吳勇 陳慧 朱衛(wèi)東

【摘要】基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的組織整合、資源協(xié)調(diào)和方法創(chuàng)新是行業(yè)發(fā)展的大勢所趨，而管理會計作為服從和服務于企業(yè)經(jīng)營管理活動的重要工具，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)經(jīng)營管理決策有價值的信息顯得尤為重要。在系統(tǒng)梳理大數(shù)據(jù)和管理會計相關概念的基礎上，闡述大數(shù)據(jù)對管理會計的系統(tǒng)性影響，從底層的數(shù)據(jù)收集、傳輸、管理和上層的管理會計應用兩個維度，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)邏輯框架，并立足于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用四個關鍵階段，重構(gòu)面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理會計應用系統(tǒng)功能架構(gòu)，進而從需求驅(qū)動、供給推動以及外部環(huán)境影響三個方面，提出基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)的實施思路和實現(xiàn)路徑。

【關鍵詞】大數(shù)據(jù);管理會計;管理會計系統(tǒng);全生命周期

【中圖分類號】F234 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2019）07-0061-8

一、引言

以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能為主要內(nèi)容的新一代信息技術(shù)的廣泛滲透，使得企業(yè)可以更加便捷、高效地采集來自云端、網(wǎng)頁、視頻、電子郵件、社會媒體、生物及工業(yè)傳感器等多種來源的資料，通過對不同來源（內(nèi)部和外部）和多種形式（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）的海量數(shù)據(jù)進行適當?shù)奶崛　⑥D(zhuǎn)換及加載（Extract，Transform，and Load，ETL），能夠為企業(yè)分析市場趨勢、客戶偏好和潛在市場等提供有價值的決策信息，有助于企業(yè)洞悉商業(yè)機遇、改善業(yè)務模式和創(chuàng)造新價值。挖掘數(shù)據(jù)價值，不僅需要模型、方法、工具，更重要的是需要分析數(shù)據(jù)的專業(yè)人士，未來的數(shù)據(jù)分析師、價值分析師更可能來自管理會計師，這是因為他們具備價值思維、數(shù)據(jù)思維?；诖髷?shù)據(jù)的管理與分析已成為企業(yè)重要的差異化競爭戰(zhàn)略，是提升企業(yè)核心競爭力的重要手段。例如，亞馬遜、IBM（Intemational BusinessMachines Corporation）、SAS（Statistical Analysis Svs-tem）和阿里等企業(yè)已成功應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提高公司的經(jīng)營績效與管理質(zhì)量。

為了更好地將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應用于企業(yè)經(jīng)營管理決策，亟需管理大型、多元、分布式、異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)集，以提取、分析、利用對于企業(yè)經(jīng)營管理決策有用的信息。管理會計作為服從和服務于企業(yè)經(jīng)營管理活動的重要工具，大數(shù)據(jù)在為管理會計發(fā)展帶來巨大機遇的同時，也對其提出了更高的要求。工業(yè)4.0強調(diào)大數(shù)據(jù)的綜合運用，在研發(fā)、生產(chǎn)、倉儲、營銷、配送等價值鏈全流程中均強調(diào)取得企業(yè)內(nèi)、外部的實時經(jīng)營數(shù)據(jù)，并進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，這將在預算編制、成本控制以及績效管理等方面對管理會計的功能架構(gòu)產(chǎn)生重要影響。

其一，以往在預算編制時，管理會計人員必須依賴各部門在事前提供預估的營運信息，這種做法雖然有助于提高各部門的預算參與度，但降低了預算可靠性。工業(yè)4.0中大數(shù)據(jù)的應用，將為管理會計人員提供豐富的預算編制參數(shù)來源，有助于降低預算編制過程中的信息不對稱，進而提高預算編制的可靠性和準確性。

其二，工業(yè)4.0強調(diào)不僅要控制成本，而且要創(chuàng)造價值。當工業(yè)4.0實現(xiàn)網(wǎng)絡與實體的有效融合后，智能工廠將具備主動執(zhí)行作業(yè)基礎成本法（Activi-ty-Based Costing）的能力，實現(xiàn)匯總產(chǎn)品成本信息的基本功能。當智能系統(tǒng)能夠自動實現(xiàn)有效的成本管理時，管理會計人員必須重新思考其工作角色與定位，將更多的精力投入到作業(yè)基礎管理（Activity-Based Management）工作中，通過調(diào)整、優(yōu)化作業(yè)來最大化公司價值。

