大数据背景下企业管理会计优化策略研究

一、前言

随着信息技术的快速发展和广泛应用，大数据已经成为企业管理中的关键资源。大数据涵盖大规模、多维度、多样化的数据集合，来源于企业生产、销售和客户服务等各个环节，形成了庞大的数据资源[1]。管理会计作为企业内部信息系统的重要组成部分，在数据收集、处理、分析和提供决策支持方面发挥重要作用，为企业进行最优决策、改善经营管理、提高经济效益服务。然而，大数据也对管理会计提出了更高的要求，需要在数据挖掘、数据分析和信息管理方面具备更强的能力。因此，研究大数据背景下企业管理会计优化策略具有重要的理论和实践意义，能够为企业提供有效的决策支持，从而提升企业的竞争力。

二、大数据对企业管理会计的作用

（一）促进数据管理模式变革

首先，在大数据时代，数据管理模式变革不仅是技术更新换代，更是对企业数据管理理念和方法的全面转型[2]。企业需要适应新的数据类型和管理模式，借助大数据技术实现数据的高效存储、处理和分析，以应对日益复杂和庞大的数据挑战，从而提升数据管理的效率和质量，促进企业实现可持续发展。其次，在大数据时代，数据类型及管理模式更加多元。传统的数据管理主要集中在结构化数据上，而大数据时代出现了海量的非结构化数据，如文本、图像、音频等。多元化的数据类型对数据管理提出了新的挑战，需要企业调整管理策略和应用新技术，以实现对不同类型数据的高效存储、处理和分析。再次，大数据技术与互联网的密切联系促成了数据管理模式的革新。传统的数据管理模式往往依赖企业内部数据中心和私有数据库，而在大数据时代，企业借助云计算和分布式存储技术，实现了数据管理模式的多元化和灵活性。企业可以通过云服务商获取数据资源，实现数据按需使用和弹性扩展，降低了数据管理成本和复杂度。最后，大数据技术的发展促进了数据存储方式的革新。传统的集中式数据库已经不能满足企业大规模数据存储的需求，而分布式存储技术的出现填补了这一空白。分布式存储技术可以将企业数据存储在多个服务器上，并通过分布式文件系统或对象存储系统进行管理，实现了数据的高度可用性和弹性扩展。新型数据存储方式不仅提高了数据存储的效率，还确保了数据的安全性，为企业数据管理带来了极大的便利。

（二）促进数据处理方式创新

大数据技术的应用不仅体现在自动化工具的使用，还表现为数据处理方式的改变。随着自动化工具的广泛应用，数据处理方式已从传统的事后处理模式转变为实时处理模式，使企业能够及时响应市场变化，实现动态决策制定。例如，实时数据分析使企业能够随时监控客户行为和市场趋势，从而快速调整营销策略和产品供给，以满足市场需求。大数据技术还推动了高级分析技术的发展，如机器学习和人工智能，先进技术被用于深入挖掘数据价值和预测未来趋势。机器学习模型可以从历史数据中洞悉规律并预测市场发展趋势，为企业提供前瞻性洞察，从而使企业在竞争中占据优势。大数据技术也促进了数据治理模式的发展。数据治理包括数据质量控制、安全保护和合规管理，是数据处理不可或缺的组成部分。通过自动化的数据治理工具，企业能够确保数据的准确性和安全性，避免数据泄露和滥用的风险，同时保证企业的数据处理活动符合相关法规要求。通过引入自动化工具和改变数据处理方式，企业不仅提高了数据处理的效率和质量，还增强了企业的市场敏感度和竞争力。大数据技术的不断发展和完善，预示着未来数据处理将更加智能、高效和安全，为企业长远发展提供了强大的技术支持。

（三）提高管理会计系统效率

一方面，大数据技术的应用实现了管理会计系统的效率和精确性的显著提升。传统管理会计系统面对庞大的数据以及数据来源多样化的挑战，往往难以及时收集和分析数据。大数据技术的引入使管理会计系统能快速、精确地收集和处理数据，为企业提供及时、更精确的决策支持，不仅提高了数据处理的效率，还增强了数据的利用价值。另一方面，大数据技术的应用使企业能准确地进行员工绩效考评。企业传统的员工绩效考评方式常常依赖人工调查和统计，存在主观因素影响和误差。大数据技术可以通过自动化工具和智能分析方法，实现对员工绩效的全面评估和分析，提高绩效考评的公正性和准确性[3]，有助于企业科学地评估员工的表现，提高员工激励的效果。

