目前我国大部分企业的会计信息化管理基本上还处在通过计算机网络技术代替烦琐手工, 如简单使用会计软件, 会计电算化, 加上ERP和会计信息化模块的整合, 仅处在对相关信息进一步分类汇总、统计生成的阶段。该阶段提高了会计核算的计算能力和工作效率, 但没有从根本上达到大数据时代的能力要求。
大数据时代, 要求对各类数据进行有效采集、标注、分类、分析、呈现, 给决策者带来一目了然的信息展示和来源可溯的信息关联, 以及挖掘出潜在的规律和趋势。积累的数据越久、越多、越丰富就能更好地为数据深入分析提供翔实材料和肥沃的土壤。然而要达到这一切, 就需要与大数据时代相适应的与时俱进的软硬件条件和数据处理分析的科学方法。当前大部分企业的软硬件环境还停留在信息时代阶段, 处在“电脑+网络”和“会计电算化+ERP”这类应用状态。虽然计算机和网络的应用给企业生产经营各个环节带来了极大便利, 节省了不少人财物的消耗, 且基本能达到有据可查的要求;但是对照大数据时代的要求来说, 还没提升到数据驱动的深度, 在思想上离深刻认识数据就是土壤, 数据就是矿产层次, 还有很大的差距。在具体实施中离大数据分析挖掘和建模应用的要求, 还相差甚远。要从软件即服务 (SAAS) 、平台即服务 (PAAS) 、数据即服务 (DAAS) 向大数据即服务 (BDAAS) 转变
信息时代重在计算机处理信息的速度, 大数据时代重在计算云分析数据的能力。传统的会计人员和管理人员包括会计主管、凭证录入员、凭证审核员, 档案保管员以及信息系统开发和维护人员, 都要从知识结构上做出改变和提升。从仅掌握计算机操作、系统录入审核、软件流程开发和Windows Server安装与维护, 更新到数据字段的处理分析、数据标注的提交核对、数据分类建模实现和CentOS等这类Linux网络云服务器的安装与维护。特别是要从数据思维上跟上时代的步伐, 理解数据分析和数据挖掘的真正内涵。做好服务于数据建模的泥瓦匠。真正为企业领导者发现潜在的风险, 勾画未来的趋势, 为决策者提供更多, 更准确, 更多角度的情报参考。
紧跟时代的步伐, 将时代先进的科技成果有效应用到企业的会计管理信息化中来, 是企业发展的需求, 更是社会全面进步的需求。面对信息大爆炸, 信息如潮的大数据时代, 静听数据的心跳, 把握数据的脉搏, 悟透数据的真谛, 让数据土壤孕育出繁茂的绿荫, 让数据矿产得到不断地挖掘。我们需要从以下几个方面提升, 改变和创新。
人是具有能动性的重要生产力, 缺少人们对数据的正确认识, 就缺少数据发挥作用的原动力。特别是领导者、决策者、管理者对大数据时代和其数据能力的正确认识, 是关键中的关键;他们是带动, 启发全员的数据意识的核心力量。对数据的认识需要从上往下灌输, 从下往上反馈, 横向探讨, 纵向交流。加强全员对数据思维基本概念、突出作用和实战案例的教学与实操。全面提升全员对数据理念和相关知识的理解能力。这是提升会计管理信息化水平适应大数据时代的前提和基础。打造数据思维的企业文化理念, 将数据驱动理念融入企业核心价值观、企业愿景、企业使命之中, 这需要建设大数据建设指挥部, 召开动员会, 开展数据思维竞赛, 内外展开调研分析, 然后制度化, 并在对外宣传、对内标语、制服工牌等方面营造数据思维理念氛围。
构建财务数据共享的相关制度与实施措施, 打破数据孤岛, 整合数据资源, 为数据采集汇聚提供翔实可靠的源泉。根据自身特点构建不同的数据云, 如企业云、集团云或者同类行业构建的联合云。企业云是指以本企业范围内作为一个独立的作战单元为主体所产生的各类数据为依托来构建的数据云, 融合整个作战单元的数据资源, 有利于各部门沟通协调, 优势互补, 相互支撑。集团云是指将集团企业各个独立公司所产生经营生产等数据关联整合为一体, 统筹多方数据资源, 显现个体的问题, 发挥集中的优势, 为整体决策分别实施提供依据。行业云是指不同企业或集团间以数据建共享为目标而构建的同行业横向数据云, 为该行业的风向标探测, 个体问题或普遍弊端提供数据基础, 为整个行业的健康发展提供源源不断的动力。在构建数据云的过程中为了能够降低成本, 可以向网络运营服务商租用云服务器和系统, 这样在软硬件建设成本, 系统架设, 安全防护方面都能节省一大笔开支。企业要想建立云数据信息系统, 仅需要支付一定的租金, 便可以获得极高性价比的云数据服务。
