陶嘉然 章雁

“大數(shù)據(jù)”的概念自2008年剛被提出到如今各行各業(yè)的人們都在談?wù)摗按髷?shù)據(jù)”，短短十一年的時(shí)間，大數(shù)據(jù)卻引發(fā)了一個(gè)時(shí)代的變革。如今，大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用也引發(fā)了我國(guó)政府的高度關(guān)注。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，對(duì)應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部、對(duì)企業(yè)的生存發(fā)展起著至關(guān)重要作用的管理會(huì)計(jì)而言受到了前所未有的挑戰(zhàn)。因此，當(dāng)下如何更加完善地發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，完善企業(yè)經(jīng)營(yíng)甚至使企業(yè)走向行業(yè)龍頭地位是企業(yè)的經(jīng)營(yíng)者與管理者要考慮的重要問題。

一、大數(shù)據(jù)與管理會(huì)計(jì)時(shí)代背景

大數(shù)據(jù)，并非一個(gè)具體、確切的概念，大數(shù)據(jù)所謂的“概念”源自于起初當(dāng)人們擁有且所需要處理的數(shù)據(jù)量達(dá)到一定的程度，計(jì)算機(jī)的現(xiàn)有儲(chǔ)存量已不再能容納時(shí)，計(jì)算機(jī)工程師們不得不對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理的工具進(jìn)行改進(jìn)，從而誕生了新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，例如谷歌公司的MapReduce和開源的Hadoop平臺(tái)。大數(shù)據(jù)具有“6V、1C”的特點(diǎn)，即Volume、Variety、Velocity、Variability、Veracity、Value、Complexity，分別表示數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多樣、數(shù)據(jù)高速轉(zhuǎn)化與傳輸、數(shù)據(jù)種類的可變性、數(shù)據(jù)的真實(shí)性、數(shù)據(jù)的價(jià)值性以及數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。隨著時(shí)間的推移，大數(shù)據(jù)逐漸顯現(xiàn)出了更多的特點(diǎn)，2016年有學(xué)者首次提出大數(shù)據(jù)基于動(dòng)態(tài)視角呈現(xiàn)出“4C”的特征，即Cover（覆蓋廣泛）、Contact（聯(lián)系復(fù)雜）、Cause（來(lái)源豐富）、Convey（傳遞多元）。同時(shí)，隨著云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)形態(tài)逐步從結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)向?yàn)榉墙Y(jié)構(gòu)化、從圖表化轉(zhuǎn)向?yàn)榭梢暬?/p>

目前在公司的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，在產(chǎn)生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生大量的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)通常主要集中在每個(gè)業(yè)務(wù)部門手中。并且，有時(shí)很難將公司的管理會(huì)計(jì)內(nèi)容與非管理會(huì)計(jì)內(nèi)容明確區(qū)分，這是由于公司的每項(xiàng)業(yè)務(wù)都屬于數(shù)據(jù)化經(jīng)營(yíng)，所有的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)都離不開數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為公司決策與規(guī)劃管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)企業(yè)運(yùn)用管理會(huì)計(jì)有著深遠(yuǎn)影響。

二、大數(shù)據(jù)與相關(guān)熱詞的邏輯辨析

時(shí)至今日，越來(lái)越多的新名詞進(jìn)入了人們的世界，例如，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能，這些名詞似乎有著某種關(guān)聯(lián)，似乎都對(duì)企業(yè)的管理會(huì)計(jì)有著影響，但是這些概念之間的區(qū)別是什么，每個(gè)概念分別處于什么層級(jí)，不少企業(yè)卻是處于完全模糊的狀態(tài)。

物聯(lián)網(wǎng)是以用戶體驗(yàn)為核心的應(yīng)用創(chuàng)新，是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)來(lái)源渠道，因此也可以說是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的另一個(gè)基礎(chǔ)就是云計(jì)算。云計(jì)算以服務(wù)為核心，包括IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）、PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）和SaaS（軟件即服務(wù)）。其通常的服務(wù)模式有提供低價(jià)的計(jì)算資源、提供動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的服務(wù)以及根據(jù)用戶的不同需求提供針對(duì)性的服務(wù)。因此云計(jì)算所提供的服務(wù)為整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)起到了支撐作用。大數(shù)據(jù)除了物聯(lián)網(wǎng)這一數(shù)據(jù)獲取渠道，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)和Web系統(tǒng)也為其提供了數(shù)據(jù)來(lái)源。大數(shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù)價(jià)值化，其整個(gè)技術(shù)體系圍繞數(shù)據(jù)展開，在獲取大量數(shù)據(jù)信息后，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘從而獲取其內(nèi)在價(jià)值。而人工智能又以大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，人工智能作出決策，這也正是人工智能的核心，即合理決策與行動(dòng)。其主要研究方向包括機(jī)器語(yǔ)言學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自動(dòng)推理等。因此從層級(jí)結(jié)構(gòu)上可以看出，物聯(lián)網(wǎng)位于第一層級(jí)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行拓展應(yīng)用，為大數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)。云計(jì)算位于第二層級(jí)，通過互聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)態(tài)虛擬化資源。大數(shù)據(jù)位于第三層級(jí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與挖掘。人工智能位于第四層級(jí)，對(duì)已做分析完成智能決策。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)