其三，就績效評估系統(tǒng)而言，在工業(yè)4.0時代，唯有不斷創(chuàng)新才能保證公司持續(xù)盈利和創(chuàng)造價值，然而對于創(chuàng)新型員工與勞動型員工的激勵方式大相徑庭，準確量化、科學測度員工的創(chuàng)新績效難度更大。此外，創(chuàng)新績效只有在考慮組織文化及環(huán)境之后，才能在創(chuàng)新的行動控制或結(jié)果控制中取得平衡。因此，需要管理會計人員在基于會計基礎的傳統(tǒng)績效指標之外，設計出有效衡量創(chuàng)新績效的指標體系，更好地激發(fā)員工進行技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、組織創(chuàng)新及商業(yè)模式創(chuàng)新的積極性。

為了積極應對新一代信息技術(shù)發(fā)展、工業(yè)4.0以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等快速發(fā)展引發(fā)的一系列挑戰(zhàn)，必須充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)時代管理會計的作用，轉(zhuǎn)變管理會計的職能，重構(gòu)管理會計系統(tǒng)的架構(gòu)，引導管理會計系統(tǒng)由傳統(tǒng)的財務導向轉(zhuǎn)型為決策導向，以更好地服務于企業(yè)的價值創(chuàng)造目標。因此，本研究在闡述大數(shù)據(jù)對管理會計影響的基礎上，重點從底層的數(shù)據(jù)收集、傳輸、管理和上層的管理會計應用兩個維度，來構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)邏輯框架，并立足于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用四個關鍵階段，重構(gòu)基于大數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理會計應用系統(tǒng)功能架構(gòu)，以詮釋大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對成本控制、績效評價和決策支持等管理會計核心功能的影響，進而提出基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)的實施思路和實現(xiàn)路徑。

二、大數(shù)據(jù)和管理會計

（一）大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)作為近期研究熱點之一，相關方面對其給出的定義卻并不完全一致?；跀?shù)據(jù)來源和技術(shù)特征的視角，IBM公司指出大數(shù)據(jù)主要具有規(guī)模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）和真實性（Veracity）四個核心特征。美國國家科學基金會（National Science Foundation，NSF）認為，大數(shù)據(jù)是“迅速、復雜以及多元的大量數(shù)據(jù)，需運用高級的技術(shù)與方法，才能擷取、儲存、分配、管理與分析的信息”?；诖髷?shù)據(jù)處理方法和處理工具的視角，維基百科（Wikipedia）指出，大數(shù)據(jù)是規(guī)模龐大且復雜的數(shù)據(jù)集合，很難用常規(guī)的數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應用對其進行處理，其主要挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)抓取、存儲、搜索、共享、轉(zhuǎn)換、分析和可視化。基于管理和資源的視角，楊善林等指出大數(shù)據(jù)是一類重要的信息資源，它具有決策有用性、安全性、海量性、異構(gòu)性、增長性、復雜性和可重復開采性等特征，一般具有多種潛在價值。因此，大數(shù)據(jù)是無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力，它是一種海量的、高增長的和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就是從不同類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值的信息。要想將大數(shù)據(jù)技術(shù)更有效地應用于管理會計領域，就要求管理會計人員具備借助于數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進行相應的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析，并能有效地將分析結(jié)果應用于企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、運營管理、風險管控等方面，從而為企業(yè)制定和調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略、提升公司績效、改善客戶體驗、強化風險管控與績效管理等提供決策依據(jù)。

（二）管理會計

2014年10月英國皇家特許管理會計師公會（CIMA）和美國注冊會計師協(xié)會（AICPA）聯(lián)合發(fā)布的《全球管理會計原則》中指出，管理會計是挖掘、分析、傳遞和利用與決策相關的財務與非財務信息，從而為組織機構(gòu)創(chuàng)造價值并持續(xù)維護其價值?？梢钥闯?，該定義更傾向于決策支持信息系統(tǒng)，其確認的管理會計主要功能是幫助組織管理者做出決策、創(chuàng)造組織價值。2016年6月，我國財政部發(fā)布的《管理會計基本指引》中明確指出，管理會計的目標是通過運用管理會計工具方法，參與單位規(guī)劃、決策、控制和評價活動并為之提供有用信息，推動單位實現(xiàn)戰(zhàn)略規(guī)劃?？梢姡撝敢暮诵闹鲝埲匀皇枪芾頃媴⑴c組織的管理活動，這也是管理會計與財務會計的本質(zhì)區(qū)別。

