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論大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)和審計(jì)的影響 學(xué)位類型：同等學(xué)力 論文作者：姬燕燕 培養(yǎng)學(xué)院：國(guó)際商學(xué)院 專業(yè)名稱：會(huì)計(jì)學(xué) 指導(dǎo)教師：湯谷良 教授 2015 年 5 月 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人完全了解對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用學(xué)位論文 的規(guī)定，同意如下各項(xiàng)內(nèi)容：按照學(xué)校要求提交學(xué)位論文的印刷 本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存學(xué)位論文的印刷本和電子版，并采 用影印、縮印、掃描、數(shù)字化或其它手段保存論文；學(xué)校有權(quán)提 供目錄檢索以及提供本學(xué)位論文全文或部分的閱覽服務(wù)；學(xué)校有 權(quán)按照有關(guān)規(guī)定向國(guó)家有關(guān)部門或者機(jī)構(gòu)送交論文；學(xué)?？梢圆?用影印、縮印或者其它方式合理使用學(xué)位論文，或?qū)W(xué)位論文的 內(nèi)容編入相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)供檢索；保密的學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī) 定。學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名: ( 年 月 曰 年 f 月 、m 論大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)和審計(jì)的影響 學(xué)位類型：同等學(xué)力 論文作者：姬燕燕 培養(yǎng)學(xué)院：國(guó)際商學(xué)院 專業(yè)名稱：會(huì)計(jì)學(xué) 指導(dǎo)教師：湯谷良 教授 2015 年 5 月 The big data eras impact on accounting and auditing 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下， 獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外， 本論文不含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。 對(duì)本文所涉及的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文 中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律責(zé)任由本人承 擔(dān)。特此聲明學(xué)位論文作者簽名:年 T 月 曰 2.4 對(duì)于我公司而言，大數(shù)據(jù)對(duì)于會(huì)計(jì)的影響 . 12 2.4.1 對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)做戰(zhàn)略性的規(guī)劃 . 12 2.4.2 整合結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，擴(kuò)展會(huì)計(jì)信息化程度 . 13 2.4.3 調(diào)整財(cái)務(wù)報(bào)告披露時(shí)間 . 14 2.5 大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施 . 16 2.5.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的風(fēng)險(xiǎn) . 16 2.5.2 應(yīng)對(duì)措施 . 17 第 3 章 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)審計(jì)的影響及應(yīng)對(duì)措施 . 17 3.1 大數(shù)據(jù)對(duì)于審計(jì)的影響 . 17 3.1.1 審計(jì)方法 . 18 3.1.2 審計(jì)方式 . 19 3.1.3 審計(jì)成果的應(yīng)用與審計(jì)整改的后續(xù)落實(shí) . 19 3.2 審計(jì)機(jī)構(gòu)在面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)對(duì)策略 . 20 3.2.1 清晰了解并認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的艱巨性、復(fù)雜性 . 20 3.2.2 加大對(duì)審計(jì)系統(tǒng)的研發(fā)投入 . 21 3.2.3 從以往的大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目中汲取經(jīng)驗(yàn) . 21 3.3 對(duì)于我公司而言，大數(shù)據(jù)對(duì)于審計(jì)的影響 . 21 3.3.1 加強(qiáng)財(cái)政收支審計(jì) . 21 3.3.2 電商平臺(tái)業(yè)務(wù)的審計(jì) . 22 3.3.3 改變審計(jì)報(bào)告模式及審計(jì)內(nèi)容 . 22 3.3.4 由原有的數(shù)字審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)審計(jì) . 23 第 4 章 研究創(chuàng)新與展望 . 25 4.1 大數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度遠(yuǎn)超于人們想象 . 25 4.2 數(shù)據(jù)的安全與隱私 . 26 4.3 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)、審計(jì)系統(tǒng)需更好融合 . 26 4.3.1 構(gòu)建會(huì)計(jì)分析型大數(shù)據(jù)企業(yè) . 26 Abstract Coming in large data, the traditional accounting and auditing profession, no matter from the accounting information, management accounting functions, or from the audit target and audit method, are subject to the unprecedented impact, also gives accounting and auditing industry has brought a new industrial revolution. This article mainly from three aspects in financial accounting, management accounting and auditing, in-depth analysis of the influence of the era of big data, and coping strategies for these effects are given are analyzed. At the same time, in the thorough examination of the influence, the timely introduction of the concept of data assets and data mining, the data assets and data mining model structure to carry on the comprehensive elaboration, through the model and instance, will the profound influence of the large data brings to the accounting, auditing, and corresponding countermeasures of comprehensive explanation. In addition, in the era of big data, the cloud platform, combining the concept of cloud computing and Internet of things, the introduction of concept and theory, the big data platform by OCR model, on the other side under the background of big data, accounting and auditing research methods. Keywords：Big data，Accounting，Auditing 摘 要 在大數(shù)據(jù)來臨之際，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)行業(yè)和審計(jì)行業(yè)，無論從會(huì)計(jì)信息化、管理會(huì)計(jì)職能，還是從審計(jì)目標(biāo)及審計(jì)方法上，都受到了前所未有的沖擊，也給予會(huì)計(jì)行業(yè)和審計(jì)行業(yè)帶來了一次全新的“工業(yè)革命”。