司徒衛(wèi)文

【摘 要】進入2010年以來，我國企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出大幅度增長的趨勢。據(jù)相關資料統(tǒng)計，近三、四年以來，我國500強企業(yè)的數(shù)據(jù)總量每半年就翻一番，我國正進入了大數(shù)據(jù)的發(fā)展時代。而要實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價值的最大化，就必須做好對企業(yè)會計數(shù)據(jù)的充分挖掘與分析，并以此為契機構建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)，從而為企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造出一種新的商業(yè)模式與利潤增長點。本文從大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵及意義出發(fā)，并著重就如何構建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)進行了分析與探討。

【關鍵詞】構建；大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)分析；企業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)時代，無處不在的傳感網(wǎng)絡帶來了無處不在的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)正逐漸成為企業(yè)中與實物資本與人力資源同等重要的生產(chǎn)管理要素。隨著全球經(jīng)濟市場所呈現(xiàn)出的無國界化、無邊界化的特點，現(xiàn)代企業(yè)要想在激烈的市場競爭中立足，就必須逐步構建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的思維與模式，從而加快企業(yè)創(chuàng)新。

一、大數(shù)據(jù)分析的概念及內(nèi)涵

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務、社交網(wǎng)等網(wǎng)絡信息化技術的逐步推廣與應用，社會各行各業(yè)中在多年以來的信息化進程中，均積累了大量的數(shù)據(jù)信息，而這些數(shù)據(jù)信息在近年來仍呈現(xiàn)出涌噴的增長態(tài)勢。而與此同時，數(shù)據(jù)的形態(tài)也發(fā)生了巨大的改變，以往的格式化數(shù)據(jù)正逐步過渡到格式化與非格式化數(shù)據(jù)（如圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等）共存的時代。各類數(shù)據(jù)源的每天生成并傳輸?shù)皆朴嬎闫脚_，以供前端數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、模型建設及數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)應用，從而為社會各行各業(yè)提供綜合性服務。可以說，社會的發(fā)展真正進入了讓數(shù)據(jù)說話的時代，即大數(shù)據(jù)時代。

大數(shù)據(jù)分析，即是各類數(shù)據(jù)進行有效分析的技術與措施。由于在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)信息往往呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型復雜（Variety）、價值密度低（Value）這4V特點，如何在規(guī)模巨大、成分復雜的數(shù)據(jù)源中挖掘出對企業(yè)有用的信息，并在最短內(nèi)做出有效分析，將是大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所要進行的一項核心工作。

二、構建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的意義

數(shù)據(jù)的真正價值在于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息。因此，在大數(shù)據(jù)時代，對企業(yè)會計數(shù)據(jù)的有效分析與利用，將成為所有企業(yè)共同競爭的核心。通過構建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)，不僅能使企業(yè)會計成本得到量化，而且能有效促進企業(yè)經(jīng)營管理水平的進一步提升。

1.改變企業(yè)傳統(tǒng)的運營與管理模式

會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的構建，以商業(yè)智能技術作為企業(yè)的決策中心與神經(jīng)系統(tǒng)，通過對企業(yè)各類數(shù)據(jù)的充分挖掘與分析，從而實現(xiàn)企業(yè)管理流程的優(yōu)化與改良，使原本經(jīng)驗式或粗放式的管理的逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動和精細化的管理模式。

例如，企業(yè)的貸款經(jīng)營管理，通過收集到足夠的貸款數(shù)據(jù)，并以此建立模型進行綜合分析，可以有效評估貸款的風險，實現(xiàn)授信和定價的指導，以及放貸的批量化自動審批。這種企業(yè)數(shù)據(jù)化分析與管理模式的構建，不僅能最大程度的降低企業(yè)的經(jīng)營成本，而且能提高放貸的效率性，使企業(yè)能很好的維持盈利水平。

2.推動企業(yè)市場競爭的深度與廣度

會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的構建，有利于企業(yè)內(nèi)部管理與外部營銷的創(chuàng)新。對企業(yè)內(nèi)部管理而言，通過對自身會計數(shù)據(jù)的有效分析，可以優(yōu)化各個運營環(huán)節(jié)，并輔助決策，從而激發(fā)出企業(yè)業(yè)務流程中的潛在價值，進而降低運營成本，提高管理水平與運營效率；對企業(yè)外部營銷而言，企業(yè)可以通過對海量、精準客戶數(shù)據(jù)的有效分析，或者借助于第三方數(shù)據(jù)分析平臺，以進一步了解客戶的消費行為與消費方式，從而預測銷售，實現(xiàn)精準營銷模式與互動營銷模式，進而提高企業(yè)外部營銷的科學性與有效性。近年來，在各個行業(yè)中都出現(xiàn)了以數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，作為自身市場競爭優(yōu)勢的企業(yè)，例如谷歌、海爾、寶潔等企業(yè)，它們都將自身的成功歸結(jié)于對企業(yè)內(nèi)外部大量數(shù)據(jù)分析的有效應用。

三、會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的構建思路

會計大數(shù)據(jù)分析性企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺建設，主要是依托于商業(yè)智能技術，通過收集大量的會計數(shù)據(jù)原始資料，并借助商業(yè)智能化工具實現(xiàn)對海量會計數(shù)據(jù)的分析報告、數(shù)據(jù)查詢、在線分析處理、報表生成以及數(shù)據(jù)可視化等服務。整個會計數(shù)據(jù)分析共享平臺的邏輯架構圖，見下圖所示：

