大数据思维与技术在会计工作中的应用研究

会计工作与企业经济命脉有着直接关系，可提供给管理工作者科学、全面且清晰的当前财务数据分析报告，借此为管理者提出恰当决策给予强有力的信息支撑，进一步推动企业走向可持续发展道路。而合理应用大数据思维和技术，可使会计工作者掌握国内外市场真实情况，从而制作出更加具备权威性且系统性的财务报告，让会计人员高效完成自身本职工作，为企业长效发展贡献自身力量。

一、大数据的含义及特征

（一）大数据含义

从其本质而言，大数据就是对真实环境下事物的表达模式，充分利用记录、保存和融合等实施整体运用，数据被现阶段社会高度认同且广泛应用于现实工作中的原因就是由于，其自身存在明显的准确性特点，这也在某种范围内导致数字计算在大众心中留下了难度较大的印象。而在进入新世纪发展阶段，该时代涉及到的数据量多到很难借助现阶段科学技术，利用较短时间实现信息搜集与归纳，在该环境下的大数据呈现出的，即目前信息时代各方面数据讯息，而从中挖掘出大数据，就是为了妥善处理现代社会在经济等领域中遇到的各方面难题，并且这同样是将大数据思维与技术应用在社会各领域的关键因素。

（二）大数据特征

总的来说，大数据通常包含三方面特点：首先数据量尤为庞大，现阶段社会数据信息量实现升级，正不断朝着PB规模前行，拥有海量化数据特点；其次，处理速度尤为迅猛，这是由于目前时代各种信息量庞杂，若想把这部分信息数据及时展开归纳及搜集，就必须要实施随时处理工作，针对该方面有一个极为贴切的描述就是“一秒定律”；最后，数据信息种类繁多，这是由数据来源多元化决定的，数据信息往往涉及到文字、图片、视频等众多因素，加之信息量庞大，通过该特征可以看出，当前时代大数据形成的作用，是任何一方面数据信息都无法比拟的。

二、大数据思维模式

（一）总体性思维

大数据环境下，若企业会计工作者能够形成总体性思维，具体形成的数据因素则将转化成全部数据，步入19世纪后，大众开始对社会经济现象形成越来越高的重视，往往会利用抽样模式取得相应数据信息，接下来再根据相应特点，对整体特征实施判断，这是在难以取得数据信息条件下的一种必然趋势。通过对其原因展开分析可以看出，在前期对数据记载、保存和研究过程中，使用方法并不先进，难以从中得到充足数据资源进行研究及保存。而当前网络技术具有明显进步，大部分先进技术均获得了充分运用，大众数据信息处理能力也取得非常大的提高，而可供运用的数据量也在逐步升级，从以往TB不断提高到PB级别。且处在大数据背景下，总体性分析逐步取代了以往抽样分析模式，导致整体性质和特点已不仅仅围绕样本数据及特点进行分析，为此现阶段基本可把整体数据归纳及整理起来，以此对事物本身形成更加充分的认识。

（二）容错率思维

步入大数据时代后，会计工作者逐渐形成容错性思维，并不再过于追求数据信息精确性，而更加重视其应用效率。以往由于数据内容相对较少，大众自然将目光放在其精确度方面，一旦这部分材料缺少精确性，也就无法正确判断整体特点。而大数据时代互联网即可对非结构化和半结构化信息实施记载，且做好保存及处理工作，以此推动各方面数据提炼成果大幅度提升。这就对长时间凭借结构化数据准确度的企业带来一定困难，从而使得容错率思维得以广泛使用，而所谓容错率就是指，在当前大数据信息中，不再要求全体数据均拥有较强精准度，尽管各种数据质量参差不齐，然而因样本种类繁多，最后依旧可以做好对特点的总结归纳工作。进入大数据时代后，不用再对各个数据精确性特点展开深入研究，且应容忍一定误差存在，仅仅需整体掌握其综合特点和发展形式即可，并应把目光放在信息内容及时性特点和运用效果方面。