本文主要從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)和審計(jì)三個(gè)方面，全面深入的剖析大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)其的影響，并針對(duì)這些影響所給出的應(yīng)對(duì)策略進(jìn)行了分析。同時(shí)，在全面剖析影響中，適時(shí)引入了數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)挖掘等概念，在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)挖掘的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了全面闡述，通過模型及實(shí)例，將大數(shù)據(jù)給會(huì)計(jì)、審計(jì)帶來的深遠(yuǎn)影響及相應(yīng)對(duì)策進(jìn)行了全方位的說明。此外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將云平臺(tái)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)概念相結(jié)合，引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)概念及理論，借由 OCR 模型，從另一個(gè)側(cè)面闡述大數(shù)據(jù)背景下，會(huì)計(jì)及審計(jì)的研究方法。 關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)，會(huì)計(jì)，審計(jì) 1 第 1 章 引言 1.1 研究原因、方法 由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，給了會(huì)計(jì)、審計(jì)機(jī)關(guān)一次全新的、徹底的“工業(yè)革命”，其海量的數(shù)據(jù)、冗長(zhǎng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、看似毫無規(guī)律可循的內(nèi)部數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，給經(jīng)營(yíng)決策帶來了一定的困難。同時(shí)，由于非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的結(jié)合，也使得經(jīng)營(yíng)決策的深度和廣度上上升到了一個(gè)水平。同時(shí)，也為會(huì)計(jì)、審計(jì)的理論完善、技術(shù)創(chuàng)新，提供了條件，也在研究方法上提出了更多、更高的要求。因此引入大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)挖掘概念，就變得勢(shì)在必行了。 在大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)挖掘的背景下，如何將傳統(tǒng)會(huì)計(jì)、審計(jì)與之相結(jié)合，并發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，為會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)、經(jīng)營(yíng)決策、審計(jì)目標(biāo)提供數(shù)據(jù)支撐；通過什么樣的方式能夠高效的獲取有用信息；以及如何能夠在大數(shù)據(jù)時(shí)代轉(zhuǎn)變會(huì)計(jì)審計(jì)職能，是本文研究的原因。 本文從大數(shù)據(jù)概念、特征、目前學(xué)術(shù)研究幾個(gè)層面入手，著重對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)和審計(jì)方面的影響進(jìn)行了深入剖析，也提供了應(yīng)對(duì)的策略供參考。同時(shí)，在全面剖析影響中，適時(shí)引入了數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)挖掘等概念，在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)挖掘的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了全面闡述，通過模型及實(shí)例，將大數(shù)據(jù)給會(huì)計(jì)、審計(jì)帶來的深遠(yuǎn)影響及相應(yīng)對(duì)策進(jìn)行了全方位的說明。此外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將云平臺(tái)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)概念相結(jié)合，引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)概念及理論，借由 OCR 模型，從另一個(gè)側(cè)面闡述大數(shù)據(jù)背景下，會(huì)計(jì)及審計(jì)的研究方法。 在過去幾年來，不斷的有國(guó)內(nèi)外的一些學(xué)者，提出大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)審計(jì)研究方法的創(chuàng)新理論和實(shí)踐意義。本文作者在統(tǒng)合已有的理論和實(shí)踐意義的基礎(chǔ)上，提出了：確認(rèn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并利用 OCR 技術(shù)，拓展會(huì)計(jì)信息化程度，為會(huì)計(jì)信息化平臺(tái)提供強(qiáng)有力數(shù)據(jù)支撐；以及利用云計(jì)算和云平臺(tái)，提高審計(jì)價(jià)值等新觀點(diǎn)。希望這些觀點(diǎn)可以為將來的會(huì)計(jì)、審計(jì)工作提供一些新的工作思路。 1.2 大數(shù)據(jù)的概念 繼互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)、云計(jì)算之后，又一次新的信息革命到來了大數(shù)據(jù)（Big data）。顧名思義，大數(shù)據(jù)，是由數(shù)量繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型較多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的集合體（姜巍，馬建光，2013）。大數(shù)據(jù)之大，不僅僅是指數(shù)量多，而更重要的，其蘊(yùn)含的價(jià)值較大。因此大數(shù)據(jù)在一定的時(shí)間內(nèi)，可以被企業(yè)所擷取、分析、整理，并為企業(yè)、投資者或其他使用者所用。 產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的，是來自于互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等共同作用的結(jié)果（維克 4.3.2 借助大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、云計(jì)算，大大提高審計(jì)效率效果 . 27 第 5 章 總結(jié) . 28 參考文獻(xiàn) . 29 致謝 . 30 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果 . 31 2 托邁克-舍恩伯格，肯尼斯庫(kù)克耶，2013，第 20-22 頁(yè)）。 一是互聯(lián)網(wǎng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)越來越深入人心，信息化加快了向社會(huì)各行業(yè)、各階層日益滲透的速度，在此過程中，也就出現(xiàn)了各類數(shù)據(jù)。同時(shí)，這些數(shù)據(jù)也在日益影響著人們的生活、情感，滲透在人們生活中的點(diǎn)滴。通過互聯(lián)網(wǎng)，可以加快人們之間的了解，也能更廣泛的熟知大眾的需求、行為習(xí)慣等，這些都為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提供了前提條件。 二是云計(jì)算。云計(jì)算是基于互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算的，是分布式處理的進(jìn)一步發(fā)展，能夠向各類互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供存儲(chǔ)服務(wù)。同時(shí)，它也更為便捷的為受眾群體提供快速、方便的網(wǎng)絡(luò)訪問。 三是物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的組成部門，也稱為 Internet of things（Lot）。顧名思義，就是物物相聯(lián)的互聯(lián)網(wǎng)。