1.平臺總體架構

如上圖所示，整個平臺的邏輯架構分為了數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)管理層和數(shù)據(jù)應用層。其中，數(shù)據(jù)源層是企業(yè)各類會計數(shù)據(jù)的收集源頭，各類會計數(shù)據(jù)通過“ETL過程”進行抽取、轉(zhuǎn)換、過濾和加載到數(shù)據(jù)共享分析平臺的數(shù)據(jù)倉庫中，以保障數(shù)據(jù)收集的質(zhì)量；數(shù)據(jù)管理層，則是企業(yè)會計數(shù)據(jù)進行存儲、交互處理和分析的核心層，它借助于數(shù)據(jù)分析共享平臺的數(shù)據(jù)倉庫為數(shù)據(jù)應用層提供高質(zhì)量和有效的數(shù)據(jù)需求；數(shù)據(jù)應用層，則是會計數(shù)據(jù)在企業(yè)各項經(jīng)營管理層面中發(fā)揮真正價值的地方，企業(yè)的多項業(yè)務通過“模型應用”、“數(shù)據(jù)挖掘”、“報表應用”、“管理駕駛艙”、“即席分析與查詢”等功能實現(xiàn)企業(yè)各種業(yè)務的數(shù)據(jù)應用。

2.ETL過程

ETL（Extraction Transformation Load）過程，是實現(xiàn)對數(shù)據(jù)源層中各類會計數(shù)據(jù)處理的一個動態(tài)過程。企業(yè)可通過選擇適宜的 ETL工具，以提高數(shù)據(jù)處理的效率。目前，最為主流的ETL數(shù)據(jù)處理工具有：Ascential公司的DataStage工具、Informatica公司的Powercenter、NCR公司的ETL Automation、SAS等等。通過ETL過程，可以將滿足企業(yè)各類業(yè)務需求的數(shù)據(jù)裝載到目標數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。

3.目標數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse），是指適應企業(yè)會計數(shù)據(jù)決策分析的需求，而進行建設的數(shù)據(jù)庫應用技術，它與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術有較大的差別。數(shù)據(jù)庫技術只是數(shù)據(jù)庫倉庫系統(tǒng)的基礎，數(shù)據(jù)倉庫是一個直接面向主體的、集成的、非易失的、隨時間變化的和用于企業(yè)戰(zhàn)略決策的數(shù)據(jù)集合。endprint

當前，目標數(shù)據(jù)倉庫技術已成為了會計大數(shù)據(jù)分析性企業(yè)由數(shù)據(jù)到知識，再由知識轉(zhuǎn)換為利潤的核心技術。近年來，隨著目標數(shù)據(jù)倉庫應用的日益成熟，我國許多行業(yè)中都紛紛建立了自身的數(shù)據(jù)倉庫，在銀行、保險、電信等行業(yè)中都得到了很好的應用。數(shù)據(jù)倉庫技術正逐漸成為21世紀企業(yè)信息化發(fā)展的核心技術。

4.數(shù)據(jù)應用層的功能實現(xiàn)

（1）模型應用。數(shù)據(jù)模型可以通過一系列科學標準的建模過程，以有效的對企業(yè)會計數(shù)據(jù)特征進行抽象，從而獲取關鍵信息與指標。模型應用的重點是預測未來，它主要基于企業(yè)歷史會計數(shù)據(jù)，開發(fā)各種預測模型，對企業(yè)客戶和業(yè)務的未來發(fā)展作出預測，從而對設計和策略方案進一步優(yōu)化，進而實現(xiàn)企業(yè)未來效益的最優(yōu)化。

（2）數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的具有價值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘功能的實現(xiàn)，主要是借助于數(shù)據(jù)庫技術、通信技術、人工智能技術、模式識別技術等多種新興技術對海量數(shù)據(jù)進行提取與分析。目前，最為流行的三大數(shù)據(jù)挖掘工具是SAS公司的SAS/EM，IBM公司的Intelligent Miner和SPSS公司的Clementine。

（3）報表應用。報表應用技術是利用會計數(shù)據(jù)信息，對企業(yè)歷史經(jīng)營狀況進行回顧與總結(jié)。報表應用技術還可細分為常規(guī)報表與即席查詢這兩個部分，常用的報表工具有：IBM公司的Cogonos、SAS公司的PORTAL等。

（4）管理駕駛艙。管理駕駛艙技術，是幫助企業(yè)管理層能的了解到數(shù)據(jù)背后的信息，實現(xiàn)將報表、分析層指標等數(shù)據(jù)信息的動態(tài)形象、交互界面以友好的方式呈現(xiàn)為管理層，從而幫助管理層能快速掌握企業(yè)各項經(jīng)營的指標狀況，為企業(yè)未來經(jīng)營的合理決策與風險評估提供信息依據(jù)。

（5）即席分析與查詢。即席分析與查詢功能，是一個面向數(shù)據(jù)庫的應用，它主要用于企業(yè)會計業(yè)務信息查詢和報表生成，也能夠為企業(yè)會計數(shù)據(jù)分析提供一個高性能和高效率的查詢系統(tǒng)。

四、總結(jié)

會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的構建，能以商業(yè)智能技術為基礎核心，通過相關技術與軟件的應用，以實現(xiàn)從海量的數(shù)據(jù)中按維度獲取信息的過程，并能夠更好的利用數(shù)據(jù)提高企業(yè)決策的質(zhì)量，進而真正體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值應用的最大化。

參考文獻：

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