（三）相关性思维

伴随大数据时代的来临，企业会计工作者逐渐形成相关性思维，即可围绕不同事物自身相关性特点，掌握其基本情况，在我国古代人们就是根据对事物形成的实际因素进行研究，从中得到具体结论，并分析当中根本要素。而在大数据背景下，大众可以利用网络模式，对各方面数据信息实施深层次解读，进而落实好分析工作，掌握不同数据间的相关性，通过找出当前真实情况和估计后续情况。而相关性分析就是指，对两个或以上存在内在关联性的因素进行研究，掌握不地于两个因素间的内在联系，相关性分析和因果分析存在明显差异，并且也切勿当成个性化分析看待，这部分研究往往包含众多行业，当大众对不同事物间相关性提高重视后，即可切实了解该事物，掌握其不同因素，以此提高对经济现象的具体认识。

三、大数据思维与技术在会计工作中的应用

（一）提高对大数据认知能力

大数据思维通常涉及三方面因素，分别是：主体性、相关性以及容错率，企业会计人员必须要对上述三个角度思维具有清晰认知，这与传统会计工作模式有着极大差异，应充分借助现阶段大数据背景下的思维模式，通过庞大数据量打造出其应有价值：另外在大数据时代，企业中涉及到的信息种类也呈现出多元化特点，且在储存模式上具有一定差异性，但均是面向电子化方面发展，为此企业会计工作者应不断强化自身对大数据思维和技术的运用能力，如此才可最大程度展现大数据实际价值，从而逐步加强自身专业素养，并且还可提高企业在市场中的竞争能力。由于数据是从各个途径收集起来的，即便信息重量较大，然而其中包含的数据也有着部分质量问题，考虑到这方面因素，一些会计人员依旧沿用以往数据处理方法实施相应工作，这就导致工作效率偏低，未曾把大数据作用充分展现出来。而只有真正做到在庞大数据量中挑选出具备使用价值的信息，才可为企业领导提出恰当决策给予强有力数据支撑[1]。

（二）深入探索数据核心部分

当前数据信息量更加庞大，大众可以不限时间及地点地对各种数据进行收集及探索，然而不管是报纸、杂志亦或者是广播，其中包含的数据质量都是参差不齐的，具有较大差异性，且真假消息冗杂，同时大数据通过包装后，往往会形成部分真实度较低的新闻。此外，如果相应数据长时间遭到滥用，极大可能会出现歪曲事实、不分是非的现象，这就会对读者形成误导。基于此，企业会计工作者应整体展现大数据技术的价值，围绕数据信息内容实施深入挖掘及探索，从中找出不同事物间内在关联性，分析数据背后隐藏的真相。另外，企业在对大数据研究期间，还应把财务与业务数据信息的挖掘工作有机融合，且有效利用遗传算法、神经网络算法和满意分析法等模式，为后续科学分析打造坚实基础[2]。

（三）实施特征研究

就当前真实情况来讲，各媒体在应用数据信息后，得出的结论并不相同，而实际上并不是这样，大部分情况下一些无良媒体违反了基本常识，对数据信息内容实施随意解释，或是对相应数据资料采取断章取义的方式。实际上，这部分数据信息原本并未有什么问题，引起不同结论的原因就在于相关媒体未曾对数据展开恰当科学分析，也没有从中得到重要信息，更甚者还会发生强行运用数据，进而获得一个可引起大众关注的结论。譬如，一些数据间的关联性往往是“相关”，而不具备因果关系，然而有些媒体没有把它清晰指出，则是强行将它认定成因果关系，从中取得大量较为荒谬的结论。事实上，把相关关系随意设定成因果关系，可称之为事后归因，而围绕较小样本得到较大结论将称为以偏概全。基于此，企业会计工作人员必须要围绕各种信息数据进行深入剖析及研究，整体掌握各数据间内在联系，找到业务与财务具有的风险特点，随后实施归纳及分析，了解其表达形式，为企业后续经营管理给予有效支撑[3]。

