数据管理会计运用分析论文

摘要：大数据为管理会计提供了数据基础、信息化工具和技术便利，同时，对管理会计提出了大数据思维、分析能力、工具应用能力等更高的要求。通过分析大数据和管理会计信息系统的关系，提出了管理会计信息系统的构建原则和框架，描述了系统在项目管理中的应用，为企业构建管理会计信息系统提供借鉴。下面是小编整理的《数据管理会计运用分析论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

数据管理会计运用分析论文 篇1：

基于大数据背景下管理会计在企业应用探析

【摘要】大数据为管理会计提供了更加良好的应用环境，依托大数据显示与还原企业生产经营活动及所处市场环境的各项数据，可以为管理会计客观分析财务会计提供的企业业务、管理、内控、财会、统计等不同数据之间的关系提供便利条件，从而为企业战略提供有力支撑。因此，必须要正确认识管理会计与企业战略、大数据与管理会计的关系，建设能满足大数据使用要求的管理会计信息系统、制定能提升大数据使用效率的相应规范、全面提升管理会计使用大数据的能力和素质，为管理会计更好地运用大数据服务企业战略创造条件。同时，管理会计要充分利用大数据的数据采集技术、分析及挖掘技术等对企业战略信息进行全面收集和深入分析，形成数据分析报告，为企业战略制定和实施提供科学参考。

【关键词】大数据；管理会计；数据挖掘；危机预警

大数据时代的到来给企业发出了重大的转型信号，它意味着企业将进入思维变革、管理变革的新时期，这一时期，大数据将在企业价值创造过程中发挥重要驱动作用。依托大数据强大的数据保存、信息收集、數据挖掘等优势，可以获得企业运营管理的详细结构化数据、内外部非结构化数据、实时数据等，能对企业精细化决策、科学化决策、及时决策提供支持，可促进企业发展战略的实施和实现。2016年6月，财政部发布《管理会计基本指引》，提出了管理会计应用的四项原则，战略导向原则便是其中之一，其指出企业管理会计应当将企业的战略规划作为导向，为企业的可持续发展服务[ 1 ]。由此可见，在当下的特殊历史时期，大数据、管理会计都与企业发展战略有着密不可分的联系，它们对企业发展战略的实现都有特殊的作用。探寻三者的相关性，认清大数据时代管理会计对企业发展战略的支撑作用，将推动管理会计工作的变革，也将确保企业战略管理的高效实施。

一、相关关系论述

（一）管理会计与企业战略

管理会计是财务与管理相结合的现代化专业成果之一。美国管理会计师协会将管理会计定义为一种用来辅助管理者进行决策和实施组织战略的职业[ 2 ]，我国财政部对管理会计的定义见于2014年颁布的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，认为管理会计是通过相关信息来辅助单位规划、决策、控制等管理活动的实施[ 3 ]。这些定义虽存有差别，但对管理会计本质的认识却有共同之处，即都认为支持组织决策和服务组织执行决策是管理会计的主要价值。与财务会计相比，管理会计着眼于企业的未来，通过提供更全面细致的非财务信息和绩效评价等，为企业在复杂的环境变化中选择和贯彻更佳的发展战略提供支撑[ 4 ]。

由此可见，管理会计在企业战略的制定和实施中发挥着不可替代的作用，需要注意的是，企业战略包含高中低三个层次。高级层次指的是企业的总体战略，中级层次指的是企业的业务战略，低级层次指的是企业的职能战略。这三个层次之间不是对立的，而是需要相互协调配合的，上一层次的战略能够为下一次战略提供明确方向，而下一次的战略又反过来为上一层次战略提供保障。任何一个层次战略的失败都会影响其他层次战略目标的实现，因此，在发挥管理会计服务企业战略的作用中，必须将三个层次的企业战略紧密结合，确保其协调统一。

（二）大数据与管理会计

在日常工作中，管理会计需要收集企业财务运行信息、现金流量信息等数据信息，并要将其反馈给企业的管理层，这一点与大数据一致，使用大数据的目的也是为了实现对象的数据化，对数据进行分析利用。但大数据在数据的采集、储存与处理方面运用的是先进的传感器采集设备、网络爬虫技术和数据挖掘、可视化技术等，具有储存量大、数据信息处理效率高等显著优势，将大数据运用到管理会计的日常工作中，可以让管理会计发挥更大的作用。比如管理会计可以利用大数据获取企业产品消费群体的信息，通过客观分析企业产品在市场上的竞争力、接受度等，为企业进行市场预测、生产调整等提供支持，从而提升企业在战略层面的决策水平。

二、管理会计运用大数据服务企业战略的先决条件

（一）建设能满足大数据使用要求的管理会计信息系统

管理会计对大数据的运用，离不开完善的管理会计信息系统。要实现大数据对海量数据的处理，需要很多软硬件支持，如能保存庞大数据的空间、能高效运算处理数据的程序、能保护数据安全的防护软件等。企业必须要加强会计信息系统的建设，一是要加快建设业财共享的管理会计信息化平台，将企业总部与各业务线上的各项业务数据、财务数据集合到一起，进行统一集中处理，形成企业整体数据资产，利用这些数据对企业战略决策和实施工作进行统筹安排。二是加快引入云计算技术。云计算技术具有较强的数据处理能力，能满足大数据海量数据运算需求。企业可以与云会计供应商合作，根据自身业务需求定制相应的管理会计信息软件，由专业的供应商向企业提供数据中心、服务器等相关的基础设施，并负责这些设施的日常维护，以提升大数据环境下管理会计的云计算和云服务能力[7]。三是建立数据中转站，实现数据过滤及调整人机结合作业，确保系统中的数据可以被随时查询。四是加强管理会计信息系统数据保护工作。可以安排专门的技术维护人员，实时跟踪管理会计系统的运行情况，在系统运行时及时通过杀毒软件、防火墙等技术操作保护系统数据传输的安全性，有力防范企业信息被不法分子窃取、损坏。通过建设一个强大的管理会计信息系统，可以为管理会计使用大数据提供支持，让管理会计更好地利用大数据为企业战略提供有价值的信息。