傳統(tǒng)的觀點認為：財務會計的信息使用者主要是企業(yè)外部人，例如股東、債權(quán)人、審計師、稅務機構(gòu)、政府單位等;管理會計的信息用戶為企業(yè)內(nèi)部人，主要為企業(yè)各級管理人員。在大數(shù)據(jù)時代，若從致力于增加信息的有用性這一點出發(fā)，財務會計與管理會計的功能可謂“殊途同歸”，企業(yè)勢必將此兩大領域有效融合。一方面，將對公司戰(zhàn)略發(fā)展有重大影響的非財務信息在財務報告中適當披露，使得企業(yè)內(nèi)、外部的會計信息使用者均能據(jù)此做出最佳決策;另一方面，將財務會計注重于提高會計信息披露質(zhì)量的概念內(nèi)化于企業(yè)戰(zhàn)略管理與日常運營中，以達到提升企業(yè)價值、增強企業(yè)競爭力的管理會計目標。

（三）管理會計職能轉(zhuǎn)變

管理會計是通過提供管理信息來提升企業(yè)價值的會計信息系統(tǒng)，其核心職能是服務于企業(yè)的價值創(chuàng)造。傳統(tǒng)的管理會計側(cè)重于財務導向的決策分析和預算控制，然而在瞬息萬變的商業(yè)競爭中，財務報告并非管理層決策的最佳信息來源，因為它們反映的是過去的信息，而面向未來的決策需要以大量的、可靠的、相關的、最新的數(shù)據(jù)作為支撐。大數(shù)據(jù)引起了管理會計在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)形式、決策分析以及思維方式等方面的重大變革，為了更好地與大數(shù)據(jù)接軌，管理會計師轉(zhuǎn)換其職能迫在眉睫。現(xiàn)代管理會計更加強調(diào)戰(zhàn)略性方法，這種方法能夠識別、衡量和管理影響股東價值的關鍵財務因素和運營動因?，F(xiàn)代管理會計的目標是為管理者提供經(jīng)營決策相關信息，現(xiàn)代管理會計師的主要職能是參與成本管理、績效考核控制以及提供決策相關信息。

數(shù)據(jù)的合理使用可以有效提高決策分析與判斷能力，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行合理詮釋，可以獲取新的洞見。然而大數(shù)據(jù)和企業(yè)系統(tǒng)僅提高了管理會計工作的效果和效率，相應的管理會計職能并沒有顯著改變。如果越來越多的崗位或職能實現(xiàn)自動化，管理會計人員必須成為數(shù)據(jù)領域的專家，在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，構(gòu)建戰(zhàn)略和規(guī)劃預測模型，幫助企業(yè)識別風險，實現(xiàn)更精細的風險管理。如果可以獲取越來越多的數(shù)據(jù)，管理會計人員必須提高自身的業(yè)務能力，幫助客戶制定基于數(shù)據(jù)的運營和管理決策，獲取戰(zhàn)略新洞見。為了在高度技術(shù)化的商業(yè)環(huán)境中為管理層提供更多相關、可靠和有價值的信息，管理會計師必須轉(zhuǎn)變自己的職能，充分利用內(nèi)外部的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)來回答以下問題：過去發(fā)生了什么（描述性分析）？未來會發(fā)生什么（預測性分析）？什么是最優(yōu)解決方案（規(guī)范性分析）？而不是僅僅把系統(tǒng)看作一個更強大的計算器。

三、基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)邏輯框架

隨著以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的新一代信息技術(shù)的發(fā)展，不僅會計面臨著技術(shù)手段的變革，而且會計行業(yè)的邊界、組織的邊界、組織內(nèi)部的職能邊界也在發(fā)生變化。基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)是人網(wǎng)交互、人機共融的智能管理會計系統(tǒng)，需要借助于大數(shù)據(jù)、人工智能以及人類財務專家共同組成人機一體化的信息環(huán)境，其邏輯框架主要包括底層的數(shù)據(jù)收集、傳輸、管理以及上層的管理會計應用，具體如圖1所示。

