探析大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)

廣州工程技術(shù)職業(yè)學(xué)院 孟祥進(jìn)

一、大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)

會(huì)計(jì)學(xué)指以研究財(cái)務(wù)活動(dòng)和成本資料的收集、分類(lèi)、綜合、分析和解釋的基礎(chǔ)上形成協(xié)助決策的信息系統(tǒng)，以有效地管理經(jīng)濟(jì)的一門(mén)應(yīng)用學(xué)科；會(huì)計(jì)工作是一項(xiàng)紀(jì)錄及核算企業(yè)資金運(yùn)動(dòng)的一項(xiàng)工作；財(cái)務(wù)管理是在一定的整體目標(biāo)下，關(guān)于資產(chǎn)的購(gòu)置（投資），資本的融通（籌資）和經(jīng)營(yíng)中現(xiàn)金流量（營(yíng)運(yùn)資金），以及利潤(rùn)分配的管理。公司理財(cái)也稱(chēng)為“企業(yè)財(cái)務(wù)管理”，財(cái)務(wù)管理是企業(yè)管理的核心；傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)職業(yè)主要從事企業(yè)的資金運(yùn)動(dòng)過(guò)程業(yè)務(wù)核算，采集企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中資金運(yùn)動(dòng)的成果，形成各類(lèi)財(cái)務(wù)報(bào)表；重復(fù)機(jī)械性較高，容易被機(jī)器人或人工智能所替代；財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息是企業(yè)的核心信息；以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息為中心，結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)信息、人事數(shù)據(jù)信息、物流信息、生產(chǎn)信息、外部消費(fèi)者信息、宏觀(guān)環(huán)境信息，可以構(gòu)建一個(gè)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)；我理解的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)該是以企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)多維度數(shù)據(jù)集合，對(duì)這個(gè)集合數(shù)據(jù)的分析，有助于企業(yè)管理人員決策，有助于企業(yè)控制成本與成本核算，有助于企業(yè)改進(jìn)工藝及技術(shù)；因此構(gòu)建以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息為中心的多維企業(yè)大數(shù)據(jù)集合輔助決策系統(tǒng)應(yīng)該是未來(lái)企業(yè)管理的發(fā)展方向。

高職會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)的是基層的會(huì)計(jì)人才，在企事業(yè)單位中涉及數(shù)據(jù)的工作有兩個(gè)方面，一個(gè)是統(tǒng)計(jì)工作，一個(gè)是會(huì)計(jì)工作；各單位重視資金運(yùn)動(dòng)過(guò)程，所以設(shè)置了職業(yè)的會(huì)計(jì)崗位，統(tǒng)計(jì)工作則有各個(gè)部門(mén)獨(dú)自完成，中小企業(yè)少有設(shè)置獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)職位；會(huì)計(jì)工作記錄及核算企事業(yè)單位生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成果，直接關(guān)系到企業(yè)是否盈利，是否可以存續(xù)下去等。所以企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)的核心；信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本降低，企業(yè)可低成本存儲(chǔ)大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)；企業(yè)采集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)也從斷面數(shù)據(jù)到動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的變化；企業(yè)數(shù)據(jù)的快速增加使得管理人員可以從數(shù)據(jù)的角度動(dòng)態(tài)從新認(rèn)識(shí)企業(yè)；相關(guān)的從業(yè)人員（會(huì)計(jì)崗位）如果掌握了大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)管理、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等工具，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)分析可以讓企業(yè)改進(jìn)技術(shù)，降低生產(chǎn)成本，增加利潤(rùn)；對(duì)銷(xiāo)售部門(mén)的數(shù)據(jù)分析可以使企業(yè)加快商品流通，進(jìn)而加快資金流轉(zhuǎn)；對(duì)企業(yè)外部數(shù)據(jù)的搜集整理分析可以使得企業(yè)準(zhǔn)確定位市場(chǎng)，隨著市場(chǎng)需求的變化迅速調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，開(kāi)發(fā)適合市場(chǎng)需求變化的新產(chǎn)品；數(shù)據(jù)化的企事業(yè)管理可以使得企事業(yè)單位更加貼近市場(chǎng)需求，更加迅速的提供符合市場(chǎng)的新產(chǎn)品，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的新技術(shù)；可以精準(zhǔn)控制經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；使得企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中保持不敗之地。

