大數據時代影響力范文

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第1篇

[關鍵詞]大數據；企業管理；客戶分析；市場預測

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.20.035

[中圖分類號]F272 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2016）20-00-01

1 大數據帶來的有利影響

大數據時代背景下，產生了許多新的信息來源、巨量的有效數據、新的數據分析方法，對企業經營管理產生了不少有利影響。

1.1 更精確的客戶分析

在進行大量數據收集的前提下，企業能獲取海量用戶信息，經過科學分析，能更準確把握消費者的偏好，為其提供個性化服務與產品，提升銷售量，例如：淘寶網會根據客戶的長期購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息，或從大量客戶中快速識別出高價值客戶。

1.2 更準確的市場預測

傳統的市場預測，多靠自身調研、與專業公司合作來進行分析和判斷等方式，樣本容量有限，參考價值有限。而大數據可通過對消費者的消費行為及各種社交媒體上的產品評價進行整合、分析，及時獲知消費者對于產品的需求重點，并根據消費者的需求對市場重新布局，使產品更具競爭力。

1.3 更高效的生產、運營管理

通過對大數據的分析和研究，可以發現企業自身運行中存在的一些問題，讓管理者及時了解內部各部門的工作狀態和運營狀況，更合理地對企業的資源進行調配，提高資源的利用率和企業運轉的效率。例如：快遞公司可以根據路況分析，為成千上萬的快遞車輛規劃交通路線，以躲避擁堵。

2 大數據產生的不利影響

世界步入大數據時代的時間還不長，許多企業在通過大數據分析初步獲益的同時，對大數據時代背景下的企業運營、管理中可能會遇到一些問題并未做好充分的應對準備，對企業形成不利影響。

2.1 數據處理不易

大數據時代是一個信息爆炸的時代，每一秒數據都呈指數增長，其中可能存在虛假信息、無效數據，這都需要經過識別處理后方能使用。另外，企業收集數據的渠道多為社交網絡、電商平臺等，往往是文本、圖像、視頻、超媒體等半結構化和非結構化數據。而目前我國企業所掌握的數據處理方法，一般僅能有效處理結構化數據（如數字、符號等）。大量數據無法被整合處理，數據的應用價值被打折。

2.2 數據分析困難

當前，通過“云技術”，大數據儲存的問題得到了較好解決，但在及時分析方面仍存在困難。一方面，傳統的樣本數據分析方法在大數據分析中已無法繼續適用；另一方面，全面掌握大數據分析的人才數量較少，因為這需要同時運用統計分析、分布式處理及相應分析工具，方法較為復雜。

2.3 數據安全問題

企業自身在生產經營的過程中，在與外界交流中都會產生數據。在更容易獲取數據資源的同時，企業也面臨著數據泄露的安全威脅。不管是客戶和個人信息，還是企業數據的丟失，將造成嚴重損失。例如：2013年3月，東軟集團被曝商業秘密遭受外泄，約20名員工因涉嫌侵犯公司商業秘密被警方抓捕，造成公司的損失高達4 000余萬元人民幣。

2.4 結果應用問題

大數據不僅僅是一種時新的應用工具，還是一種有別以往的復雜思維方式。一方面，數據分析產生的精確結果屬于定量分析，而企業管理者往往習慣于定性分析；另一方面，大數據分析追求的是相關關系而不是因果關系，管理者不能想當然地對分析結果進行因果推定。因此，大數據可以對企業競爭態勢、價值鏈分析、營銷策略等通過建立分析模型來預測，但預測具體的經營管理行為卻是不太可行的。

3 有效應用大數據的對策

大數據一方面給企業管理者帶來了更加全面、更加豐富的信息，另一方面也對企業在數據搜集整合、分析應用等方面提出了更高的要求。

3.1 提升數據分析、處理能力

據統計，非結構化數據一般占到了大數據信息的80%～90%。但目前國際上對非結構化數據分析尚屬于非常前沿的技術，甚至有的企業錯誤地將其等同于輿情分析或者情感分析。所以企業應該加強對數據分析人才的培養或者引進，或者外包給合格的第三方機構，提高對數據的分析、處理能力。

