大數據時代與成本控制

㈠ 管理會計在大數據時代的發展論文

管理會計在大數據時代的發展論文

摘要 ：互聯網為海量的大數據提供媒介，大數據使人們生活和工作方式悄然改變。在經濟體制轉型期，市場機遇與挑戰並存，企業價值管理已是重中之重。本文在梳理歸納管理會計的相關研究基礎上，提出了大數據時代管理會計向預測會計、價值創造及多元化戰略三個方向的轉變，以期對企業的價值創造有所幫助。

關鍵詞 ：大數據；管理會計；發展

自改革開放以來我國管理會計才獲得重大發展。國有企業是計劃經濟體制下企業主要形式，管理會計自然為其成本中心，企業成本核算及績效考核是該時期的焦點。市場經濟的發展使企業注重效率，管理會計開始側重企業內部的管理核算工作。大數據時代已經來臨，而大數據的運用恰好為管理者提供信息決策依據，以此提高企業核心競爭力使企業可持續發展。故本文對大數據時代管理會計發展與變化的闡述也具有重要意義。

1文獻回顧

1.1戰略成本管理方面

Kennethsimmonds於上世紀80年代最早提出戰略成本管理，他從企業在市場中競爭地位的視角出發對戰略成本管理進行了研究，認為企業需要對自己和對手進行全面分析來決策提供信息。後來各國的學者不斷將其研究深化，並形成了豐富的理論成果。Ingram等（2004）認為全球化的競爭使商業模式對管理會計產生影響，指出傳統固定成本法容易導致不良營銷和運營決策不精確信息，完全變動法也會因短視思維而影響公司長期發展。韋恩.J.莫爾斯等（2005）認為管理會計是一種管理工具而非一種單純的會計方法，要實現顧客價值最大化的目標，需要企業從價值鏈的視角促進企業與供應商和購買者之間的合作關系，把成本管理重點放在流程管理而不是部門預算和成本上。郭曉梅（2005）也提到傳統的管理會計只重視生產過程忽視價值鏈，只重視成本降低而不考慮企業戰略目標，只重視成本發生結果而不進行動因分析，從而無法適應戰略管理需要。

1.2管理會計運用方面

RRFullerton等（2013）通過案例研究制定了精益製造環境下企業管理會計和控制措施的理論框架。後來他們對美國244個公司調查數據顯示，精益生產實施程度和簡化戰略報告系統正相關，而與庫存跟蹤則是負相關且依賴於高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亞管理會計的實施程度及管理會計人員未來五年將發生的變化，並通過實證研究發現管理會計的創新和公司規模、存續時間以及績效等有關，其創新水平可通過層次結構和組織設計預測，其使用面向過程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通過對東南亞公司案例研究，介紹了環境管理會計及實施方法，並指出環境管理會計不僅要進行企業內部成本核算和信息決策，同時考慮環境因素對環境業績和財務業績做出評價。

1.3大數據與管理會計聯系方面

李思志等（2006）認為建立基於數據挖掘方法的財務報表分析模型有助於廣大投資者決策。塗錕斌（2009）指出銀行在實施客戶為中心的戰略目標時要對客戶全面分析，管理會計系統對大量數據的處理分析可為銀行發展和轉型提供支持。鄧國清（2013）認為大數據對傳統決策分析、風險管理、信用管理和作業成本管理強烈沖擊，同時闡述基於結果分析向過程分析的轉變、單類型結構化數據向多類型轉變以及階段性月度報告向實時報告轉變等方面的管理會計變革。湯煬（2013）針對醫院傳統財務管理信息系統偏重業務操作的局限性及積累的海量數據現狀，提出基於大數據思想的財務管理和決策系統。其他學者也表明大數據不僅改變了我們的生活和思維方式，而且對企業供應鏈和會計工作帶來革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。