通過各類紅外設(shè)備等傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，把人與物、物與物聯(lián)系起來，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了人、機(jī)器、物三者之間的互聯(lián)互通，也產(chǎn)生了三者之間的數(shù)據(jù)與相對(duì)關(guān)系。這些數(shù)據(jù)不僅有結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，同時(shí)伴有大量的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)類型較為復(fù)雜，也很龐大。 產(chǎn)業(yè)科技研究公司 Gartner Group Inc.是這樣定義大數(shù)據(jù)一詞的：大數(shù)據(jù)是海量、高速率、及/或多樣的信息資產(chǎn)；這種信息資產(chǎn)需要新型的處理模式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察發(fā)現(xiàn)能力和流程優(yōu)化能力（Laney 2012）。因此，大數(shù)據(jù)具有以下幾個(gè)特征： （1） 數(shù)量大海量數(shù)據(jù)的采集、整理是個(gè)難題； （2） 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜這些數(shù)據(jù)不僅僅有結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，還有非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)諸如數(shù)字等，而非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)諸如圖片、聲音、視頻等。這些非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)有可能與業(yè)務(wù)相關(guān)，因此結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)并存，不易處理。 （3） 時(shí)效性相較于滯后性的會(huì)計(jì)信息而言，大數(shù)據(jù)所提供的數(shù)據(jù)都是具有時(shí)效性的，也就是說，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理是實(shí)時(shí)的，這也為經(jīng)營(yíng)決策提供了更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。 （4） 商業(yè)價(jià)值高，但是密度低比如說，在海量的數(shù)據(jù)面前，也許只有一兩個(gè)是有效的；從會(huì)計(jì)信息的角度而言，在連續(xù)不斷產(chǎn)生信息的同時(shí)，也許有用的會(huì)計(jì)信息只有一兩個(gè)或者一兩部分。 1.3 大數(shù)據(jù)研究的幾個(gè)層面 1.3.1 理論研究層面 理論研究層面無外乎幾個(gè)方面： 一是大數(shù)據(jù)的特征及整體描述； 3 二是大數(shù)據(jù)所帶來的商業(yè)價(jià)值研究； 三是大數(shù)據(jù)發(fā)展的歷史沿革及未來發(fā)展趨勢(shì)、走向； 四是在海量數(shù)據(jù)面前，如何能做到安全、高效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擷取、整理、分析、匯總等。 圖 1.1 大數(shù)據(jù)涉及的理論研究層面 1.3.2 技術(shù)研究層面 云平臺(tái)/計(jì)算 云計(jì)算主要是為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了存儲(chǔ)、訪問的場(chǎng)所及渠道，換言之，云計(jì)算提供了基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)。而大數(shù)據(jù)，是建立在云計(jì)算基礎(chǔ)上，進(jìn)行應(yīng)用、運(yùn)行。 分布式處理技術(shù) 分布式處理平臺(tái)，可以將不同地點(diǎn)、不同功能、不同數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)聯(lián)系起來，在控制系統(tǒng)的統(tǒng)一控制下，數(shù)據(jù)的分析與處理?yè)?jù)此完成。 存儲(chǔ)技術(shù) 所謂存儲(chǔ)技術(shù)，其實(shí)是為了支撐大數(shù)據(jù)的分析，與大數(shù)據(jù)的處理。比如：google和騰訊，分別有幾十萬(wàn)臺(tái)的服務(wù)器和硬盤，還在不斷的擴(kuò)大其存儲(chǔ)設(shè)備。這些擴(kuò)展大部分都是建立在廉價(jià)的服務(wù)器和硬盤之上，因此其有更多的時(shí)間去技術(shù)研發(fā)。 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)處理的核心。數(shù)據(jù)挖掘，又稱資料勘探、數(shù)據(jù)采礦，是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。它主要是指，從大量的、模糊不清的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，找出蘊(yùn)含的、事先未知的，但是又有價(jià)值的數(shù)據(jù)。 以電商平臺(tái)為例。當(dāng)客戶在大量瀏覽商品，并下單購(gòu)買一樣商品之后，數(shù)據(jù)價(jià)值 特征 理論 發(fā)展沿革及趨勢(shì) 安全性 第 1 章 引言 . 1 1.1 研究原因、方法 . 1 1.2 大數(shù)據(jù)的概念 . 1 1.3 大數(shù)據(jù)研究的幾個(gè)層面 . 2 1.3.1 理論研究層面 . 2 1.3.2 技術(shù)研究層面 . 3 1.3.3 實(shí)踐層面 . 4 第 2 章 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)的影響及應(yīng)對(duì)措施 . 5 2.1 大數(shù)據(jù)對(duì)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的影響 . 5 2.1.1 對(duì)會(huì)計(jì)信息來源的影響 . 6 2.1.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)資產(chǎn)計(jì)量的影響 . 6 2.1.3 財(cái)務(wù)管理人員的管理職能發(fā)生了轉(zhuǎn)變 . 7 2.2 大數(shù)據(jù)對(duì)于管理會(huì)計(jì)的影響 . 7 2.2.1 對(duì)初始成本的確定及后續(xù)成本的計(jì)量 . 7 2.2.2 為決策和規(guī)劃提供有利的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)支持 . 8 2.2.3 為控制和評(píng)價(jià)管理提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)幫助 . 8 2.3 會(huì)計(jì)機(jī)構(gòu)在面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)對(duì)策略 . 8 2.3.1 建立大數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念，積極響應(yīng)海量數(shù)據(jù)需求。 . 9 2.3.2 確認(rèn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量得以充分實(shí)現(xiàn)。 . 9 2.3.3 拓展財(cái)務(wù)報(bào)表表外事項(xiàng)及財(cái)務(wù)報(bào)告羅列項(xiàng)目 . 10 2.3.4 提升財(cái)務(wù)價(jià)值，轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)職能 . 10 2.3.5 保障財(cái)務(wù)信息安全性 . 10 2.3.6 加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理會(huì)計(jì)中的廣泛應(yīng)用 . 10 4 挖掘系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)跟蹤該客戶的瀏覽記錄，會(huì)在客戶購(gòu)買結(jié)束后或是關(guān)閉瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，自動(dòng)保存喜好表單。 再比如，某視頻網(wǎng)站，用戶在點(diǎn)擊直播或輪播節(jié)目的時(shí)候，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就會(huì)跟蹤該用戶的點(diǎn)擊頻率表、點(diǎn)擊節(jié)目的類別等，同時(shí)也會(huì)創(chuàng)建“你可能喜歡的節(jié)目”或是“你可能感興趣的節(jié)目”一欄，根據(jù)用戶的喜好，推送節(jié)目。 