大数据时代与成本控制

㈠ 管理会计在大数据时代的发展论文

管理会计在大数据时代的发展论文

摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。

关键词 ：大数据；管理会计；发展

自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。

1文献回顾

1.1战略成本管理方面

Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。

1.2管理会计运用方面

RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。

1.3大数据与管理会计联系方面

李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。

2大数据时代管理会计的变化

2.1从成本核算会计向预测会计转变

多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。

2.2从增值作业向价值链价值创造转变

决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。

2.3从单一战略向多元化战略转变

存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。

3结论

互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。

参考文献：

［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.

［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.

㈡ 如何运用大数据降低企业成本

对于企业来说，要想借助于大数据来降低运营成本是一个重要的诉求，而通过大数据技术来降低运营成本的出发点也非常多，不同行业企业也要结合自身的实际情况来进行方案规划。当前很多企业利用大数据来构建自己的价值化考核体系，这是降耗提效的好方式。

所谓的大数据价值考核体系主要从提升员工的工作效率角度出发，同时辅助智慧化技术，以此来降低员工的工作难度，让员工在工作中能够获得更大的工作成就感，这也是当前智能化办公的重要诉求之一。大数据的价值化考核体系是一个非常庞大的体系，而且这个考核体系与行业有密切的关系，需要有一个专业的团队来进行开发和维护。

当前互联网企业的价值化考核体系做得普遍要好一些，一方面互联网企业有较强的技术支撑，另一方面互联网企业在人才结构上更合理，在新模式和新技术的推进和应用上有其天然的优势，所以对于很多传统企业来说，要想完成结构升级首先要从人才结构升级开始。

大数据对于企业资源的利用也有巨大的积极作用，通过大数据技术能够深度挖掘企业的各种运营数据，从而找出企业的一些管理和制度上的短板，这也会在一定程度上降低企业的运营成本。

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㈢ 大数据时代下，营销方式发生哪些变化

在这互联网发达，数据为主的时代，我们先来看看目前企业营销人员的心头都有哪些痛。

第一，营销核心的受众发生“质”的变化。

我国市场消费阶层的购买力分为金领阶层、白领阶层、灰领阶层、蓝领阶层和无领阶层。从消费趋势的角度看，真正领导消费趋势的是白领阶层、金领阶层。这两个阶层一般是25～45岁，大专以上学历，个人月收入在3000元以上的人群，近日发布的(2014年全球社交、数字和移动》报告显示，中国有13.5亿人口，城市人口比例为51%，其中互联网网民比例为44%，中国手机设备持有量超12亿台，调查结果表明，都市白领和金领正逐渐成为互联网用户的中坚力量，网络已成为他们工作、生活不可或缺的工具。这些人群正是营销的核心受众，他们普遍具有收入较高、购买力强、消费需求旺盛的特点。由于大众的生活方式改变，由传统媒体向网络媒体“漂移”，优质的核心用户向网络媒体“集结”时，基于传统媒体的传统营销效果便会大打折扣，甚至是逐渐失效。

第二，消费者行为模式的改变，购买决策流程的改变，让以往的营销管理流程，对于潜在销售机会的把握，变得更加困难。研究已经证实买家的决定跟传统营销沟通基本上没有任何关联，消费者通常用自己的一套路子来获取产品和服务信息，其中最常用的是网络，当然还有企业之外的信息来源，比如人们的口头表述或者是客户反馈。

第三，互联网让市场更加广阔，价格也变得透明，竞争也变得激烈，在企业运营中不断“成本控制”的高压下，营销的预算也成为营销人员的痛。人们都说CEO(首席执行官)们已经没那么多耐心。根据201
1年伦敦Foumaise Marketing
Group(营销集团)对600名CEO和决策者的调查显示，73%的人认为他们的CMO(首席营销官)缺乏商业信誉更重要的是无法驱动收入增长，72%称很多人只是嚷嚷着要钱但却无法解释这些投入如何带来新增收人，77%的人表示他们天天跟你谈品牌资产和其他类似的东西，但他们却无法将这些工作与真正的市场估值或是其他重要的金融指标联系起来。又要马儿跑，又要马儿不吃草，极高的ROI(投资回报率)考核让很多营销人员都觉得崩溃。

第四，社交媒体、电子营销的出现，让很多企业专门划归出一些新兴针对客户的服务部门，来尝试新事物。因此，面对同样的客户，同样客户的各种反馈被把持在不同的部门中，不同的营销部门之间就会出现在企业资源、客户信息上的竞争。企业的营销人员确实有点内忧外患。相应地，这种内耗和无序也带来企业整体运营成本的上升，而利润却未见提升。

第五，我们要讲，在日益发展的社交媒体环境中，传统营销不仅起不到作用却也没有意义。你雇用的多个员工，但是他们并不是买家，不能站在另一方来看待事情，利益和买家是完全相反的，所以在社会媒体的世界里，传统媒体已经失效。所以当今的局势就是这样，传统营销策略已经失效，取而代之的是更多有创意的、符合现代环境理念的、跟得上科技的模式。

㈣ 大数据给零售行业带来的商业价值

大数据给零售行业带来的商业价值

在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。

最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢?

