大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用探索

摘要：在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動(dòng)會(huì)計(jì)領(lǐng)域革新與進(jìn)步的關(guān)鍵力量。然而，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法的局限性日益凸顯，高昂的成本、低效的過(guò)程以及漫長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)周期阻礙了對(duì)海量會(huì)計(jì)信息的有效利用，進(jìn)而影響了管理者獲得實(shí)時(shí)、精確決策依據(jù)的能力。針對(duì)此現(xiàn)狀，本文首先對(duì)大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行概述，然后對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的類型、來(lái)源和處理技術(shù)等進(jìn)行闡述介紹。文章以大數(shù)據(jù)為背景，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用進(jìn)行了分析。通過(guò)融合數(shù)據(jù)挖掘、算法學(xué)習(xí)、智慧計(jì)算與云服務(wù)、視覺(jué)呈現(xiàn)等多項(xiàng)尖端技術(shù)，從而為商業(yè)研究中會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析提供全新的視角，促進(jìn)企業(yè)管理效能的躍升，助力企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)健前行。

關(guān)鍵詞：會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析；大數(shù)據(jù)；云計(jì)算

引言

在數(shù)字時(shí)代的浪潮中，大數(shù)據(jù)技術(shù)正引領(lǐng)會(huì)計(jì)界經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革，重塑數(shù)據(jù)管理的新格局，并開(kāi)辟了會(huì)計(jì)情報(bào)深化分析與商業(yè)策略賦能的全新路徑。面對(duì)多樣化的數(shù)據(jù)源和瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境，數(shù)據(jù)的精確度和時(shí)效性直接關(guān)系到企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)效果。文章探討了大數(shù)據(jù)視角下的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)解析的最新動(dòng)態(tài)及其應(yīng)用場(chǎng)景，旨在為業(yè)界同仁描繪出一幅清晰的發(fā)展藍(lán)圖，激發(fā)對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析在商業(yè)研究中的深度思考與交流，共同探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的無(wú)限潛力。

一、研究背景及意義

在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，數(shù)據(jù)、信息以及知識(shí)被視為企業(yè)不可或缺的寶貴資源。黨的十八大明確提出將“信息化水平大幅提升”列為全面建成小康社會(huì)的目標(biāo)之一，以保障經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和綜合國(guó)力的不斷增強(qiáng)[1]。會(huì)計(jì)信息化作為企業(yè)信息化的核心組成部分，正面臨諸多挑戰(zhàn)，包括高昂的成本、漫長(zhǎng)的建設(shè)周期以及技術(shù)上的限制。這些因素使得現(xiàn)行會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)在高效搜集和處理企業(yè)內(nèi)外部的海量會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)方面存在困難，難以從中提煉出有價(jià)值的信息，為管理者的經(jīng)營(yíng)決策提供及時(shí)且科學(xué)的依據(jù)。因此，如何有效地獲取并深入挖掘會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的寶貴知識(shí)，以促進(jìn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，已成為學(xué)術(shù)界與企業(yè)界共同關(guān)注并亟須解決的重要問(wèn)題。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，會(huì)計(jì)部門(mén)作為數(shù)據(jù)處理的核心，面臨著分析海量會(huì)計(jì)信息的巨大挑戰(zhàn)。借助云計(jì)算等前沿技術(shù)，對(duì)會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，有效破解了信息碎片化、資源瓶頸與決策延遲等難題，促成了會(huì)計(jì)與業(yè)務(wù)的高度融合，實(shí)現(xiàn)了信息的無(wú)縫共享。此舉顯著提升了會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量與相關(guān)性，為管理者提供了決策新視野，助力企業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型。

二、會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)

（一）會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的種類和來(lái)源

會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)可細(xì)分為財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)兩大類。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表及現(xiàn)金流量表等關(guān)鍵文件中，直觀地反映了公司的財(cái)務(wù)健康狀況與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。另一方面，非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)則涵蓋了諸如員工表現(xiàn)、顧客滿意程度等與財(cái)務(wù)間接相關(guān)的信息。這類數(shù)據(jù)通常源自內(nèi)外部多個(gè)渠道，包括但不限于公司自身的會(huì)計(jì)系統(tǒng)、ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）系統(tǒng)、業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)以及來(lái)自市場(chǎng)調(diào)查、行業(yè)分析報(bào)告或競(jìng)品評(píng)估的外部情報(bào)。借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代科技手段的飛速發(fā)展，企業(yè)能夠以前所未有的效率收集和整合多樣化的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了信息來(lái)源的多元化與實(shí)時(shí)性提升。