（二）制定能提升管理会计大数据使用效率的相应规范

在企业经营管理中，管理会计师又可被称为“财务战略军师”。管理会计的岗位职责主要是利用管理会计工具和一系列专门的方法对企业资料（包括财务会计提供的资料）进行分析，为企业管理人员规划与控制经济活动，为决策者提供决策帮助。但大数据时代，管理会计对数据的使用必须要符合相应的要求和标准，要尽可能避免滥用数据。因此，必须要制定相应的数据使用规范。一是明确管理会计在使用大数据分析时相关数据的选用标准，增加数据选用流程规范，规定管理会计人员必须要紧紧围绕分析对象来确定分析维度，在选定的分析维度或范围内利用大数据分析进行数据的深入挖掘，以最大程度避免其他“噪音”数据的干扰。二是明确大数据分析方案设计的原则，要以全面性为前提，充分考虑影响分析对象的所有相关因素。三是明确大数据环境下财务信息与业务信息的数据标准，要求企业各项业务开展中同一客户、供应商、物料等必须采用统一化、标准化的编码方式，确保业财信息数据源的统一性，从而确保管理会计大数据分析的质量[8]。四是明确原始数据管理规范，要求录入管理会计系统的购物单、入库单、领料单等所有原始基础数据必须准确及时，以确保这些数据的利用价值，提高管理会计大数据分析的可靠性。五是建立管理会计服务企业战略的反馈制度，管理会计要将分析报告提供给企业管理者、决策者需要履行相应的程序，为了确保反馈的及时性，需要优化反馈时间和流程，要删减不必要的程序，可考虑建立管理会计大数据分析报告快速反应程序，确保管理会计人员可以第一时间将信息反馈给相关人员，为企业战略决策及决策执行创造更富余的时间。这些规章制度紧紧围绕企业生产经营活动和管理会计应用，能够规范管理会计的日常作业，为企业提供真实、有价值的大数据分析报告，从而有力支撑企业发展战略实施。

（三）全面提升管理会计使用大数据的能力和素质

大数据时代，企业发展战略的制定和执行与管理会计的工作密不可分，而管理会计的日常作业又需要经常使用到统计、计算机和大数据等领域的专业知识和技术，如果不具备这一素养，工作开展将受到很大限制。因此，必须要对企业管理会计进行针对性的培训，在管理会计政策、内容等的基础上融入大数据分析预测、统计学、战略管理等专业领域的相关知识，实现管理会计在会计理论知识学习、大数据理论及分析预测能力等方面的提升，培养出综合性的管理会计人才。此外，要定期对管理会计人员进行考核，考核内容要涵盖大数据分析预测知识、统计知识、计算机知识、战略管理知识等，以考核督促管理会计自觉加强学习，提升使用大数据分析预测等方面的能力，从而有效发挥他们对企业战略的服务作用。

三、管理会计运用大数据服务企业战略的具体路径

大数据时代，对数据的处理是核心问题，也是管理会计在服务企业战略时要面临的巨大挑战。大数据技术集人工智能技术、机器识别技术、数量统计技术等为一体，在处理数据方面具有无可比拟的优势，可以对海量数据进行实时分析，获得管理会计和企业战略发展所需的财务与非财务信息。且近几年数据挖掘技术日臻成熟，应用领域不断拓展，对企业而言，利用数据挖掘技术构建管理会计战略服务体系，投入小，但信息的利用效率却会极大提高，可以显著提高企业竞争优势。因此，根据企业战略发展的现实需求，设计基于大数据技术的管理会计战略服务体系，框架结构如图1所示，目的在于为企业进行正确的战略决策提供有效帮助。

（一）运用大数据采集技术全面收集信息，输入管理会计战略服务系统

1.全面采集企业内外部信息

企业战略的制定需要大量的信息做参考，这些信息不但包括内部的数据，还包括外部的数据。企业内部数据信息主要指企业日常生产经营过程中、日常事务处理中、财务活动中、客户往来中产生的各种信息，包括研发、生产、采购、销售、财务等部门所产生的信息及内部会议、企业文化、研究报告、产品质量要求等非公开的信息和存在于企业内部在线交流平台上的各种信息[9]。企业外部数据信息主要是指从不同途径获得的存在于企业自身组织之外的信息，包括以下内容：企业竞争对手的信息，包括直接从竞争对手产品介绍、广告宣传、产品展销等渠道获得的信息，也包括从第三方收集到的与竞争对手有关的信息，比如从竞争对手客户群体、经销商或广告公司等获得的信息，对竞争对手信息的搜集便于企业快速掌握竞争对手动态，及时做出反应，以便在竞争中占据优势；通过报纸、期刊、年报等公开出版物获得的信息；通过政府提供的信息库获得的信息；通过企业自身对市场产业环境调研和政策研究获得的信息等。大数据时代，企业的内外部数据来源渠道更广泛、数据规模更庞大、种类更繁杂，包括网页、音频、视频等在内的非结构数据显著增多。这些数据中蕴藏着大量对企业战略决策有用的会计信息，但传统的技术无法实现对这些有用信息的采集，导致大量可以被使用的信息闲置浪费。大数据具有先进的数据采集功能，可以从传感器、待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息，将其运用到企业战略信息采集中，可以广泛采集与企业生产经营、销售等一系列活动相关的页面数据、会话数据等线上行为数据，以及应用日志、社交媒体、电子文档等大量内容数据，从而最大程度收集企业战略内外部信息，确保高价值的信息可以被发现，为管理会计所用，从而为企业战略服务。

