大数据背景下企业管理会计的措施
倪宏宇
随着信息技术的发展，我国各行各业也逐步进入大数据时代，在大数据时代，企业的一切生产、经营活动都可以转化为数据，并且通过数据分析从而提升企业的竞争力，并且在企业决策的过程中也可以通过大数据技术提高企业决策的科学性和有效性，而随着时代的发展，企业内部的管理会计工作也必须进行相应改革与创新，从而助推企业适应大数据时代的发展趋势，推动企业健康、稳定发展。
随着我国经济的发展，企业规模在不断变大，而且企业数量也在不断增加，这就导致各行各业内的企业面临着越来越激烈的市场竞争，因此，在此背景之下，企业必须加大对内的改革创新力度，而企业管理会计也必须跟随经济及信息技术的发展采取相应改进措施，从而提升工作效率，但是在当前的企业管理会计中，如何高效地利用大数据技术提升数据信息的分析、处理和应用效率，并且在应用的过程中提升数据的安全性，成为管理会计改革创新的重点。
一、大数据及企业管理会计概述
（一）大数据概述
顾名思义，大数据的本质是数据，其特点是大，可以理解为需要新处理模式才能具备更强的决策力、洞察力和流程优化能力来适应的海量、高增长率以及多样化的信息资产，因此，大数据主要具有以下四个特点，分别是数据规模巨大、数据流转快、数据类型多样以及价值密度低，而大数据时代的来临无疑给企业管理会计带来了新的挑战，因此，企业管理会计需要利用相关的数据处理技术（下文简称大数据技术）实现对大数据的处理、分析与应用。
（二）企业管理会计概述
企业管理会计也是会计，虽然国际上并未对其概念进行明确、统一规定，但是从普遍角度来看，企业管理会计主要是针对企业的各种财务数据进行分析、整理，并且为企业管理者的决策和管理提供参考依据，从而推动企业的稳定发展。企业管理会计主要是为了提升企业的经营效益，因此需要对会计系统所涉及的数据信息进行完善，从而推动企业内部的管理工作的开展，随着大数据时代的来临，企业管理会计面临着海量的数据，并且数据的价值密度降低，因此，需要通过大数据技术实现对大数据的整理与分析，从而推动企业的稳定发展。
二、大数据背景下企业管理会计改进的必要性
在大数据时代，企业传统的信息收集工作面临着更大的挑战，不但面临着海量的价值密度较低的数据信息，同时还面临着部分的虚假信息，因此，企业管理会计必须进行改革，从而不断完善会计系统所涉及的数据信息。例如，在传统的信息收集模式之下，如果某客户与企业之间的合作以及交易失败，则客户信息就极容易被忽略，而通过大数据技术则可以对客户的潜在合作价值进行分析，并且通过相关的数据处理技术开展客户信息维护，从而提升企业的竞争力。
在大数据时代的背景之下，企业管理会计的改进不仅可以帮助企业发现自身存在的不足之处，同时还能够为企业提供切实、可行的会计数据，并且帮助企业领导者及管理者提升决策的科学性，从而提升企业的经济效益。此外，在大数据的背景之下，要想有效开展企业管理会计工作，就必须提升管理会计人员的专业性，而专业性的人才是企业发展的核心资源之一，因此，这也可以在一定程度上提升企业的核心竞争力，从而提升企业的实力。
三、大数据背景下企业管理会计中存在的问题分析
本段主要分析了大数据背景之下的企业管理会计中的问题，对此进行了逐一论述。在大数据的背景下，企业管理会计存在的明显问题之一就是传统的企业管理会计不能适应大数据时代的要求，大数据时代的背景下，数据多样化、数据规模巨大而且数据价值密度低，因此，如果依旧采用传统的数据处理技术，无疑会导致企业管理会计的效率降低，同时无法为企业提供更好的数据支持，如果在大数据的背景下，某企业无法对传统的企业管理会计进行改进和创新，那么同行业中的其他企业如果率先完成企业管理会计的改革创新，无疑会加大对该企业的竞争压力，并且不断侵吞该企业原有的市场份额。
除了上述问题之外，在大數据时代，企业管理会计还面临着虚假信息与数据安全方面的问题，由于数据规模巨大而且数据类型多样，因此，在海量的数据之中，难免存在着虚假信息，同时存在信息数据泄露的风险，如果在企业管理会计之中，无法针对虚假信息进行甄别，就有可能导致虚假信息影响企业领导者及管理者的正常决策，从而给企业带来一定的损失，此外，如果没有做好相应的数据安全方面的工作，就有可能导致数据丢失、数据泄露以及数据造假等问题，可能给企业的发展带来一定损失。
四、大数据背景下企业管理会计创新分析
（一）转变自身职能
