构建会计大数据研究型企业

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1、构建会计大数据研究型企业　　【摘要】随着物联网等信息技术的发展，大数据时代已经来临。数据不等于信息，信息不等于智慧。防止大数据泛滥，提升大数据价值，这是企业构建会计大数据分析型企业的实务证据；防止决策失误，提升核心竞争力，这是构建会计大数据分析型企业的理论证据。数据分析型企业的本质是建设以事实为依据、数据分析为量化手段进行企业经营与管理的企业。企业在建设会计大数据分析型企业的过程中必须坚持确保会计大数据质量的原则，构建企业大数据中心开发平台，实现数据分析型企业建设的三个思维转变：全数据模式而不是抽样样本；效果比绝对精确更重要；强调相关关系而不是因果关系。【关键词】物联网；会计大

2、数据；会计云计算随着物联网等信息技术的发展，大数据时代已经来临。数据不等于信息，信息不等于智慧。如何才能防止大数据泛滥，提升大数据价值？如何才能防止决策失误，提升核心竞争力？本文提出构建会计大数据分析型企业论断，并指出如何建设会计大数据分析型企业的思路框架。一、防止数据泛滥，提升数据价值：构建会计大数据分析型企业的实务证据14随着信息技术，特别是物联网技术、移动计算技术的发展，会计核算必须收集、处理数量巨大的、结构各异的大数据。这些会计大数据除了具有一般大数据具有的四个“V”的特征：数据数量规模大（Volume）、数据异构的数据（Variety）、数据产生与处理实时性（Velo

3、city）、价值密度低（Value）外，它还具有无形性与粘性的特征。为了防止数据泛滥，提升数据价值，企业必须构建会计大数据分析型企业，具体的实务证据如下：（一）大数据不是信息、信息不是智慧：企业必须端正的认识大数据并不是天生的资产，只有有效地利用才能真正成为资产。大数据的来临，将引发企业商业模式的变革。14传统上，人们一般认为，事情发生过后数据就没有用处了，甚至发生数据（信息）超载的现象，因此，数据也就没有收集与保存的价值。但是，在大数据年代，事情发生过后数据的利用价值才刚刚开始。“凡是过去，皆为序曲。”数据越多，不一定就代表信息越多，更不能代表信息会成比例增多。数据不代表信息

4、，更不代表智慧。企业大量收集大数据，带来了大数据处理、使用、保管和安全等方面的新挑战。当前，许多企业有很多数据自收集后就呆在服务器内，不产生任何价值。如银行、电信、保险等企业拥有巨量数据，但有很大一部分数据是处于休眠或者是半休眠状态，不仅未能帮助他们作出有效管理决策，而且耗费银行、电信、保险大量存储成本和管理成本。数据是血液、是资产，但也是垃圾。只有经过有效的“清理（消除噪音和删除不一致数据）、集成（多种数据源可组合在一起）、选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）、变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）、挖掘（使用智能方法提取数据模式）、评估”才能够变

5、成资产和有用的信息。“世界是数据丰富而信息贫乏的。”大数据需要新处理模式才能拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，才能成为海量、高增长率和多样化的信息资产。（二）企业经济全球化需要进行大数据分析随着国际化步伐的加快，企业面临着更加复杂的不确定性，企业需要前瞻性、灵活性、并且频繁快速地作出适当的决策，这就需要快速收集、处理大量相关的数据、信息和知识，需要建设数据分析型企业。在经济全球化和现代社会日新月异的发展中，如果仍依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得数据的时候，纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现和解决未知领域的问题，这必然是表面的、肤浅的、简单的或扭曲的

6、，是无法解决问题的。14当今的商务环境在不断的改变中越来越复杂。这些变化迫使企业作出快速的反应，同时要求企业作风方式上有所创新。这就需要企业战略层、经营层、操作层上灵活并且频繁快速地作出决策。这些复杂的决策需要快速收集、处理大量相关的数据、信息和知识。这就需要建设数据分析型企业。二、防止决策失误，提升核心竞争力：构建会计大数据分析型企业的理论证据企业建设数据分析型企业的理论基础有三个：企业资源最优配置与充分利用的理论、有效决策的要素理论、人的大脑思维系统理论。（一）企业资源最优配置与充分利用的理论14自古到今，企业管理主要是解决两个基本问题：一是如何最优配置企业资源；二是如何让

7、企业资源发挥最大效用，而解决这两个问题的核心是信息。西方经济理论已经证明：在信息完全条件下，企业可最优配置企业资源；在信息对称条件下，企业资源可发挥最大效用。同样，在管理过程中有两类信息影响管理方式的选择。一是信息的不完全性；二是信息的非对称性。信息的不完全与不对称性是信息中两个不同方面的内容，信息的不完全是由不确定性引起的，不确定性是指管理者和员工在组织运行与业务活动中共同面对的难以预期的变化，因而难以在事先预见并制定好应对政策、规则与程序。这就要求参与人在这种条件下作出相应的抉择；而信息