2.将信息输入管理会计战略服务系统

从不同渠道获得的企业内外部信息数量庞大冗杂，格式种类多样，甚至存在很多脏数据，并不能直接服务于企业战略，需要管理会计运用大数据的清洗技术、挖掘算法、整合技术对数据进行预处理，使之变成格式一样的干净数据。同时，为了确保获得的数据信息与企业战略实施紧密相关，可以对数据系统进行定义，明确所要获取的信息的主题。企业内外部信息主题的定义者是人，即包括企业的管理者和员工，可以通过企业内部讨论，确定合理的、有价值的信息主题，然后将这些主题输入到管理会计战略服务系统中，系统会自动根据这些主题识别、提炼相关信息，删除低效或无效信息。

（二）运用大数据分析及挖掘技术深挖数据，为管理会计分析企业战略提供参考

经过大数据的数据预处理系统处理获得的干净数据也仍然不能直接应用到企业战略的制定中，还需要管理会计运用大数据的深度挖掘技术对各种数据的关联性进行分析，从而获得更准确有价值的数据，让管理会计能够更好地利用这些数据为企业战略服务。这个过程，需要管理会计人员、不同层次管理者和员工共同参与，结合企业总体战略、业务战略和职能战略的需求，为数据挖掘主题的确定和挖掘模型的选择提供指导，确保挖掘结果的科学性和合理性。根据企业发展战略的现实要求，将需要深度挖掘的信息概括为：企业竞争环境信息、企业价值链信息、企业市场定位信息、企业产品生命周期信息、企业战略成本管理信息、企业战略客户管理信息、企业战略投资规划信息及企业危机预警信息。企业全体人员围绕管理会计战略服务方法与理论，充分分享自己掌握的与以上条目有关的信息，对这些信息进行汇总，并对每个条目进行定义，确定不同信息资料的重要性及具体获取时的先后顺序[10]。之后，系统会根据这些定义和规范，运用自身的聚类分析技术、关联规则等对所有可获得的文本信息进行挖掘，获得最终的结果。

在企业战略信息深度挖掘中，管理会计可以获得企业的主要顾客群体、企业自身的核心资源、关键能力、企业所在行业未来的发展趋势、企业的主要竞争对手等有价值的信息，从而进行科学预测，支撑企业做出更加科学合理的战略决策。同时，依托大数据的数据挖掘功能，管理会计还可以对企业战略执行效果进行绩效评价，并根据评价结果进行相应风险预警[ 5 ]。企业危机预警是一个不容忽视的部分，它某种程度上直接影响企业战略的成败，再好的战略如果忽略了风险，就会变得不堪一击。而在管理会计战略服务系统中运用数据挖掘技术可以构建企业多维危机模型，利用该模型具有以下作用：挖掘企业日常生产经营活动中的各项信息，结合数据分析方法对其进行诊断、分析，能够及时发现企业经营管理中的安全脆弱点，并进行预警；挖掘企业客戶信息，通过追踪离群数据对客户行为模式进行信用风险评价，便于及时识别客户可能存在的欺诈行为，并进行预警；挖掘企业所处的整体产业环境信息，识别外部不利因素，并进行预警。有效的预警可以为企业战略实施提供科学依据，减少甚至规避战略危机的发生。

（三）管理会计将数据结果形成数据分析报告，提供给企业战略决策者和实施者

在对数据进行深入挖掘之后，管理会计可以将其整理形成数据分析报告，呈送给企业战略制定和实施的其他相关者，包括企业的管理者和普通员工。通过数据分析报告，企业管理者可以更加全面地了解企业当前所处的发展阶段和竞争环境，便于他们研判当下局势，做出战略决策，并根据报告中的预警信息调整战略中的不当部分，使企业战略更加科學合理；对普通员工而言，信息报告会让他们认清当前企业面临的竞争压力，增强其危机感，唤醒其自我管理和自觉管理的意识，从而更积极地配合企业战略的实施；对管理会计而言，数据分析报告能让他们履行自己服务企业战略的使命。为了方便不同人员接收信息报告，管理会计可以根据需要设置相应的数据分析报告推送模式，比如自动推送模式，定时自动向所有有权限的相关者推送信息；用户定制模式，为管理者和普通员工量身定制相应信息，按照定制内容和相应权限发送信息报告。总而言之，将数据分析报告反馈给企业战略制定和实施的相关者，可以为他们共同参与企业战略制定和实施提供参与机会，从而促进企业战略更好地落地。

四、结语

大数据时代，企业管理层决策已不能依赖财务报告提供的信息，因为这些信息是事后信息，不能面向未来进行决策。管理会计通过提供预测信息来服务企业的价值创造，对企业的经济活动有指导作用。而大数据的出现，为管理会计功能的发挥提供了支撑，基于大数据的管理会计系统可以面向企业未来决策提供相关可靠信息，这些信息可以提高企业决策效率，帮助企业控制决策风险，能显著提高企业适应新的商业环境和商业竞争的能力。但是大数据也给管理会计提出了巨大的挑战，管理会计要想运用大数据为企业发展战略服务，需要依赖企业的信息化环境，企业信息基础设施建设不到位，基于数据挖掘技术的管理会计战略服务系统就难以实现，管理会计的工作也就很难开展。因此，企业必须要重视管理会计应用环境建设，同时，要重视管理会计方法应用中存在的信息片面化、碎片化等问题，制定相适宜的数据使用规则，推翻业务领域数据、财务领域数据等不同领域之间数据的使用拘囿，提高数据利用效率。此外，还应当高度利用已经成熟的数据挖掘技术，使其更好地为企业战略信息的获取、分析及应用服务，提高战略的科学性、合理性、灵活性。

主要参考文献：

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[2]钟廷勇，王文瑞，何玲等.大数据时代下管理会计面临的挑战及对策研究[J].商业会计，2019（19）：65-69.

