李凌煜

（上海大學(xué)計算機工程與科學(xué)學(xué)院，上海 200444）

一、大數(shù)據(jù)介紹

（一）大數(shù)據(jù)的含義

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）為“大數(shù)據(jù)”下的定義是：“大數(shù)據(jù)”是指為了更經(jīng)濟(jì)更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價值而設(shè)計的新一代架構(gòu)和技術(shù)，用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。2009年，“大數(shù)據(jù)”概念開始在社會上傳播，直到2012年美國政府高調(diào)宣布“大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)計劃”，大數(shù)據(jù)時代才真正開始進(jìn)入人們的社會經(jīng)濟(jì)生活。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

對于大數(shù)據(jù)的特征，當(dāng)前較為統(tǒng)一的認(rèn)識是如下四個點：數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)要求處理速度快、數(shù)據(jù)價值密度低，即所謂的四V特性。這四種特性使得大數(shù)據(jù)區(qū)分于普通意義上的海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)不僅可以描述大量的數(shù)據(jù)，還具有提取獲得有價值信息的能力。

二、會計數(shù)據(jù)處理中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢

傳統(tǒng)的會計財務(wù)分析主要以企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)為分析對象，再利用宏觀形勢和行業(yè)趨勢綜合判斷來得出結(jié)論[1]。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對于會計領(lǐng)域來說擁有的優(yōu)點如下。

（一）不再依賴抽樣

傳統(tǒng)的會計在收集分析時采用隨機采樣的方法，只取用了企業(yè)運營數(shù)據(jù)中的一小部分，不能保證樣本完全代表整體，而且浪費了數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)資源。同時，現(xiàn)實中人為的采樣很難保證絕對的隨機性，有可能會導(dǎo)致分析結(jié)果與實際不同。而使用大數(shù)據(jù)方法可以使用所有的數(shù)據(jù)，使樣本=總體，從而收集到過去無法收集到的信息。

（二）強調(diào)相關(guān)關(guān)系，解決信息滯后性的問題

傳統(tǒng)的會計使用已經(jīng)發(fā)生的事情產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果，側(cè)重點在于找出事情發(fā)生的原因，具有一定的滯后性。而使用大數(shù)據(jù)方法通過收集整理所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以大概知道未來可能會發(fā)生什么，提高了數(shù)據(jù)的利用率，有助于相關(guān)部門的理解和管理會計的發(fā)展，提高企業(yè)管理的針對性和有效性[2]。

（三）數(shù)據(jù)效率大于準(zhǔn)確率

在小數(shù)據(jù)時代，由于測量的能力受限，數(shù)據(jù)點的測量在結(jié)果中起著至關(guān)重要的作用，因此需要保證每個數(shù)據(jù)的精確性[2]。而在大數(shù)據(jù)時代，人們不用擔(dān)心某個數(shù)據(jù)的差錯引起對整個系統(tǒng)的錯誤影響，不需要花費大量的代價在數(shù)據(jù)的不確定性和模糊性上。相比于小數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)可以由于更加強調(diào)數(shù)據(jù)的整體性和混雜性而能夠幫助人們進(jìn)一步接近事實真相。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)會計數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

（一）提高財會工作的透明性和真實性

由于傳統(tǒng)的企業(yè)財會工作具有保密性，且工作大多在線下完成，容易產(chǎn)生會計造假問題。但是在大數(shù)據(jù)時代下，對于數(shù)據(jù)的收集、分析和處理在很大程度上得到了改進(jìn)，企業(yè)大部分的財會工作都可以在線上進(jìn)行，這樣就方便了相關(guān)部門和人員查看資金的流動情況。資金的流向綜合反映了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的情況，一方面，企業(yè)可以通過客戶數(shù)據(jù)和資金流向評估總結(jié)出客戶的信息，從而篩選出有重要意義的客戶；另一方面，通過查找、監(jiān)控異常的資金流向，可以尋找、發(fā)現(xiàn)、核對來自企業(yè)內(nèi)外部的相關(guān)證據(jù)[3]，根據(jù)資金流向追蹤源頭負(fù)責(zé)人，從而強化對項目各個流程的監(jiān)督，找出并預(yù)防隱藏在企業(yè)中的各種違法違規(guī)問題。

（二）提高對信息的預(yù)測力

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時代，人們更習(xí)慣于根據(jù)數(shù)據(jù)找出產(chǎn)生這樣結(jié)果的原因，分析數(shù)據(jù)也更多依靠職業(yè)經(jīng)驗判斷，相比于大數(shù)據(jù)方法缺乏科學(xué)性和準(zhǔn)確性。由于大數(shù)據(jù)的主要功能之一就是使用模型對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來預(yù)測事件發(fā)生的可能性，因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，人們既可以進(jìn)行實時分析，又能做出預(yù)測模型。相比于從過去的數(shù)據(jù)中找到因果關(guān)系，人們更傾向知道接下來會發(fā)生什么，從而提前找到解決辦法。

比如，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以根據(jù)消費者的網(wǎng)上瀏覽和購買記錄進(jìn)行分析，從而找到消費者的偏好并向消費者推薦相關(guān)產(chǎn)品。對于企業(yè)來說，對消費者購買偏好和地域分布等內(nèi)容的分析，有助于制定相應(yīng)的銷售策略和銷售預(yù)算。銷售預(yù)算是企業(yè)財務(wù)預(yù)算的根本，只有銷售預(yù)測準(zhǔn)確，才能保證后續(xù)的預(yù)測更加貼近實際[4]。