2大數據時代管理會計的變化

2.1從成本核算會計向預測會計轉變

多數企業生產活動一般按照產品耗費形式劃分為生產成本和期間費用。該分配方法是以產品數量為基礎的，機械化和信息化加速易導致製造費用增加和直接人工費用減少，最終使分配率不準確而產品成本模糊化。目前企業逐步推進的作業成本法通過對成本對象進行成本追蹤來明晰成本動因，從而提高成本核算的准確性。管理會計從單純的成本核算開始向戰略管理會計發展，已經不再是追求成本結果而不知成本動因的情況，更適合企業管理者的決策。隨著經濟體制深化改革及經濟進入新常態，市場機遇和挑戰並存，企業發現機會和識別風險非常重要。計算機系統已能夠進行會計核算，管理者需要的是會計人員通過數據分析並發現背後價值。管理會計也就需要利用趨勢分析、時間序列分析等方法來分析數據間的相關性，建立對銷售、成本和投融資預測，從而為決策提供科學的依據。會計從核算功能向預測方向轉變將成為管理會計的發展方向。

2.2從增值作業向價值鏈價值創造轉變

決策者在業務分析中往往考慮資源取得成本及產品或勞務銷售價格，使增值分析時聚焦內部價值鏈和產品成本。在經濟全球化競爭時代，波特戰略已不能完全適應社會發展需要，企業要開辟出競爭邊界外的「藍海」並進行價值鏈分析，充分考慮與供應商和顧客的關系，從而實現企業的價值創造。以前，大多運營商沒有發現已經積累的大量數據的潛在價值，只有部分企業利用這些數據發送垃圾簡訊使顧客感到個人隱私泄露的憤慨。而蘋果公司與運營商簽訂的合約中要求提供大量有用數據，並對其處理分析得到了用戶體驗的相關數據。蘋果公司應用程序AppStore在2013年的銷售額就超過100億美元，可想而知首創用戶體驗模式銷售帶來的.高額利益，且大多數價值凝聚於蘋果的品牌形象而非固定資產等。從蘋果的成功可以看出，價值鏈中注重與供應商和顧客的合作關系非常重要，可以幫助企業真正發現創造價值的秘密。所以，企業要從傳統會計的增值作業分析向價值鏈創造價值轉變，充分利用數據資源使企業價值最大化。

2.3從單一戰略向多元化戰略轉變

存貨是企業重要的流動資產，存貨的同時必然發生的采購成本、儲存成本和短缺成本等會降低利潤。傳統管理會計要求企業根據自身條件假設並綜合考慮存貨成本，計算出企業存貨經濟訂貨量來實現最佳存貨量和其他費用的降低。在信息化的大數據時代，按照經濟批量訂貨對某些企業來說仍然不合理，因為那樣沒有減少企業費用支出且會增加存貨成本，例如存貨倉庫費用、保管費、損失費等。沃爾瑪作為零售業巨頭，它的成功不僅與強大的市場勢力有關，還和網路帶來的巨大資料庫是分不開的。沃爾瑪注重信息化建設，擁有專門的衛星和遍布全球的大型伺服器，通過把零售環節的商品記錄為數據而徹底改變了零售行業。沃爾瑪讓供應商監控產品銷售速率、數量以及存貨情況，迫使供應商照顧自己的物流系統及供貨事項，沃爾瑪也因此避免存貨風險並降低成本費用。此外，沃爾瑪實驗室也曾試用Facebook好友喜好來實現銷售。在大數據時代，企業應該從傳統的成本降低及差異化戰略向利用信息數據分析發現事物間的相關關系轉變，從企業單一戰略向多元化戰略的轉變，從而使有效有利信息資源促進銷售增長。

3結論

互聯網信息化把人類帶入大數據時代，這些大數據以雲計算為基礎的信息經過存儲、整理、分類、挖掘正在悄無聲息的實現這背後隱藏的巨大價值。大數據正改變著人類生活、工作和思維方式，企業作為社會活動重要參與者，其商業模式等也發生改變，現代會計也因此再次走上改革之路。

參考文獻：

［1］維克托.邁爾-舍恩伯格，肯尼斯.庫克耶.大數據時代［M］.浙江人民出版社，2013.

［2］韋恩.J.莫爾斯，詹姆斯.R.戴維斯，阿爾.L.哈特格雷夫斯.管理會計：側重於戰略管理［M］.上海：上海財經大學出版社，2005.