（四）落实应用权重分析

即便针对数据材料来讲，其自身具有来源和准确性两个角度的不足，然而与这部分问题进行比较，极易发生误导现象的就是数据信息自身结构及权重。如早些年有一种说法，我国消费比重较低，其来源于国家统计局的数据结构及权重，简单来讲，即在当前经济统计过程中，大众买房这一行为，并不算在消费当中，而是把它归纳到投资里。这就出现了在现实层面，人们将更多资金花费在房屋购买上，而国家统计局具体出示的消费数据占比往往会偏低，这与大众传统认知理念存在一定区别，因人们通常将购房视为消费活动。基于此，企业会计工作者就应围绕业务及财务两方面权重实施恰当分析，将此作为依据对企业内部产品和服务收入增加对总收入的影响做出合理解释，并给予针对性建议[4]。

（五）追踪资金流向

针对企业自身而言，资金可视为其不断运转的源泉，围绕资金流向可充分了解企业在生产及运营环节的真实情况。把资金流当成一种信息，企业会计工作者应对其实施深层次分析及研究，找出其中存在异常的问题，且仔细对照从外部融入的各方面数据。结合资金流全方位追踪相应业务活动，由内部入手，对相关要求、预算制定、经费拨付等展开系统化追踪，其中应涉及到项目整个环节和有关负责人。对于企业包含的投资业务，还应对当中大额资金进行细致化监管，提高对工程项目的审批、招投标管控、实施进度和特定程序的监督与管理工作。对于现阶段进行的投资项目，必须要深入分析政策内容、投资计划、风险管控行为、资金走向和极有可能引发的各种风险情况，特别是部分可能发生的违规行为，更应提高重视及关注[5]。

（六）创建会计大数据资产工作模式

此种工作模式已开始应用在社会各领域中，借助对用户行为和反馈等展开解读及研究，随后围绕消费者各方面需求，提出针对性方案实施营销活动，在此期间还可对用户后续行为展开预测，从而提供给他们更加满足其需求的人性化服务。会计领域倘若想真正把现阶段各企业的发展实力和对自身企业有价值的信息搜集及归纳到一起，就必须对目前市场中消费者信息及需求实施深层次掌握，以此挖掘出满足自身企业发展，可为企业带来更多利益的市场。并且还需对消费者后续行为和需求展开合理判断，为企业未来做出各方面重大决策给予充足参考信息。从整体角度而言，无论哪个行业，只要进行完交易行为，必将形成与其相应的数据信息，这部分信息极大程度上展现出消费者行为和自身需求，从中能够得到消费者性格特点和偏好等，把上述信息汇集到一起给企业后，即可将有价值的信息进行储存。在大数据环境下，因数据信息量较为庞大，若想对上述信息实施科学处理，就必须要通过大数据资产模式开展工作。

在实际会计工作期间，即便庞大数据量可以给予其工作上的扶持，然而如果出现对数据信息挖掘能力不足，将难以使其价值得到充分展现，为此企业应在会计工作中，提高对数据挖掘注重力度，如此才可推动企业中会计职能的转化，把庞大数据信息转变为现阶段企业在经营环节的支撑因素。有关数据挖掘往往涉及到以下方面：首先，挖掘行业竞争层面的信息，在现阶段大数据环境下，行业竞争属于企业发展阶段需要特别清楚的环节，而管理会计在自身职能上发生改变，也就表明了这方面的发展，借助对企业前进道路上的竞争对手、产品定价等信息实施全方位解读与研究，并将其当成基础，提出科学恰当销售计划，以此使企业在市场中的竞争能力得到加强；其次，找出企业潜在客户，客户信息直接影响着目前企业在市场中占据的额度，对其发展来讲有着重要作用；最后，对产品周期信息实施探索，产品周期关系到企业销售方案的拟定，为此应提高对这方面的重视[6]。