底層的數(shù)據(jù)收集、傳輸與管理主要是通過智能感知系統(tǒng)、網(wǎng)絡通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、智能引擎系統(tǒng)予以實現(xiàn)。其中，智能感知系統(tǒng)利用條形碼、傳感器、無線射頻識別（RFID）、光學字符識別（OCR）等技術(shù)，實時動態(tài)地感知企業(yè)外部環(huán)境和內(nèi)部經(jīng)營管理活動，并能自動地進行相關數(shù)據(jù)信息的采集工作;網(wǎng)絡通信系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)以及衛(wèi)星通信網(wǎng)絡等實現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時傳輸和共享;數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)用于存儲大數(shù)據(jù)分析所需要的元數(shù)據(jù)、各類交易處理數(shù)據(jù)（業(yè)務、財務、管理活動等）以及“四庫”（規(guī)則庫、方法庫、模型庫、知識庫等），并在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘等商業(yè)智能（Business Intelli-gence）程序的支持下，為應用層的數(shù)據(jù)處理與分析奠定基礎;智能引擎系統(tǒng)則通過公共的智能部件（智能感知引擎、智能搜索引擎、智能分析引擎、智能推理引擎、智能展示引擎等）面向具體管理決策問題，滿足應用層各種智能處理的需要。

上層的智能管理會計應用層則涵蓋了管理會計信息處理的全過程。首先是信息輸入，按照會計信息處理的要求，智能獲取企業(yè)經(jīng)營管理活動以及外部相關大數(shù)據(jù)資源，通過人機合作模式統(tǒng)一輸入。然后是信息處理，管理會計并不是一個僅僅基于知識的體系，而是基于人對于事物的判斷力和決斷力的學習系統(tǒng)。新時代管理會計人才要注重提升自己的全局管控能力、洞察力和預測能力。因此，基于大數(shù)據(jù)分析的智能管理會計系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習、深度學習等技術(shù)，改變了傳統(tǒng)管理會計系統(tǒng)以處理交易性活動為主的特征，引入了面向財務預測、控制、分析與決策一體化應用的更高價值的管理會計活動，并逐步拓展至以分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策為基礎的戰(zhàn)略決策領域，部分地替代管理會計活動中人類專家的部分職能。最后是信息輸出，針對具體管理決策問題，基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)通過底層的各種智能引擎，將大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和人的價值判斷相匹配，能夠?qū)崟r、動態(tài)、直觀、頻道化、定制化地多維展示業(yè)務、財務、管理等融合報表信息，以滿足企業(yè)內(nèi)外部使用者個性化、多樣化的信息需求。

四、構(gòu)建面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理會計應用系統(tǒng)功能架構(gòu)

“數(shù)據(jù)+分析=洞察”意味著重視數(shù)據(jù)并結(jié)合先進的分析技術(shù)與手段才能洞察企業(yè)經(jīng)營活動的本質(zhì)，因為不管數(shù)據(jù)的量如何巨大，數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何先進，都會有失偏頗。如果數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過適當?shù)厮鸭c整理或者數(shù)據(jù)不正確，就難以做出準確的分析;即使取得所需要的數(shù)據(jù)并經(jīng)過妥善的整理，如果缺少科學有效的分析方法，或者分析目標不明確，也將無法創(chuàng)造數(shù)據(jù)的價值，更不會深入地洞察企業(yè)經(jīng)營活動的本質(zhì)。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特點使得管理會計的成本控制、績效考核、決策支持等功能迎來了革新，那么大數(shù)據(jù)分析究竟會對管理會計的功能實現(xiàn)產(chǎn)生何種影響？為此，本文基于大數(shù)據(jù)分析的全生命周期流程，按照數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)使用四個階段，構(gòu)建了面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理會計應用系統(tǒng)功能構(gòu)架，具體如圖2所示。

該架構(gòu)較好地實現(xiàn)了對海量內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)、財務和非財務數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，有助于管理會計師根據(jù)分析結(jié)果充分發(fā)揮自己的職能作用，加強企業(yè)成本控制，完善企業(yè)績效考核，優(yōu)化企業(yè)經(jīng)營決策。

