李义梅
（三菱丽阳高分子材料（南通）有限公司，江苏 南通 226009）
摘 要：随着智能手机，可佩戴计算设备以及云计算的出现，人们的行为，位置，甚至身体的生理数据的每一点变化都成为了可被记录和分析使用的数据，一个大规模生产，分享和应用数据的时代正在逐渐拉开帷幕，这意味着人类进入了大数据时代，这个以数据为主角的时代，以往的经济学，政治学，社会学和许多科学门类也正发生着巨大甚至本质上的变化和发展，进而影响着人们的价值体系，生活体系和生活方式。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口"说话"，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。本文主要对大数据与管理会计相关问题进行研究。
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关键词 ：大数据；管理会计；全面性；精确性
中图分类号：F243.3文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）22-0110-02
收稿日期：2014-07-10
作者简介：李义梅（1965-），女，汉族，江苏海安人，会计师，主要研究方向为企业财务成本管理与内部控制。
一、引言
管理会计又称“内部报告会计”，是旨在提高企业经济效益，并通过一系列专门方法，利用财务会计提供的数据及其他数据进行加工、整理和报告，使企业各级管理人员能据以对日常发生的各项经济活动进行规划与控制，实质上就是对企业相关数据的收集加工分析，为企业提供决策依据的企业数据处理.作为数据收集分析处理的重要领域，管理会计受大数据的影响比其他领域更深。纵观管理会计的发展历史，管理会计在不同的时期有不同的焦点，并且都受到其技术方法演革的影响。以往管理会计大致经历了如下四个阶段：第一阶段强调成本确认，主要注重成本核算的真实和精确；第二阶段强调成本相关性，主要注重不同目的的不同成本信息要求；第三阶段强调成本决策分析功能，主要强调成本管理的战略价值；第四阶段强调成本的行为面，主要强调多人决策情形下各行为层面的激励和考评。如今大数据时代又带给管理会计新的革新：
二、大数据时代对管理会计的影数据的全面性
管理会计是最早进行数据分析和利用的领域，过去受数据收集技术，处理技术的限制，管理会计着重于对会计数据的收集和分析利用。在数据化的今天，数据的收集处理变得更容易，处理分析更加快速，人们可以在瞬间处理成千上万的数据.所以大数据时代的管理会计的基础数据不再是随机样本的集合，而是全体数据：过去，因为记录，储存和分析工具的限制，人们更多的是采用随机抽样的方式，收集少量的数据来分析得出总体的特征和规律，但它只是一条捷径，是在不可收集和分析全部数据情况下的选择，它本身存在许多固有缺陷。现在感应器，手机导航，网站点击等被动地收集了大量的数据，计算机可以轻易地对这些海量数据进行处理，管理会计要使自己提供的决策依据更准确，更有效，就要尽可能地对取得的所有数据进行分析处理。
会计系统是最早的数据收集系统，过去受技术和设备的限制，数据大多数是归集后输入数据收集系统，是再加工数据，在再加工的过程中，一些细节会被忽视和遗漏。如今除了利用会计系统收集会计核算相关的数据，网络，手机，gps等等的数据收集系统可以随时主动被动地收集到大量数据，传感器等收集固定资产散热，振幅，压力，速度，声音等运行数据也不再困难，以数据为对象的交易是一种新的商业活动。企业的数据多样而全面，管理会计收集分析利用的数据比过去无论是量还是质都有了质的飞跃，通过对这些全面精深数据的分析，能够更好的为企业决策出谋划策。
例如：一个运输公司，以往可能更注重通过会计系统收集的燃油损耗，里程数据等成本影响因素，来分析企业的损益，以此进行企业管理的改善决策，但是现在通过在运输工具上安装传感器，无线适配器，GPS等收集到运输工具的地理数据，通过对这些数据的分析运用，既能得到运输工具本身状态的数据，通过对发动机的数据分析，在发动机出现故障前排除问题，降低维修成本和故障耽搁成本；通过掌握的气候数据对恶劣天气进行预测预防，减少意外损失；通过跟踪到的运输工具的具体位置，为其制定最佳的行使路线，节省时间，降低油耗，提高服务水平，降低成本等。大数据时代可以为企业提供全方位的数据，而且利用成本大为降低。如何取得利用好这些数据，是现代管理会计的课题之一。
三、大数据时代对管理会计的影响数据的精确性
大数据时代因为数据基数不再是抽样样本，可以对全部数据进行处理的数据处理技术，可以让人们用全部数据分析处理的结果来支持自己的结论或论点，因为数据更全面，所以精确性上也不同于以往。比如测量一个葡萄园的温度，像以往只使用一个温度计时，那么它的精确性确实重要，但如今可以使用100个甚至更多的温度计，那么100个温度计中出错的温度计就会多于以往，但因为我们已经获得了足以证明葡萄园温度的温度计的数据，那么出错温度计的数据就不会影响我们的判断，可以容忍少部分温度计的不精确。所以大数据时代让我们可以容忍部分数据的精确性。甚至从这些不精确数据中挖掘出其他的数据价值，比如温度计的不精确性在测试葡萄园温度上可以被忽视，但可以用它作为温度计的质量数据加以利用和挖掘。