为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data & Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。

可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。

根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。

大数据是谁?

大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。

只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。

而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。

在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。

大数据的商业价值

大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。

1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。

2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。

沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。

4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。

大数据的商业革命

通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。

在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。

以上是小编为大家分享的关于大数据给零售行业带来的商业价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈤ 你所了解的大数据，是真正的大数据吗

什么是大数据

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据时代存储所面对的问题

随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。

从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。

容量问题

这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。

“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。

延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度，因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下，Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件，在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流，从而进一步提高数据吞吐量。

有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

安全问题

某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

成本问题

“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

很多大数据存储系统都包括归档组件，尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说，归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。

数据的积累

许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

灵活性

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

应用感知

最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

小用户怎么办？

依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

㈥ 如何构建大数据时代的企业财务体系

管理会计是一种内部报告会计，其与财务会计在报告对象以及功能方面都有着很大的不同，随着大数据时代的到来，管理会计也逐渐走向信息化。现代管理会计，将管理会计的基本实务操作与信息化系统结合，极大程度地节约了的物力人力，并进一步提高管理会计的科学性。
由六个子系统所构成
由于会计信息系统包括财务会计信息系统和管理会计信息系统，因此会计信息化应包括财务会计信息化和管理会计信息化。管理会计信息系统主要由六个子系统所构成，其分别为财务管理系统、会计决策支持系统、全面预算系统、标准成本系统、存货控制系统与业绩评价系统。每个子系统既是独立的操作系统，又与其他系统有着密切的联系，共同为管理会计发挥重要作用。利用信息化的会计资料直接进行管理会计核算，可以减少工作量，但管理会计的一些特殊处理无法在财务会计核算子系统中进行。因此，为实现管理会计信息化，要建立独立的管理会计信息系统。
财务管理系统是管理会计信息化的基础环节。现代管理会计是一个信息系统，这也是管理会计信息化的基本前提。管理会计系统是对一切经济活动进行管理和处理。一些非财务指标(如设备事故等)对的经济效益也产生影响，因此，管理会计也要从价值角度对其影响程度进行管理和处理。
会计决策支持系统是决策支持系统的一个重要应用领域，是会计信息系统发展的最高阶段。
它是以现代管理科学和信息技术为基础，以财务管理和管理会计提供的模型为基本方法，综合运用数量经济学、模糊数学、控制论、模型技术和数据库技术等，对会计信息和其他信息进行分析和挖掘，主要从价值和风险以及战略等角度对管理特别是价值管理中半结构化和非结构化问题进行决策辅助支持的人机交互系统。大数据环境下的会计决策是会计决策支持系统的重要应用，其主要通过群体决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库和数据挖掘这四项技术，实现会计决策的智能化。使决策支持系统能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
全面预算系统是管理会计信息化的另一个重要应用。在预算编制、预算实施、预算考核与 分析、预算控制等全面预算管理流程方面，充分利用了ERP系统的集成性，使通过它可以更加方便和实用地编制出全面预算，这解决了传统手工或其它条件下编制全面预算的不足，使能够做出及时、快速和科学的决策。
要将这六个系统紧密结合
标准成本系统是为了克服实际成本计算系统的缺陷，尤其是不能提供有助于成本控制的确切信息的缺点而研究出来的一种会计信息系统和成本控制系统。标准成本系统主要包括标准成本系统的基本操作要点与标准成本系统开发。标准成本系统可以最大程度节约的成本费用，提高的经济效益。采用标准成本制度结合变动成本法，对全面预算和责任预算的执行情况进行追踪、计量和登记，然后根据本内部管理的实际需要，定期编制业绩报告，可以实现内部控制的标准化与流程化。
存货控制系统主要为进行存货事中控制提供信息，其主要是为进行存货管理同时服务于会计控制的子系统。其一方面为提供及时的存货信息，以便做 出相应的会计决策，另一方面能够快速反映的销售及运营情况，为战略制定提供支持。
业绩评价系统的基本功能是定期生成业绩评价报告，并对各责任中心的经济活动业绩进行考核与分析。为适应不同用户对各责任中心评价的不同要求，业绩评价模系统应提供定义业绩评价报告、生成业绩评价报告及输出业绩评价报告等功能。
随着大数据时代的到来，信息技术的完善为充分实现管理会计的职能提供了可能。管理会计的职能主要有预测、规划、决策、控制和业绩评价，无论哪一种职能，都必须通过会计资料的储存和收集处理为管理者提供有效信息。计算机在管理会计中的应用，即要构建相应的管理会计信息系统，使管理人员能够通过计算机快速、准确地了解经营管理状况，及时收集、处理有关信息，并通过信息子系统各模块间依存关系进行信息反馈。只有将这六个系统紧密结合，组成完整的管理会计系统框架，才能真正实现管理会计信息化，为的进一步发展壮大发挥作用。