（一）數(shù)據(jù)收集

傳統(tǒng)的管理會計所依靠的數(shù)據(jù)大部分來自公司內(nèi)部，如采購訂單、銷售記錄、發(fā)貨記錄、應收賬款信息、人事信息、庫存信息等，這些數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的、可預測的、有序的。然而在高度技術(shù)化的商業(yè)環(huán)境中，管理會計僅依靠內(nèi)部信息履行職能是遠遠不夠的。Min Cao等的研究表明，大數(shù)據(jù)背景下的信息模式使溝通和運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)得以轉(zhuǎn)化建模，提高了管理效率和決策有效性，大數(shù)據(jù)是解決業(yè)務數(shù)據(jù)收集的有效途徑。對于企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)運營和管理相關的數(shù)據(jù)，可以通過企業(yè)的ERP系統(tǒng)以及系統(tǒng)日志采集等數(shù)據(jù)采集工具來完成;對于新聞、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等外部網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，可以通過網(wǎng)絡爬蟲、網(wǎng)站公開API（應用程序編程接口）以及智能感知設備等來獲取。外部數(shù)據(jù)多為半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，只有通過分析工具處理后才能提供決策有用的信息，并將其以結(jié)構(gòu)化方式存儲為本地數(shù)據(jù)文件中，支持圖片、音頻、視頻等文件以及附件的采集，其中附件可與正文建立自動關聯(lián)。

獲取海量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)有助于管理會計師更準確、全面、高效地進行成本控制，及時調(diào)整成本以適應激烈的市場競爭。內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的區(qū)分標準在于數(shù)據(jù)來源渠道，按照是否與財務相關可以將數(shù)據(jù)分為財務數(shù)據(jù)和非財務數(shù)據(jù)。相比于財務指標，非財務指標能更全面、客觀地反映企業(yè)戰(zhàn)略執(zhí)行的狀態(tài)，也能更公正地評價企業(yè)內(nèi)部組織的績效，正如平衡計分卡中客戶、內(nèi)部業(yè)務流程以及學習和成長三個層面都采用非財務指標。除此之外，我國學者吳輝等認為收集、處理和使用客戶評價、銷售情況、作業(yè)狀態(tài)等非財務數(shù)據(jù)，能促進管理會計預測功能的實現(xiàn)。

（二）數(shù)據(jù)預處理

大數(shù)據(jù)由于其數(shù)據(jù)來源多源化、數(shù)據(jù)類型多樣化、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜化，易導致數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊。然而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是開展數(shù)據(jù)分析的前提，數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問題會導致錯誤的分析結(jié)果，進而影響相關預測和決策的準確性，對管理會計師的工作產(chǎn)生嚴重負面影響。準確性、完整性和一致性是數(shù)據(jù)質(zhì)量的三個核心要素，具體來說，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是完整的、有效的、準確的、相關的、一致的和及時的數(shù)據(jù)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是企業(yè)重要的商業(yè)資源和商業(yè)資產(chǎn)，是形成企業(yè)核心競爭力、增強企業(yè)價值創(chuàng)造能力的基礎。正如Davenport等所述：“如果沒有數(shù)據(jù)，你就無法分析;如果沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，你就不能正確地分析?！睘榱双@取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須先對數(shù)據(jù)進行預處理，數(shù)據(jù)預處理是進行數(shù)據(jù)分析、挖掘前的重要準備工作。數(shù)據(jù)預處理主要包含以下步驟：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)變換。

1.數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理通過填補缺失值、光滑噪聲和識別離群點等，來糾正數(shù)據(jù)的不一致性。若數(shù)據(jù)使用者認為數(shù)據(jù)是“臟”的，則他們就會對基于這些數(shù)據(jù)所做的預測與決策結(jié)果產(chǎn)生懷疑。數(shù)據(jù)清理包括剔除重復數(shù)據(jù)、補充缺失數(shù)據(jù)、消除噪聲數(shù)據(jù)等。在分析“臟”數(shù)據(jù)的產(chǎn)生來源和存在形式后，充分利用最新的技術(shù)手段和方法清洗“臟”數(shù)據(jù)，將“臟”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為滿足數(shù)據(jù)質(zhì)量或應用要求的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)集成是指對多源、異構(gòu)的多個數(shù)據(jù)進行有效融合，主要涉及數(shù)據(jù)的選擇，相關數(shù)據(jù)、沖突數(shù)據(jù)及不一致數(shù)據(jù)的處理融合等問題，有助于減少結(jié)果數(shù)據(jù)集的冗余和不一致性。

3.數(shù)據(jù)歸約。考慮到復雜海量數(shù)據(jù)的分析處理難度大，為提高分析計算效率，需要在不影響分析結(jié)果的前提下，通過維歸約、數(shù)量歸約和數(shù)據(jù)壓縮等手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的簡化表示。其中，維歸約主要使用數(shù)據(jù)編碼方案，得到原始數(shù)據(jù)的簡化或者“壓縮”表示;數(shù)量歸約主要使用參數(shù)模型和非參數(shù)線性模型，用替代的、較小的數(shù)據(jù)表示形式替換原數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)壓縮使用變換得到原數(shù)據(jù)的歸約或者“壓縮”表示。