1.對(duì)大數(shù)據(jù)在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用缺乏思想認(rèn)知。正如前文所述，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等詞語(yǔ)近些年才流行開來(lái)，而企業(yè)員工尤其是上層管理人員和管理會(huì)計(jì)人員卻對(duì)其具體含義與應(yīng)用并不了解的十分透徹，因此更不具有在數(shù)字信息時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理從而應(yīng)用于管理會(huì)計(jì)的思想。同時(shí)，部分企業(yè)一方面依舊停留在僅是主要依靠財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)進(jìn)行企業(yè)管理，如僅依靠財(cái)務(wù)報(bào)表中的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行決策制定。另一方面認(rèn)為只有個(gè)別大公司如蘋果公司、阿里巴巴公司等才需要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)，而沒有認(rèn)識(shí)到只顧及眼前短期利益，而不將管理會(huì)計(jì)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景結(jié)合進(jìn)行長(zhǎng)期利益決策的公司在當(dāng)今時(shí)代是難以維系生存下去的。因此，在管理會(huì)計(jì)工作中廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)是十分有必要的。

2.基于大數(shù)據(jù)的管理會(huì)計(jì)人才不足。21世紀(jì)擁有人才是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)所在，目前我國(guó)對(duì)管理會(huì)計(jì)的相關(guān)應(yīng)用與人才培養(yǎng)相對(duì)缺乏，因此基于大數(shù)據(jù)背景的管理會(huì)計(jì)人才就更為稀少?，F(xiàn)在企業(yè)會(huì)計(jì)人員的必備技能依然僅停留在會(huì)計(jì)記賬、財(cái)務(wù)管理基礎(chǔ)知識(shí)等方面，而管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策與價(jià)值創(chuàng)造的重要方面，企業(yè)管理會(huì)計(jì)人才卻少之又少，使得管理會(huì)計(jì)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中無(wú)法得到應(yīng)用。

3.管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)缺乏安全性。時(shí)至今日，網(wǎng)絡(luò)空間已經(jīng)成為“陸、海、空、天”外的第五大主權(quán)領(lǐng)域空間。在網(wǎng)絡(luò)空間這樣的虛擬領(lǐng)域也隱藏著極高的管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息被盜取的風(fēng)險(xiǎn)。黑客技術(shù)、木馬病毒無(wú)一不對(duì)企業(yè)的信息系統(tǒng)產(chǎn)生著嚴(yán)重威脅。而在21世紀(jì)，企業(yè)數(shù)據(jù)信息已成為企業(yè)的重要資源，一旦企業(yè)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)被侵入從而盜取了資源，對(duì)企業(yè)很有可能是毀滅性的打擊。當(dāng)前，企業(yè)應(yīng)主要從系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人設(shè)備安全四方面進(jìn)行信息保護(hù)，其中任何一方面被他人利用都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的商業(yè)機(jī)密外露。因此，保證管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息不被黑客入侵并竊取利用對(duì)企業(yè)是個(gè)不可回避的重點(diǎn)課題。

4.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下信息分析技術(shù)不足。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)可以通過互聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的多種渠道獲取大量的數(shù)據(jù)，然而，企業(yè)能否對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理從而發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在價(jià)值是目前企業(yè)面臨的一個(gè)重要問題。企業(yè)在獲取了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的同時(shí)也會(huì)取得大量的圖片、HTML、音頻、文本等格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及一些半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而現(xiàn)如今企業(yè)的技術(shù)主要還停留在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，在處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面的技術(shù)尚存在很大的研究空間。目前通常的辦法為將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以便進(jìn)行分析處理。然而在轉(zhuǎn)化的過程中一方面存在在轉(zhuǎn)換過程中信息丟失造成數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性降低的問題。另一方面由于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需要時(shí)間，而在信息時(shí)代，時(shí)效性是企業(yè)把握競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要方面。轉(zhuǎn)換的過程中，很有可能造成時(shí)效性底下，企業(yè)錯(cuò)過了最佳決策時(shí)間，如此就算最終企業(yè)作出了正確決策，依舊對(duì)企業(yè)的發(fā)展無(wú)法起到作用。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)發(fā)展的建議