㈦ 大数据时代对会计报表有什么影响

回顾人类会计的发展历史不难看出，财务的产生离不开经济的发展与人类社会的进步，特别是人类进入现代社会后，财务会计随着市场经济的不断发展而得到了完善和更新。从这一发展规律中不难看出，财务会计的发展必然会随着经济环境的变化而产生变化或做出相应的调整，最终实现财务会计的发展与经环境变化之间的相互协调。随着现代信息化程度的不断加深，企业的数据量逐渐增多，并呈现出爆炸式的增长趋势、数据结构复杂化的发展变化态势。在这样一个信息爆炸的年代，无论是国有大型企业，还是私营的中小企业都在加快脚步追赶着大数据发展的脚步，希望从中能够发现企业实现财富的途径和资源，提高企业的核心竞争力和自身价值。

一、大数据时代对会计工作提出的要求与产生的影响

随着人类时代背景的不断演进，大数据时代的到来决定了企业的发展步伐必须紧跟时代的发展和进步，与时俱进、及时创新。作为时代发展的必然产物，会计工作的发展必须与时代同步，必须在一定的时代背景下进行完善，因此，大数据时代的到来为会计工作提出了新的要求。

（一）会计工作应收集并存储更多的具有多种结构的数据资料

信息时代的发展所带来的大数据所蕴含的价值是无法估量的，其中所包含的各种有用信息也是无法估算的。大数据技术更为全面的反映企业的经济业务所需数据治疗提供来便利条件。企业通过有效的收集各种大数据，帮助企业有效的提高了企业的市场占有率、成为企业抢占竞争优势的一种必然趋势。企业的会计部门作为直接与各种数据、资料、信息相接处的部门，如果能更好地利用这种大数据时代所创造的大量的数据资料，将为企业的信息使用者提供第一手的信息资料，便于企业进行各种决策。因此，这就要求企业的财务人员必须能够熟悉信息技术，能够快捷的、准确的从众多数据资料、繁杂的数据形式中探寻到有价值的数据，用以全面反应企业的经济业务的发展状况，消灭信息不对称产生的问题。例如：对于企业的成本控制与内部控制人员，随着市场经济的不断发展与完善，在微利时代成本的高低将成为企业获利的关键性因素，在大数据时代下，专业的成本分析与控制人员，不仅要具备丰富的、扎实的财务专业知识，还必须对企业的各项生产工艺流程、生产环节、企业的内控流程等进行了解与高度关注，对各种指标及时进行把控（如：生产效率、产品报废率、各种产品成本的差异、各种费用的使用情况等数据指标）。并在成本控制系统地帮助下，充分挖掘相关成本数据，并对成本数据进行合理的分配、归集、构成分析等，从而为企业成本的有效控制奠定基础，为企业的决策提供帮助。

（二）会计工作应更加关注非结构化数据带来的价值

目前，各企事业单位的会计处理中主要是针对具有结构化的数据进行各种处理，现代计算机技术的发展、信息技术的发展、网络技术的普及等都为会计人员进行结构化的数据处理提供了便利，在这方面已经基本趋于成熟，对于结构化的数据计算、汇总、统计等工作已经非常娴熟，即使是在遇到较大的数据量时，也能在相应的商业软件的协助下完整这些工作。但是，随着信息时代的不断发展，很多半结构化、非结构化的数据和组件成为数据界的主流，这种本质上的取代和飞跃不仅仅体现在数据量的变化上，更充分体现在数据所产生的价值中。因此，这就要求会计工作要想真正从海量的数据资料中找到具有丰富价值的数据，就必须充分分析这些数据中的价值，并努力从中挖掘非结构数据，数据价值挖掘的越多越能为企业的经营发展带来竞争的优势。