[3]吕秀琴.战略管理视角下会计与企业经营的联系研究：评《战略管理会计：企业的市场价值成本压力效应》[J].会计之友，2019（24）：159.

[4]陶钰.大数据环境下论管理会计与战略管理的结合[J].财会学习，2019（33）：132-133.

[5]刘琨，许建伟.大数据背景下战略管理会计发展路径探析[J].财会通讯，2019（22）：43-46.

[6]任佩涛.浅析管理会计在蓝海或红海战略发展中的运用[J].财经界，2019（7）：157-159.

[7]单继娟.战略管理会计在企业的应用研究：以京东金融集团为例[J].财会通讯，2018（28）：58-62.

[8]刘艳楠.基于价值为基础和战略导向的企业管理会计研究框架分析[J].现代经济信息，2019（21）：167.

[9]陈哲.基于战略成本导向的管理会计适应模型构建[J].中国注册会计师，2018（7）：110-113.

[10]陈占夺.战略目标导向下复杂产品系统企业研发决策：基于管理会计视角[J].财会通讯，2016（13）：7-10.

作者：孙萌颖

数据管理会计运用分析论文 篇2：

大数据时代管理会计信息系统在项目管理中的应用

摘 要：大数据为管理会计提供了数据基础、信息化工具和技术便利，同时，对管理会计提出了大数据思维、分析能力、工具应用能力等更高的要求。通过分析大数据和管理会计信息系统的关系，提出了管理会计信息系统的构建原则和框架，描述了系统在项目管理中的应用，为企业构建管理会计信息系统提供借鉴。

关键词：大数据;管理会计信息系统;项目管理

引言：大数据时代，能否从海量信息中获取关键或相关信息，进而获得客户，成为企业盈利的重要环节。对大数据的分析和应用是管理会计的职能之一。传统管理会计重视财务信息的分析和应用，忽略了海量非结构化的业务数据，与业务脱节严重，管理会计报告质量不高。2016年，财政部发布《会计改革与发展“十三五”规划纲要（2016-2020）》，提出“提高企业会计信息化水平”，“推动基层单位会计信息系统与业务系统的有机融合，推动会计工作从传统核算型向现代管理型转变”，并“密切关注大数据、“互联网+”发展对会计工作的影响”。这表明管理会计信息化已上升成为国家战略层面的高度。管理会计信息化成为企业的基本要求，数字化、信息化、智能化转型势在必行。如何构建大数据管理会计信息系统并应用，是本文研究的重点。

一、大数据对管理会计的要求

1.大数据和大数据技术

自媒体和多渠道电商平台的兴起，产生了海量大数据。大数据是指与目标群体相关的存储类型多样化的海量数据，具有短时间体量巨大、类型多样化、价值密度低、时效性高等特征。大数据分为结构化和非结构化数据两种。结构化数据是指能够以一定的逻辑结构进行呈现的数据，通常指以文字、数字和表格形式存储的财务数据、人事数据、供应商和客户数据等，这些数据便于使用者运用传统技术方法进行计算和分析。非结构化数据是指不能以一定的结构呈现，以图片、动画、音频、视频等多样化存储形式存在的数据，这些数据难以使用传统技术方法提取有效信息，且产生时效短，数量巨大，因此，需要大数据技术及时对数据进行挖掘、清洗和分析，才能提取经营决策有效信息。

大数据技术包括大数据信息平台构建、数据挖掘和清洗、数据分析和处理等技术。大数据挖掘是对数据的全覆盖式搜索，通过关键词的精准和模糊搜索，全面搜索含关键词的字段、图片、动画、网页、音频、视频等数据，按一定规则对数据进行描述、分类，归入数据仓库。数据清洗是依据一定规则对分类数据提取关键信息，清洗无用数据和信息，归集至相应的数据库。数据分析和处理是指运用聚类分析、回归分析、决策树分析等大数据分析方法对数据进行分析，发现数据的变化趋势，为经营决策提供数据佐证。

2.大数据与管理会计信息系统的关系

大数据的发展为管理会计信息系统提供了共享云平台，提高了会计信息化处理效率，降低了会计信息化成本。应用大数据技术数据，能够做好市场预测帮助企业抓住先机，提高财务决策的科学性，提升了管理会计分析预测的精准度和效率。同时，大数据对管理会计提出了大数据思维、分析能力、工具应用能力等更高的要求。

管理会计信息系统是助力管理会计实现增值目标的应用工具，其构建的原则和框架，不仅应基于项目单位的建设需求，还应符合大数据时代的要求。管理会计信息系统基于大数据技术进行搭建，对结构化数据和非结构化数据进行全面搜索，归集到基础数据库中，采用信息技术对数据进行挖掘和清洗、分析处理形成可视化数据库，提供专业化、可视化的数据处理报告、专项报告、项目决策报告。

二、大数据时代管理会计信息系统构建原则和框架

1.构建原则

（1）安全性原则

管理会计信息系统，是多部门协同建设和使用的数据系统，应从用户级别和使用权限、信息搜集和处理、跨库数据提取等方面保证数据库的安全性。首先，建设单位应依据管理层级和权限设置用户级别和权限，确保在用户登陆和使用范围的安全性;应设置信息的重要性等级标准，便于数据读取部门能够依据数据等级标准判断数据来源的重要性。其次，管理会计为了做出战略决策、财务决策、项目决策，需要从内外部搜索、接收大量数据。信息搜索过程面临较大风险，应建立高标准的防御措施，抵抗病毒和黑客的入侵。最后，管理会计信息系统内部跨库数据的访问和提取环节，是安全保障的重要环节，应在确保安全性的前提下提升跨库访问和提取的速度。