二、高職會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

高職高專(zhuān)會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)以往設(shè)置的課程主要是針對(duì)核算會(huì)計(jì)設(shè)置，學(xué)生通過(guò)學(xué)習(xí)可以掌握會(huì)計(jì)核算的全流程，掌握財(cái)經(jīng)法律法規(guī)，掌握會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，可以完成成本核算、利潤(rùn)核算，能夠填寫(xiě)企業(yè)利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表、財(cái)務(wù)報(bào)表。在數(shù)據(jù)分析方面，高職學(xué)生僅學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)，了解描述統(tǒng)計(jì)的基本內(nèi)容和方法，受限于學(xué)時(shí)，學(xué)生在高職期間沒(méi)有學(xué)習(xí)推斷統(tǒng)計(jì)知識(shí)，沒(méi)有軟件編程基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)思維較弱；這對(duì)于學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)的應(yīng)用等進(jìn)一步課程產(chǎn)生知識(shí)方面的障礙；學(xué)習(xí)和掌握大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)與應(yīng)用工具需要學(xué)生掌握一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，不僅僅是計(jì)算機(jī)應(yīng)用知識(shí)，需要學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握一部分編程技能。需要掌握推斷統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，數(shù)據(jù)整理分析和數(shù)據(jù)挖掘的技巧和方法，目前的課程設(shè)置，在數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)思維、計(jì)算機(jī)編程、推斷統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方面課時(shí)較少，學(xué)生的數(shù)據(jù)素養(yǎng)有待提高。

高職學(xué)生的數(shù)據(jù)素養(yǎng)包括對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)平臺(tái)的了解（熟悉Hadoop、Spark運(yùn)行原理和使用方法，如同熟悉使用Windows操作平臺(tái)）、掌握大數(shù)據(jù)處理工具（數(shù)據(jù)庫(kù)的管理語(yǔ)言，數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言R、Python、數(shù)據(jù)可視化語(yǔ)言工具）、掌握處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的基本方法（常用數(shù)據(jù)分析方法、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析、大數(shù)據(jù)審計(jì)等）。

三、企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)人才需求

對(duì)中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，第一需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)意識(shí)和信息化管理，在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中要注意數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析；大多數(shù)中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理模式要想數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，如財(cái)務(wù)電算化，生產(chǎn)管理ERP，業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)采用OA系統(tǒng)等；第二在大數(shù)據(jù)的思維下，建立大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，把企業(yè)管理的各個(gè)數(shù)據(jù)孤島系統(tǒng)化，建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市，利用大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，通過(guò)采集企業(yè)外部數(shù)據(jù)和機(jī)器設(shè)備采集的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，建立企業(yè)管理的立體數(shù)據(jù)模式；第三這個(gè)模式的核心數(shù)據(jù)就是企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，未來(lái)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)從業(yè)人員需要具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理意識(shí)和使用數(shù)據(jù)管理工具的能力。

大數(shù)據(jù)的管理與傳統(tǒng)的管理信息化有很大的區(qū)別，傳統(tǒng)的信息化管理系統(tǒng)在生產(chǎn)企業(yè)以企業(yè)ERP管理系統(tǒng)為主；企業(yè)會(huì)設(shè)置一個(gè)數(shù)據(jù)中心，利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)管理ERP系統(tǒng)搜集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)管理以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL為主；大數(shù)據(jù)思維下的數(shù)據(jù)管理會(huì)有很大的不同，大數(shù)據(jù)思維下數(shù)據(jù)的搜集不再是以管理者設(shè)定好的結(jié)構(gòu)化關(guān)系型數(shù)據(jù)為主，而是以結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，即NoSQL（Not only SQL）；數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也不是以單一數(shù)據(jù)中心為主，而是以設(shè)置在不同地理位置上的數(shù)據(jù)中心為依托的分布式存儲(chǔ)為主，數(shù)據(jù)的處理也轉(zhuǎn)換為分布式計(jì)算；大數(shù)據(jù)的思維是以分布式思維為主的一種模式；分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、分布式服務(wù)。