㈡ 如何運用大數據降低企業成本

對於企業來說，要想藉助於大數據來降低運營成本是一個重要的訴求，而通過大數據技術來降低運營成本的出發點也非常多，不同行業企業也要結合自身的實際情況來進行方案規劃。當前很多企業利用大數據來構建自己的價值化考核體系，這是降耗提效的好方式。

所謂的大數據價值考核體系主要從提升員工的工作效率角度出發，同時輔助智慧化技術，以此來降低員工的工作難度，讓員工在工作中能夠獲得更大的工作成就感，這也是當前智能化辦公的重要訴求之一。大數據的價值化考核體系是一個非常龐大的體系，而且這個考核體系與行業有密切的關系，需要有一個專業的團隊來進行開發和維護。

當前互聯網企業的價值化考核體系做得普遍要好一些，一方面互聯網企業有較強的技術支撐，另一方面互聯網企業在人才結構上更合理，在新模式和新技術的推進和應用上有其天然的優勢，所以對於很多傳統企業來說，要想完成結構升級首先要從人才結構升級開始。

大數據對於企業資源的利用也有巨大的積極作用，通過大數據技術能夠深度挖掘企業的各種運營數據，從而找出企業的一些管理和制度上的短板，這也會在一定程度上降低企業的運營成本。

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㈢ 大數據時代下，營銷方式發生哪些變化

在這互聯網發達，數據為主的時代，我們先來看看目前企業營銷人員的心頭都有哪些痛。

第一，營銷核心的受眾發生「質」的變化。

我國市場消費階層的購買力分為金領階層、白領階層、灰領階層、藍領階層和無領階層。從消費趨勢的角度看，真正領導消費趨勢的是白領階層、金領階層。這兩個階層一般是25～45歲，大專以上學歷，個人月收入在3000元以上的人群，近日發布的(2014年全球社交、數字和移動》報告顯示，中國有13.5億人口，城市人口比例為51%，其中互聯網網民比例為44%，中國手機設備持有量超12億台，調查結果表明，都市白領和金領正逐漸成為互聯網用戶的中堅力量，網路已成為他們工作、生活不可或缺的工具。這些人群正是營銷的核心受眾，他們普遍具有收入較高、購買力強、消費需求旺盛的特點。由於大眾的生活方式改變，由傳統媒體向網路媒體「漂移」，優質的核心用戶向網路媒體「集結」時，基於傳統媒體的傳統營銷效果便會大打折扣，甚至是逐漸失效。

第二，消費者行為模式的改變，購買決策流程的改變，讓以往的營銷管理流程，對於潛在銷售機會的把握，變得更加困難。研究已經證實買家的決定跟傳統營銷溝通基本上沒有任何關聯，消費者通常用自己的一套路子來獲取產品和服務信息，其中最常用的是網路，當然還有企業之外的信息來源，比如人們的口頭表述或者是客戶反饋。

第三，互聯網讓市場更加廣闊，價格也變得透明，競爭也變得激烈，在企業運營中不斷「成本控制」的高壓下，營銷的預算也成為營銷人員的痛。人們都說CEO(首席執行官)們已經沒那麼多耐心。根據201
1年倫敦Foumaise Marketing
Group(營銷集團)對600名CEO和決策者的調查顯示，73%的人認為他們的CMO(首席營銷官)缺乏商業信譽更重要的是無法驅動收入增長，72%稱很多人只是嚷嚷著要錢但卻無法解釋這些投入如何帶來新增收人，77%的人表示他們天天跟你談品牌資產和其他類似的東西，但他們卻無法將這些工作與真正的市場估值或是其他重要的金融指標聯系起來。又要馬兒跑，又要馬兒不吃草，極高的ROI(投資回報率)考核讓很多營銷人員都覺得崩潰。

第四，社交媒體、電子營銷的出現，讓很多企業專門劃歸出一些新興針對客戶的服務部門，來嘗試新事物。因此，面對同樣的客戶，同樣客戶的各種反饋被把持在不同的部門中，不同的營銷部門之間就會出現在企業資源、客戶信息上的競爭。企業的營銷人員確實有點內憂外患。相應地，這種內耗和無序也帶來企業整體運營成本的上升，而利潤卻未見提升。

第五，我們要講，在日益發展的社交媒體環境中，傳統營銷不僅起不到作用卻也沒有意義。你僱用的多個員工，但是他們並不是買家，不能站在另一方來看待事情，利益和買家是完全相反的，所以在社會媒體的世界裡，傳統媒體已經失效。所以當今的局勢就是這樣，傳統營銷策略已經失效，取而代之的是更多有創意的、符合現代環境理念的、跟得上科技的模式。

㈣ 大數據給零售行業帶來的商業價值

大數據給零售行業帶來的商業價值

在大數據推動的商業革命暗涌中，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。

最早關於大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢?

