黃俊琿

摘 要：大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能（Business Intelligence）的出現(xiàn)，驅(qū)動(dòng)了企業(yè)對(duì)商業(yè)信息的收集和分析，這種影響也在持續(xù)升溫。大數(shù)據(jù)，創(chuàng)造于20世紀(jì)90年達(dá)的一個(gè)術(shù)語，代表了企業(yè)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)。商務(wù)智能是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等手段收集、管理和分析數(shù)據(jù)的一系列的概念和方法。這個(gè)充滿活力的技術(shù)革命將會(huì)改變未來十年的會(huì)計(jì)師的職業(yè)生涯，使其成為一個(gè)企業(yè)的戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)的一個(gè)組成部分?！斑m者生存”是ACCA（Association of Chartered Certified Accounts）首席執(zhí)行官海倫·布蘭德對(duì)管理會(huì)計(jì)師的建議。本文探討大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能對(duì)管理會(huì)計(jì)師的影響以及怎樣去面對(duì)這場(chǎng)即將到來的改革。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；商務(wù)智能；管理會(huì)計(jì)師

1.大數(shù)據(jù)有多大

據(jù)IBM公司統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)上的每天新增數(shù)據(jù)2.5千萬億字節(jié)（2.5TB），相當(dāng)于國家圖書館絕版收藏的25萬倍，并且它會(huì)繼續(xù)以指數(shù)的速度增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)被描述為是一個(gè)具有龐大的數(shù)據(jù)量和時(shí)刻更新變換且具有多種格式的數(shù)據(jù)的一個(gè)超大型數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)概念的復(fù)雜性

決定了企業(yè)要面臨的嚴(yán)峻考驗(yàn)，因?yàn)檫@要求數(shù)據(jù)的使用者能夠在大數(shù)據(jù)中過濾掉不可用的其他數(shù)據(jù)，確定有價(jià)值的數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析利用，但這項(xiàng)工作相當(dāng)于在虛擬數(shù)據(jù)的大海撈針。正如你所知，在大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)企業(yè)想要增加自身價(jià)值，管理會(huì)計(jì)師的表現(xiàn)是其中關(guān)鍵之一。所以讓我們看看如何從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值。

2.資產(chǎn)版圖的新成員

以往我們所說的資產(chǎn)，包括現(xiàn)金、存貨以及實(shí)際存在并能創(chuàng)造價(jià)值的企業(yè)固定資產(chǎn)?，F(xiàn)在，這張傳統(tǒng)的資產(chǎn)版圖必須擴(kuò)大到包括大數(shù)據(jù)的價(jià)值主張以及其后續(xù)分析價(jià)值。即使不像傳統(tǒng)資產(chǎn)一樣具有有形的價(jià)值，大數(shù)據(jù)具有潛在的“虛擬資產(chǎn)價(jià)值”。這種新資產(chǎn)代表了企業(yè)的未來的價(jià)值，這是傳統(tǒng)資產(chǎn)價(jià)值定義之外的，因?yàn)檫@項(xiàng)新資產(chǎn)是無形的。如果一個(gè)企業(yè)可以識(shí)別并分析得出有用數(shù)據(jù)，并將此數(shù)據(jù)加以商務(wù)智能化處理后運(yùn)用于企業(yè)的戰(zhàn)略性決策，那么該數(shù)據(jù)被認(rèn)為是一項(xiàng)資產(chǎn)——虛擬資產(chǎn)。由企業(yè)收集而來的大數(shù)據(jù)在審查時(shí)應(yīng)思考：收集的數(shù)據(jù)是否具有可分析性，怎樣分析，能否能給企業(yè)帶來價(jià)值。如果沒有抱有明確的目的性，不考慮數(shù)據(jù)的可分析性而盲目的去收集數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)的絕對(duì)數(shù)量將是無法管理的，且所進(jìn)行的數(shù)據(jù)收集工作也是徒勞無功的。雖說企業(yè)必須為大數(shù)據(jù)的收集和分析工作制定投資回報(bào)（ROI）模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但其要面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)及其來源已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。

3.無國界的數(shù)據(jù)

在管理會(huì)計(jì)師以往傳統(tǒng)的管理和分析數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)主要來自于他們企業(yè)內(nèi)部，重點(diǎn)是財(cái)務(wù)信息。大數(shù)據(jù)的到來徹底打破了數(shù)據(jù)來源僅限于企業(yè)內(nèi)部的規(guī)則，使得數(shù)據(jù)來源多樣化，并為包含財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的全球數(shù)據(jù)世界打開了一扇窗。互聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)提供了訪問海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源的途徑。例如，輕點(diǎn)幾下鼠標(biāo)就可以訪問超過10萬篇美國證券交易委員會(huì)（SEC）用可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言（XBRL）編寫的財(cái)務(wù)報(bào)告。其他數(shù)據(jù)格式包括視頻、電子郵箱、推特、聲吶波等。讓人不解的是，企業(yè)如何甄別這些信息并把其運(yùn)用于對(duì)自身有利的方面，這就是商務(wù)智能要解決的問題。