當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘需要有一定的前提：1 是海量數(shù)據(jù)作支撐；2 是有龐大的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)做工具；3 是完善的數(shù)據(jù)管理功能；4 是綜合性、多領(lǐng)域?qū)W科的發(fā)展平臺(tái)。 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，主要有：遺傳算法、策決樹、關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、聚類分析等。 圖 1.2 大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)研究層面 1.3.3 實(shí)踐層面 互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù) 據(jù)了解，互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)以每年 50%的速度在增長(zhǎng)。如阿里巴巴擁有大量的交易數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù)；而騰訊則應(yīng)有海量的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都可以作為分析人們?nèi)粘Ｐ袨?，從而挖掘出?duì)企業(yè)有用的價(jià)值。 政府的大數(shù)據(jù) 政府部門擁有海量的原始數(shù)據(jù)，諸如天氣數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、稅收數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)等，但這些數(shù)據(jù)目前并沒有完全被開發(fā)出來，也沒有被有效利用。而這些大數(shù)據(jù)一旦被廣泛應(yīng)用，其潛在價(jià)值就會(huì)被開發(fā)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性也將逐一展現(xiàn)，價(jià)值是無可估計(jì)的。 企業(yè)的大數(shù)據(jù) 企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理者，更多的是希望獲得報(bào)表數(shù)據(jù)以外的，能對(duì)經(jīng)營(yíng)決策起到重要作用的大數(shù)據(jù)，同時(shí)也希望能夠獲得具有時(shí)效性的大數(shù)據(jù)，而非是滯后性的技術(shù) 云平臺(tái)/計(jì)算 分布式處理 數(shù)據(jù)挖掘 存儲(chǔ) 5 會(huì)計(jì)信息。例如：用戶的 PV、VV 點(diǎn)播的習(xí)慣、視頻觀看習(xí)慣、購(gòu)買行為習(xí)慣、網(wǎng)站閱讀新聞的習(xí)慣等。通過這些行為習(xí)慣的分析，可以對(duì)網(wǎng)站的整體架構(gòu)布局、零首頁(yè)的內(nèi)容修改、廣告投放框架設(shè)計(jì)等提供數(shù)據(jù)支持。 個(gè)人的大數(shù)據(jù) 所謂個(gè)人的大數(shù)據(jù)，其含義在于：個(gè)人在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，其使用痕跡、注冊(cè)過的信息、保存的表單、登陸的用戶名及密碼等，均可以被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)然也有可能被第三方惡意盜取而使得隱私不能被保護(hù)。 圖 1.3 大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)研究層面 第 2 章 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)的影響及應(yīng)對(duì)措施 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，企業(yè)更注重?cái)?shù)據(jù)的挖掘與深入分析。 對(duì)于財(cái)務(wù)而言，大數(shù)據(jù)時(shí)代與小數(shù)據(jù)時(shí)代的區(qū)別在于：1 是數(shù)據(jù)的突然增多，且多為非結(jié)構(gòu)性的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；2 是面對(duì)這些海量數(shù)據(jù)，要求會(huì)計(jì)從業(yè)人員的反應(yīng)時(shí)間短，反應(yīng)速度快。因此如何收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)，并將這些有效數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、資源配置，是企業(yè)目前所需要面對(duì)的難題之一。 誠(chéng)然，數(shù)據(jù)本身并不能提供任何信息，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如若企業(yè)不能將數(shù)據(jù)充分收集、分析、利用，也不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)處于不利局面，不能有效的防范和化解風(fēng)險(xiǎn)。因此本章主要從大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)的影響、應(yīng)對(duì)措施等幾方面，進(jìn)行分析論證。 實(shí)踐 個(gè)人大數(shù)據(jù) 企業(yè)大數(shù)據(jù) 政府大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 6 2.1.1 對(duì)會(huì)計(jì)信息來源的影響 如前述所言，大數(shù)據(jù)所帶來的，不僅有結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，同時(shí)還伴有非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，且非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)可能會(huì)更多。傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)信息，多來自于結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，且結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)更可被分析、利用，甚至是直接采納。而大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來的，更多的是非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，這也對(duì)會(huì)計(jì)信息來源產(chǎn)生了一定的影響（邱杰，邱俊，2012）。 一是非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)越來越多，并廣泛存在于會(huì)計(jì)信息中。非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的共同存在，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代的標(biāo)志之一，同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也可實(shí)現(xiàn)將非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)相結(jié)合，并加以分析，發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并通過定量的方式，來反映、分析、評(píng)判企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展。 二是強(qiáng)調(diào)海量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系。在大數(shù)據(jù)背景下，所強(qiáng)調(diào)的是相關(guān)關(guān)系而并非傳統(tǒng)意義上的因果關(guān)系。比如：相關(guān)關(guān)系是指會(huì)發(fā)生什么，而因果關(guān)系是指為什么會(huì)發(fā)生。大數(shù)據(jù)往往通過相關(guān)關(guān)系來指出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。 三是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)分析強(qiáng)調(diào)的是準(zhǔn)確、精準(zhǔn)，而大數(shù)據(jù)時(shí)代強(qiáng)調(diào)的則是數(shù)據(jù)使用效果。