為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部(Guest Data & Analytical Services)的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜;在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

那麼，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢?Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓裡的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。

根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。

我們可以想像的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。

大數據是誰?

大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什麼的人卻不多。要真正弄明白什麼是大數據，我們首先得看看Target是怎麼收集大數據的。

只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。

而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那裡購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手裡，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。

在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關於消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和資料庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術(比如雲計算)才能挖掘出巨大商業價值。

大數據的商業價值

大數據這么火，因此很多人就跟起風來，言必稱大數據，可是很多人不但沒搞明白大數據是什麼的問題，也不知道大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值。這樣瞎子摸象般的跟風註定了是要以慘敗告終的，就像以前一窩蜂地追逐社交網路和團購一樣。那麼大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值呢?根據IDC和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動;運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率;進行商業模式、產品和服務的創新。筆者把他們簡稱為大數據的4個商業價值杠桿。企業在大踏步向大數據領域投入之前，必須清楚地分析企業自身這4個杠桿的實際情況和強弱程度。

1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。本文開頭Target的故事就是這個杠桿的案例，瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和大數據的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。比如在大數據時代之前，要搞清楚海量顧客的懷孕情況，得投入驚人的人力、物力、財力，使得這種細分行為毫無商業意義。

2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和大數據分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。

3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。大數據能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把大數據成果和大數據能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用大數據創造商業價值。這個杠桿的案例是關於沃爾瑪的一個故事。

沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。

4、進行商業模式，產品和服務的創新。大數據技術使公司可以加強已有的產品和服務，創造新的產品和服務，甚至打造出全新的商業模式。這個杠桿將引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。

大數據的商業革命

通過以上4個杠桿，大數據能夠產生出巨大的商業價值，難怪麥肯錫說大數據將是傳統4大生產要素之後的第5大生產要素。大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用，大數據優勢將成為企業最值得倚重的比較競爭優勢。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%-1%的增長幅度。在大數據這個概念炒熱起來的當下，人們才發現像沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco這樣的商業巨頭已經不聲不響地運用了大數據技術好多年，用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新。許多商界驕子慨嘆競爭不過Target們的不解之謎也終於告破。

在大數據推動的商業革命暗涌中，與時俱進絕不僅僅是附庸風雅的卡位之戰，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。這是天賜良機，更是生死之戰。成功者將是中國產業鏈升級獨領風騷的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。