3.2 提升數據安全

一是加強對黑客攻擊的防范，高度重視關鍵數據庫的安全漏洞分析和保護，在專人和專業設備方面要足夠投入；二是加強對員工移動設備使用的管理，防止U盤、移動硬盤等移動存儲設備和手機、平板、筆記本電腦等移動終端被植入惡意代碼或遺失；三是加強員工信息安全意識教育，在企業內部形成良好的信息安全文化氛圍，整體提升企業數據安全防范水平。

3.3 合理應用數據分析結果

在信息有限、獲取成本高昂且沒有被數字化的時代，讓高層管理者做直覺式決策是可行的。而大數據時代下企業管理者應習慣于應用大數據思維。IBM公司CEO羅睿蘭就曾表示：“以后，更多的決策將基于大數據分析而不是個人直覺。”但在應用中必須注意刷新管理者的思維模式。舍恩伯格在《大數據時代》中指出，應當習慣數據應用的三個思維變化：從隨機樣本到全體數據；從精確性到混雜性；從因果關系到相關關系。

第2篇

關鍵詞：大數據；數據挖掘；管理會計職能

一、數據挖掘技術的含義

數據挖掘技術是一項新興的技術科學，它是隨著網絡數據應用的普及而不斷發展起來的，它的使用范圍并不僅僅局限于商業領域，它能夠適用于各種各樣的沒有規則的、沒有任何程序可言的、非常復雜的數據信息的環境。運用數據挖掘技術的根本目的是想要通過這種技術手段把重要的信息從復雜的數據環境中分離出來，被人們合理的利用。

二、大數據時代數據挖掘對管理會計職能的影響

(一)數據挖掘技術能夠有效的提高管理會計的成本控制職能

企業中管理會計的核心職能就是要對成本進行有效控制，在企業的經營活動，每個環節都與成本控制息息相關，企業在編制執行計劃或者年度預算也都是為了能夠對企業的成本實現有效控制。然而，在大數據時代，僅僅通過計劃或者預算來控制成本已經不能夠滿足企業對成本控制的要求了，企業需要利用數據挖掘技術，通過對大量數據進行分析，從而得出更加實際的結論，從結論中吸取經驗教訓，從而更好的進行成本控制。首先，企業可以通過數據挖掘技術對外部信息進行有效分析，從而更好的了解企業競爭對手的相關信息以及行業供應鏈和供應商的相關信息，企業還能夠通過數據挖掘技術了解購買商之間的競爭以及合作的相關信息。其次，企業可以利用云計算的篩選功能找到最合適的數據對成本控制中每個部門的相關成本進行管理，從而能夠及時的分析出產品成本投入的穩定性，發現在產品實際生產的成本與預算的差距有多大，為企業更好的控制企業的發展戰略提供準確的數據依據。

(二)數據挖掘技術能夠變革管理會計職能對數據利用方式

數據挖掘技術能夠快速的對大量數據進行整合，從而得出最準確的數據信息，這就讓數據挖掘技術的使用者節省了大量的時間與精力，省去了對數據進行進一步加工的環節，能夠讓數據挖掘技術的使用者快速提煉和利用數據信息。同時，數據挖掘技術還能夠對會計數據進行實時處理，讓企業管理者更好的利用會計數據，這就徹底的改變了管理會計對于數據的利用方式，很大程度上加快了信息的傳輸速度，比如說在企業的存貨管理中，保管員可以通過以往存貨數量和市場需求進行分析，利用數據挖掘技術分析出來的結果，大概確定企業的最為恰當的存貨數量，從而能夠減少庫存擠壓給企業帶來的經濟損失，還能夠減少庫存不足給企業帶來的經濟利益的損失。這是數據時代對于企業管理會計職能的最新要求，企業想要發展，在激烈的市場競爭中占據一席之地，就必須緊跟時代的發展方向，科學合理的利用數據挖掘技術提高管理會計職能的水平。