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)分析認(rèn)為，會(huì)計(jì)信息的精準(zhǔn)性無比重要，同時(shí)也不接受舞弊造假信息或是非系統(tǒng)性錯(cuò)誤。但大數(shù)據(jù)時(shí)代則更多的關(guān)注會(huì)計(jì)信息分析帶來的效果，而對(duì)精準(zhǔn)性沒有那么高的要求，或者說，絕對(duì)的精準(zhǔn)并非是大數(shù)據(jù)時(shí)代所關(guān)注的。 傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息體系中，由于缺乏海量的數(shù)據(jù)所支撐，因此任何一個(gè)所獲取的數(shù)據(jù)/信息，都對(duì)會(huì)計(jì)信息產(chǎn)生至關(guān)重要的影響，也就需要這些信息保證其真實(shí)性、可靠性，才不會(huì)導(dǎo)致會(huì)計(jì)信息的失真。所以，在小數(shù)據(jù)時(shí)代，人們會(huì)通過反復(fù)的檢查與論證、各類測(cè)試性程序和分析復(fù)核程序，來減少、避免錯(cuò)誤的發(fā)生，也會(huì)采用測(cè)試樣本是否存在系統(tǒng)性偏差。盡管所獲取的信息不多，但是論證這些信息所花費(fèi)的時(shí)間成本、人工成本確實(shí)不容小覷的。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)的繁多與復(fù)雜，因此人們不再過于擔(dān)心某一數(shù)據(jù)出現(xiàn)的偏差會(huì)給會(huì)計(jì)信息質(zhì)量帶來致命的影響，也不需要在通過耗費(fèi)眾多的成本來消除這些數(shù)據(jù)的不確定性。因此大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來的效果，往往比傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性更重要。 2.1.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)資產(chǎn)計(jì)量的影響 由于大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)行業(yè)中產(chǎn)生越來越多效應(yīng)，并逐漸被廣泛使用，因此就不得不考慮大數(shù)據(jù)對(duì)資產(chǎn)計(jì)量所帶來的影響。 一是初始計(jì)量成本。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)中，初始計(jì)量成本，除歷史成本外，還有可采用公允價(jià)值計(jì)量。但是由于公允價(jià)值的非唯一性和不可靠性，又使得公允價(jià)值使用效果大打折扣，也給投資者使用帶來一定的困難。 由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的特性，越來越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，會(huì)使得公允價(jià)值越來越透明2.1 大數(shù)據(jù)對(duì)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的影響 7 化，清晰化，從整體上提高了公允價(jià)值的可信度和可靠性。 二是計(jì)量單位。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)中的計(jì)量單位，通常采用“元”。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將來有可能出現(xiàn)非“元”為單位的計(jì)量單位，如時(shí)間、數(shù)量等。 2.1.3 財(cái)務(wù)管理人員的管理職能發(fā)生了轉(zhuǎn)變 小數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理人員，其職能往往在于財(cái)務(wù)核算、財(cái)務(wù)管理，而當(dāng)海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時(shí)候，其數(shù)據(jù)的繁多與冗長(zhǎng)、數(shù)據(jù)分析能力的不斷提高，要求財(cái)務(wù)管理人員的職能越來越多的轉(zhuǎn)向有價(jià)值的資源配置中去。 原有的職能，基本上把財(cái)務(wù)人員定位在收集單據(jù)、定制憑證、復(fù)核、結(jié)賬、報(bào)告、歸檔等工作中；而大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)人員所面對(duì)的，不僅僅是財(cái)務(wù)信息、財(cái)務(wù)單據(jù)，而更多的是海量的業(yè)務(wù)信息，如何收集信息、分析信息，并將有用的信息放置在合理的資源中，通過高效的財(cái)務(wù)管理流程，實(shí)現(xiàn)有價(jià)值的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將資源配置在增長(zhǎng)的領(lǐng)域中，是財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)變職能的體現(xiàn)之一。 2.2 大數(shù)據(jù)對(duì)于管理會(huì)計(jì)的影響 管理會(huì)計(jì)，是從傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)分離出來，并與之并列的、旨在為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理服務(wù)的一個(gè)會(huì)計(jì)學(xué)科。管理會(huì)計(jì)著重點(diǎn)在于提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、提高經(jīng)濟(jì)效益。因此在管理會(huì)計(jì)的核心理念中，創(chuàng)造價(jià)值與維護(hù)是最為重要的兩點(diǎn)。鑒于此，管理會(huì)計(jì)要針對(duì)管理過程中的每個(gè)具體步驟、每個(gè)具體環(huán)節(jié)采取相應(yīng)的措施，且這些措施要與之相匹配。管理會(huì)計(jì)的職能一般可分為三個(gè)方面： 一是對(duì)初始成本的確定及后續(xù)成本的計(jì)量。 二是為現(xiàn)時(shí)及未來的決策、規(guī)劃提供會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)支撐。 三是為控制、評(píng)價(jià)管理提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)幫助。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代的沖擊之下，管理會(huì)計(jì)的職能勢(shì)必受到一些影響，也會(huì)產(chǎn)生一些變化： 2.2.1 對(duì)初始成本的確定及后續(xù)成本的計(jì)量 在管理會(huì)計(jì)所提供的各類信息中，如何確定初始成本是核心。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，都離不開成本的確認(rèn)。同時(shí)，成本確認(rèn)，也貫穿于企業(yè)預(yù)測(cè)、編制計(jì)劃和預(yù)算等各環(huán)節(jié)中。因此如何對(duì)初始成本的確定和后續(xù)成本的計(jì)量，是大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)管理會(huì)計(jì)的一大影響。 傳統(tǒng)的成本確認(rèn)和成本計(jì)量，其確認(rèn)和計(jì)量的信息來自于企業(yè)內(nèi)部，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，就會(huì)使得這些信息發(fā)生了一些變化，同時(shí)這些內(nèi)部信息對(duì)企業(yè)的需求也是不夠的。外部信息可以為企業(yè)提供更為完整的決策依據(jù)，從宏觀上外部信息提供了行業(yè)背景資料、企業(yè)所處行業(yè)的位置、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息和競(jìng)爭(zhēng)定價(jià)策略、行業(yè)供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)和變化趨勢(shì)等等。 那么這些外部信息，就是企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)、各環(huán)節(jié)人員所不能提供也不能控9 運(yùn)用，整合成為對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)有用的數(shù)據(jù)。 如：美國(guó)大數(shù)據(jù)創(chuàng)始公司 Clearstory Data，通過幫助企業(yè)收集、整合客戶信息、并將整合后的客戶信息通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其得出的數(shù)據(jù)結(jié)論，可以幫助企業(yè)更高效的發(fā)現(xiàn)潛在客戶群，也可以幫助企業(yè)挖掘潛在商機(jī)，突破舊有傳統(tǒng)模式，找尋新的發(fā)展機(jī)會(huì)。