（二）會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的特征

在構(gòu)建一個(gè)關(guān)于會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的理解框架時(shí)（詳見(jiàn)圖1），我們可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮。第一，會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)顯著擴(kuò)展了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的范疇，它不僅包括企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部各個(gè)層級(jí)的財(cái)務(wù)記錄，如總部、各子公司及各部門(mén)的賬目，還整合了廣泛的外部財(cái)務(wù)信息。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模極為龐大，達(dá)到了PB（拍字節(jié)）、EB（艾字節(jié)）甚至ZB（澤字節(jié)）級(jí)別，相當(dāng)于半個(gè)美國(guó)學(xué)術(shù)研究圖書(shū)館的全部藏書(shū)信息容量，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)量級(jí)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)[2]。第二，會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的范疇遠(yuǎn)超傳統(tǒng)界限，它囊括了財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息，融合了多元化的數(shù)據(jù)類型。其中不僅有規(guī)整的數(shù)值型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更有網(wǎng)頁(yè)文檔、圖像、合同文本等豐富多樣的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出數(shù)據(jù)生態(tài)的廣闊與復(fù)雜。第三，數(shù)據(jù)輸入和輸出速度快。隨著物聯(lián)網(wǎng)等IT技術(shù)的發(fā)展，平板電腦、手機(jī)、PC 以及分布在世界各地的傳感器，都可以是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的來(lái)源和數(shù)據(jù)接收的載體[3]。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間處理要求不高，但是在會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)處理上一般要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，時(shí)間太長(zhǎng)就失去了價(jià)值。第四，會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)屬性根植于業(yè)務(wù)活動(dòng)，其存在完全依賴于實(shí)際商業(yè)交易的發(fā)生，這種關(guān)聯(lián)性賦予了會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)獨(dú)特的黏性特征。此外，會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)不僅限于原始的數(shù)據(jù)集合，它還涵蓋了經(jīng)過(guò)提煉和解讀的會(huì)計(jì)信息，體現(xiàn)了其無(wú)形卻至關(guān)重要的特性。

盡管學(xué)術(shù)界尚未形成關(guān)于會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一定義，但我們可以依據(jù)現(xiàn)有的理論和實(shí)踐來(lái)構(gòu)建一個(gè)理解框架。會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)可以被定義為在現(xiàn)有會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行深度拓展和集成的產(chǎn)物。它不僅涵蓋了企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)之間信息流通中產(chǎn)生的會(huì)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，還包括企業(yè)為了特定目的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)從外部公開(kāi)網(wǎng)站搜集的同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手財(cái)務(wù)報(bào)告、國(guó)家經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等其他會(huì)計(jì)資料。會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)不僅包括原始的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，還包括經(jīng)過(guò)加工處理的會(huì)計(jì)信息，如采購(gòu)部門(mén)的供應(yīng)商數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售部門(mén)的客戶數(shù)據(jù)、生產(chǎn)部門(mén)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)等[4]。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)被視作信息化建設(shè)領(lǐng)域中耀眼的明星，它們的迅速發(fā)展為會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的現(xiàn)代化革新提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。新興信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，為會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)注入了創(chuàng)新的活力，奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，促進(jìn)了會(huì)計(jì)行業(yè)向智能化、高效化的發(fā)展方向邁進(jìn)[5]。

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)憑借其卓越的能力，在浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中探尋隱含的寶貴知識(shí)，這些知識(shí)在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、商品銷(xiāo)售預(yù)期、消費(fèi)者價(jià)值洞察等方面展現(xiàn)出巨大潛力，從而激發(fā)了跨行業(yè)的濃厚興趣。由此，數(shù)據(jù)挖掘的研究與應(yīng)用開(kāi)發(fā)成為時(shí)下備受矚目的焦點(diǎn)領(lǐng)域[6]。各行各業(yè)日益增長(zhǎng)的需求驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷創(chuàng)新，使其成為解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值、推動(dòng)決策科學(xué)化的重要工具。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵸|(zhì)上是一種從龐大、雜亂、部分缺失、充滿不確定性且看似無(wú)序的實(shí)際數(shù)據(jù)中，揭示深藏于底層、之前未知卻極具實(shí)用價(jià)值的知識(shí)與信息的過(guò)程。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的細(xì)致篩選與分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠穿透表面的混亂與噪聲，捕捉到數(shù)據(jù)背后的故事，讓原本難以察覺(jué)的規(guī)律和趨勢(shì)浮出水面，轉(zhuǎn)化為可行動(dòng)的智能。這種從數(shù)據(jù)中萃取價(jià)值的能力，正逐漸改變我們的工作方式，優(yōu)化商業(yè)戰(zhàn)略，甚至影響社會(huì)發(fā)展的走向。

許多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟，原因在于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包含了眾多領(lǐng)域的思想，比如機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)、人工智能和模式識(shí)別等[7]。數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括三個(gè)階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、數(shù)據(jù)挖掘階段以及結(jié)果的解釋評(píng)估階段，如圖2所示。