（七）研究行业未来发展趋势

就理论角度而言，可将大数据当成对早期取得的各种数据信息，进行全方位分析及计算，围绕特定模型，针对未来将会发生的各种事件实施系统化分析，做好预测工作，掌握其未来走势的重要依据。在具备大数据思维及技术后，企业会计工作者自身具备的数据信息也会越发丰富，并且也将拥有了解决各种属性数据信息的能力。当大数据和计算逐步融合后，会计工作者即可对运营项目中产生的行为数据进行系统化挖掘，从而掌握业务工作的发展实况，掌握领域未来走势，如此不仅能做好及时分析，还可制作好预算模型。围绕事物自身发展实施系统化研究，极有可能引起的影响条件将达到数以万计，且相应理论同样包含各个方面，倘若将此当成依据，强行挖掘其中存在的联系，针对需要在短期内做出反应的因素，大众更加重视的是后续操作活动，而并非是分析当中隐藏的因果联系。就该角度而言，大数据信息的研究、结论获得和预测趋势等，如果总体速度较快，即可第一时间为企业给予相应数据参考。

（八）重视对企业会计工作者计算机水平培训

    为有效提高企业会计工作者大数据思维和技术，就必须要对其实施计算机专业化技术培训，其目的在于企业会计工作者在使用该技术过程中，需要借助计算机技术，特别是运用智能会计系统。为此，第一应在会计计算机水平培训工作落实前，事先对他们计算机操作能力展开考核，按照考察结果把相应工作者划分成A、B、C三个等级，相同等级的人员组成一个学习小组，接下来对他们进行统一培训，这其中应包含计算机基础技术方面的内容。第二，应有意识地为不同等级的会计工作者给予难度有着一定差异的培训活动，并制定人性化培训方案，让能力最低的小组接受长时间培训，如此即可保证培训过后，企业会计工作者计算机水平可基本保持一致。第三，为实现上述目标，应对完成培训的工作者实施考核，首次考核过关的人员应给予适当奖励，针对并未过关的会计人员，需要再次考核，若依旧未曾通过，应实施一定惩罚。

（九）设计企业会计职能手册

    在大数据背景下，以往的会计职能无法贴合企业对会计工作的真实要求，为此相应工作人员需要自觉朝着管理型及数据化角度发展。第一，应健全会计工作者管理职能，把他们的管理职能确定为协助管理职能，而不是让其具备决策权，应使其以中层管理者的角色，辅助高层管理者落实好与会计有关的事务。在此期间形成的各项信息均应录入到计算机系统中。第二，需调整会计工作者数据化职能，把企业中与会计有联系的内容转变成数据化信息，为此会计人员应具备较强数据化思维和技术，且在实际工作期间，可主动识别有关会计的信息，并及时将其上传到计算机中。

（十）不断延伸企业财务报告数据来源

    当前，我国正处在大数据时代，为此企业会计工作也获得了相应的扩宽，而伴随数据信息量越发庞大，对企业报表形成一定程度的挑战，投资者也不再只是将目标放在财务报表中展示出的信息方面，而是借助数据实施参考，这也就表明了现阶段企业会计工作中财务报表相关数据信息已难以贴合目前真实需求，必须要在当中融入部分项目数据，简单来讲就是围绕已存在的财务报告中的信息展开扩充，从而让投资者能够通过查看财务报告中的信息，掌握企业和该领域发展情况。此外，还应重视安全问题，因云计算的形成及推动，使得数据储存能力得到提升，基于此数据信息安全性逐渐演变成大数据时代人们尤为注重的因素，从其安全原理角度来看，必须要让技术达到所需高度，才可避免财务数据发生盗窃或改动的情况，这就要求相应工作者加强对数据信息安全性的注重，以此保证企业财务数据存在较高的真实性及有效性。

四、结语

总而言之，当前大数据技术已被广泛运用到社会各行各业中，使得以往人们工作方式形成一定改变。在此背景下，企业会计工作者也应不断调整自身工作方法，在实际工作期间，灵活使用大数据思维，且在技术方面实施创新与优化。通过这种方式，不但可使会计人员大数据技术应用能力得到加强，还可推动其整体工作质量及效率得以明显提升，进而为企业生产经营给予更多助力，促使企业发展得更加长远。

本文来源：《商业观察》 https://www.zzqklm.com/w/jg/125.html