管理会计在如今的大数据时代，在使用全部数据的情况下，在大多数数据都给出了精确答案的情况下，少部分的不精确可以忽视，不能因部分数据的不精确而否定已得出的结论，丧失商机。
四、大数据时代对管理会计的影响数据的相关性
相关关系的核心是量化两个数值之间的数理关系。相关关系强是指一个数据值增加时，另一个数值也很有可能随之增加。管理会计在以往发展的过程中一个重要成就就是利用数据相关性来进行成本控制，但是由于数据收集技术的限制，成本相关性并没有做到完全的相关，成本相关性最主要的是对内决策的相关性，在资本市场高度发达的国家，相关性是比可靠性更重要的质量特征。在全球化经济形势下，各种成本因素上升，进入微利时代，如何获得高于竞争对手的利润，如何获得成本优势是管理会计的重要内容之一。成本的相关性.就企业内部而言，成本计算的主要目的在于为企业管理部门的决策和控制职能服务，从而在逻辑上必然强调成本信息应该是与具体决策或控制问题相关的，将无关成本计入成本计算是不必要的且可能导致错误的结论。无关成本是指过去已发生、或虽未发生但对未来决策没有影响的成本。以往乃至现在，由于受数据收集处理技术的影响，企业收集的成本数据与产品真正发生成本数据之间偏差很大，卡普兰约翰逊曾在《相关性的消失-管理会计的兴衰史》中指出成本相关性丧失的原因：当时的信息处理技术使得将资源准确追溯到复杂制造工程中的各种产品上化费大量成本，收集这些资源提高相关性的获利性不符合成本效益原则，直接以产量为基础分摊间接成本的方式，虽然企业总成本核算正确，但却扭曲了各个产品之间的真是成本，扩大高产量产品成本，缩小低产量产品成本，加剧了成本信息相关性的丧失等等。如今文字已经数据化了，位置数据化了，沟通数据化了，似乎世间万物都在数据化的过程之中，那么生产过程的数据化就变得容易，成本也不是难以企及的高，这些都为管理会计决策中成本的相关性数据收集提供了可能和便利。成本相关性数据收集与分析只是大数据分析利用的冰山一角。大数据通过给我们找到一个现象的良好关联物，相关性分析就能帮助我们扑捉现在和预测未来。沃尔玛是世界上最大的零售商，通过对以往每个顾客的购物清单，购物金额，购物时间购物天气等历史数据分析，沃尔玛注意到，每当季节性飓风来临前，不仅手电筒销售量增加了，而且美式早餐零食蛋挞的销量也随着增加了，所以当季节性飓风来临时，沃尔玛会把蛋挞放在飓风用品的附近的位置，方便行色匆匆的顾客从而增加销量。
另外，一个东西要出故障，不会是瞬间的，而是慢慢的出问题的。运输企业，大型化工企业，设备成本和维护成本一直是控制的难点，企业设备一旦出现故障就会导致停产，产生大量不合格产品，产量降低，维修成本和固定成本大幅度增加，使得企业的竞争力减弱。现在通过设备传感器等数据收集技术的应用，将设备的各项运行指标数据化，通过收集分析这些数据，可以发现皮带磨损，螺丝松动，管路漏堵等故障相关数据，事前一个个地将问题解决，可以避免大的故障。提高生产效率，降低了产品成本。
五、大数据时代对管理会计的影响所有数据都有价值
虽然数据长期以来都是有价值的。但通常被视为附属于企业经营核心业务的一部分，或者被归入知识产权或个人信息中相对狭窄的类别，但现在，所有收集的数据可以因不同的目的和用途进行基本利用。比如通过对人们在网络上搜索词条的分析，得出流行病的暴发区域和时间，通过人们购买物品的变化数据，得出人们对某些食物的喜好，以及是否怀孕等等，在英国，车主可以根据他的实绩驾驶地点和时间购买汽车保险，而不是根据他的年龄，性别和履历来购买保险，这改变了保险的基础，从考虑一个群体的平均风险转变为个性化的分析。根据用户的居住地点和要去的地方等的预测数据，为其提供定制的广告等等。大数据时代，新的分析工具和思路为我们提供了一系列新的视野，揭示了许多过去不曾注意的联系。管理会计的分析方法和分析技术也要随之发展和突破，善于利用这些新的分析方法和新的思路。数据集整合和数据扩展等多次利用释放价值。管理会计作为企业数据收集处理的核心，要充分地认识到企业所有数据的价值。
总之大数据时代使得各种数据变得简单易得，但正因为如此，竞争也变得白日化。大数据时代为管理会计应用提供更加良好的基础，让管理会计能够从大数据中客观分析、解读、显化与还原，从而扩大管理会计的适用范围。但如果在大数据处理过程中过于沉湎于传统管理会计理论与模型，无意中忽略了大数据整合、应用过程中的一些客观结论或信息，效果也许就会南辕北辙，甚至歪曲事实。另外企业关键数据的安全性也比以往变得更重要，管理会计在收集分析利用数据时，也要时刻避免数据的外泄，给企业带来损失。在数据层面，最基本的要求是准和有比没有强，进一步的要求是细、多、快，这也是大数据的管理特征。比如说，在传统仓库管理中，即使有信息系统的帮忙，也只能做到手工批量录入出入库数据，仍比较粗放，且准确度也难说。但在自动化仓库中，流水线上配备射频识别设施后，就可以精细到每一件物料的出入库细节，每一箱库存物料的库龄，从而使管理到最小库存单元成为可能。
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参考文献：
[1] 隋玉明.数据时代集团财务共享问题探讨[J].财会月刊.2014（09）.
[2] 於群英.大数据时代的集团公司财务管理[J].财经界（学术版）.2014（05）.
[3] 张晓蕾，范晓明.浅谈大数据时代下的财务管理[J].商场现代化.2014（02）.
（责任编辑：陈丽敏）