（四）实现数据驱动决策

一方面，大数据技术不仅可以帮助企业进行产品创新，完善经营发展战略，还能提升企业的核心竞争力。通过对市场和客户需求进行深入分析，大数据技术可以帮助企业了解市场趋势和竞争对手的动态，为产品创新和制定经营发展战略提供科学依据。管理会计可以利用大数据技术对企业的生产和销售数据进行深入分析，从而制定科学的生产计划和营销策略。另一方面，大数据技术还可以帮助企业优化资源配置和进行成本控制。通过对运营数据、生产数据等进行分析，企业可以发现资源利用率低下的环节，及时采取措施优化资源配置和生产流程，降低成本，提高效率。企业传统的运营规划往往依赖历史数据和经验判断，难以应对市场变化和风险挑战，而大数据技术可以通过实时监控数据和进行深度分析，为企业制定运营规划提供科学和准确的依据。

三、大数据背景下企业管理会计存在的问题

（一）复合型人才储备不足

尽管大数据技术的发展日新月异，但企业在应用这些工具时仍面临专业人才缺乏的问题。首先，大数据技术的广泛应用对企业数据处理和分析能力提出了更高的要求，需要专业技术人才的支持。然而，当前市场上这类人才供给不足，导致企业在招聘和培养数据分析人才方面存在一定的困难。传统的教育体系和培训机制可能无法及时满足大数据时代对数据分析人才的需求，使得企业在人才引进和培养方面面临挑战。其次，即使企业拥有数据分析人才，但由于数据处理和分析技术不断更新和发展，工作人员的技术储备往往跟不上技术变革的速度，导致其实际工作能力不足。大数据技术迭代创新速度快，新的数据处理工具和分析方法不断涌现，需要员工持续学习和更新知识，以保持与技术发展同步。然而，很多企业在培训和技术更新方面投入不足，导致员工的技术水平无法满足大数据时代的要求，影响了数据处理和分析的质量和效率。

（二）信息技术应用与管理脱节

信息技术的快速发展使得企业内部信息系统变得更加复杂和庞大，涉及多个部门和业务领域。然而，很多企业管理层对于新技术的理解不充分，导致信息技术应用滞后，无法充分发挥其优势。一方面，企业管理层对于信息技术的战略规划和整合能力有限，导致信息系统之间缺乏有效的数据共享和交流。企业各类信息系统包含大量的数据和信息，但由于各系统之间的数据缺乏互通和共享，导致了信息孤岛的出现。信息孤岛使得企业无法全面了解和分析各部门和业务的数据，影响了决策的科学性和准确性。例如，企业营销部门和生产部门可能使用不同的信息系统，彼此之间无法有效共享市场信息和生产信息，在很大程度上影响了战略决策的一致性。此外，信息系统之间数据共享和交流不畅还可能导致数据重复录入、数据不一致等问题，进一步影响了企业管理决策的效率和效果。例如，同一客户信息在不同系统中可能被重复录入，且每个系统信息更新时点不一致，导致企业管理层无法获得一致的客户视图，对制定客户服务策略和销售策略造成困难。另一方面，信息技术与管理脱节还表现在对技术更新的适应性不足。随着新技术的持续涌现，企业需要快速更新原有技术以维持竞争优势。然而，如果企业管理层不能及时理解并整合这些技术，企业的信息系统可能很快过时，不仅限制了企业利用最新技术的能力，也可能导致投资失败和运营效率降低。