（2）开放性原则

管理会计信息系统应按照开放性原则，建立开源云平台，架设开放性结构，满足大数据处理的需求。未来的税务征管系统、银行系统、工商系统等平台都将实现数据开放查询。架设开放性结构的管理会计信息系统，能够满足外部环境和信息复杂多变的管理需求，多端口设计可以为企业后续扩容提供便利。

（3）统一性原则

管理会计信息系统包括人力资源系统、财务信息系统、供应链系统、销售信息系统等多个数据库。各个数据库相互独立，具有不同的数据代码和标准。要建设管理会计信息系统，需要整合各独立数据库的序号、代码、标准和转换规则，按照统一性的原则，实施整体统一代碼规则。只有依据统一性原则建设，各独立数据库才能实现跨库搜索和查询，形成统一的数据库资产，才能为实现管理会计目标提供数据支持。

2.构建框架

管理会计信息系统是由多个数据系统组成的复杂系统。依据系统论的理论，多个要素组成的复杂系统，具有开放性、自组织性、整体性、关联性、等级结构性、动态平衡性等共同特征。根据系统论的观点和方法，管理会计信息系统可按照基础设施层、基础数据层、分析应用层和综合报告层进行构建。管理会计信息系统构建框架见下图。

（1）基础设施层

基础设施层是系统的平台，是数据存储的媒介，由互联网、服务器、云服务器、计算机软硬件等组成。企业应根据战略发展的需要和实际财务状况，系统化设计管理会计信息系统，明确项目建设预算，制定合理的实施方案。基础设施层的构建不仅要满足现有的系统管理需求，还应保留足够的可拓展空间，便于未来的开放性结构扩容。

（2）基础数据层

基础数据层是管理会计信息系统的数据输入层，分为结构性数据和非结构性数据。其中，结构性数据由人力资源部门、财务部门、业务部门、研发部门等分别在相应系统端口输入源数据;非结构性数据则由系统采用大数据挖掘技术从外部获取，包括从政府网站、工商、税务、银行、电商平台、论坛等多渠道获得实时数据。基础数据层存储各种类型的源数据，为分析应用提供数据依据。

（3）分析应用层

分析应用层包括两部分，第一部分是预算管理、战略管理、资金管理、成本管理、投融资管理、风险管理、绩效管理等管理会计工作任务;第二部分是大数据技术工具和管理会计工具。分析应用层的职能是通过大数据挖掘、分析技术、管理会计工具，对基础数据进行分析和应用，完成管理会计工作任务。系统运用大数据挖掘、清洗技术，对非结构化数据的图片、音频、视频、动画、网站信息进行描述、归类，挖掘有效信息;并通过聚类分析、决策树分析、回归分析等技术对有效信息进行分析，为管理会计的预算管理、资金管理、投融资管理、成本管理、风险管理、绩效管理等职能管理提供清洗后有效信息。管理会计应对结构化和转化后的非结构化数据进行综合处理，才能做出精准的决策。

（4）综合报告层

综合报告层是管理会计经过分析处理后提供的可视化报告，包括预算报告、战略报告、经营管理报告和绩效报告等。综合报告层是管理会计信息系统的核心，其机密程度、访问权限和修改权限应为最高级。综合报告可以不设置固定汇报格式，依据管理层的需求，提供有针对性的管理报告。

三、管理会计信息系统在项目管理中的应用

在阿米巴经营理念下，每个业务部门都是一个独立经营、自负盈亏的主体。各独立核算主体按业务类别划分项目制进行运营。每个业务部门或每个项目配备一名业务伙伴（以下简称BP）。企业设置BP岗位，是对业务的支持。BP是将财务职能提升到业务前端，与业务同步，为业务提供预算编制和调整、风险识别和防控、资金结算与费用控制、财务分析和评价等管理会计服务和支持。BP的职能，一是辅助业务部门跟进全流程，为业务提供专业的财务建议和服务，二是为管理会计提供全过程链的分析数据。BP岗位能力，除了具备管理会计能力和信息系统使用能力，还需要掌握宏观经济基础、行业生命周期、产业链、企业的经营战略和策略、采购模式、生产工艺流程、营销模式等信息。本文以项目管理中BP的工作流程来介绍管理会计信息系统在项目管理中的应用。

项目管理中，BP的工作主要分为事前预测和服务、事中控制和支持、事后评价和反馈三部分。BP进入项目组，需要掌握项目实施区域环境和风险评估、项目业务流程、主要竞争对手、项目预算等情况，才能为项目提供全流程专业预测和支持。管理会计信息系统是BP快速掌握项目情况的优质工具。项目阶段BP和业务的工作成果表如下。

1.事前預测和服务

事前，BP的职责是对项目区域宏观环境、法律规章、行业生命周期、项目竞争程度进行风险评估，完成项目预算计划。BP可以运用大数据挖掘技术，搜集项目实施区域最新的政策文件、税收优惠条件、项目实施最新规定、同类项目案例文书等资料，录入管理会计信息系统的基础数据层;通过对比分析，生成该区域项目实施的外部环境可视化报告;结合企业过去存储的同类或相同区域的区域环境风险评估报告，生成本项目的可视化风险评估报告。风险评估报告应包括项目流程图和风险识别点标识，有利于项目业务执行的风险防控。BP编制项目预算，应在公司年度总预算内控制项目预算额度。BP编制项目预算计划，应依据项目执行方案，按照时间序列和项目进度，填制预算资金支付计划表，并按预算调整因素确定预算调整金额幅度。经项目负责人调整和确定后，确定项目预算计划。