4.數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)變換主要是找到數(shù)據(jù)的特征表示，用維變換或轉(zhuǎn)換來減少有效變量的數(shù)目或找到數(shù)據(jù)的不變式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合于后續(xù)分析和挖掘的形式。

（三）數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計息息相關，不論是方差分析、多變量分析、分類數(shù)據(jù)分析、回歸分析等以線性模型為核心的方法，還是時間序列分析、多變量時間序列分析、面板數(shù)據(jù)分析等以時間軸因子或頻率軸因子轉(zhuǎn)換為核心的技術(shù)，都可以用來分析大數(shù)據(jù)?；跀?shù)據(jù)科學的視角，大數(shù)據(jù)分析整合了互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)信息分析與應用、數(shù)據(jù)庫建構(gòu)與分析、統(tǒng)計分析、統(tǒng)計學習等方面既有的工具，但在數(shù)據(jù)內(nèi)容格式、數(shù)據(jù)處理維度、數(shù)據(jù)分布形態(tài)等方面又不同于傳統(tǒng)分析方法。大數(shù)據(jù)分析更加關注于處理具有信息量大（Volume）、時效性要求高（Velocity）、內(nèi)容多樣化（Variety）、真實性不同（Veracity）等“4V”特性的各種不同結(jié)構(gòu)（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)，能更好地實現(xiàn)可視化信息呈現(xiàn)（Visualization）、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）以及結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化信息融合處理（Structured and Non-structured Infor-marion Processing）的目標。大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)管理會計聚焦于輔助管理決策、創(chuàng)造組織價值，為了更好地支撐基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理會計的預測、評價與決策功能的實現(xiàn)，提升企業(yè)價值，亟須解決三個方面的問題：企業(yè)過去發(fā)生了什么？企業(yè)的未來趨勢是什么？如何讓企業(yè)做得更好？而這些問題分別對應于以下三類數(shù)據(jù)分析方法。

1.描述性分析。描述性分析主要回答過去發(fā)生了什么的問題，是數(shù)據(jù)分析中最簡單的一個類型，也是最常使用的數(shù)據(jù)分析類型。通常以描述性統(tǒng)計、關鍵績效指標（KPI）、儀表盤或其他類型的可視化數(shù)據(jù)來分析。描述性分析一方面反映過去，對過去進行總結(jié)，另一方面可以進行趨勢分析，有助于加強成本費用控制和風險管控。

描述性分析意味著將過去和當前的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為報告、圖表、數(shù)據(jù)透視表等形式的可用信息，能夠幫助管理會計師全面、高效地了解公司當前經(jīng)營狀況和財務業(yè)績。例如，將營業(yè)收入增長率與前期數(shù)據(jù)相比可以幫助管理會計師了解公司成長能力，與行業(yè)基準相比可以看出公司是否保持競爭優(yōu)勢。除此之外，描述性分析在顧客、企業(yè)、員工層面也有助于管理會計師發(fā)揮其職能。例如：退貨率和保修索賠率可以反映客戶對公司新產(chǎn)品的滿意程度;研發(fā)費用占比可以衡量公司對開發(fā)新產(chǎn)品或服務的重視程度;員工技能、生產(chǎn)力等特征可以識別高效率的員工?？冃Э己?、決策支持等管理會計職能的有效發(fā)揮都是建立在描述性分析的基礎之上。

2.預測性分析。預測性分析主要回答未來可能會發(fā)生什么的問題，是利用各種統(tǒng)計、建模、數(shù)據(jù)挖掘工具對某段時間內(nèi)累積的歷史數(shù)據(jù)進行研究，計算未來事件發(fā)生的可能性，從而對未來進行預測。預測性分析采用的數(shù)據(jù)大部分是定量數(shù)據(jù)，主要的算法有支持向量機（svM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）、遺傳算法、時間序列回歸等。預測性分析本質(zhì)上只是測算一個概率，雖然并不一定準確，但是可以降低突發(fā)事件的可能性，最大限度地降低風險。目前，大多數(shù)企業(yè)主要使用描述性分析，對預測性分析的使用還比較少，然而預測性分析給企業(yè)帶來的價值更大。