（三）决策支持系统不完善

在大数据时代，部分企业决策支持系统存在不完善的问题，直接影响了决策的效率和效果。首先，部分企业决策支持系统未能充分整合大数据技术，导致其在处理庞大且多样数据时显得力不从心。部分企业决策支持系统的数据处理能力有限，主要局限于处理结构化数据，对非结构化数据和实时数据的处理能力较弱，无法满足管理会计对于数据处理和分析的需求，从而影响了企业的发展进程和竞争力。其次，部分企业决策支持系统的模型和算法相对简单，缺乏对复杂数据的深度分析和处理能力，尤其是面对风险因素或者非线性问题时，现有决策支持系统无法给出有效的解决方案。在这种情况下，决策的科学性和准确性不足，从而影响了企业的发展战略和竞争力。再次，部分企业决策支持系统未能及时更新和升级，导致技术落后、功能不完善。随着大数据技术的快速发展，新的数据处理工具和分析方法不断涌现，企业决策支持系统需要不断更新和升级才能跟上技术的发展步伐。然而，由于技术限制或者管SW/S83eRdqhxxZ+CHJRIM8FtrXFSs7ddUVjHgka4DLI=理疏忽，部分企业决策支持系统未能及时更新和升级，导致系统功能不够完善，无法发挥其应有的作用，影响了企业决策的科学性和准确性。

四、大数据背景下企业管理会计的优化策略

（一）建立数据人才体系

在大数据背景下，企业优化管理会计离不开高素质的数据人才队伍，因此，加大对数据分析人员的培训力度显得尤为必要。通过专业的培训课程和实践经验积累，数据分析人员可以大幅提升专业水平和数据分析能力。数据分析人员不仅需要具备深厚的数据分析知识，还应深入了解企业的业务需求，能够灵活运用先进的数据处理工具和技术，为企业提供深入、全面的数据分析结果和洞察[4]。第一，企业应制定系统的培训计划，包括基础数据分析技能、高级数据分析技术以及行业典型案例等课程。通过专业培训，数据分析人员能够掌握从数据收集、清洗、分析到可视化的多种技术，提高实际操作能力和解决问题的能力。此外，企业应鼓励数据分析人员积极参与行业会议、论坛和研讨会，吸取最新的行业知识和最佳实践经验，从而使其技术水平始终处于行业前沿。第二，企业应注重实践经验的积累，通过实际项目提升/qNaKp3vFy02t7c8jsnPuhafwXfaUuEhrJAYpGz6Wak=数据分析人员的实战能力。在项目实践中，数据分析人员能够将所学知识应用于实际业务场景，解决具体的业务问题，积累宝贵的经验。例如，企业可以设立数据分析项目，让数据分析人员在实际业务中进行数据挖掘、模型建立和分析报告撰写，锻炼其独立分析和解决问题的能力。第三，企业可以建立完善的数据人才体系，包括设立专门的数据分析团队。数据分析团队由专业的数据科学家、数据分析师和业务专家组成，融合不同领域和专业背景，共同解决复杂的数据分析问题和业务挑战。数据分析团队能够通过多学科协作，形成更强的数据分析和洞察能力，为企业决策提供全面和高效的数据支持。例如，数据科学家可以负责算法开发和数据建模，数据分析师负责数据清洗和初步分析，而业务专家可以提供业务知识和需求分析，从而确保数据分析结果与企业实际需求保持高度一致。第四，企业应建立健全的人才激励机制，吸引和留住优秀的数据分析人才。企业可以通过制定具有竞争力的薪酬待遇、职业发展规划和奖励制度，激励数据分析人员不断提升自身能力，为企业创造更大的价值。企业还应注重内部人才的培养和发展，包括提供职务晋升和岗位轮换等机会，从而提升员工的职业满意度和忠诚度。