1.增強(qiáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理會(huì)計(jì)的思維意識(shí)。管理會(huì)計(jì)重在為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供有利決策，大數(shù)據(jù)作為新興事物，在企業(yè)應(yīng)用管理會(huì)計(jì)過程中可以起到充分的有利作用。因此，企業(yè)一方面應(yīng)該打破傳統(tǒng)觀念，不僅應(yīng)用企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，同時(shí)更多利用管理會(huì)計(jì)為企業(yè)做出更多有利決策。并且，管理會(huì)計(jì)應(yīng)從單類型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槎囝愋徒Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從年度報(bào)告、半年度報(bào)告、季度報(bào)告、月度報(bào)告轉(zhuǎn)向?yàn)閷?shí)時(shí)報(bào)告。另一方面加強(qiáng)大數(shù)據(jù)與管理會(huì)計(jì)相結(jié)合以解決問題的思想，充分結(jié)合時(shí)代背景，對(duì)大數(shù)據(jù)加以應(yīng)用。與此同時(shí)，企業(yè)應(yīng)認(rèn)識(shí)到不僅只有企業(yè)高層需要培養(yǎng)大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)，企業(yè)所有員工都應(yīng)該培養(yǎng)大數(shù)據(jù)的思想意識(shí)。企業(yè)內(nèi)部應(yīng)組織開展學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與管理會(huì)計(jì)相結(jié)合解決實(shí)際問題的典型案例。并以匯報(bào)或組織競(jìng)賽的方式進(jìn)行檢驗(yàn)與考核，同時(shí)可給予適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)懲激勵(lì)，從而，激發(fā)全體員工的學(xué)習(xí)積極性。

2.培養(yǎng)大數(shù)據(jù)背景下的管理會(huì)計(jì)復(fù)合型人才。大數(shù)據(jù)背景下對(duì)企業(yè)管理會(huì)計(jì)人才的要求并非是單一的，而更多的是對(duì)復(fù)合型人才的需要。企業(yè)管理會(huì)計(jì)人才除具備財(cái)會(huì)相關(guān)專業(yè)知識(shí)外，還應(yīng)具備如計(jì)算機(jī)操作能力、統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、大數(shù)據(jù)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘的能力，培養(yǎng)自己對(duì)時(shí)代性管理會(huì)計(jì)的敏感性，加強(qiáng)國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀案例的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)在大數(shù)據(jù)背景下管理會(huì)計(jì)的業(yè)務(wù)活動(dòng)與財(cái)務(wù)活動(dòng)有機(jī)結(jié)合的能力。同時(shí)，企業(yè)的管理會(huì)計(jì)人才還應(yīng)具備良好的溝通能力與人際交往能力以及團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，從而盡快彌補(bǔ)管理會(huì)計(jì)人才缺口，快速提升企業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力，利用管理會(huì)計(jì)為企業(yè)提供更多具有前瞻性的決策。

3.建立會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)保護(hù)機(jī)制。當(dāng)今時(shí)代，企業(yè)信息安全是衡量一個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理完善程度的重要指標(biāo)，如果企業(yè)的信息安全經(jīng)常性的出現(xiàn)問題，往往意味著企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理狀況不佳甚至無(wú)法存續(xù)。因此，保證企業(yè)數(shù)據(jù)信息的安全顯得尤為重要，企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)信息保護(hù)機(jī)制也變得很有必要。首先，企業(yè)應(yīng)建立會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)安全管理中心，主要負(fù)責(zé)預(yù)防外部威脅，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，主動(dòng)防御。其次，建立會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息等級(jí)保護(hù)制度。對(duì)企業(yè)的各類信息進(jìn)行等級(jí)劃分，并對(duì)其進(jìn)行加密處理，此外配備相應(yīng)等級(jí)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息保護(hù)人員。低等級(jí)的人員無(wú)法獲取高等級(jí)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息。當(dāng)然，應(yīng)設(shè)置例外授權(quán)制度，以防特例。再其次，定期對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)進(jìn)行安全性檢查，可以采用設(shè)定指標(biāo)的方式，計(jì)算安全系數(shù)。最后，建立黑客入侵應(yīng)急保護(hù)機(jī)制，一旦發(fā)現(xiàn)有黑客入侵企業(yè)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)，立即關(guān)閉所有數(shù)據(jù)庫(kù)及信息儲(chǔ)備系統(tǒng)，盡可能減少損失。努力掌握黑客技術(shù)特征信息及其操作規(guī)律，研發(fā)創(chuàng)造反黑客攻擊技術(shù)，增強(qiáng)預(yù)防能力，確保會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的安全性。

4.加強(qiáng)信息分析處理技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，企業(yè)應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)分析型企業(yè)，構(gòu)建以云計(jì)算為核心的大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)。掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘分析工具，例如回歸分析、聚類分析、決策樹分析。時(shí)間序列分析等分析方法以及遺傳算法、退火算法、關(guān)聯(lián)序列算法、A*算法等常用算法。同時(shí)，加快非結(jié)構(gòu)化信息的轉(zhuǎn)換速度與轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確性。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的高速傳輸與信息共享。

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)應(yīng)認(rèn)識(shí)到依舊沉溺于傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模式，不結(jié)合時(shí)代、尋求創(chuàng)新會(huì)使企業(yè)無(wú)法長(zhǎng)久生存下去，與此同時(shí)，企業(yè)現(xiàn)如今對(duì)管理會(huì)計(jì)人才的需求是迫切的，企業(yè)在未來(lái)的經(jīng)營(yíng)管理中不應(yīng)僅顧及財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方面，而也應(yīng)充分重視企業(yè)管理會(huì)計(jì)的發(fā)展。因此，企業(yè)應(yīng)該仔細(xì)分析當(dāng)今時(shí)代所產(chǎn)生的新名詞背后的實(shí)際意義并學(xué)習(xí)如何加以應(yīng)用。

（作者單位：上海海事大學(xué)）