（二）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本質(zhì)上構(gòu)成了決策支持系統(tǒng)與在線分析應(yīng)用的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，其提升了信息提取與利用的效率。它是為滿足決策層對(duì)數(shù)據(jù)深入洞察的需求，而特別構(gòu)建的一種高效、有序的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)集中管理、整合企業(yè)內(nèi)外部的各種數(shù)據(jù)資源，形成統(tǒng)一視圖，簡(jiǎn)化了從海量數(shù)據(jù)中抽取、轉(zhuǎn)化與加載的過(guò)程，以供高級(jí)分析與報(bào)表制作使用。與日常交易型數(shù)據(jù)庫(kù)的即時(shí)更新特性不同，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)的歷史累積與長(zhǎng)期保存，便于追蹤趨勢(shì)、模式，從而賦能精準(zhǔn)決策。

W.H.Inmon在《Building The Data Warehouse》一書(shū)中指出：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、不易失的，且隨著時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，用來(lái)幫助企業(yè)管理者決策的[8]。建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目的是依據(jù)管理者決策的需要，通過(guò)特定手段對(duì)企業(yè)內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，構(gòu)建一個(gè)集成度高、分析性強(qiáng)的數(shù)據(jù)環(huán)境，從而支持企業(yè)數(shù)據(jù)的決策分析應(yīng)用。如表1所示，從數(shù)據(jù)內(nèi)容、目標(biāo)、特性、結(jié)構(gòu)等方面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比。

（三）云計(jì)算與大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用

云計(jì)算與大數(shù)據(jù)平臺(tái)的融合，為企業(yè)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了革命性的基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)。借助云計(jì)算，企業(yè)能夠以經(jīng)濟(jì)的方式接入高性能的存儲(chǔ)與運(yùn)算資源，高效處理龐雜數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)成本效益最大化。大數(shù)據(jù)平臺(tái)則擔(dān)任起海量會(huì)計(jì)信息的管理和實(shí)時(shí)分析重任，無(wú)論是瞬時(shí)查詢還是批處理任務(wù)均游刃有余，助力企業(yè)敏捷捕捉市場(chǎng)脈動(dòng)，優(yōu)化財(cái)務(wù)策略執(zhí)行。此外，云服務(wù)的彈性和可伸縮性確保了計(jì)算能力按需分配，有效規(guī)避了固定資產(chǎn)過(guò)度投入的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)促進(jìn)了資源利用率的飛躍。云端協(xié)作模式打破了地域界限，讓全球范圍內(nèi)的財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)無(wú)縫對(duì)接，實(shí)時(shí)分享數(shù)據(jù)，同步分析進(jìn)展，極大激發(fā)了跨部門(mén)協(xié)同效能。加之嚴(yán)密的安全防護(hù)措施，云服務(wù)商筑起了堅(jiān)不可摧的防火墻，守護(hù)企業(yè)核心資產(chǎn)使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)免受威脅。

四、結(jié)語(yǔ)

概覽全局，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在會(huì)計(jì)業(yè)界引發(fā)深刻變革，革新數(shù)據(jù)解析范式。融合數(shù)據(jù)挖掘、算法學(xué)習(xí)、智慧計(jì)算與云服務(wù)、視覺(jué)呈現(xiàn)等多項(xiàng)尖端工具，讓會(huì)計(jì)專家得以駕馭紛繁信息海洋，萃取真知灼見(jiàn)，賦能企業(yè)決策制勝。展望前景，科技進(jìn)步與場(chǎng)景創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)下，大數(shù)據(jù)定將深化其會(huì)計(jì)領(lǐng)域的影響力，牽引行業(yè)邁向空前的數(shù)字化、自動(dòng)化高峰。會(huì)計(jì)職業(yè)將愈發(fā)倚重技術(shù)賦能，展現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新業(yè)態(tài)，書(shū)寫(xiě)智能財(cái)會(huì)篇章。

參考文獻(xiàn)：

[1]施之果.大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)研究中會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用探索[J].老字號(hào)品牌營(yíng)銷(xiāo)，2024（20）：107-109.

[2]歐維維.大數(shù)據(jù)技術(shù)在國(guó)網(wǎng)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].質(zhì)量與市場(chǎng)，2024（08）：37-39.

[3]吳慧豪.基于會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的成本效益分析方法研究與應(yīng)用[J].現(xiàn)代企業(yè)文化，2024（22）：79-81.

[4]張燕.會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策中的應(yīng)用與價(jià)值分析[J].老字號(hào)品牌營(yíng)銷(xiāo)，2024（12）：27-29.

[5]盛鑫慧，王譞.管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析模式探究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2022（29）：1-4.

[6]程平，常吉，夏會(huì).會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)：內(nèi)涵、框架及技術(shù)實(shí)現(xiàn)[J].商業(yè)會(huì)計(jì)，2022（12）：4-9.

[7]蔡瓊.大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)存在的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)策略[J].全國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2022（10）：172-174.

[8]陳雨薇，劉雨桐，張忠華.大數(shù)據(jù)時(shí)代管理會(huì)計(jì)信息的應(yīng)用探討[J].時(shí)代金融，2020（35）：

93-95.

（作者簡(jiǎn)介：王玉梅，云南外事外語(yǔ)職業(yè)學(xué)院講師）