浅析大数据、云会计时代的企业财务决策

首页 > 情感电台 > 文章

浅析大数据、云会计时代的企业财务决策

论文导读:编者按:云计算、物联网、移动互联网和社会化网络等技术的发展,推动了新的信息技术革命,使得信息数据量呈井喷式增长。

大数据时代的到来给企业财务工作带来了新的思路,利用分析工具可以从海量数据中挖掘出有用信息,并以科学的分析预测方式帮助企业规避风险,进行精准的财务管理与决策。 云会计结合大数据技术在企业财务领域中的应用,将给企业带来更多的经济价值,提高企业在全球经济一体化下的核心竞争能力。   云会计概念提出三年多来,其理论研究与应用受到了学术界和产业界的普遍关注,而大数据时代的来临让云会计的研究更具价值。

在《财政部关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》(财会〔2014〕27号)文件精神的指导下,为了推动企业管理会计信息化建设,推动大数据、云会计在企业会计信息化中的应用,本刊设“大数据、云会计应用”专栏,将推出大数据、云会计应用系列文章,重点探讨大数据、云会计技术在管理会计、内部制约与风险管理、审计和税务等领域的应用,抛砖引玉,以期引起学术界、实务界、企业和财务软件厂商对大数据、云会计应用的关注与探讨。

  【摘要】大数据、云会计技术的发展与应用对企业的财务决策模式有着重要的影响。 在构建大数据、云会计时代企业财务决策流程的基础上,阐述了云会计平台和大数据技术如何对企业的财务决策提供支撑,分析了这两种技术对企业财务决策中公允价值的确定和成本制约产生的影响。 期望通过本文的研究能够为企业财务决策提供新的思路。

  【关键词】大数据;云会计;财务决策  1004-5937(2015)02-0134-03  云会计、移动互联网时代的到来,使得种类繁多、数量庞大的大数据逐渐成为企业一项极其重要的战略资产。

云会计作为一种新型的企业会计信息化建设模式,能够很大程度上提高会计信息系统的柔性,并大幅度降低企业会计信息化的建设成本。 云会计平台是企业在大数据时代进行财务决策的基础设施,它能够为企业提供强大的数据存储和处理能力,并方便、快捷地提供各种财务决策服务。 企业财务决策离不开各种财务数据和非财务数据之间的相关性分析,它需要财务业务数据的有机融合。

基于云会计平台,在抽取、转换、加载与企业财务决策相关的各种结构化、半结构化、非结构化类型的财务和非财务数据之后,通过大数据技术和手段分析数据之间的关联关系并挖掘出数据背后蕴含的巨大价值,可以为实现企业科学合理的财务决策提供支撑。

  一、大数据、云会计时代下的企业财务决策流程  大数据时代为企业的经营管理带来了庞大的数据洪流,使企业财务决策不再仅仅依赖于单纯的企业财务数据和决策者的经验判断,企业对数据的获取、处理、分析和应用能力将在很大程度上影响财务决策的效率和质量。 企业所处市场环境中的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据已经成为影响企业财务决策不可忽视的重要资源,如何有效地利用好这些资源,并发挥出其蕴含的巨大商业价值是企业财务决策必须关注的理由。

大数据、云会计时代为解决这一理由提供了契机。 企业财务决策所依赖的数据源,可以通过互联网、物联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介,借助云会计平台,从企业、工商部门、税务部门、财务部门、事务所、银行等财务决策干系者获取;同时,借助大数据处理技术和策略(Hadoop、HPCC、Storm、ApacheDrill、RapidMiner等)实现对获取数据的规范化处理,并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据分析与数据挖掘技术提取企业财务决策相关的政府监管、纳税、会计和审计等信息,然后通过商业智能、可视发现、文本分析和搜索、高级分析等技术服务企业的各种财务决策。 大数据、云会计时代的企业财务决策流程如图1所示。

  二、大数据、云会计如何支撑企业财务决策  (一)云会计平台实现分布式数据的采集、预处理与存储  目前,企业发展的多元化、规模化和全球化使得企业财务决策所需的支撑数据已经不仅仅局限于企业的财务数据,还需要考虑与企业日常经营活动相关的各个机构或部门的非财务数据。 企业内部的采购、销售、库存、生产等数据将对决策有显著的影响。 除此之外,税务部门的相关法律法规、税收稽查数据,会计师事务所的审计报告、评估报告、咨询报告,银行提供的信用等级、信贷管理数据也将一定程度上影响企业的财务决策。

由于企业这些财务决策数据可能分布在不同的地域、不同的机构,并且以不同的数据类型存在,数量异常庞大,现有的财务决策系统无法收集和处理如此庞大的数据,因此需要借助云会计平台去实现这些分布式数据的采集与预处理。

  借助互联网、物联网、移动互联网和社会化网络,企业可以通过云会计平台从企业内部、工商管理部门、税务部门、财政部门、会计师事务所、银行和交易所等机构获取各种与财务决策相关的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,并根据财务决策需求进行相应的数据筛选、清洗、转换和集成,然后通过虚拟化技术实现数据分布式的存储和管理,为后续采用大数据技术和策略进行数据处理提供数据支持。   (二)大数据技术实现企业财务决策数据的分析与挖掘  在大数据时代,企业的财务决策需要采用大数据技术从一系列抽象、隐晦的数据中提取出可供企业决策者直接使用的信息或知识。

这种决策方式能够大幅度提升财务决策的效率和质量。 通过将大数据转化为可为企业管理者决策服务的相关信息,实现了企业财务决策的智能化,保证了企业财务决策的科学性、严谨性。   企业将基于云会计平台采集、预处理和存储起来的各种数据,通过Hadoop、HPCC、Storm、ApacheDrill、RapidMiner、PentahoBI等大数据技术进行处理后,借助ODS操作数据存储、OLAP联机分析处理、DW数据仓库、DM数据挖掘等数据分析与挖掘技术,从来源于工商管理部门的数据中分析相关政府监管信息,从来源于财务部门的数据中分析相关纳税信息,从来源于财政部门的数据中分析相关合规性信息,从来源于企业的数据中分析相关财务信息,从来源于会计师事务所的数据中分析审计信息等,然后面向企业的预算管理、筹资决策、投资决策、收入决策、定价决策、生产决策、成本费用决策等财务决策主题,根据决策的需求形成不同的多层次决策方案。 企业的决策者需要从这些财务决策方案中根据相对最优原则进行选择,并合理配置资源。 全文地址:http:///gjhjlw/上一论文:下一论文:论文写作技巧。