大数据背景下企业管理会计优化研究

初东升

（长春润德投资集团有限公司，长春 130000）

1 引言

大数据时代，企业管理会计的优化与发展，旨在通过整合和分析大数据，以提供更深入的洞察，帮助企业管理者更好地了解市场趋势、客户需求和业务风险，以制定更精确和更有效的战略和运营决策。

2 大数据背景下企业管理会计的特点

一般而言，大数据时代的企业管理会计具有以下3 方面特点：一是数据量庞大。大数据时代，企业面临着海量的数据，包括内部财务数据、市场数据、消费者行为数据等。管理会计需要处理和分析这些庞大的数据集，以提取有价值的信息。二是高速性和实时性。大数据时代的企业管理会计需要以更快的速度进行数据处理和分析，以满足实时决策的需求。实时数据的获取和处理使得管理会计能够更及时地反映企业的财务状况和经营情况。三是多样性和多源性。大数据时代的企业管理会计需要整合多个来源和多种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。这些数据来自不同的渠道和部门，如销售、市场、供应链等，通过对这些多样性和多源性的数据进行分析，管理会计可以获得更全面和更准确的信息。

3 大数据背景下企业管理会计发展面临的问题

3.1 数据隐私存在安全隐患

一是大数据时代下企业管理会计面临数据泄露的风险。随着企业获取和存储的数据越来越多，数据泄露的风险也相应增加。黑客攻击、内部数据泄露或不当的数据共享都可能导致企业的敏感信息落入他人之手。泄露的数据可能包括客户的个人身份信息、财务数据、商业机密等。这不仅会损害企业的声誉和信誉，还会导致法律和合规问题，从而造成严重的经济损失。二是数据隐私问题涉及个人隐私权的保护。大数据时代的企业管理会计往往需要处理包含个人身份信息的大量数据，如客户的交易记录、个人偏好和消费行为等。若这些个人隐私信息未经合法授权和保护，可能导致个人隐私权被侵犯，引起舆论的关注和法律纠纷。三是数据安全问题涉及数据存储和传输的安全性。在大数据时代，企业管理会计往往需要借助云计算和网络技术，将数据存储在云端或通过网络进行传输。这种方式极大地提高了数据的便捷性和可访问性，但也带来了一系列的安全风险。未经适当的加密和权限控制，数据在存储和传输过程中可能受到黑客攻击、数据篡改或被窃取的威胁。

3.2 数据缺乏准确性

一是数据来源的多样性和质量参差不齐。在大数据时代，企业管理会计往往需要整合涉及多个来源的数据，包括内部系统数据、外部市场数据、供应链数据等。然而，不同数据来源的数据，其质量和准确性存在差异，可能受到采集方法、记录错误、数据传输中的干扰等因素的影响。这种多样性和不一致性使得数据的准确性无法得到保证，可能导致决策者在参考这些数据时作出错误的判断和决策。二是数据缺乏准确性的问题与数据处理和清洗过程中的误差和偏差有关。在大数据分析过程中，数据处理和清洗是必不可少的步骤。然而，这些过程可能引发人为错误、算法偏差或模型假设不合理等问题，从而导致数据的准确性下降。例如，在数据清洗过程中，如果存在对异常值或缺失值处理不当的情况，可能会对数据的准确性产生负面影响。此外，在数据分析过程中模型和算法的选择和假设可能存在不确定性，从而进一步影响数据的准确性。三是数据更新迟滞且时效性不佳。在大数据时代，数据的更新速度非常快，尤其是涉及市场趋势、消费者行为等动态因素的数据。如果企业管理会计无法及时获取和整合最新的数据，就可能导致数据的准确性降低。此外，数据的时效性也会影响数据的准确性，因为随着时间的推移，数据可能失去其代表性和可靠性。因此，及时更新数据并确保数据的时效性对于保持数据的准确性至关重要。

