浅析大数据背景下管理会计存在的问题与对策

1 引言

随着互联网与大数据时代的到来, 我国社会经济生活出现了日新月异的变化。作为内部会计的一种, 管理会计也称为分析报告会计, 会计人员利用财务会计提供的会计信息, 来预测企业未来发展、参与企业决策、对未来进行规划和控制, 帮助决策者做出决策。随着“大智移云”的到来, 管理会计新的发展趋势应运而生:开始转向以互联网平台为基础的营销渠道、客户关系的管理, 转为预测会计以及风险的管理, 提升对内部信息使用者的服务能力, 逐渐与企业绩效管理相融合, 并加深对于商业营销的分析。

2 大数据时代下管理会计面临的问题

2.1 信息安全无保障

大数据时代的到来给企业带来了海量的信息数据, 使企业更快速地掌握第一手所需要的资料, 但同时企业也需要关注其所搜集的信息中有关客户的隐私部分。在全球信息化时代的今天, 个人隐私泄露的情况层出不穷。例如, 手机中的地图软件或者微信等聊天软件都会自动获取用户的所在位置等权限。显然, 企业在利用这些挖掘的信息同时还要注意保护好客户的隐私, 避免信息泄露, 或者被其竞争对手所窃取, 进而给客户带来损失。此外, 大数据对企业的信息安全保护提出了更高的要求, 企业应当确保其核心数据的安全, 避免外泄。一旦公司的商业机密外流, 在现阶段通信技术如此发达的背景下, 企业的隐私会迅速传开, 使企业遭受损失。因此, 在大数据时代下, 企业如何做到有效保护客户及其自身的隐私安全是值得企业深入思考的问题。

2.2 信息技术分析能力需提升

大数据背景下, 企业拥有着无可比拟的大量可用信息, 但是很多企业不能充分的对这些信息进行分析和利用。原因之一在于企业获取的数据量之大, 使企业在面临庞大的数据、潜在的价值时不知所措, 难以适应。很多企业不仅硬件设施不更新, 软件技术也跟不上, 因此不利于企业对所获取的海量数据进行筛选、整合、进而分析和利用。另外一个原因在于这些海量数据中大多数是非结构化数据。然而, 传统方法却不能处理非结构化数据。也就是说, 以往的结构化数据能够采用数据挖掘算法, 而非结构化数据并不能直接也采用此方法。半结构化数据如要采用此方法, 首先将半结构化数据转化成结构化数据, 然后才可用这种方法挖掘数据, 分析数据。美中不足的是, 数据转化过程久、时间长, 在一定程度上阻碍了信息的时效性, 从而导致数据分析效率的降低。此外, 非结构化数据在转化的过程中会丢失一部分隐含的重要信息。

2.3 管理会计人才极度匮乏

俗话说“巧妇难为无米之炊”但有了米, 没有巧妇也难成事。当前, 企业可以很容易地获取“米”——信息数据, 但是企业中“巧妇”——管理会计人才的缺乏, 使得大数据背景下企业管理会计工作开展并不顺利。财务会计经过几十年的发展与完善, 已经储备大量的财务会计方面的专业人才与相关从业者, 再加之, 财务会计方向的考试体系层次分明, 为各阶段的会计从业者提供了与其水平相对应的资质证明, 例如会计初级、中级、高级职称以及含金量很高的注册会计师, 完善的考试体系激发了财务会计人员的学习动力, 通过准备这些相关考试也会反过来促进财务人员理论知识更扎实。相对而言, 管理会计近几年才得到重视, 与财务会计相比, 缺少相关从业人员, 而且可以考取的证书也较少, 最常见的是CMA。管理会计人才的缺乏使得其在大数据背景下发展受到一定程度的限制。此外, 在大数据背景下, 世界各国大数据方面的专业人才都面临巨大的缺口。懂得使用相应工具分析大数据、做出合理决策的管理和分析人才更是少之又少。因此, 加快培养能够利用并掌握大数据与管理会计相结合的人才是企业需要关注的重点。

2.4 大数据在管理会计的应用中未得到重视

大数据时代的到来固然给企业的发展带来了机遇, 但企业若想抓住这个机遇, 首先企业自身应该对大数据有充分的认识, 认识到大数据的重要性, 机遇性, 可利用性。然而, 现实情况是当前大多数的中小企业认为大数据的到来无足轻重且与自身的发展的并无密切关系。此外, 企业若想将大数据应用于管理会计工作中, 需要投入相关的设备、资金以及懂大数据的相关技术人才, 这无疑增加了企业的营运成本。因此, 很多中小企业为了节省成本选择将自身置于大数据背景之外。企业在管理活动中应该充分意识到, 利用好大数据的资源, 将是管理会计由核算型会计转向管理型、价值型、战略型会计的关键密钥。