而且通過將信息可視化，幫助企業(yè)用最直觀、便捷的方式了解和處理數(shù)據(jù)。 再比如：在我國(guó)，目前北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院和百度公司就共同合作完成了大型數(shù)據(jù)處理中心的建立與應(yīng)用，為百度公司及其客戶群，提供大數(shù)據(jù)的研究與實(shí)踐，搭建了共享多維度的平臺(tái)。 在應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)到來之際，企業(yè)需要從幾方面著手應(yīng)對(duì)： 2.3.1 建立大數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念，積極響應(yīng)海量數(shù)據(jù)需求。 在我國(guó)，已經(jīng)有很多行業(yè)開始著手建立大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如電力、財(cái)險(xiǎn)公司、航空、電信等行業(yè)。通過建立大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，分析用戶使用行為及用戶使用效果，分門別類的制定特定人群的銷售政策，加強(qiáng)交叉銷售和追加銷售；同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以有效的預(yù)測(cè)用戶的行為習(xí)慣和趨勢(shì)，為用戶提供更加人性化、有針對(duì)性的產(chǎn)品和銷售政策。通過數(shù)據(jù)的分析，可以準(zhǔn)確的判斷出企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)地位、提煉出適合自身發(fā)展的有價(jià)值的信息，更有針對(duì)性的找準(zhǔn)市場(chǎng)定位，了解客戶的基礎(chǔ)信息、個(gè)性化需求，以便更好的預(yù)測(cè)現(xiàn)有用戶的發(fā)展趨勢(shì)和未來用戶的銷售習(xí)慣，幫助企業(yè)更高效、準(zhǔn)確的決策未來市場(chǎng)。所以說，先認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)、優(yōu)先建立大數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念，促使企業(yè)主動(dòng)的管理網(wǎng)絡(luò)信息資源，是企業(yè)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的措施之一，也能提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益（程平，楊周南，周歡， 2013）。 2.3.2 確認(rèn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量得以充分實(shí)現(xiàn)。 根據(jù)市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)，我們得知，無論客戶在哪個(gè)行業(yè)中，只要下達(dá)了訂單，就會(huì)產(chǎn)生客戶基礎(chǔ)信息。其實(shí)包括但不限于：客戶的年齡、所處地域、個(gè)人喜好、消費(fèi)喜好及其他個(gè)性化的數(shù)據(jù)。而這些客戶的基礎(chǔ)資料一旦提交給企業(yè)，企業(yè)的信息資料庫(kù)中便生成一份客戶的基礎(chǔ)表格，也將會(huì)永久保存客戶的信息。在傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)時(shí)代，技術(shù)人員和職能部門人員，無法對(duì)這些客戶信息的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性進(jìn)行挖掘；但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)這些繁多冗長(zhǎng)的客戶資料，通過大數(shù)據(jù)資產(chǎn)就可以將其進(jìn)行分析和處理，為企業(yè)提供更為廣泛的客戶群體資料，為將來的市場(chǎng)定位提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支撐。 誠(chéng)然，這些大數(shù)據(jù)并非孤立存在的。而是存在于企業(yè)的會(huì)計(jì)信息中。這些信息，不僅可以如實(shí)、精準(zhǔn)的反映企業(yè)現(xiàn)階段的財(cái)務(wù)狀況，還可以幫助企業(yè)通過分析、挖掘這些客戶的行為習(xí)慣等，使得這些大數(shù)據(jù)資產(chǎn)得以充分發(fā)揮其作用，并10 為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提供保證。 2.3.3 拓展財(cái)務(wù)報(bào)表表外事項(xiàng)及財(cái)務(wù)報(bào)告羅列項(xiàng)目 眾所周知，在證監(jiān)會(huì)及國(guó)資委需要披露的項(xiàng)目中，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)所帶來的信息革命。因此，應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要拓展財(cái)務(wù)報(bào)表表外事項(xiàng)及財(cái)務(wù)報(bào)告披露內(nèi)容。 一是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于內(nèi)涵與外延不斷拓展，影響財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)的因素也越來越多，投資者關(guān)注度不再僅限于財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，而是很多其他表外事項(xiàng)。將非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)納入到財(cái)務(wù)報(bào)表表外事項(xiàng)中，不僅可以從微觀數(shù)據(jù)中反應(yīng)出企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展?fàn)顩r，更能夠從宏觀角度審視出企業(yè)所處的行業(yè)環(huán)境、地位、發(fā)展趨勢(shì)等，也能夠更為全面的為投資者提供數(shù)據(jù)支撐。 二是大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，還可以使得一些傳統(tǒng)意義上無法定價(jià)的資產(chǎn)和負(fù)債，有了定價(jià)，從而納入到財(cái)務(wù)報(bào)告中。如環(huán)境資源和人力資源。此舉提高財(cái)務(wù)報(bào)告的透明度。 2.3.4 提升財(cái)務(wù)價(jià)值，轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)職能 2010 年，英國(guó)巴斯大學(xué)與 CIMA 合作，對(duì) 5426 為高級(jí)財(cái)務(wù)管理專家進(jìn)行了一次全面的在線調(diào)查問卷。這些專家來自不同國(guó)家、不同地區(qū)，他們的職責(zé)也被分為了 6 個(gè)部分，分別是：會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)、財(cái)務(wù)報(bào)表、內(nèi)部控制、會(huì)計(jì)信息、決策支持以及風(fēng)險(xiǎn)管理。 CIMA 的這項(xiàng)調(diào)查顯示：在會(huì)計(jì)行業(yè)中，財(cái)務(wù)的職能正在從傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)核算轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略管理指導(dǎo)與支持，換言之，轉(zhuǎn)變成為價(jià)值增值型。 財(cái)務(wù)職能由原有的“核算型”轉(zhuǎn)變成為“價(jià)值增值型”，需要財(cái)務(wù)人員從幾方面實(shí)現(xiàn)：1 是從公司宏觀戰(zhàn)略方面，對(duì)公司財(cái)務(wù)管理進(jìn)行重新的定位，由原有的“核算型”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皟r(jià)值增值型”，同時(shí)，充分利用公司各類資源進(jìn)行管理知識(shí)分析；另外一方面，提出財(cái)務(wù)共享中心概念，加強(qiáng)集團(tuán)型財(cái)務(wù)管控模式，減少財(cái)務(wù)管理層級(jí)；2 是對(duì)財(cái)務(wù)管理核算流程加以優(yōu)化配置，同時(shí)對(duì)客戶的資金流程加以改造，將資源充分的優(yōu)化配置。 財(cái)務(wù)職能的轉(zhuǎn)變也離不開財(cái)務(wù)人員的職能轉(zhuǎn)變，當(dāng)財(cái)務(wù)人員逐漸從核算型轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值提升型，其對(duì)業(yè)務(wù)的了解程度、對(duì)業(yè)務(wù)的主導(dǎo)地位也逐步顯現(xiàn)。 