預測性分析是根據(jù)當前可能收集到的數(shù)據(jù)對以后的某個時間點或者時間段進行預測，隨著日期的臨近，預測結(jié)果的準確性更高，因此應該給予足夠的重視。管理會計師通過預測性分析技術(shù)可以更加準確地預測銷量，再根據(jù)銷量確定產(chǎn)量，進而確定原材料的采購量……預測并不是一成不變的，而是應該像天氣預報一樣適時進行動態(tài)調(diào)整。此外，通過對下一年業(yè)績的預測，可以為企業(yè)、部門、員工設定相應的業(yè)績目標，為年終的績效考核提供參考。如果管理會計師認為實際的績效比預期的結(jié)果要差得多，那么他們就需要判斷這種缺陷是由于內(nèi)部控制的缺乏，還是由不恰當?shù)念A測模型選擇造成的。

3.規(guī)范性分析。規(guī)范性分析主要回答如何做得更好的問題，是在獲得描述性分析和預測性分析結(jié)果的情形下，通過尋找一個或多個解決方案，分析每個解決方案的可能結(jié)果，給出最優(yōu)解決方案，從而能夠有效地指導我們應該怎么做才能獲得更好的結(jié)果。

隨著網(wǎng)絡信息技術(shù)的發(fā)展以及經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展，企業(yè)間的競爭日趨激烈，要持續(xù)保持競爭優(yōu)勢，企業(yè)無時無刻不在權(quán)衡利弊，以做出最優(yōu)化抉擇。例如，對于產(chǎn)品同質(zhì)化競爭十分嚴重的行業(yè)，產(chǎn)品市場份額的競爭是產(chǎn)品質(zhì)量與產(chǎn)品成本的綜合考量，為了既降低產(chǎn)品成本又保證產(chǎn)品質(zhì)量，企業(yè)必須尋找最合適的原材料供應商，使得總成本最低?？冃Э己艘搽x不開規(guī)范性分析，大數(shù)據(jù)的多樣性、及時性、廣泛性等使得企業(yè)能夠更加便捷地獲取與績效相關的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和感知數(shù)據(jù)，通過規(guī)范性分析，企業(yè)不僅能夠了解內(nèi)部各部門、員工的工作與學習績效，而且能夠了解競爭對手乃至整個行業(yè)的發(fā)展績效，有助于企業(yè)制定更有針對性、更具操作性的績效考核方案。

（四）數(shù)據(jù)應用

原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后，通過描述性分析、預測性分析和規(guī)范性分析等數(shù)據(jù)分析方法，能夠更好地促進成本控制、績效考核和決策支持等管理會計相關職能的履行。首先，在成本控制方面，通過描述性分析，可以使管理會計師了解企業(yè)目前的經(jīng)營狀況和財務狀況。例如，資產(chǎn)負債率可以幫助管理會計師了解企業(yè)的長期償債能力，營業(yè)收入增長率可以幫助管理會計師了解企業(yè)的成長能力。其次，在業(yè)績評價方面，管理會計師利用描述性分析和預測性分析來預測企業(yè)未來的業(yè)績，并設立遠期目標，為日后的績效考核提供參考。再次，在決策支持方面，可以利用財務報告和績效評估的結(jié)果，采用規(guī)范性分析方法，進行財務計劃、運營管理以及戰(zhàn)略決策等方面的優(yōu)化設計，為相關管理決策提供優(yōu)化方案。最后，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化呈現(xiàn)也是大數(shù)據(jù)分析利用的重要方面。通常情況下，管理者傾向于以易于理解的格式呈現(xiàn)分析結(jié)果，因此其借助于圖形化手段，通過執(zhí)行圖形概覽、縮放、過濾、按需細化、關聯(lián)、提取等任務，將數(shù)據(jù)用直觀的方式展現(xiàn)出來，清晰有效地傳達與溝通相關的信息，以幫助數(shù)據(jù)使用者更好地理解數(shù)據(jù)，同時也有助于其找出海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。

五、基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)的實施思路

基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)的發(fā)展是一項逐步推進、持續(xù)改進的系統(tǒng)工程，企業(yè)作為實施主體，需要在政府的引導與支持下充分利用市場機制，引入供應鏈上下游更多的社會力量協(xié)同參與。為了更好地推進基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)的應用，需要考慮如下影響與制約因素：企業(yè)的實際應用需求、大數(shù)據(jù)與人工智能相關技術(shù)的發(fā)展、政府和其他社會力量的引導與參與。具體如圖3所示。