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㈤ 你所了解的大數據，是真正的大數據嗎

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據時代存儲所面對的問題

隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。

從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。

容量問題

這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。

「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。

延遲問題

「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。

有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。

並發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。

成本問題

「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。

很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。

對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。

數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

應用感知

最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。

小用戶怎麼辦？

依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

㈥ 如何構建大數據時代的企業財務體系

管理會計是一種內部報告會計，其與財務會計在報告對象以及功能方面都有著很大的不同，隨著大數據時代的到來，管理會計也逐漸走向信息化。現代管理會計，將管理會計的基本實務操作與信息化系統結合，極大程度地節約了的物力人力，並進一步提高管理會計的科學性。
由六個子系統所構成
由於會計信息系統包括財務會計信息系統和管理會計信息系統，因此會計信息化應包括財務會計信息化和管理會計信息化。管理會計信息系統主要由六個子系統所構成，其分別為財務管理系統、會計決策支持系統、全面預算系統、標准成本系統、存貨控制系統與業績評價系統。每個子系統既是獨立的操作系統，又與其他系統有著密切的聯系，共同為管理會計發揮重要作用。利用信息化的會計資料直接進行管理會計核算，可以減少工作量，但管理會計的一些特殊處理無法在財務會計核運算元系統中進行。因此，為實現管理會計信息化，要建立獨立的管理會計信息系統。
財務管理系統是管理會計信息化的基礎環節。現代管理會計是一個信息系統，這也是管理會計信息化的基本前提。管理會計系統是對一切經濟活動進行管理和處理。一些非財務指標(如設備事故等)對的經濟效益也產生影響，因此，管理會計也要從價值角度對其影響程度進行管理和處理。
會計決策支持系統是決策支持系統的一個重要應用領域，是會計信息系統發展的最高階段。
它是以現代管理科學和信息技術為基礎，以財務管理和管理會計提供的模型為基本方法，綜合運用數量經濟學、模糊數學、控制論、模型技術和資料庫技術等，對會計信息和其他信息進行分析和挖掘，主要從價值和風險以及戰略等角度對管理特別是價值管理中半結構化和非結構化問題進行決策輔助支持的人機交互系統。大數據環境下的會計決策是會計決策支持系統的重要應用，其主要通過群體決策支持系統、智能決策支持系統、數據倉庫和數據挖掘這四項技術，實現會計決策的智能化。使決策支持系統能夠更充分地應用人類的知識，如關於決策問題的描述性知識，決策過程中的過程性知識，求解問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決復雜的決策問題的輔助決策系統。
全面預算系統是管理會計信息化的另一個重要應用。在預算編制、預算實施、預算考核與 分析、預算控制等全面預算管理流程方面，充分利用了ERP系統的集成性，使通過它可以更加方便和實用地編制出全面預算，這解決了傳統手工或其它條件下編制全面預算的不足，使能夠做出及時、快速和科學的決策。
要將這六個系統緊密結合
標准成本系統是為了克服實際成本計算系統的缺陷，尤其是不能提供有助於成本控制的確切信息的缺點而研究出來的一種會計信息系統和成本控制系統。標准成本系統主要包括標准成本系統的基本操作要點與標准成本系統開發。標准成本系統可以最大程度節約的成本費用，提高的經濟效益。採用標准成本制度結合變動成本法，對全面預算和責任預算的執行情況進行追蹤、計量和登記，然後根據本內部管理的實際需要，定期編制業績報告，可以實現內部控制的標准化與流程化。
存貨控制系統主要為進行存貨事中控制提供信息，其主要是為進行存貨管理同時服務於會計控制的子系統。其一方面為提供及時的存貨信息，以便做 出相應的會計決策，另一方面能夠快速反映的銷售及運營情況，為戰略制定提供支持。
業績評價系統的基本功能是定期生成業績評價報告，並對各責任中心的經濟活動業績進行考核與分析。為適應不同用戶對各責任中心評價的不同要求，業績評價模系統應提供定義業績評價報告、生成業績評價報告及輸出業績評價報告等功能。
隨著大數據時代的到來，信息技術的完善為充分實現管理會計的職能提供了可能。管理會計的職能主要有預測、規劃、決策、控制和業績評價，無論哪一種職能，都必須通過會計資料的儲存和收集處理為管理者提供有效信息。計算機在管理會計中的應用，即要構建相應的管理會計信息系統，使管理人員能夠通過計算機快速、准確地了解經營管理狀況，及時收集、處理有關信息，並通過信息子系統各模塊間依存關系進行信息反饋。只有將這六個系統緊密結合，組成完整的管理會計系統框架，才能真正實現管理會計信息化，為的進一步發展壯大發揮作用。

㈦ 大數據時代對會計報表有什麼影響

回顧人類會計的發展歷史不難看出，財務的產生離不開經濟的發展與人類社會的進步，特別是人類進入現代社會後，財務會計隨著市場經濟的不斷發展而得到了完善和更新。從這一發展規律中不難看出，財務會計的發展必然會隨著經濟環境的變化而產生變化或做出相應的調整，最終實現財務會計的發展與經環境變化之間的相互協調。隨著現代信息化程度的不斷加深，企業的數據量逐漸增多，並呈現出爆炸式的增長趨勢、數據結構復雜化的發展變化態勢。在這樣一個信息爆炸的年代，無論是國有大型企業，還是私營的中小企業都在加快腳步追趕著大數據發展的腳步，希望從中能夠發現企業實現財富的途徑和資源，提高企業的核心競爭力和自身價值。