2.3.5 保障財(cái)務(wù)信息安全性 云平臺(tái)和云計(jì)算，給數(shù)據(jù)帶來了更大的存儲(chǔ)空間，那么使用信息變得越來越便捷，同時(shí)如何防范惡意、非法訪問，以及泄露用戶數(shù)據(jù)等行為變得迫在眉睫。因此應(yīng)對(duì)信息安全，就需要建立用戶身份安全認(rèn)證和訪問認(rèn)證，從而提高信息使用平臺(tái)的可信度。并可針對(duì)信息平臺(tái)進(jìn)行信息系統(tǒng)審計(jì)，確保信息系統(tǒng)的安全性。 2.3.6 加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理會(huì)計(jì)中的廣泛應(yīng)用 8 制的，因此這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就需要大數(shù)據(jù)的挖掘和利用，將這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加以分析，確定其內(nèi)部關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性。因此基于大數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)能夠更為準(zhǔn)確的確定成本和成本計(jì)量，也為企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、銷售、管理等環(huán)節(jié)降低風(fēng)險(xiǎn)、提高管理水平和管理效率提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。 2.2.2 為決策和規(guī)劃提供有利的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)支持 企業(yè)是自負(fù)盈虧的，因此在經(jīng)營(yíng)管理過程中，如何能夠持續(xù)、穩(wěn)定的增長(zhǎng)是企業(yè)管理會(huì)計(jì)的主要職責(zé)。現(xiàn)在企業(yè)的管理會(huì)計(jì)，重點(diǎn)是以顧客為中心，通過提供多類別、有針對(duì)性的服務(wù)，將提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力為目的，通過成本費(fèi)用、利潤(rùn)、資金運(yùn)作等方面，來制定多種的管理方案，而管理會(huì)計(jì)通過綜合評(píng)價(jià)這些方案的優(yōu)劣性，來?yè)駜?yōu)選出適合企業(yè)發(fā)展需要的最佳方案（許金葉，許琳，2013）。 誠(chéng)然，不論是企業(yè)的短期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)還是長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，無論是短期戰(zhàn)略還是中長(zhǎng)期戰(zhàn)略，如果沒有海量的數(shù)據(jù)作為支持，就不可能得出全面、準(zhǔn)確的決策。尤其是在越來越以數(shù)據(jù)為主的時(shí)代，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，顯得尤為重要。 企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的前提，是要有準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，而預(yù)測(cè)的前提則是有準(zhǔn)確的分析。分析就來自于數(shù)據(jù)的支撐。傳統(tǒng)的分析，基本上都來自于企業(yè)內(nèi)部，而企業(yè)內(nèi)部信息已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足分析預(yù)測(cè)，因此使得預(yù)測(cè)能力大打折扣。 譬如說：以推廣流量為例。一般情況下，企業(yè)會(huì)基于歷史流量推廣情況和推廣渠道，得出流量推廣的預(yù)測(cè)。但是由于推廣渠道、推廣手段的局限性，使得企業(yè)沒能把受眾群體的年齡層分布、客戶使用習(xí)慣，人文地理的背景資料等一些因素加以整理和分析，這就使得推廣預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性大打折扣。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些因素都是可以整理、存儲(chǔ)并加以分析、挖掘的。 2.2.3 為控制和評(píng)價(jià)管理提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)幫助 作為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理人員，控制和評(píng)價(jià)其管理，是管理的基本職能，也是作為經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的一個(gè)基礎(chǔ)。在企業(yè)內(nèi)部，經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)，涉及到不同部門、不同崗位，其職能也不盡相同。一般說來，經(jīng)營(yíng)管理人員首先要確定管理的基本原則，也就是哪些屬于管理要求，哪些屬于管理原則，而后才會(huì)對(duì)下屬單位/下屬部門或人員的工作進(jìn)行指導(dǎo)、監(jiān)督和管理（鄧德勝，張衛(wèi)枚，張亞連，2012）。 同樣的，作為管理會(huì)計(jì)而言，其控制和評(píng)價(jià)管理也是一樣，也要先確定原則和標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，原則和標(biāo)準(zhǔn)決定著從一開始實(shí)施管理到最終能否實(shí)現(xiàn)管理目標(biāo)。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和挖掘，使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)可以顯現(xiàn)，找出并利用這種內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，對(duì)于確定控制和評(píng)價(jià)管理能夠提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)幫助（毛華揚(yáng)，楊潔，2014）。 2.3 會(huì)計(jì)機(jī)構(gòu)在面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)對(duì)策略 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要我們將原本雜亂無章、零散的數(shù)據(jù)，通過合理的分析、12 成本歸集。但是在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，使得企業(yè)的產(chǎn)品很難嚴(yán)格區(qū)分這幾種周期。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以嚴(yán)格區(qū)分出產(chǎn)品的生命周期。最終提高產(chǎn)品的成本計(jì)量的準(zhǔn)確性，也為經(jīng)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。 2.4 對(duì)于我公司而言，大數(shù)據(jù)對(duì)于會(huì)計(jì)的影響 我所在的公司，是一家典型的互聯(lián)網(wǎng)公司。所從事的業(yè)務(wù)，涵蓋各個(gè)方面：如在自己的網(wǎng)站，提供各種點(diǎn)播、輪播節(jié)目；廣告的投放；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)各終端節(jié)目的點(diǎn)擊、下載；使用國(guó)撥資金開展各項(xiàng)目；有電商平臺(tái)，提供 B2B2C 業(yè)務(wù)等等。 在面對(duì)復(fù)雜而又繁多的數(shù)據(jù)，作為互聯(lián)網(wǎng)公司，在小數(shù)據(jù)時(shí)代，我們所采取的方式就是：一方面在傳播效果分析數(shù)據(jù)，在事后（通常是一個(gè)節(jié)目或者一個(gè)頻道完成點(diǎn)播、輪播業(yè)務(wù)之后）才能提供一些點(diǎn)播率（如 PV、VV 等）數(shù)據(jù)。但是由于這些數(shù)據(jù)往往很滯后，因此不能為會(huì)計(jì)信息化平臺(tái)及審計(jì)項(xiàng)目提供事前的數(shù)據(jù)支撐；也不能提供預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)支撐；另外一方面，由于傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)是在月末或季度末，開始進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，但也僅從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可靠性方面進(jìn)行分析，很少能夠結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從點(diǎn)播率、觀看效果、廣告客戶的投放率、受眾群體不同年齡分布等業(yè)務(wù)信息方面，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析。