3.3 信息技术素养不足

一是大数据时代的企业管理会计缺乏数据分析和统计技能。大数据分析是从庞大数据集中提取有价值信息的关键环节。然而，数据分析需要管理会计熟悉统计学、机器学习和数据挖掘等领域的专业知识，以及掌握相应的工具和技术。缺乏这方面的技术人才会导致企业在数据分析和决策支持方面的能力受限，无法充分利用大数据带来的机会和优势。二是企业管理会计缺乏专业的数据管理能力。在大数据时代，企业面临海量的数据，需要有效地管理和组织这些数据，以保证数据的准确性和一致性。数据管理人才应具备数据建模、数据集成、数据质量控制等方面的专业知识和技能，他们需要熟悉数据库管理系统以及数据仓库、数据治理等技术，能够制定和执行有效的数据管理策略。缺乏数据管理人才可能导致数据质量下降、数据分析受阻和数据安全风险增加。三是企业管理会计缺乏信息技术和数据安全方面的专业素养。随着大数据应用的普及，企业面临着日益复杂和多样化的信息技术环境和数据安全挑战。拥有信息技术和数据安全背景的人才能够理解和应对这些挑战，确保企业的数据和信息安全。他们需要了解网络安全、数据隐私保护、合规性等方面的知识，以及具备处理安全事件和风险的能力。缺乏这方面的技术人才可能导致企业在数据安全和合规方面存在漏洞和风险。

3.4 数据格式不统一

一是数据格式不统一为数据整合和分析带来挑战。企业通常面临多个数据源，这些数据源可能来自不同的系统、数据库且文件格式不一致。由于数据格式不统一，需要进行数据转换和整合才能进行综合分析和决策，使得数据的处理和管理过程更加复杂和耗时。例如，数据的导入、导出、存储和备份等操作可能需要根据不同的数据格式和要求进行定制化的处理。因此，数据格式不统一会增加数据整合的复杂性和困难度，这些额外的工作和复杂性增加了数据处理和管理的成本，影响数据分析的效率和准确性以及企业管理会计的工作效率。二是数据格式不统一会影响数据的一致性和可比性。在企业管理会计中，数据的一致性和可比性是确保决策和比较分析有效的关键要素。然而，由于数据格式不统一，不同数据源中的数据可能使用不同的单位、编码或命名规则，导致数据的一致性较差。此外，数据格式的不统一可能导致数据在维度、粒度或时间范围上的差异，使得数据的可比性降低，难以进行跨系统或跨部门的综合分析和决策支持。

4 大数据背景下企业管理会计的优化对策

4.1 强化数据保护措施

一是企业应加强数据访问控制和权限管理。通过建立严格的数据访问权限和控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据，这可以通过身份验证、多因素认证和访问授权等手段实现。同时，企业可以实施细粒度的权限管理，按照员工的职责和需要，将数据的访问权限授予合适的人员，以降低未经授权访问数据的风险。二是发挥加密技术在数据保护中的关键作用。企业应采用强大的加密算法和安全协议，对数据进行加密，以防止数据在存储和传输过程中被非法获取和篡改。同时，对于敏感数据，可以采用端到端的加密方式，确保数据在整个传输链路中始终处于加密状态。此外，企业应定期更新和强化加密技术，以应对不断演进的安全威胁。三是企业需要建立健全的数据隐私政策和合规措施。制定明确的数据隐私政策是确保企业合法处理和保护数据的重要基础。这包括明确数据收集目的、数据使用范围、数据共享原则等，以保护客户个人隐私权。此外，企业应遵守相关的法律法规和行业标准，并建立相应的合规流程和机制，以确保数据处理符合法律要求。

4.2 提高数据采集与清洗能力

一是企业应优化数据采集过程。数据采集是获取原始数据的关键步骤，对数据的准确性和完整性有着重要影响。企业可以采用自动化的数据采集工具和技术，减少人为干预和错误。例如，利用物联网技术和传感器，实现对设备和产品数据的自动采集，避免了人工记录的误差和潜在的错误。此外，企业应合理设定数据采集的频率和时机，确保数据能够及时反映业务活动和市场变化，提高数据的实时性和准确性。二是优化数据清洗过程是提高数据准确性的重要手段。数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据等，以确保数据的质量和准确性。首先，企业可以借助数据清洗工具和算法，自动检测和纠正数据中的错误和异常；其次，企业应建立完善的数据清洗规程和流程，明确数据清洗的标准和方法，确保数据清洗的一致性和可重复性；最后，企业应注重数据质量的监控和评估，建立数据质量指标和评价体系，及时发现并纠正数据质量问题。三是企业可以利用机器学习和人工智能等技术提高数据采集和清洗的效率和准确性。机器学习算法可以自动学习数据模式和规律，识别和纠正数据中的异常和错误。通过训练模型和算法，企业可以自动化完成数据采集和清洗的过程，提高效率和减少人为错误。此外，人工智能技术可以辅助数据清洗过程中的决策和判断，减少主观干预和人为偏差，提高数据清洗的准确性和一致性。