(三)數據挖掘技術能夠提高管理會計職能的工作效率與質量

管理會計是服務于企業的經營管理的。企業進行經營管理，其主要目的是想通過管理人員對企業的經營活動進行科學的計劃與領導。管理會計是通過一系列的分析管理能夠為企業的管理者提供決策的可靠依據，讓企業管理者能夠為企業做出更好的決策，從而有利于企業的發展。企業的管理會計一般都是通過內部控制對企業的經營活動進行有效的管理，分析內部數據，根據內部數據的變化調整企業的經營管理方式，從而能夠以不變應萬變，讓企業的經營活動順利進行。然而，隨著數據挖掘技術在企業的管理會計中的不斷應用，管理會計的職能得到了很大的改變，管理會計從加強內部控制的管理方式逐步的向多種管理方式并存，全方位的提高企業的經營管理水平上來，因為只有這樣才能適應大數據時代企業發展的需要。數據挖掘技術不僅能夠有效分析企業的內部數據信息，還能夠全面整合企業外部環境中的各種信息，包括供應商、銷售商以及競爭對手的相關信息。這些外部信息都是隨時變化的同時也不受企業的控制，數據挖掘技術能夠快速、準確的把外部信息生成有價值的信息，從而幫助企業管理者進行正確的經營決策。

(四)數據挖掘技術能夠變革管理會計職能的工作內容

利用數據挖掘技術進行管理會計工作，會隨之產生很多和大數據有關的管理會計工作的新內容，數據挖掘技術能很好的滿足管理會計在技術方法創新方面的需要，管理會計其自身是一門與多種學科交叉在一起的邊緣學科，它的發展是通過不斷吸收與之相關的學科的技術方法和相關內容來不斷的豐富起來的一項技術。數據挖掘技術在處理海量的數據信息方面和數據的深加工方面以及對隱含信息的發掘方面都有非常特殊的優勢，因此在管理會計中應用數據挖掘技術是非常必要的。隨著數據挖掘技術在管理會計中的應用，其管理會計職能的范圍能夠進一步的提高，其工作內容將會更加的豐富。這也要求企業中從事管理會計工作的人員必須要不斷提高自身的專業素質，不斷適應新時代企業的新需要，了解更多關于數據挖掘技術的相關內容，不斷充實自身的專業水平，從而更好的為企業服務。

三、結束語

綜上所述，在大數據時代，想要充分的發揮管理會計的職能就必須要更加合理的運用數據挖掘技術，同時要充分的提高數據挖掘技術的利用水平，不能盲目的使用，更不能錯誤的運用這種技術，不斷提高數據挖掘技術的準確性，讓數據挖掘技術最大限度的服務于企業管理。企業的會計人員也要加強學習，不斷提高自身的專業素質，熟練掌握數據挖掘技術的關鍵要領，深入理解大數據技術的精髓，能夠真正的運用大數據技術來分析企業數據從而更好的服務于企業，為企業更好的發展貢獻一份力量。

參考文獻:

[1]李平榮.大數據時代的數據挖掘技術與應用[N].重慶三峽學院學報，2014，10（103）:145-147

[2]湯昌盛.大數據大財務[J].中國總會計師,2014,1:54

第3篇

關鍵詞：大數據；管理會計；企業管理；數據革命

時下，大數據成為了各行業重點關注的問題，并被美國政府冠以“未來的新石油”美稱。加上市場交易逐步進入了高效、個性、數字乃至虛擬化的狀態，打破了市場的時空界限之余，也使得市場內部的各個要素得以有效實現快速、高效融合，提升了整個市場的運行效率。但相關管理會計的研究還是處于低迷狀態。因此，加強對管理會計理論、應用及其發展趨勢的研究是當下發展的重要課題。

一、大數據時代的主要特點

大數據是繼“物聯網”、“云計算”之后的IT產業發展史上又一次具有劃時代意義的技術變革，其出現將對一眾企業的發展帶來巨大的影響。然而，大數據時代的到來并不意味就此為止，其龐大的數據量還將呈現“井噴式”的增長，如“IDC”公司對此就曾預測，未來全世界范圍內的數據量將會以每十八個月就翻一番。大數據時代具有其獨特的表現形式，融合了大量性、多樣性、高效性和價值性。其中，大量性是指重數據源頭產生海量的數據信息；多樣性是指數據類型的復雜繁多，而數據的形式主要包括了音頻、視頻、文檔、圖片、地理位置信息、客戶評價等；高速性是指從信息的處理速度上看，可以借助云計算、平板電腦、手機、互聯網等對數據進行處理，處理數據的速度可以說是十分的快；價值性則是指密度相對較低，可以從不同的數據中獲取價值比較高的信息。以上大數據時代的特點可以為企業創造更多的商業機會和發展機會。