一、大數據時代對會計工作提出的要求與產生的影響

隨著人類時代背景的不斷演進，大數據時代的到來決定了企業的發展步伐必須緊跟時代的發展和進步，與時俱進、及時創新。作為時代發展的必然產物，會計工作的發展必須與時代同步，必須在一定的時代背景下進行完善，因此，大數據時代的到來為會計工作提出了新的要求。

（一）會計工作應收集並存儲更多的具有多種結構的數據資料

信息時代的發展所帶來的大數據所蘊含的價值是無法估量的，其中所包含的各種有用信息也是無法估算的。大數據技術更為全面的反映企業的經濟業務所需數據治療提供來便利條件。企業通過有效的收集各種大數據，幫助企業有效的提高了企業的市場佔有率、成為企業搶占競爭優勢的一種必然趨勢。企業的會計部門作為直接與各種數據、資料、信息相接處的部門，如果能更好地利用這種大數據時代所創造的大量的數據資料，將為企業的信息使用者提供第一手的信息資料，便於企業進行各種決策。因此，這就要求企業的財務人員必須能夠熟悉信息技術，能夠快捷的、准確的從眾多數據資料、繁雜的數據形式中探尋到有價值的數據，用以全面反應企業的經濟業務的發展狀況，消滅信息不對稱產生的問題。例如：對於企業的成本控制與內部控制人員，隨著市場經濟的不斷發展與完善，在微利時代成本的高低將成為企業獲利的關鍵性因素，在大數據時代下，專業的成本分析與控制人員，不僅要具備豐富的、扎實的財務專業知識，還必須對企業的各項生產工藝流程、生產環節、企業的內控流程等進行了解與高度關注，對各種指標及時進行把控（如：生產效率、產品報廢率、各種產品成本的差異、各種費用的使用情況等數據指標）。並在成本控制系統地幫助下，充分挖掘相關成本數據，並對成本數據進行合理的分配、歸集、構成分析等，從而為企業成本的有效控制奠定基礎，為企業的決策提供幫助。

（二）會計工作應更加關注非結構化數據帶來的價值

目前，各企事業單位的會計處理中主要是針對具有結構化的數據進行各種處理，現代計算機技術的發展、信息技術的發展、網路技術的普及等都為會計人員進行結構化的數據處理提供了便利，在這方面已經基本趨於成熟，對於結構化的數據計算、匯總、統計等工作已經非常嫻熟，即使是在遇到較大的數據量時，也能在相應的商業軟體的協助下完整這些工作。但是，隨著信息時代的不斷發展，很多半結構化、非結構化的數據和組件成為數據界的主流，這種本質上的取代和飛躍不僅僅體現在數據量的變化上，更充分體現在數據所產生的價值中。因此，這就要求會計工作要想真正從海量的數據資料中找到具有豐富價值的數據，就必須充分分析這些數據中的價值，並努力從中挖掘非結構數據，數據價值挖掘的越多越能為企業的經營發展帶來競爭的優勢。

（三）應不斷滿足會計信息使用者的個性化需要

會計工作是一項為企業的經營者提供決策信息的系統化工程，隨著社會主義市場經濟的不斷深入發展，各企業面臨的市場競爭日益激烈，企業的各利益相關者們對於經營決策的科學性、正確性、適用性等方面的內容越來越關注，這也就引發了企業會計工作目標的變化，並逐漸完成了由經濟管理的責任向決策責任的轉變。隨著大數據時代的到來，雲計算的應用、數據信息容量的增加、信息使用者的需求逐漸變得更加多元化、復雜化、個性化，而這些要求對於會計工作而言是難以預測的。隨著大數據時代的發展，企業的決策者們更加關注會計信息的個性化發展趨勢，這對傳統的會計工作是一次重大的挑戰。會計工作在大數據時代的改進中應努力遵循這一基本原則，採取積極的措施來應對這種不確定性。

