对于管理会计来说，需要处理和保管大量的财务数据和商业信息，这些数据的安全对企业的运营和声誉至关重要。 然而，大数据的应用使得数据安全的威胁更加复杂和难以预测。 例如，大数据技术可能会使数据的存储和传输更加集中， 增加了数据被攻击的风险。 另外，随着大数据技术的应用，企业可能会采用多种不同的数据技术和工具， 需要管理会计人员掌握更多的数据安全知识， 同时也增加了数据安全管理的复杂性。

（三）技术更新跟进效率不高

大数据技术的快速发展也给管理会计带来了挑战。大数据技术和工具在不断更新和改进， 需要管理会计人员不断地学习和掌握新的技术。 在技术快速更新的情况下，管理会计人员需要保持持续学习和探索的态度，及时掌握新的大数据工具和技术， 以满足企业日益复杂的数据分析需求。 同时，技术更新也意味着管理会计人员需要频繁地更新他们的数据处理和分析工具， 不仅对他们的学习能力提出了高要求， 同时也会给他们的工作带来不小的压力。 在一些情况下，新技术甚至可能会使得已经投入使用的数据工具和技术迅速变得过时， 这对管理会计人员和企业都是一个不小的挑战。 此外，快速的技术更新也给企业的IT 资源管理带来了挑战， 企业需要投入大量的资源来购买和维护新的大数据工具和技术， 从而增加企业的运营成本。

（四）数据质量控制水平亟待提高

大数据时代， 如何提高数据质量控制水平是管理会计面临的另一个挑战。 海量的数据来源、数据的异构性以及数据的实时性等，都给数据质量控制带来了难题。 对于管理会计人员来说， 他们需要处理的数据既包括结构化的财务数据，也包括非结构化的商业信息，如社交媒体上的用户评论、市场报告等，要求他们在处理和分析数据的同时，还需要对数据的质量进行严格的控制。 另外，大数据的实时性也给数据质量控制带来了挑战。 在实时数据流中，数据的错误和异常可能随时出现，而这些错误和异常可能会对数据分析的结果产生影响。 管理会计人员需要在数据流的处理过程中， 对数据质量进行实时的监控和校验。 此外，由于大数据的复杂性和多元性，数据质量的标准和评价方法也更加复杂， 需要管理会计人员具备更高的数据质量管理能力。

五、大数据背景下企业管理会计提升策略

（一）强化管理会计人员培训

为应对大数据背景下企业管理会计的挑战， 首要的解决办法就是强化管理会计人员培训。 培训包含两个层面：一是提升管理会计人员的数据科学技能，二是加强他们对企业业务和战略的理解。 一方面，企业需要为管理会计人员提供系统的数据科学培训， 包括基本的数据处理和分析技术，如数据挖掘、数据清洗、数据可视化等，也应包括最新的大数据工具和技术，如云计算、机器学习等，帮助管理会计人员掌握大数据处理和分析技能， 提高他们的大数据应用能力。 同时，企业还可以通过模拟实战等方式， 让管理会计人员在实际操作中磨炼和提升大数据技能。 例如，企业可以组织内部的数据分析比赛，让管理会计人员在实际的数据分析项目中学习和成长。 另一方面，企业还需要强化管理会计人员的业务培训。 由于大数据的应用需要对业务有深入的理解， 所以提高管理会计人员的业务知识和策略思维能力对于大数据的应用至关重要。 企业可以通过举办业务研讨会、 组织业务实地考察、邀请业务专家进行指导等方式，帮助管理会计人员了解和掌握企业的业务和战略。 同时，企业还可以通过设立内部业务学习小组， 鼓励管理会计人员和业务部门进行深度的交流和合作，帮助他们更好地理解业务内容，提高他们的业务分析能力。

（二）加强数据安全管理

加强数据安全管理是应对大数据时代企业管理会计挑战的重要方法。 通过建立健全的数据安全管理体系，定期进行数据安全的检查和评估， 企业可以有效地保护数据的安全，减少数据泄露的风险，提高管理会计人员的工作效率和效果。 首先，企业需要建立健全的数据安全管理体系，包括数据采集、存储、处理、分析和使用等各个环节。 在每个环节中，企业都应设立严格的数据安全标准和流程，确保数据在整个生命周期中的安全性。 其次，企业还需要定期进行数据安全检查和评估， 及时发现和修复数据安全的漏洞，防止数据泄露事件的发生。 通过定期评估，企业还可以了解和改善数据安全管理效果，不断提升数据安全防护水平。 最后，企业还可以通过引入第三方的数据安全服务，进一步提高数据安全管理的效果。 第三方的数据安全服务可以提供专业的数据安全解决方案和服务，帮助企业解决复杂的数据安全问题。

（三）引进先进的大数据工具

为了应对大数据背景下企业管理会计的挑战， 引进先进的大数据工具成为一种必要策略。 大数据工具不仅可以帮助管理会计人员更有效地处理和分析大数据，而且还可以提高他们的工作效率， 进一步提升企业的管理水平和竞争力。 首先，企业可以引入大数据存储和处理工具。 随着数据量的增长，传统的数据存储和处理工具已经无法满足管理会计的需求。 为此， 企业可以引入如Hadoop、Spark 等大数据工具， 可以处理PB 级别的数据，帮助管理会计人员处理和分析大量的数据。 其次，企业可以引入数据分析工具。 对于管理会计人员来说，数据分析是他们日常工作的重要部分， 因此， 企业可以引入如Python、R 等数据分析语言，或者是Tableau、Power BI 等数据可视化工具， 帮助管理会计人员更高效地进行数据分析，更直观地展现数据分析的结果。 再次，企业也可以引入数据安全工具，如数据加密、数据备份、数据恢复等工具，有效地保护企业的数据安全，减少数据泄露的风险。 最后，引进先进的大数据工具并非一蹴而就，企业需要进行充分的市场调研，了解自己的实际需求，然后选择最适合自己的大数据工具。 同时，企业还需要为管理会计人员提供必要的培训，帮助他们熟练掌握这些工具的使用方法。

（四）建立严格的数据质量管理体系

大数据背景下， 建立严格的数据质量管理体系是企业管理会计应对挑战的关键举措。 无论数据量有多大，如果数据质量不高， 那么这些数据就无法为企业提供有效的决策支持，反而可能导致错误的决策。 因此，确保数据的准确性、 完整性和时效性成为企业管理会计的重要任务。 一方面，企业需要建立全面的数据质量管理策略，包括数据的清洗、验证、更新和维护等各个环节并需要在企业内部得到全面执行。 企业可以建立专门的数据质量管理团队， 负责数据质量管理策略的制定和执行。 另一方面，企业需要引入数据质量管理工具，可以自动检测和修复数据错误，比如重复的数据、错误的数据格式、缺失的数据等。 通过使用这些工具，企业可以有效地提高数据质量，减少数据错误对企业决策的影响。 此外，企业还需要定期对管理会计数据质量进行评估， 找出数据质量存在的问题，然后采取相应措施进行改进。 管理会计数据质量评估应当成为企业数据质量管理的常态化活动， 以确保管理会计数据质量的持续提升。

六、结语

总之， 大数据给企业管理会计带来了巨大的挑战，要求管理会计人员必须学习和掌握新的技能和工具，以适应大数据处理和分析需求。 通过强化管理会计人员培训、加强数据安全管理、引进先进的大数据工具以及建立严格的数据质量管理体系，企业可以有效地应对这些挑战，提高管理会计的工作效果。 尽管大数据可能会给企业管理会计带来一定的困扰，但只要企业能够积极应对，便可充分利用大数据的技术优势，推动企业实现健康可持续发展。