在传统的企业管理会计中，管理会计的主要职能是为企业领导者及管理者的决策提供数据支持服务，而随着大数据时代的来临以及管理会计业务的拓展，企业管理会计的功能也在发生变化，与之相应的，管理会计的职能也应当随之转变。传统的企业管理会计主要发挥服务型职能，主要为企业的决策提供相应的数据支持，而随着大数据时代的来临，企业管理会计更应该发挥其控制型职能，通过会计信息系统的处理，将大数据进行进行整合并且将其提供给企业决策者，以便企业可以根据相应的数据分析结果进行判断，进而进行决策，这不仅可以提升企业在短期内的经营管理的效率跟质量，同时可以帮助企业加强对多方面影响因素的考虑，并且体现管理会计的价值。
（二）转变数据处理方式
数据处理方式包括数据采集、数据存储及数据分析。从数据采集方面的工作来看，传统的企业管理会计的数据采集方式单一，而且数据采集的规模有限，同时存在数据类型单一的弊端，因此必须利用信息技术，结合现代互联网科技，扩大数据采集的规模，同时更加注重对非结构化数据的采集工作，与此同时，需要扩大数据采集的来源，例如，投资者、供应商、经销商、消费者以及其他利益相关者都可以成为数据采集的来源，与此同时，需要加强对非结构化数据的分析与处理，从而获得更多的隐蔽信息。
从数据存储方面来看，数据存储应当为信息共享所服务，换言之，企业需要建立相应的信息共享系统，将所采集的信息导入信息共享系统，并且在进行企业管理会计人员进行工作的过程中能够为工作人员提供相应信息，从而实现信息的共享。从数据处理角度来看，由于大数据的价值密度较低，因此，传统的数据处理方式难以从大数据中获得高价值的信息，因此，需要更新数据处理及时，变革数据处理方式，与此同时，企业管理会计人员需要加强对非结构化数据的分析与处理，而在此过程中，需要确保数据信息的时效性，同时注意避免出现数据遗漏的问题。
（三）加强数据安全建设
数据安全建设主要涉及两方面，其一，加强对虚假数据的甄别，其二，避免数据丢失和数据泄露。在当前的大数据时代，企业管理会计也面临着巨大挑战，一些虚假信息极有可能混入所采集的数据之中，从而对企业管理会计造成干扰，同时对企业决策者的决策形成干扰。在大数据的背景下，由于数据量巨大，因此，如果没有做好相关的数据存储工作，则有可能导致数据丢失，与此同时，如果缺乏对数据的安全保护，则会面临着数据泄露的风险，给企业的经营带来障碍，这两点也是相关工作人员需要注意的。
（四）完善信息安全管理体系
基于大数据背景下，要做好企业管理会计信息的保障工作，尤其是一些重要的机密财务信息，其将会直接决定企业的市场竞争力和经济效益。此时，企业要对现有的信息安全管理体系进行补充和完善，以此来确保企业管理会计工作的顺利进行，并提高其管理工作效率。例如，企业在选择云计算服务商的时候，最好选择安全度和知名度相对比较高的服务商，而且在选择之前要按照要求对各服务商进行全面、系统的考察，以便对其信誉状况、服务水平等有个全面、真实的了解和掌握，以此来确保企业财务信息安全管理工作的顺利进行。在云计算储存数据过程中，要想保证财务信息的绝对安全，避免发生泄漏问题，还需要做好信息安全管理人员的教育与培训工作，不断提高他们的自身的责任感，进而确保信息安全管理工作的顺利进行，有效推动企业的快速发展。
（五）重视相关人才的培养
在大数据背景下，企业管理会计工作的开展离不开优秀人才的参与，因此为了更好的应对大数据带来的机遇和挑战，就需要企业重视对优秀人才的引进，并加强对优秀人才进行专业知识和技能的培训，使他们能够灵活运用大数据技术，进而从管理会计信息中挖掘有价值的信息，以便为后续企业管理会计工作的顺利进行提供保障。同时，企业还可以借助外部聘用和内部培训人才的方式，来构建优秀的企业管理会计团队，提升队伍整体素质水平。在企业管理会计工作过程中，企业还需要构建完善的奖惩制度和激励制度，对表现优异的人员要给予适当的物质和精神奖励，反之要给予相应的惩处，以此来有效激发他们的工作熱情和积极性。此外，企业还可以定期组织员工进行外出培训与学习，使他们更好的了解和掌握优秀的、先进的企业管理会计工作理念、工作方式和工作经验，并将其应用到日常工作之中，从而有效提高企业管理会计工作效率。
五、结语
随着大数据时代的来临，传统的企业管理会计必须采取相应的变革措施，推动管理会计的创新与改革，并且在大数据背景下加快转变自身职能，同时转变数据处理方式，重视对非结构化数据的采集与分析处理，此外，还需要加强数据安全建设，确保数据的有效性与安全性。
（作者单位：大连财经学院）