大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的部署需要人才、技術(shù)、資金的支持，我國(guó)中小企業(yè)的信息化程度還不是很高，企業(yè)缺乏人才、資金、技術(shù)和動(dòng)力去部署信息化管理系統(tǒng)；企業(yè)的信息化管理數(shù)據(jù)是企業(yè)的私有化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)安全問(wèn)題未解決之前，企業(yè)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)力不足，就會(huì)直接影響大數(shù)據(jù)的應(yīng)用；個(gè)人數(shù)據(jù)安全是大數(shù)據(jù)安全的重中之重，獨(dú)角獸企業(yè)搜集掌握了大量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，如何保護(hù)這些數(shù)據(jù)中的核心數(shù)據(jù)安全；社會(huì)治理的信息化也積累了海量的個(gè)人數(shù)據(jù)，個(gè)人的身份數(shù)據(jù)、生活軌跡數(shù)據(jù)、個(gè)人生物特征數(shù)據(jù)直接影響到了公民自身的安全和國(guó)家安全。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用應(yīng)該以保護(hù)個(gè)人與國(guó)家安全為前提。

四、大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)

成熟的大數(shù)據(jù)應(yīng)用是“云”服務(wù)，云技術(shù)以資源池技術(shù)、虛擬化技術(shù)為基礎(chǔ)，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和商業(yè)化提供了支持；大數(shù)據(jù)平臺(tái)的部署和維護(hù)需要巨額的資金，最先進(jìn)的技術(shù)，最優(yōu)秀的人才；中小企業(yè)沒(méi)有資源建立自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和“私有云”，可以利用公有云平臺(tái)構(gòu)建自己的信息化服務(wù)；“云”服務(wù)是由巨無(wú)霸企業(yè)提供的；國(guó)際領(lǐng)先的“云”服務(wù)提供商有微軟、亞馬遜、谷歌等國(guó)際知名企業(yè)，他們提供的服務(wù)技術(shù)先進(jìn)、系統(tǒng)穩(wěn)定，可以滿(mǎn)足中小企業(yè)的需求；缺點(diǎn)是成本高、數(shù)據(jù)安全性得不到保障。國(guó)內(nèi)的各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在大力發(fā)展云業(yè)務(wù)，如華為云、阿里云、騰訊云等，做為綜合云業(yè)務(wù)提供商，阿里云在國(guó)內(nèi)處于領(lǐng)先地位，百度云提供了存儲(chǔ)業(yè)務(wù)等。

中小企業(yè)如何利用云業(yè)務(wù)來(lái)發(fā)展企業(yè)，降低業(yè)務(wù)處理成本；是一個(gè)值得思考的問(wèn)題，云技術(shù)的發(fā)展可以為企業(yè)提供便利的計(jì)算服務(wù)，同樣企業(yè)的信息化管理水平也要跟隨技術(shù)進(jìn)步不斷提高；中小企業(yè)需要可以處理數(shù)據(jù)信息，輔助信息化管理的人才；順應(yīng)職業(yè)技術(shù)的發(fā)展，高職高專(zhuān)的會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)改名為大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)，就是為了適應(yīng)信息化，讓基層會(huì)計(jì)從業(yè)人員具備數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)處理能力。新的專(zhuān)業(yè)對(duì)高職高專(zhuān)學(xué)生的基礎(chǔ)素質(zhì)與專(zhuān)業(yè)技能的要求就有所不同，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，國(guó)家的稅務(wù)管理不斷優(yōu)化，簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)工作會(huì)被人工智能替代，會(huì)計(jì)的發(fā)展方向是向企業(yè)管理過(guò)程核算發(fā)展，即發(fā)展管理會(huì)計(jì)，這就需要從業(yè)人員掌握較強(qiáng)數(shù)據(jù)處理、知識(shí)計(jì)算與預(yù)測(cè)等技術(shù)方法。

大數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)很新的學(xué)課，是本世紀(jì)發(fā)展起來(lái)的應(yīng)用學(xué)科，本世紀(jì)以來(lái)，信息化技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)的采集已不再是原有的按照人們主管設(shè)定的格式去采集和存儲(chǔ)了，數(shù)據(jù)的格式發(fā)生了巨大的變化，出現(xiàn)了更多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式也不是原有的集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，出現(xiàn)了散布在不同地理位置上的分布式存儲(chǔ)技術(shù)，這就對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理產(chǎn)生了新的要求，谷歌的三篇論文開(kāi)創(chuàng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和應(yīng)用的先河；使得企業(yè)可以快速、低成本的處理大量數(shù)據(jù)，處理高并發(fā)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)；企業(yè)管理決策更加依賴(lài)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析，人才的投資是最可靠的投資，掌握財(cái)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)管理、分析知識(shí)的人才必定是市場(chǎng)需求的人才。

相關(guān)鏈接

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。