尽管大数据背景下管理会计存在着上述的问题, 但企业通过采取措施可以一定程度上解决自身的问题, 使大数据与管理会计更好地融合, 进而为企业创造更多的价值。

3 针对大数据时代下管理会计问题的建议

3.1 建立企业会计核心信息保护机制

企业在获取关于客户海量的数据信息之后, 进行筛选, 挑选出对自己有用的部分, 在此过程中涉及的客户的机密信息, 企业应该确保这些信息不外泄, 企业应当开发一个自动筛选客户机密信息的过滤器服务端, 同时建立一个多重加密的存储空间, 用于存储自动拦截下来的客户机密数据或信息。

此外, 企业内部应该建立健全信息的保护机制, 加强信息安全保护能力, 做好信息保护工作, 落实好行业和部门的监管方面的工作, 确保客户及企业自身的信息安全。

3.2 完善会计信息分析技术, 建立大型数据库

大数据背景下, 海量数据类型多、种类丰富, 要想高效率利用这些数据, 就需要建立大型数据库, 以此集成并整理, 提取数据, 挖掘数据价值。大数据处理系统传统的关系型数据库存储的数据是结构化数据, 数据种类单一, 截至目前90%的商用数据库都是这种传统的关系型数据库。然而, 随着大数据数量的急速增加以及类型的快读增多, 以往的传统数据库在很多方面都已经跟不上新的要求, 表现不尽人意, 比如海量数据的存储, 可用性以及扩展性需求等方面。

数据处理系统包含数据的收集、预处理、存储、分析、数据挖掘以及价值应用的操作。企业处在操作复杂和成本高昂的性能瓶颈中, 要想在短时间内实现数据的集成与处理, 就要有意识的主动完成由传统类型数据库管理系统向大数据仓库管理系统的转变。

3.3 双管齐下, 重视管理会计人才的培养

管理会计发展的基础是有大量的相关的管理会计人才, 与财务会计体系课程相比, 当前我国高等教育中关于管理会计的课程开设并不全面、丰富、深入, 课程设置单一, 甚至有很多财经院校都没有开设过与此相关的课程。因此在管理会计基础教学方面, 可以借鉴财务会计相关课程的设置, 让更多的学生了解并接触管理会计, 为管理会计领域日后的发展输送人才。

此外, 企业应多加开展对于管理会计方面的培训。比如, 邀请专家或者学者来到企业做管理会计领域的专业讲座, 或者, 开展座谈会解决企业面临的问题与困难。再者, 多参加国内外管理会计方面的学术会议, 在会议上可以与专家学者进行专业方面的交流, 完善不足, 加深理解。同时, 管理会计从业人员可以报名考取CMA证书 (美国注册管理会计师) 以及MACC (管理会计能力素质认证) 证书, 在考取证书的过程中, 可以系统深入地学习管理会计理论知识, 为自己的管理会计工作提供扎实的理论支撑, 并与相关的从业经验相结合, 以至于对管理会计的工作有更深入的理解与认识。

3.4 重视大数据在管理会计中的应用

尽管企业应用大数据时会发生一些上述的相关成本, 但企业应从长远考虑, 在大数据背景下, 企业应紧跟大环境的变化, 试着研究、分析并且利用大数据, 将大数据融入管理会计的工作中将为企业的工作提供便利以及新的发展思路。

此外, 企业在管理过程中, 企业可以采购有关大数据的刊物、专著、资料供员工阅读, 用来推动企业内管理会计发展, 以便企业员工认识和了解大数据对于管理会计的影响和作用, 推进管理会计的全面实施和发展。这些措施使得管理会计从业人员不仅对大数据有了了解, 而且大数据的融入也会使从业人员对于管理会计知识和应用有新的理解。除此之外, 企业管理人员应积极意识到大数据对于管理会计的推动力作用, 从而带动中基层管理者和企业员工自觉将大数据融入管理会计实务工作中去。

4 结语

大数据的发展应该为各行业所更好地利用, 管理会计行业也是如此, 尽管大数据背景下, 管理会计存在着问题与挑战, 但企业应该积极地去解决这些问题, 抓住机遇, 将大数据的发展融入与自身的发展中。

摘要：大数据时代的到来, 对社会各行业都产生了一定的影响, 对于管理会计行业来说, 大数据的到来既是机遇也是挑战。大数据背景下, 海量的信息使企业可方便地获得更多可分析可掌握的数据, 但与此同时, 由于企业还没有能力保存好这些大量新增信息的安全, 这些信息很可能泄露客户隐私。此外, 在大数据与管理会计融合的过程中还存在一些问题, 本文对此提出了相关的建议。

关键词：大数据时代,管理会计,对策