二、大數據時代對管理會計工作的影響

1.數據收集方式，傳統管理會計數據的類型比較單存，搜集源頭和渠道也比較單一，大多數為結構性的數據。然而在大數據時代下，管理會計數據的類型、搜集源頭和渠道也朝著多樣化的方向發展，隨著互聯網時代的到來，互聯網在企業中得到了廣泛的應用，大量的數據存在于電子商務、社交網絡、網絡日志等應用中，這些數據大多數屬于非結構性的數據。通過以上說明了大數據時代下會計管理數據的搜集方式和內容都發生了重大變革。

2.數據利用方式，即大量的數據通過大數據庫進行收集和整理后，存儲的數據就可以被信息使用者進一步的加工，并對有價值的數據進行分析、提煉和利用，我們可以將這個過程看做是數據挖掘的過程，傳統的針對單類型結構、結果、時間較長數據的處理在大數據時代下已經不適用。在大數據時代下，挖掘數據的過程中需要一些分析工具來幫助，如趨勢分析、分類分析、回歸分析、決策樹分析等，對于比較復雜的挖掘分析工具，要求企業采用一些新的數據處理技術。

3.數據儲存方式，大數據時代下，因為數據的多樣性和大量性，就需要有一個較大的數據倉庫，比較典型的數據系統包括了數據的收集、預處理、分析、處理和價值的應用。企業要完成上述一系列的操作，要從傳統的數據管理系統向大倉庫數據系統轉變。大數據倉庫通常可以劃為分布式存儲集群、分布式數據庫以及不同的模塊，其中具體的模塊又分為生產計劃模塊、銷售管理模塊、企業之間的關系模塊。

三、大數據時代管理會計的作用

1.績效考評更為科學化和全面化

管理會計工作的難題之一是績效評估，難點在于在實際評價的時候不能夠收集到所有與績效考評有關的信息，無論用什么樣的方法都不能準確、客觀的評價績效考評的高低，這樣就會使員工的績效得不到客觀的考評，一定程度上影響著員工工作的積極性，導致企業人才大量流失。而在大數據時代環境下，收集評價所需要的三類數據即交易數據、感知數據、交互數據變得更加便捷，通過對上述數據的分析和整理，企業可以對員工的工作績效有更多的了解，能準確的選擇績效考評的方法，避免信息不足給績效考評帶來的負面影響。

2.助力企業核心競爭能力的提高

在大數據時代下企業既可以精準的獲取顧客在網絡活動中的數據，也能夠更好的挖掘出潛在的有價值的信息。例如一些消費者對某個產品通過網絡進行了搜索，但是最終沒有購買，這些沒有完成的交易數據在以往可能被忽略，但是在大數據時代下此類數據就會被重視，企業可以通過配備專門的人員和部門，認真的分析消費者網上的搜索行為，例如可以對搜索商品的類型、搜索次數、搜索條件、搜索時間等信息，對消費者的喜好進行推測，判斷出消費者的消費方向，并通過特殊網絡的設置，自動向消費者推薦他們感興趣的產品信息。這樣可以幫助企業進行產品決策，引導企業進行經營戰略調整，提高企業核心競爭。

3.企業的規劃控制得到顯著強化

管理會計可以通過周密的市場調查，為企業確定最優化的生產和銷售規模，使得生產和銷售計劃更加嚴密，避免企業產生不必要的生產投入。在大數據時代，信息的準確度和信息量都得到了很大的提升，管理會計人員對產品、成本、服務、銷售等數據的挖掘范圍也在不斷擴大，這樣就可以對產品生產、銷售、運輸、儲存等進行嚴密的計劃，為企業運營提供數據支持。

四、結語

在經濟全球化的大趨勢下，會計理論和實踐也趨向同步，管理會計這個正在崛起的職業有著非常可觀的前景，對此，企業更應不斷完善管理會計的戰略部署工作，儲備管理會計人才，使其企業的經營活動中充分發揮積極作用。

參考文獻：

[1]　劉玉俠，潘金楊，王娟.管理會計在我國應用中存在的問題及對策探討[J].會計之友旬刊，2006（，3B）：9-10.

[2]　張波.管理會計工作存在的問題及對策[J].遼寧經濟，2009，（8）：86.

[3]　崔金平.新時期如何做好管理會計工作[J].中國外資，2012，（24）：43.