在企业财务数据共享带动各类数据共享工作中, 特别要有效整合财务数据和业务数据。因为财务数据往往是随着业务的进行而产生, 财务数据的时间、数量、种类等间接反映了业务开展的有关实际状况。海量财务数据与业务数据的整合, 通过科学的大数据处理分析, 能够从多维度, 多角度来刻画和衡量企业业务开展的科学性和规范性, 有效提升财务指标的质量和针对性。各类数据在结构上和处理方式上都较复杂, 必须从数据思维的角度, 利用科学方法, 安排专业人员, 全程监管地进行数据处理分析;并多方面、多角度验证数据处理结果的正确率, 不断调整甚至重建数据分析模型以更直观更真实地反映客观现象和规律, 使领导决策更明确、有效、快捷。总之务必从简单记账提升到数据挖掘的能力上来, 提供更多关于风险管控、资本运作和资金管理等方面的建议。实现以上能力需要物色储备相关的人才资源。除了招聘可行的大数据人才外, 在企业升级转型过程中, 对有条件的财务会计人员, 经过大数据业务知识培训锻炼, 提升能力和素质争取向数据分析师的角色转变。使之前的财务会计人员从仅懂得数据分析师需要掌握的四个必备工具之一的Excel, 增加对SQL、Python或R的了解和熟练度, 再进一步需要加大对hadoop、Hive、Spark等大数据工具的掌握度。
规章制度是保障工作有序进行的前提, 有了数据驱动, 数据思维、数据就是资源的导向, 企业工作的目标、方向和标准也将跟着调整。数据分析有效的先决条件是数据的真实性, 可靠性, 数据分析有效的重要保障是数据量大, 格式合规。数据分析的环节多而复杂, 而且很多步骤具有周期性和关联性。这些都需要通过有关制度进行规范、监督、协调。网络没有绝对的安全, 随着数据的上网、上云, 一些安全隐患也随之而来, 特别是网络窃取公民信息、商业秘密等违法犯罪逐渐增多;必须对数据处理整个过程的安全性和保密性提前做出规划, 制定相关的安全措施, 构建有效的安全设备, 保障数据的稳定运行。即使租用运营商的云空间和服务也要租用前做好运营商资质和能力的筛选;租用后虽然运营商在数据加密安全防护方面已达最高, 但仍要组建专门团队, 负责管理企业数据资源安全, 制定专门措施, 安排专门时间进行定期和不定期巡检, 及时升级优化系统, 备份重要数据等传统以控制为核心的安全措施, 实时叠加系统漏洞扫描、禁止可能被黑对象等主动性措施构建可靠的风险防控体系。对一些可公开的凭证和重要数据为避免丢失、窃取可利用基于密码学安全的分布式账本 (区块链) 进行保存, 它去中心化、不可篡改、公开透明的特点完全可以满足这种需求。
大数据、人工智能、区块链的飞速发展给社会带来了翻天覆地的变化, 会计管理信息化也需因时而变, 因势而谋, 要把数据思维理念贯穿会计管理信息化的全过程, 使会计向管理转变, 使会计向决策转变, 使会计向科技转变, 最终将其职能从业务合作伙伴向价值创造者演进[2]。充分利用大数据等新兴高端技术, 合理地对会计管理信息化中的数据进行试验检测和统计建模, 便可将隐含的价值有效用于企业经营的研究、查证和决策。激励着全员进行更深领域的探究, 助推企业转型升级。
摘要：大数据时代的到来, 给会计管理信息化带来新的冲击, 更多的焦点集中在数据的角度。如何用好会计核算的有关数据, 挖掘出潜在的信息, 为决策提供正确的参考, 将成为会计管理信息化水平的一个重要指标。
关键词：大数据时代,会计管理信息化,数据分析,决策参考
[1] 谢获宝, 张茜.大数据时代下企业ERP系统的构建及其与会计信息系统的整合——以苏宁云商为例[J].财务与会计, 2014 (2) .
[2] 何瑛, 马珂, 邵翠丽.大数据时代商业模式创新对财务会计变革的影响研究[J].会计之友, 2018 (13) .
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