因此會(huì)計(jì)信息平臺(tái)所獲取的業(yè)務(wù)資源是有限的，同時(shí)財(cái)務(wù)人員也往往不太了解業(yè)務(wù)。 為解決上述會(huì)計(jì)難點(diǎn)，也為了能夠確保在日益變化的行業(yè)中保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)；能在數(shù)據(jù)挖掘過程中獲取更多的、對(duì)經(jīng)營(yíng)決策提供幫助的信息；較好的將大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與現(xiàn)有財(cái)務(wù)系統(tǒng)更好的結(jié)合，都是公司所面臨的困境與難題，也是公司接下來的研究工作。 同時(shí)，由于公司處于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，而且是一家很早介入新媒體業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)公司，同時(shí)擁有牌照方資質(zhì)和各類資源的一家公司。互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)風(fēng)云變化的特點(diǎn)，就決定了公司所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)需要滿足公司長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，而其長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)勢(shì)必要依靠管理人員精確地眼光和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)。因此，我將以公司現(xiàn)有情況為例，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的會(huì)計(jì)信息化管理做一簡(jiǎn)單的闡述。 2.4.1 對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)做戰(zhàn)略性的規(guī)劃 將數(shù)據(jù)看成是資產(chǎn)的重要一部分，也就是說，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是一個(gè)整體，也是內(nèi)部資產(chǎn)的一個(gè)組成部分。所以對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，有個(gè)戰(zhàn)略性的規(guī)劃。主要從是三個(gè)方面著手： 一是數(shù)據(jù)的管理與存儲(chǔ)。解決的就是從數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)如何管理的過程，也就是數(shù)據(jù)后續(xù)的記錄、存儲(chǔ)問題。 二是數(shù)據(jù)分析。隨著數(shù)據(jù)越來越多，業(yè)務(wù)模式開展的越來越廣泛，用戶也隨之越來越多。這些數(shù)據(jù)來源于不同的類型、不同地域，內(nèi)容也不盡相同，因此需要使用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并逐步搭建會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 11 根據(jù)美國(guó)蘭德公司的統(tǒng)計(jì)，每 100 家企業(yè)中，就有 85%的企業(yè)因?yàn)榻?jīng)營(yíng)決策的失誤，造成企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難。因此越來越多的企業(yè)更加重視管理會(huì)計(jì)在企業(yè)中的作用。 但由于大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)管理會(huì)計(jì)職能產(chǎn)生的一些影響，因此企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使得企業(yè)可以從容面對(duì)管理會(huì)計(jì)職能的變化，也能從容的面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代海量數(shù)據(jù)所帶來的復(fù)雜性、看似無相關(guān)性等特點(diǎn)。 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，在收集海量數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、剖析數(shù)據(jù)背后的隱含含義等方面，都具有特殊的功能和技術(shù)優(yōu)勢(shì)。因此無論是從兼收并蓄的特征出發(fā)，還是從數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)考慮，將二者有效的結(jié)合在一起，才是發(fā)展趨勢(shì)。 大數(shù)據(jù)時(shí)代相較于小數(shù)據(jù)時(shí)代，其優(yōu)勢(shì)在于能夠更為全面、廣泛的對(duì)全體樣本量進(jìn)行分析，而非是樣本級(jí)別的分析；能夠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的分析，而非精確類型分析；能夠進(jìn)行相關(guān)性分析而非因果關(guān)系分析。因此這三大特征也是加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提條件。 一是行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相關(guān)信息分析。誠(chéng)如管理會(huì)計(jì)的職能變化所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代海量信息帶來了行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的背景、競(jìng)爭(zhēng)策略以及定價(jià)策略。企業(yè)能否在行業(yè)取得領(lǐng)先地位，保持行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，取決于對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相關(guān)信息的了解程度。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何從多渠道獲取優(yōu)質(zhì)信息，分析這些優(yōu)質(zhì)信息并從分析中得出準(zhǔn)確的答案，是企業(yè)的核心任務(wù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠從海量的信息中，將繁多冗長(zhǎng)、毫無相關(guān)性的數(shù)據(jù)中，挖掘其內(nèi)在含義，幫助企業(yè)判斷競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)、識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)策略和競(jìng)爭(zhēng)發(fā)展趨勢(shì)，確定其價(jià)值鏈及價(jià)值活動(dòng)，是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)的一大運(yùn)用。 二是現(xiàn)有及潛在客戶的分析。企業(yè)最終會(huì)將產(chǎn)品面向市場(chǎng)，因此不同產(chǎn)品不同的受眾群體。即使是相同的受眾群體，其客戶之間也會(huì)存在千差萬(wàn)別的區(qū)別。因此為讓企業(yè)產(chǎn)品更好的生存在市場(chǎng)中，對(duì)現(xiàn)有客戶和潛在客戶的分析，也是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)的主要內(nèi)容。 企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以更為有效的獲得客戶的基本資料，也能更為高效的整合這些資料，找出客戶的消費(fèi)特點(diǎn)、行為習(xí)慣、購(gòu)買習(xí)慣，以及客戶所處的人為地理特征等；將客戶的市場(chǎng)進(jìn)一步細(xì)分，預(yù)測(cè)客戶需求；找出影響客戶購(gòu)買的因素，以及挖掘出影響客戶滿意度的因素，從而能夠更好的改進(jìn)企業(yè)服務(wù)意識(shí)和服務(wù)水平，在現(xiàn)有客戶市場(chǎng)保有的情況下，進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)，挖掘潛在