2.事中控制和支持

事中，BP的职责是对项目执行的风险识别和控制，提供财务支持和服务。BP的风险识别和控制主要体现在对项目合同的成果交付和支付等条款议定，以及财务结算风险控制。项目按产品和服务类型可分为常规项目和新增项目。对于常规项目，BP可以通过管理会计信息系统获得以往期间同类项目的风险评估报告和项目风险控制表，可对同产品项目的风险点识别和控制有清晰认知。对于新增项目的风险识别，BP可以运用大数据挖掘技术搜索项目风险评估因素，并通过与项目负责人的沟通，明确项目风险识别和控制环节，提升项目风险防控水平。BP对项目的财务支持主要体现在对结算票据的核算处理环节。BP将票据扫描录入后，系统调用合同库数据，自动比对开票人、票据金额、产品名称、发票号码、发票专用章等信息要素。通过比对审核后，项目的业务流、资金流、信息流进入相应分析应用层的专项管理系统。资金流信息进入资金管理系统，完成资金收付和会计记账等核算工作。业务流信息进入项目管理系统，动态显示项目进度。供应商、客户、产品工艺、产品流程、采购费用等信息流信息进入信息管理系统，丰富项目信息数据。

3.事后评价和反馈

事后，BP的职责是对项目绩效、人员绩效和往来单位进行评价，并完成项目绩效报告、员工绩效报告、往来单位评价报告和项目总结报告。项目绩效报告不再是过去对项目的经验总结，而是依据管理会计信息系统的预算计划、执行、调整、项目盈利等情况进行针对性的科学评价。员工绩效报告，依据项目方案，按进度和时间节点，对员工完成项目任务的质量和进度进行评价，既利于项目员工成长，也利于项目管理。往来单位评价报告，从信息管理系统导出基础数据，按照项目评价标准对供应商和客户进行级别评价，并列出评价依据。评价依据应按照往来单位规模、管理制度、人员能力、预算执行、合同议价等因素进行客观列示。项目总结报告是从财务角度对项目方案、预算执行、盈利能力、发展能力等进行总结。

综上，可以看出，大数据时代，管理会计信息系统运用大数据信息技术和管理会计技术进行大数据信息处理、财务支持和风险防控，在事前、事中、事后三个环节能够有效降低项目的风险水平，提高项目执行效率，提升项目盈利能力。

四、管理会计信息系统的安全保障

管理会计信息系统具有开源性，其安全性关乎系统运行稳定和数据安全管理，应做到全面安全保障。首先，应加强管理会计信息存储媒介的安全防范，即加强云端和服务器的安全保障程度;其次，强化内部控制，规范系统登陆权限和审核权限，通过交叉审核、双人签字支付、数据加密等手段保障数据传送过程安全;最后，应用互联网技术，架设防火墙，升级杀毒软件，提高安保防范水平。

参考文献：

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[2]苏英伟.数据挖掘在企业战略管理会计中的应用[J].财会通讯，2018（10）：49-53.

[3]王碧云.大数据时代企业会计信息化面临的风险及应对措施[J].商场现代化，2019（1）：132-133.

[4]周祥.大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对[J].商场现代化，2020（07）：153-154.

作者简介：施秋霞（1976- ），女，汉族，讲师、会计师，研究方向：管理会计、会计实务

作者：施秋霞

数据管理会计运用分析论文 篇3：

大数据背景下企业管理会计发展面临的机遇和挑战

[摘 要]大数据技术对管理会计既带来了机遇也带来了挑战，大数据技术与管理会计的碰撞为企业的发展带来了新的可能。同时理论落后、财务安全、人才培养方面都对大数据与管理会计的结合提出了挑战。直面这些挑战，大数据技术的应用才会使管理会计的作用得到了充分的发挥，使企业获得良好的经济效益。

[关键词]大数据;管理会计;企业管理;人才培养

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.22.141

1 引言

大数据是21世纪颠覆性的技术创新，是一种大规模的数据获取、储存、管理以及分析的数据，本身具有数据规模较大、数据流转速度快、数据类型多样、数据价值密度低等特点，但是大数据注重对数据的加工以达到“数据信息增值”的目的。从本质上来说，大数据不仅满足了企业财务管理中对财务数据加工处理的多样化需求，还可以帮助企业打破组织边界，实现信息共享，为商业沟通提供便利。在大数据时代，传统财务会计将在数据核算、结构设置和管理方式上出现大变革，管理会计应运而生。文章首先对大数据和管理会计的理论进行梳理，指出二者的定义和联系，进而分析大数据时代企业在管理会计工作中面临的机遇和挑战，最后结合我国企业管理会计的发展现状提出相應的发展策略建议，以期我国企业管理会计在大数据时代能有效抓住机遇、迎接挑战。

2 大数据理论介绍

2.1 大数据的概念

大数据（Bigdata）是指无法在一定时间范围内运用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，大数据具有大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点。近些年，学者对大数据的概念和范畴的研究和讨论较多，研究机构Gartner（2018）给出了大数据较为全面准确的定义，认为“大数据”是在运用新处理模式的方式对海量、高增长率和多样化的信息进行更为强大的洞察、决策和优化。麦肯锡全球研究认为大数据是一种在数据的获取、储存、管理和分析方面远远超过传统数据库工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。总之，大数据的战略意义和“制胜点”并不在于大数据掌握了庞大的数据信息，而在于大数据可以将海量的数据进行有效的专业化处理，提高对数据的“加工能力”，通过有效的数据加工实现数据的增值。