（三）应不断满足会计信息使用者的个性化需要

会计工作是一项为企业的经营者提供决策信息的系统化工程，随着社会主义市场经济的不断深入发展，各企业面临的市场竞争日益激烈，企业的各利益相关者们对于经营决策的科学性、正确性、适用性等方面的内容越来越关注，这也就引发了企业会计工作目标的变化，并逐渐完成了由经济管理的责任向决策责任的转变。随着大数据时代的到来，云计算的应用、数据信息容量的增加、信息使用者的需求逐渐变得更加多元化、复杂化、个性化，而这些要求对于会计工作而言是难以预测的。随着大数据时代的发展，企业的决策者们更加关注会计信息的个性化发展趋势，这对传统的会计工作是一次重大的挑战。会计工作在大数据时代的改进中应努力遵循这一基本原则，采取积极的措施来应对这种不确定性。

（四）有效提升了会计信息的准确度

在传统的会计工作中，企业的财务报告的编制主要是建立在基本的确认、计量、记录的基础上的，由于技术手段的缺乏与不完善，企业的财务数据、相关的业务数据作为企业管理中的重要资源，并未将其价值充分发挥出来，也并未引起足够的重视。特别是有的企业在进行决策时由于受技术条件的限制，对于决策需求的数据信息并未及时的、充分的得到收集、整理、分析、评价，导致数据之间的整理存在难度，数据的使用效率偏低，从而影响了企业财务信息的真实性、准确性、精确性、可用性，例如：很多财务管理的数据在为企业生产财务报表后就失去了它的作用和价值而处于休眠状态中。但是，大数据时代的到来，促进了技术的发展，企业可以高效率的处理、整合各种海量的数据，并从中挖掘更有价值、更能促进企业发展的数据，从而提升企业财务管理数据的准确性，使其向着科学化、标准化、规范化的方向迈进。

（五）全面促进财务人员的角色转化

大数据时代的到来，使得企业的会计人员拜托了传统的角色性，不仅仅进行简单的记账、符合、报表分析等工作，而是想着进行高层次的会计管理工作的方向转变。传统的会计人员通过对报表数据的分析，简单的为企业的管理者、经营者、决策者提供数据依据。市场经济的发展、竞争的加剧，建立在财务报表基础上的简单的数据分析不足以满足信息需求者的需要。在大数据时代，企业的财务人员可以从不同的角度、不同的层面探寻企业发展所需的信息，彻底打破传统的Excel数据分析中所不能实现的数据分析难题，通过这些数据的本质看到企业在发展中的问题、现状，并及时的对企业的经营状况、经营成果进行客观的评价，从中揭示企业的不足，为转变经营者的思路提供明确的方向。
二、大数据网络时代会计工作的新思路

（一）顺应时代发展作为会计工作的总纲领

会计工作实务是在不断变迁的外部环境中发展起来的，并伴随着环境的变化而产生变革。因此，会计工作必须结合密切的时代背景、生活背景、社会背景，让会计的发展顺应时代发展的潮流。在大数据时代，人们获取数据信息的途径越来越简单、越来越快捷，因此，会计工作的发展必须以适应时代潮流作为总纲领。

（二）树立以人为本的重点工作

人力资源在知识经济时代成为企业竞争力提升的主要源泉，并在企业价值的创造与转移中起着至关重要的作用。传统的人力资源管理模式看似稳定，实际上隐患重重，很容易在员工中造成相互推诿、扯皮现象的发生。大数据时代的到来，信息的传递呈现出碎片化的现象们只有充分发挥人的主观能动性、创造性才能提高海量数据的生产力，因此，以人为本将使大数据时代对会计工作的转变。例如：长期以来，财务人员都是脱离了企业的业务实际，坐在办公室中部门造车，业务财务人员则实现了将财务与业务的完美结合。要求财务人员必须深入打破企业的各个业务部门和环节中，将业务信息直接转变为各种有价值的财务信息，为企业提供更为专业的财务分析。在这方面海尔集团的业务财务人员的成功转型就做的较好。

（三）信息技术的支持将大大提升财务管理能力

现代信息技术的发展带动了物联网、互联网、企业内部网络之间的迅猛发展，也促进了大数据时代的发展。因此，离开了信息技术的支持，针对打大数据的收集、处理、输出、分析等将受到重重阻碍。因此，现代信息技术已经成为现代企业竞争中获胜的重要手段、成为击败对手的重要武器。例如：物联网就以其广泛的通信网络作为基础，实现了物联网与信息需求的结合。随着大数据时代的到来，先进的信息技术为了顺应企业的经营管理者的需要而得到不断的发展，企业的财务管理者在大数据背景下，降低了资金成本、提高了资金使用效率，为企业的发展带来了丰厚的利润。

总之，随着大数据时代的到来，企业选择数据、处理数据、分析数据、整合数据的能力将不断增强。面对新形势，企业的会计工作必须及时进行创新才能确保企业的健康、稳定、可持续发展。

㈧ 企业如何在大数据时代中更好的立足

乐思软件认为：大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。