4.商務(wù)智能

商務(wù)智能（BI）涵蓋范圍廣泛，包括對(duì)大數(shù)據(jù)的分析過程，利用工具去訪問，開采過程。其目的是為了分析得要有用數(shù)據(jù)用于決策，因?yàn)楦玫男畔⒑头治鍪瞧髽I(yè)能否提升自身競(jìng)爭(zhēng)力、獲取更多經(jīng)濟(jì)利益的關(guān)鍵所在。然而很多企業(yè)將會(huì)采取顧客導(dǎo)向的商務(wù)智能解決方案，新一代的商務(wù)智能工具操作簡(jiǎn)單并且成本低效益高，并且可用于桌面辦公非常方便。例如，微軟的商務(wù)智能工具Power BI for Excel和Office 365，這些工具可以從云端獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行商業(yè)建模，與Office 365進(jìn)行協(xié)作可以提供實(shí)時(shí)的可視化功能。5年前，就可以用很小的成本使用這個(gè)工具。最重要的是，管理會(huì)計(jì)師可以不用通過IT手段去進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。商務(wù)智能的出現(xiàn)，意味著管理會(huì)計(jì)師數(shù)據(jù)分析時(shí)思維方式的轉(zhuǎn)變以及預(yù)測(cè)分析的崛起。

5.預(yù)測(cè)分析

會(huì)計(jì)師根據(jù)從前的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)進(jìn)行仔細(xì)剖析，得到結(jié)論并以此作為制定未來戰(zhàn)略規(guī)劃的基礎(chǔ)。后見之明已經(jīng)被淘汰了，而充分利用商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)作出預(yù)測(cè)分析才是當(dāng)代管理會(huì)計(jì)工作的核心。預(yù)測(cè)分析改變了整個(gè)“游戲規(guī)則”，它允許企業(yè)通過數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案（Datalens）來進(jìn)行分析和管理策略。高德納（Gartner）公司認(rèn)為，預(yù)測(cè)分析具有以下四個(gè)優(yōu)點(diǎn)：注重預(yù)測(cè)，分析快速，相關(guān)業(yè)務(wù)分析和用戶界面友好。預(yù)測(cè)分析對(duì)實(shí)時(shí)分析的需求作出了說明，并且是連接其與做出明智決策之間不可或缺的橋梁。預(yù)測(cè)分析不是基礎(chǔ)的電子表格分析，而是一個(gè)復(fù)雜的、精心設(shè)計(jì)的，通過利用企業(yè)數(shù)據(jù)集篩查商業(yè)信息和數(shù)據(jù)從而達(dá)到提升企業(yè)洞察力的規(guī)劃工具。其復(fù)雜性和分析質(zhì)量可以降低管理會(huì)計(jì)師做出錯(cuò)誤決策的風(fēng)險(xiǎn)。高德納公司預(yù)測(cè)，使用預(yù)測(cè)分析的企業(yè)到2017年時(shí)可以將他們的投資回報(bào)率提高20%。但是沒有一個(gè)放之四海而皆準(zhǔn)的預(yù)測(cè)分析解決方案。管理會(huì)計(jì)師將會(huì)在企業(yè)定制指標(biāo)的發(fā)展中扮演一個(gè)至關(guān)重要的角色，成為企業(yè)數(shù)據(jù)模型開發(fā)和評(píng)測(cè)中的關(guān)鍵性因素。

6.適者生存

管理會(huì)計(jì)師應(yīng)該遵從海倫·布蘭德的明智建議。隨著大數(shù)據(jù)、商務(wù)智能和預(yù)測(cè)分析的不可阻擋的增長(zhǎng)，委托信息技術(shù)部門進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析的時(shí)代一去不復(fù)返了。管理會(huì)計(jì)師必須成為精通這三項(xiàng)強(qiáng)大手段并能利用它們?yōu)槠髽I(yè)增加效益的復(fù)合型人才。海倫·布蘭德指出，“會(huì)計(jì)的未來在于資金，技術(shù)，信息的交集，你能準(zhǔn)備好么？”（作者單位：廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)）

參考文獻(xiàn)：

[1] 陶雪嬌，胡曉峰，劉洋.大數(shù)據(jù)研究綜述[J].Journal of System Simulation，2013.

[2] 城田真琴.大數(shù)據(jù)的沖擊[M].人民郵電出版社，2013.

[3] 馬曉娜.基于ERP系統(tǒng)的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)流程重組研究綜述[J].中國證券期貨，2012，8：094.

[4] BigData.Nature，2008，455（7209）：1-136.

[5] 王建軍.淺議會(huì)計(jì)在企業(yè)管理中的作用轉(zhuǎn)變[J].時(shí)代金融，2010.