（二）加强信息技术与管理融合

企业为优化管理会计，必须加强信息技术与管理融合。通过实现信息技术与管理的紧密结合，企业可以大幅提升信息系统的整体效能和使用价值，从而提高信息流动和决策效率，增强对市场变化的响应速度，最终提升企业的竞争力和可持续发展能力。第一，企业要优化信息系统架构，确保其具备良好的可扩展性和互操作性，以适应业务的快速变化。优化信息系统架构不仅包括硬件和软件的升级，还包括系统流程和管理模式的调整。例如，企业可以采用模块化的系统设计，确保各个模块能够独立升级和替换，从而提高系统的灵活性和适应性。此外，企业应加强信息系统的互操作性，确保不同部门和业务领域的信息系统能够无缝对接，实现信息的快速流动和共享，有效消除信息孤岛。第二，提高信息系统的使用效率也是企业管理会计优化的重要方面。企业可以通过定期培训和提供技术支持，提高员工对信息系统的使用效率，包括让员工熟练掌握系统操作技巧、了解系统的功能和特点，并能够高效利用系统开展工作。例如，企业可以为员工提供信息系统操作手册和在线培训课程，帮助员工快速掌握信息系统的操作方法。同时，企业应建立技术支持团队，及时解决员工在使用信息系统过程中遇到的问题，确保信息系统的高效运行。第三，规范信息管理流程是企业优化管理会计的重要支撑。企业应建立完善的信息管理制度和流程，确保信息在流转过程中的准确性和及时性。例如，企业可以制定信息录入和审核标准，确保每一条信息在输入系统之前都经过严格地审核和校对，避免数据错误和信息失真。同时，企业还应加强信息安全管理，确保信息系统的安全性和稳定性，防止数据泄露和系统故障。

（三）完善决策支持系统

企业可以通过完善决策支持系统，提高管理决策的科学性和准确性，从而更好地应对市场变化和竞争挑战，实现企业的长期发展目标。第一，企业要开发精准的预测模型。利用大数据技术，企业可以开发出能够准确预测市场趋势和企业业绩的预测模型。模型可以通过对历史数据和实时数据的深度分析，识别潜在的趋势和风险，为企业管理层提供决策参考和预警信息。通过对市场动态和企业运营数据的综合分析，预测模型能够帮助企业预见可能出现的变化和挑战，为管理层决策提供可靠的支持。第二，企业要增强决策支持系统的实时数据处理能力。通过优化决策支持系统架构和算法，决策支持系统具备更强的实时数据获取、分析和处理能力，并将分析结果快速反馈给管理层，以便其及时调整决策。在此情况下，企业可以提高决策的灵活性和准确性，以应对市场变化和竞争挑战。此外，通过及时有效的数据处理和反馈，决策支持系统可以帮助企业准确捕捉到市场变化和机遇，同时降低决策的风险。第三，企业可以优化决策支持系统的用户界面和交互功能。通过提升决策支持系统的用户友好性和操作便捷性，可以增强用户对系统使用的积极性，更好地满足用户需求，提高用户体验感，也能更好地促进系统的推广。第四，加强对决策支持系统的监控和评估也是必要的。企业要建立决策支持系统监控机制，定期对系统进行评估，及时发现和解决问题，保障系统的稳定性。通过持续监控和评估，企业可以不断优化决策支持系统的功能，从而提升决策支持系统的整体质量和效能。

五、结语

综上所述，在大数据时代，企业管理会计迎来了前所未有的机遇和挑战。随着信息技术的不断发展和广泛应用，大数据已经成为企业运营管理和决策的重要支撑。本文提出的管理会计优化策略旨在帮助企业充分利用大数据技术的优势，通过提升数据处理和分析能力、加强信息技术与管理融合以及完善决策支持系统等措施，企业可以更好地应对大数据时代的挑战，提升管理会计的效率和决策质量。这些策略不仅能解决当前企业数据处理和分析能力不足的问题，还能为企业未来实现数据驱动决策提供坚实基础，推动企业在大数据背景下实现可持续发展。总之，大数据技术应用和管理会计优化相辅相成，企业应积极采取优化策略，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现长期稳定发展。

引用

[1]李丽婷，谢梅.大数据背景下强化饲料企业内部控制中管理会计的应用分析[J].中国饲料，2023（12）：125-128.

[2]徐玉德.数字经济时代会计变革的反思与逻辑溯源[J].会计研究，2022（08）：3-13.

[3]杨净雯.数据驱动下企业智能化管理会计平台研究[J].财会通讯，2024（03）：131-136.

[4]胡俊南，杜思远，王振涛，等.大数据时代多学科交叉复合型会计人才培养研究[J].财会通讯，2022（07）：155-161.

作者单位：首都经济贸易大学

责任编辑：王颖振