4.3 提升信息技术素养

一是加强信息技术的学习和培训。在大数据时代，企业管理会计需要了解和掌握信息技术的基本概念、原理和应用方法。企业可以组织培训课程、工作坊和研讨会，提供信息技术知识和技能的学习机会，以提高员工的信息技术素养。培训内容可以包括数据分析工具的使用、数据挖掘和机器学习算法的基本原理，以及信息系统和数据库管理等方面的知识。通过加强信息技术的学习和培训，企业能够提高管理会计对信息技术的理解和运用能力。二是建立信息技术专家团队。在大数据时代，信息技术的发展非常迅速，企业内部难以全面掌握各种信息技术和工具。因此，企业可以引进信息技术专家，建立专门的团队或与外部合作伙伴合作，共同应对信息技术方面的挑战。信息技术专家可以提供专业的建议和指导，帮助企业选择合适的信息技术工具和解决方案，以提高数据分析和管理会计工作的效果。通过与专家团队或合作伙伴的合作，企业能够充分利用信息技术的优势，实现更好的管理会计实践。三是企业应鼓励创新和实践，推动信息技术的应用和发展。信息技术的发展是不断演进和创新的过程，企业应积极推动信息技术的应用和发展，以满足管理会计的需求。企业可以设立创新实验室或技术研发部门，专注于信息技术领域的研究和开发，探索和应用新的技术和工具。此外，企业可以与高校、科研机构等建立合作关系，共同开展针对管理会计的信息技术研究和应用项目，促进信息技术的创新和进步。通过鼓励创新和实践，企业能够不断提升信息技术素养，推动管理会计的发展。

4.4 采用标准化数据格式

一是企业应制定统一的数据格式标准和规范。统一的数据格式标准和规范是确保数据一致性和可比性的基础。企业可以根据业务需求和行业标准，制定统一的数据格式、数据字段命名规则、数据单位和编码规范等。这样可以确保不同部门、系统或业务单元采用相同的数据格式，减少数据格式不统一带来的问题。此外，标准化的数据格式能够提高数据的可读性和可解释性，便于数据的理解和应用。二是企业可以借助数据整合和转换工具，实现数据格式的自动化处理。采用数据整合和转换工具可以帮助企业对不同格式的数据进行转换和整合，以满足统一的数据格式要求。这些工具通常具有数据映射、数据清洗、数据转换等功能，能够自动化地将数据从不同的格式转换为统一的格式。通过借助数据整合和转换工具，企业能够减少人工处理数据格式的工作量，提高数据处理的效率和准确性。三是企业可以建立数据管理和治理体系，强化对数据格式的管理和监控。数据管理和治理体系是提升数据质量和一致性的重要保障。企业可以设置数据管理部门或岗位，承担数据格式的规划、执行和监督职责。这些部门或岗位可以制定数据管理政策和流程，监控数据格式的合规性及相关执行情况。此外，企业可以借助数据质量管理工具和技术，进行数据格式的质量控制和审查，及时发现和纠正数据格式不符合标准的问题，以保证数据的一致性和可比性。

5 对未来研究方向的展望

大数据时代，企业管理会计的持续发展和创新是关键，未来应进一步深入探索大数据技术在企业管理会计领域的应用，尤其是与人工智能、机器学习和自然语言处理等领域的融合，以提高数据分析和预测能力。一是加强与其他领域的跨学科合作，如金融、市场营销和供应链管理等，以实现更加全面、准确和综合的数据驱动决策。二是应重点研究数据治理和隐私保护，在合规性和风险管理方面进行深入探讨，以应对不断变化的法规和监管环境。三是可以结合实证研究方法和案例研究，从实践角度验证和改进现有的理论框架和模型，促进学术界和实践界的相互交流和借鉴。鼓励开展面向大数据时代中小企业的管理会计研究，为企业提供适用、可操作的管理会计解决方案，进一步促进经济可持续发展。

6 结语

在大数据时代，企业管理会计的发展面临着诸多挑战和机遇。面对数据隐私安全、数据准确性、信息技术素养和数据格式等问题，企业可以通过强化数据保护措施、提高数据采集与清洗能力、提升信息技术素养和采用标准化数据格式等对策予以应对。这些对策将有助于企业更好地应对大数据时代带来的挑战，有效利用数据为决策和业务优化提供支持，推动企业管理会计的发展与创新。