（三）控制企業(yè)經(jīng)營成本

企業(yè)的經(jīng)營成本主要分為剛性成本和隱形成本[5]。所謂的剛性成本，如辦公差旅費、員工福利、稅務(wù)金額等，是企業(yè)必須的支出；而隱形成本則在很大程度上決定了企業(yè)的經(jīng)營成本，如企業(yè)員工工作效率越低、部門組織內(nèi)部協(xié)調(diào)越不緊密，企業(yè)在運營管理環(huán)節(jié)所需要的成本就越高，企業(yè)的經(jīng)營能力也就越差。

但是通過大數(shù)據(jù)，可以清晰地看到企業(yè)內(nèi)部運作的每一個環(huán)節(jié)，從而分析出具體哪一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了高消耗、低效率的問題，甚至找出問題的原因所在。通過大數(shù)據(jù)在第一時間發(fā)現(xiàn)并解決問題，實現(xiàn)對企業(yè)經(jīng)營成本的全方位控制，實現(xiàn)對企業(yè)的科學(xué)管理。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在使用中要注意的問題

由于大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)會計相比有上述的優(yōu)點，使得大數(shù)據(jù)的使用對于每一家企業(yè)來說都十分有誘惑力，但是倘若不能合理有效地使用大數(shù)據(jù)和盡可能避免大數(shù)據(jù)帶來的問題，大數(shù)據(jù)的使用在企業(yè)中的優(yōu)勢就會變成最大的劣勢。具體的問題有如下兩方面。

（一）安全問題

1.數(shù)據(jù)保護(hù)

由于大數(shù)據(jù)本身的產(chǎn)生原理，海量的多源數(shù)據(jù)都匯聚在大數(shù)據(jù)平臺中，這就使得來自不同用戶的數(shù)據(jù)可能會存儲在同一個數(shù)據(jù)池中并被不同的用戶使用。為了保護(hù)數(shù)據(jù)內(nèi)容的安全性，即在看不見他人數(shù)據(jù)內(nèi)容的前提下對數(shù)據(jù)進(jìn)行利用，必須加強對數(shù)據(jù)的隔離和訪問控制，否則將引起數(shù)據(jù)泄露的問題。如今的數(shù)據(jù)安全形勢不容樂觀，需要保護(hù)的數(shù)據(jù)量增長已經(jīng)超過了數(shù)據(jù)總量的增長。

2.隱私保護(hù)

大數(shù)據(jù)資源的開放共享和個人的隱私保護(hù)存在天然矛盾，為了最大化地體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，濫用個人信息幾乎是不可避免的。同時，商業(yè)機密也容易在網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、平臺到應(yīng)用的過程中被第三方竊取和泄露[2]。

3.攻擊保護(hù)

由于現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺大多基于Hadoop框架進(jìn)行二次開發(fā)，缺乏有效的安全機制，所以其安全保障能力仍然較差。而且在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)安全邊界相對清晰，但是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)采用底層復(fù)雜、開放的分布式存儲和計算架構(gòu)，使得大數(shù)據(jù)環(huán)境下安全邊界變得模糊，傳統(tǒng)的安全防護(hù)技術(shù)不再適用。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展催生出了新型的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段，導(dǎo)致傳統(tǒng)檢測、防御技術(shù)無法有效抵御攻擊[6]。

（二）數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)信息以驚人的速度增長，一些垃圾數(shù)據(jù)會不可避免地產(chǎn)生。而垃圾數(shù)據(jù)只會產(chǎn)生垃圾信息，因此應(yīng)該保證企業(yè)使用的數(shù)據(jù)信息的可靠性，確保大數(shù)據(jù)是完整、準(zhǔn)確、可信、及時的。同時，在使用大數(shù)據(jù)分析時，并不是數(shù)據(jù)越多越好，而是要根據(jù)被分析的對象選用恰當(dāng)?shù)南嚓P(guān)數(shù)據(jù)，避免不相關(guān)數(shù)據(jù)帶來的“噪音”[1]。

五、未來會計從業(yè)者的機遇

大數(shù)據(jù)對財務(wù)產(chǎn)生了無法忽視的影響，但是這種影響不一定就是毀滅性的，相反，有可能是一個新的機會窗口。就像工業(yè)革命，機器取代了手工，提高了效率，而被機器替代的勞動力也開始從事相關(guān)的工作，如深加工、機器維護(hù)，大量機器的產(chǎn)生并沒有讓人們的生活越來越艱難，反而通過一個新的路徑改善了生活。

同理，在大數(shù)據(jù)革命下，新的技術(shù)改變了原來固有的工作方式和組織體系，這就需要會計相關(guān)人員也隨之做出改變。會計師的作用不再僅僅是提供財務(wù)數(shù)據(jù)，還要擁有對數(shù)據(jù)的分析挖掘和判斷能力，通過更高層次的財務(wù)分析和信息決策來盡最大可能地向管理層體現(xiàn)大數(shù)據(jù)信息的價值。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡康.大數(shù)據(jù)分析方法在管理會計中的應(yīng)用探索[J].中國總會計師，2015，（3）.

[2]許金葉.構(gòu)建會計大數(shù)據(jù)分析型企業(yè)的核心風(fēng)險及管控機制[J].財務(wù)與會計，2013，（7）.

[3]秦榮生.大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)在會計工作中的應(yīng)用研究[J].會計與經(jīng)濟(jì)研究，2015，29（5）：3.

[4]張冰茹，牛巍.大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于會計數(shù)據(jù)分析研究[J].商場現(xiàn)代化，2015，（7）：176.

[5]封毅.基于大數(shù)據(jù)的管理會計研究與探討[J].中國管理信息化，2016，19（22）：34.

[6]將來路遠(yuǎn).大數(shù)據(jù)安全問題分析及對策建議[Z].百家號，2017，（12）.