2.2 数据挖掘技术

数据挖掘技术是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘技术首次提出于1989年的十一届国际人工智能协会的学术会议上，学者首次提出“基于数据库的知识发现”。此后，数据挖掘技术之所以频繁出现在人们的视野中，也活跃在学术界以及各个行业中，是因为数据挖掘技术可以有效将数据转化为有用的信息，顺应了时代发展，满足人们对数据处理的高要求。通常来说，数据的类型包括结构化数据和半结构化数据，也会有异构型的数据。数据挖掘技术通过研究发展知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的，最终挖掘出来的数据可以有效运用于信息管理、查询优化、决策支持以及数据的自身维护等方面。

3 大数据时代赋予管理会计的新内涵

管理会计是在传统会计基础上发展出来的一个现代会计的新分支，对现代会计的发展做出了很大贡献。传统的管理会计主要是从企业拥有的历史数据出发，通过对数据进行处理和加工，形成对企业当期业绩的综合性评价。管理会计的主要职责就是为企业的管理层做出决策提供依据和参考，以确保企业资源的合理配置和战略的有效实施，帮助企业适应市场竞争、提高经济效益。

管理会计的主要作用包括为企业提供管理信息、直接参与决策以及参与业绩考核几个方面。首先，管理会计可以为现代企业生产经营提供财务方面和经营方面的信息，为企业生产经营可能面临的风险做好预防的准备。其次，现代企业管理会计可以贯穿于企业经营管理的各个方面，直接参与决策。无论是企业长期发展的战略方向选择还是短期的计划，都需要管理层对当下和未来的企业经营环境进行合理有效的评估和计划。而管理会计可以在每一个环节的经营决策中起到把控的作用。例如，当企业需要融资的时候，管理层可以用现金流管理评估当前的融资成本、风险和规模等;企业在投资时可以对生产环节规模进行计划，如果没有管理会计提供的有效生产规模评估，盲目投资会造成企业资源的严重浪费，甚至会给企业带来巨大的亏损。最后，管理会计可以有效实施企业业绩考核。管理会计可以帮助企业对生产经营的过程及结果进行严密的跟踪和监控，确保企业生产经营销售计划有效实施，帮助实现企业经营目标。

大数据时代，管理会计的工作转向对企业未来经营情况的预测。由于大数据时代，数据的时效性更强，也更加全面，消费者可以在第一时间获取关于产品和企业的即时性信息，企业也可以就此分析消费者的需求，在大数据平台获取有关产品和市场竞争的状况，利用数据分析预测下一期的销售情况，提前进行生产和销售的资源人力准备，抢先获得商机。

4 大数据时代企业管理会计迎来的机遇

4.1 管理会计数据更加多样化

当今大数据应用愈加普遍，与传统企业管理会计较多使用财务数据不同，非财务数据在企业管理过程中的作用愈加举足轻重。平衡计分卡在企业管理会计中应用广泛，如战略管理以及业绩评价，其从财务、客户、员工、业务四个维度进行分析评价。其中非财务指标在平衡计分卡的使用中发挥着至关重要的作用。

不断迭代的硬盘存储技术以及良好的经济技术环境使得企业中各非财务指标的收集和永久储存成为可能。其中，电子商务的发展使得买卖双方在线上完成所有交易，买方在线上即可详细了解商户资质，购买行为完成后可以评价该交易过程以及商品满意度，该交易的完成过程可实现线上全记录并为其他买方提供参考价值。

通常，通过分析可以将非财务数据转化为非财务参考指标，如客户满意度：服务型企业在App上实时获取到的用户满意度及评价，制造型企业通过分析市场需求进行生产制造，再通过收集市场反馈进行调整与改良。市场占有率：电子商务平台如淘宝、拼多多等会记录买卖双方在其所属平台上的每一笔交易，同时通过大数据获取某特定商家的销售数据及市场排名，后台提供的大数据分析使得商家可以及时调整产品布局，客户评价数据分析使得商家可以及时调整企业战略计划，最终提高产品市场占有率。

4.2 管理会计具备预测功能

在管理会计中融入大数据分析，可以攫取数据背后的逻辑规律，使得企业可以在此基础之上预估未来的发展趋势，同时确定企业在今后的长期发展计划。

4.2.1 对项目投入产出的预测

项目后期的投资运营通常受到前期投入的直接影响，如果前期规模设计较大且后期利用率较低将导致资源浪费，如我国有不少的市中心、中央商务区的写字楼在其投入建设时，前期投入成本过高而入住率极低，便会陷入长期亏损困境。反之亦然，如果前期规模设计较少且后期无法满足实际需求将影响企业正常经营，如家乐福等大型商业超市，其通过企业后台收集、统计并分析各个区域的卖场销售状况，同时分析不同城市以及消费者的特征并对其进行画像，以此选择具有较大优势的地理位置并设计合适的卖场规模对产品进行不同分类，从而促进各个卖场销售经营业绩，最大限度提高企业收益与企业价值。

4.2.2 预测市场，以确定资源配置

在传统的企业管理过程中，市场需求预测存在困难，但是大数据方法的使用为市场预测提供了强有力的支撑，管理者可以运用大数据攫取数据背后的逻辑与规律。大型项目一般在前期的投入成本与后期运营成本呈正相关关系，例如我国一些机场的前期建设成本较高而后期实际使用率低，这种情况会造成资源利用率低，发生资源浪费。在制造型企业中，订单不足导致生产线利用率低下会发生资源浪费，而生产线产能低下无法满足订单需求会直接影响企业的发展。

4.2.3 挖掘新产品趋势满足客户需求

企业经营是为了创造利润，而利润受到市场经济环境的影响。企业在制定战略时需要高瞻远瞩，如市场需求变化、产品未来流行趋势以及市场占有率等。当今是大数据时代也是知识付费时代，企业能够从专业机构购买市场以及产品数据，通过大数据分析可以活跃在市场需求变化的最前沿，及时抓取客户与时俱进的需求并改革企业制度及改良产品质量。例如，迪士尼会对进园游玩的游客进行网上问卷的发放，获取游客对乐园的评价与满意度，通过对这些数据的分析来判断未来哪一种设施、商品以及服务更受客户欢迎，及时改进自身服务从而占据市场优势。知名快消品牌ZARA通过网络以及实体店及时获取销售数据，通过时装周快速锁定流行趋势，在对各大品牌进行模仿的基础上进行创新，不仅可以节省设计成本，还可以及时将新款推出上市，快速占领市场。