（四）有效提升了會計信息的准確度

在傳統的會計工作中，企業的財務報告的編制主要是建立在基本的確認、計量、記錄的基礎上的，由於技術手段的缺乏與不完善，企業的財務數據、相關的業務數據作為企業管理中的重要資源，並未將其價值充分發揮出來，也並未引起足夠的重視。特別是有的企業在進行決策時由於受技術條件的限制，對於決策需求的數據信息並未及時的、充分的得到收集、整理、分析、評價，導致數據之間的整理存在難度，數據的使用效率偏低，從而影響了企業財務信息的真實性、准確性、精確性、可用性，例如：很多財務管理的數據在為企業生產財務報表後就失去了它的作用和價值而處於休眠狀態中。但是，大數據時代的到來，促進了技術的發展，企業可以高效率的處理、整合各種海量的數據，並從中挖掘更有價值、更能促進企業發展的數據，從而提升企業財務管理數據的准確性，使其向著科學化、標准化、規范化的方向邁進。

（五）全面促進財務人員的角色轉化

大數據時代的到來，使得企業的會計人員拜託了傳統的角色性，不僅僅進行簡單的記賬、符合、報表分析等工作，而是想著進行高層次的會計管理工作的方向轉變。傳統的會計人員通過對報表數據的分析，簡單的為企業的管理者、經營者、決策者提供數據依據。市場經濟的發展、競爭的加劇，建立在財務報表基礎上的簡單的數據分析不足以滿足信息需求者的需要。在大數據時代，企業的財務人員可以從不同的角度、不同的層面探尋企業發展所需的信息，徹底打破傳統的Excel數據分析中所不能實現的數據分析難題，通過這些數據的本質看到企業在發展中的問題、現狀，並及時的對企業的經營狀況、經營成果進行客觀的評價，從中揭示企業的不足，為轉變經營者的思路提供明確的方向。
二、大數據網路時代會計工作的新思路

（一）順應時代發展作為會計工作的總綱領

會計工作實務是在不斷變遷的外部環境中發展起來的，並伴隨著環境的變化而產生變革。因此，會計工作必須結合密切的時代背景、生活背景、社會背景，讓會計的發展順應時代發展的潮流。在大數據時代，人們獲取數據信息的途徑越來越簡單、越來越快捷，因此，會計工作的發展必須以適應時代潮流作為總綱領。

（二）樹立以人為本的重點工作

人力資源在知識經濟時代成為企業競爭力提升的主要源泉，並在企業價值的創造與轉移中起著至關重要的作用。傳統的人力資源管理模式看似穩定，實際上隱患重重，很容易在員工中造成相互推諉、扯皮現象的發生。大數據時代的到來，信息的傳遞呈現出碎片化的現象們只有充分發揮人的主觀能動性、創造性才能提高海量數據的生產力，因此，以人為本將使大數據時代對會計工作的轉變。例如：長期以來，財務人員都是脫離了企業的業務實際，坐在辦公室中部門造車，業務財務人員則實現了將財務與業務的完美結合。要求財務人員必須深入打破企業的各個業務部門和環節中，將業務信息直接轉變為各種有價值的財務信息，為企業提供更為專業的財務分析。在這方面海爾集團的業務財務人員的成功轉型就做的較好。

（三）信息技術的支持將大大提升財務管理能力

現代信息技術的發展帶動了物聯網、互聯網、企業內部網路之間的迅猛發展，也促進了大數據時代的發展。因此，離開了信息技術的支持，針對打大數據的收集、處理、輸出、分析等將受到重重阻礙。因此，現代信息技術已經成為現代企業競爭中獲勝的重要手段、成為擊敗對手的重要武器。例如：物聯網就以其廣泛的通信網路作為基礎，實現了物聯網與信息需求的結合。隨著大數據時代的到來，先進的信息技術為了順應企業的經營管理者的需要而得到不斷的發展，企業的財務管理者在大數據背景下，降低了資金成本、提高了資金使用效率，為企業的發展帶來了豐厚的利潤。

總之，隨著大數據時代的到來，企業選擇數據、處理數據、分析數據、整合數據的能力將不斷增強。面對新形勢，企業的會計工作必須及時進行創新才能確保企業的健康、穩定、可持續發展。

㈧ 企業如何在大數據時代中更好的立足

樂思軟體認為：大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。