（一）企業(yè)需求驅(qū)動

企業(yè)應當在自身發(fā)展戰(zhàn)略的引導下，正確認識基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，充分考慮自身的實際需求以及系統(tǒng)的合規(guī)合法性和社會影響，統(tǒng)籌謀劃、穩(wěn)步推進。目前企業(yè)的戰(zhàn)略需求主要基于以下幾個方面：一是日益激烈的市場競爭，要求企業(yè)降低成本、提高效率;二是企業(yè)管理轉(zhuǎn)型升級，要求企業(yè)管理會計人員善用數(shù)據(jù)分析技術(shù)更好地創(chuàng)造新價值;三是為了更好地滿足利益相關者的信息訴求，要求企業(yè)提供實時、動態(tài)、定制化的各類管理報告。為此企業(yè)需要建立健全管理體制，構(gòu)建科學的組織架構(gòu)，優(yōu)化業(yè)務流程，確保企業(yè)治理機制、管理架構(gòu)、業(yè)務流程、信息系統(tǒng)等與基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)相適應。

（二）技術(shù)供給和資源供給推動

一方面，新一代人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)智能、跨媒體感知智能、混合增強智能、群體智能、自主協(xié)調(diào)控制與決策等共性關鍵技術(shù)的突破，為基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)的發(fā)展提供了重要的理論和技術(shù)支撐。其中，以深度學習為核心的大數(shù)據(jù)智能使得系統(tǒng)具有學習能力，跨媒體感知智能使得系統(tǒng)具有人機交互能力，混合增強智能使系統(tǒng)具有類似人的思考能力，群體智能使得系統(tǒng)具有群體協(xié)同合作能力，自主協(xié)同控制與決策能夠形成自主智能無人系統(tǒng)創(chuàng)新。另一方面，與基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)相關的軟硬件系統(tǒng)供應商、咨詢機構(gòu)、高校與科研院所以及各類教育培訓機構(gòu)、外包服務機構(gòu)等，能夠提供企業(yè)所需的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、信息、咨詢方案、人才等多方面的資源，上述供應鏈端多方資源的系統(tǒng)整合能夠為企業(yè)實施基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)提供重要支撐。

（三）外部環(huán)境影響

政府相關主管部門通過法規(guī)、準則、指引、應用指南等制度規(guī)范體系，引導、協(xié)調(diào)、管理和推動基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)。行業(yè)組織和社會團體通過相關專題的理論研究，傳播新思想、新理論、新工具和新方法，積極探尋行業(yè)的最佳管理實踐，培養(yǎng)滿足應用系統(tǒng)運營需要的各類職業(yè)技能。此外，經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境、社會文化和信任環(huán)境（特別是對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的信任程度）、法律環(huán)境（特別是數(shù)據(jù)隱私保護等）、信息技術(shù)環(huán)境，以及公共數(shù)據(jù)資源的豐富度、可靠度、開放度和可利用度等，均會對企業(yè)構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)產(chǎn)生重要影響。

六、結(jié)論

伴隨著新一代信息技術(shù)、工業(yè)4.0以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，采購、生產(chǎn)、銷售等制造與服務資源的互聯(lián)、實時感知和深度智能化程度不斷加強，數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機共融新格局的逐步形成，企業(yè)管理會計系統(tǒng)面臨著多數(shù)據(jù)驅(qū)動、多資源聚合、多系統(tǒng)融合及生產(chǎn)服務過程優(yōu)化等新型管理問題。在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)能夠更加便捷地收集、處理、分析和利用內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)、財務和非財務數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行建模與分析，利用人工智能技術(shù)提供智能化服務，建立基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的新型管理會計系統(tǒng)，有助于企業(yè)提高效率、降低成本、控制風險，是適應新環(huán)境、應對新挑戰(zhàn)的重要手段。

本文在闡述大數(shù)據(jù)對管理會計的系統(tǒng)性影響的基礎上，從底層的數(shù)據(jù)收集、傳輸、管理和上層的管理會計應用兩個維度，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計系統(tǒng)邏輯框架，并立足于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用四個關鍵階段，重構(gòu)了面向大數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理會計應用系統(tǒng)功能架構(gòu)，探究了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對成本控制、績效考核和決策支持等管理會計核心功能的影響，并從企業(yè)需求驅(qū)動、技術(shù)供給和資源供給推動以及外部環(huán)境影響三個方面，探討了基于大數(shù)據(jù)分析的管理會計應用系統(tǒng)的實施思路。