5 大数据时代企业管理会计面临的挑战

5.1 大数据起步阶段管理会计理论落后

由于我国现有的管理会计理论体系落后于西方发达国家，管理会计的理论内容还停留在20世纪90年代的水平。但是随着大数据技术的飞速发展和生产要素的现代化更新，企业需要重视管理会计在企业生产经营中的作用，及时更新管理会计的相关理论和内容。从我国目前管理会计发展的现状来看，我国企业还没有针对市场发展和我国企业现状提出一套适合我国的管理会计理论体系，相关的管理会计还没有结合大数据的特点进行有效的更新和应用。

5.2 缺乏高素质的复合型人才

在一个企业中，管理会计职能能够有效发挥作用在很大程度上取决于企业的人才水平。大数据时代，对计算机技术和管理技能相结合的复合型人才提出更高的要求。目前，我国中小型企业中，负责管理会计工作的主要是财务审计金融等专一的财会人员，其难以胜任计算机技术和数据挖掘方面的工作，这直接导致大数据在企业管理会计中的利用效率不高。在大数据背景下，管理会计人员不仅要具备金融财经等现代管理知识，还要掌握计算机知识和大数据的技术知识，摆脱当前国内管理会计中低端会计人才陷阱和结构化冗余。

5.3 财务数据安全性要求提升

大数据在为企业管理提供海量数据信息的同时，也引发了数据安全性不足的问题。大数据最突出的特点就是数据的存储、计算量都十分庞大，这对企业的数据储存系统提出了较高的要求。当企业财务系统受到黑客攻击导致企业信息泄漏时，企业的内部商业机密就会面临泄漏的风险。另外，企业的财务信息在传递时可能会因为传递方式多样性、接受对象较为复杂而面临信息泄漏风险，一旦企业财务核心机密被竞争对手获取，会给企业带来巨大的损失。因此，无论基于对客户隐私的保密，还是企业自身信息的安全着想，都必须进一步提升企业信息管理质量，保证企业财务管理的信息的安全性。

6 大数据时代企业管理会计发展对策分析

6.1 全面提升大数据技术的应用意识

大数据为企业高效财务管理提供了平台和机会，因此企业在财务管理的具体操作中更应该提升对大

数据的认知，为海量数据信息处理和应用做好充足的准备。例如，在企业生产销售过程中，对大量琐碎信息进行合理的归档整理和分析，合理利用信息。同时企业也要注意对这些数据的收集和保存，利用云计算、数据挖掘等技术将企业的生产经营活动及时上传。这不仅可以有效实现企业内部信息的共享，还可以实现上下游产业链之间的信息交流和共享，从而扩展了企业财务数据的使用范围和广度。此外，管理会计可以利用大数据云计算等工具，加强对数据的挖掘和分析工作，尽可能提高财务信息处理的速度和准确度。这为企业在市场竞争中迅速作出反应提供了便利，同时也提高了企业的经营效率。

6.2 加大力度培养综合型人才

想要实现大数据背景下管理会计工作的有序开展，企业首先就要注重培养一批综合性的人才，既掌握熟练财务会计知识，又熟悉计算机技术和数据挖掘技术。企业具体可以从以下方面入手：首先，企业在人才选拔和聘用时注重对人才的会计类知识和大数据相关知识进行综合性的考察，选拔具有相关知识背景的人才;其次，企业可以从会计师事务所邀请专业人才或专家走进企业，为管理人才组织学习讲座等，引用案例，深化人才对大数据的理解;最后，企业可以根据自身需求，和当地高校或者行业协会展开合作，设置相关专业的校企对口招聘，定向培养专业人才，保证企业的人才培养引进渠道。

6.3 优化完善管理会计信息的安全防范

加强管理会计数据信息的安全性保护工作要做到两点：一是要完善数据的分级保护，根据企业实际经营情况将企业的财务数据保密等级划分，对企业的内部信息进行定期和不定期的专项安全检查，为企业的财务数据制定安全执行标准，并严格执行;二是加强管理会计数据的安全管理，这就要求企业提高数据的安全水平。具体实施环节包括用户账号和密码的设置、访问授权、网络及主机防火墙、数据加密和数据证书等。同时，企业也可以实施物理控制，包括职责分离和不相同职务分离等。

7 結语

总之，大数据技术是一种新技术，为管理会计提供了数据平台和预测性功能。同时，大数据背景下管理会计的发展面临诸多的机会和挑战。大数据在管理会计中的应用增加了对管理会计管理人员和管理水平的要求。大数据起步阶段管理会计理论缺乏、会计数据安全性难以保障、企业数据处理的要求更高、缺乏综合性的管理会计人才这些都对企业管理会计和经营能力提出了更高的要求。针对管理会计发展面临的挑战，提出针对性的建议：企业必须充分认识大数据技术对管理的影响，充分整合当前管理会计活动，培养专业的复合型人才，加强数据挖掘技术和安全性保护工作。大数据技术对管理会计至关重要，努力抓住大数据背景下管理会计发展的机遇并采取积极的措施应对挑战。

参考文献：

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[2]胡彦宁.大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用探讨[J].纳税，2017，14（5）：120.

[1]刘素林.大数据视角下财务会计向管理会计转型的策略探讨[J].财会学习，2020（5）：166-167.

作者：钟健 朱恺祺 郇梦翔