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摘要：以大数据为代表的现代信息技术迅猛发展，势必对会计行业产生深远的影响，种种迹象表明，大数据正重构传统会计模式，本文以大数据的介绍入手，分析这一新型的现代信息产物对传统会计可能造成的影响，从会计数据、会计计量模式、财务分析及企业全面预算四个方面进行阐述，然后提出四点对策：转变传统会计思维方式、注重非结构会计数据搜集储存、提升数据处理分析能力及加强大数据会计信息化平台建设。本文旨在提议当今大数据极度广泛运用与发展的背景之下，传统会计需顺应这一历史潮流，重构大数据背景下会计的新型职能意义。

关键词：大数据；大数据时代；传统会计

一、什么是大数据

在国内最早听到大数据（Big data）的概念，是由阿里巴巴提出的，旨在搜集用户的日常行为记录，统计并分析其偏好和行为习惯，找到符合产品或服务定位的潜在客户，以便更加有效的对其进行推送和销售。而麦肯锡全球研究所对大数据定义为：一种规模大到在获取、存储、管理及分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。换而言之，大数据是无法依托现有的主流软件工具，需通过新型处理模式，加以专业分析、获取并利用的海量、高增长率和多样化的信息资产。

IBM公司对大数据特征提出5V，即Volume（海量的），数据量已大到无法用TB来衡量，而更多使用PB、EB或ZB这样的计量单位，举个参照，人类历史上所有的印刷材料数据量也仅为200PB（1PB=1024TB），而一些大型跨国公司的数据量已高达EB量级，大数据的数量之大体现在其要求包含一切相关数据与完整的信息；Variety（多样化的），数据来源类型众多、复杂多变，任何方式都可能成为采集数据信息的来源，比如电子商务、网络社交、行车记录等，数据格式也呈现多样化，即打破以前固有的结构化数据范畴，囊括了半结构和非结构化的数据，比如影音、图片、邮件、微薄、社交平台等非结构化数据；Velocity（高速的），在产生巨量信息的情况下，必须运用更高效的数据处理方法，加快数据的处理速度才能更充分利用其价值，同样数据具有流动性，随着时间的推移会降低其价值，这就要求数据必须得到及时快速处理，才能保证时效性；Value（价值密度低），数据信息海量，原始数据包含了所有数据和全部细节信息，对于某个特定决策问题，会有大量不相关甚至是干扰决策的信息，因此一定程度上相对于特定的应用，大数据价值密度就较低，如何结合业务逻辑并通过强大的新型处理方法来挖掘对需求者有价值的数据，是大数据时代急需解决的问题；Veracity（真实的），IBM认为大数据中的内容与现实世界中发生的事件息息相关，互联网上留下人们的踪迹都能真实反应和折射人们的行为、心态乃至思想，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释现实和预测未来事件的过程。

大数据是从数量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获得有价值信息的能力，是互联网、传感技术、云计算和物联网等技术发展与应用的结果，如今大数据的高速发展，势必对我国经济和社会发展产生深远的影响，有人说，大数据已成为当今态势下仅次于自然资源、人力资源的第三大战略资源，既然大数据作为一项当今社会经济活动的重要资源，必然引起人们的高度重视，人们逐渐意识到对于数据进行价值挖掘已迫在眉睫。那么会计作为全面反应和监督经济活动的重要工具，在这一场时代变革中将与大数据发生什么样的碰撞，怎样迎合拥抱大数据时代，重塑会计的职能意义？这是我们作为会计从业人员应该深刻思考的问题。

二、大数据对传统会计的影响

（一）会计数据来源多样化、结构复杂化、需求个性化

目前会计数据的收集与处理仍以结构化数据为主，而对决策使用者至关重要的非结构化数据往往被排除在信息报告体系之外，随着大数据时代的到来，会计数据中非结构化的来源和价值将变得越来越丰富，真正实现了结构化与非结构化会计数据的融合；在大数据深入发展的中后期，会计数据将转向非结构化主导，相比结构化数据，将从数据体量上和价值量上取而代之。

因此我们越来越有必要尽可能多渠道的获取多种非结构化的会计数据，并利用先进的处理工具加以有效处理和分析，尽可能全面地反应企业的实际经营活动，为决策者提供更详尽的信息依据。此外，随着大数据容量爆炸式的增长，人们逐渐意识到对数据进行价值挖掘的重要性，由于信息的获取越来越容易，人们开始注重寻找对自己有价值、能否满足个性化需求的数据信息，而这种趋势下，需采用不同模板、不同处理方式提供不同数据形式来满足决策需求者对会计数据的个性化需求。

（二）会计计量模式更加可行化及货币计量实现多元化

我们知道，历史成本、公允价值是两种常见的会计计量模式，长期以来，历史成本为基本框架，如今财务报告目标向投资决策者有用性的强化，历史成本以外的计量模式被引入会计数据生产过程当中，而以公允价值尤为突出，公允价值具有很强的相关性，直接客观地反应企业的资产价值，保证会计数据的有用性，有利于投资决策者的短期行为和企业长期发展的问题，而公允价值也有其缺点：难以获得性，确定它的不可靠性和确定标准的非唯一性，从而限制了公允价值的使用范围，使投资者的分析决策受到阻碍，而大数据时代下的信息源、传播及获取渠道等日益多样化，数据开放程度大幅提高，一方面提高公允价值的透明度，另一方面增加其相互可印证性，整体提高公允价值计量模式的可靠、可信度。

另外，传统会计货币计量单位是“元”，用元来计量企业已发生的经济事项，随着大数据的发展，将对会计的货币计量产生影响，计量单位可能更加多元化，不再局限于是“元”，可能增加时间、重量、容量、数量等多维度的计量单位。

（三）大数据对财务分析水平提出更高要求

1.从基于成果的分析转向专注过程的挖掘

传统的财务分析是基于经营成果的分析，局限性突显，比如通过收集所有销售数据终端的数据，把它们整合汇总进行一些成果评价及趋势预测的分析，由于这些分析只利用了销售数据，缺乏客户、渠道等数据，所以很难从这样一种传统数据分析提出对经营决策者切实有效的决策信息，而随着大数据技术的发展与运用将全面提升数据分析水平，要求从基于成果的分析转向基于过程的分析，通过分析市场、竞争、客户及产品等，优化企业的经营决策，比如通过获取顾客与销售员的海量对话，分析顾客的购买行为和心理，可以总结得知何种因素导致购买我们的产品或何种因素没有选择我们的产品，通过这样一种过程分析，制定更切实有效的销售策略，促进业务创新与利润增长。

2.注重对动态实时数据的分析

传感技术及移动设备的普及，用户使用移动设备产生大量的与地理位置相关、以用户为中心且使用场景相关的操作和交易数据，比如网络点击率、实时交易信息、行动踪迹、日志文件等，如当下流程的各种打车软件所产生大量的实时交易数据，我们可以从中获得大量有关消费者、运营商及统筹信息等方面数据，通过实时的流数据处理，实现实时信息反馈、分析，这便是大数据新模式下要求对业务和流程的实时分析，为企业的业务创新和利润增长提供决策支持。此外动态实时数据分析促使阶段性会计定时报告转向需求实时报告，传统会计报告分为月报、季报、半年报及年报，而大数据可以生成这样一张实时报表，供需求者实时查询分析，而前提是如何适时处理各类数据，加以系统的集成。

（四）大数据为企业全面预算管理提供支持

企业全面预算是反映未来一定时期内各项生产经营活动、财务表现等方面的总体预测，进而对各种财务、非财务等资源进行有效配置、控制和考核。现行的企业预算很多数据都是基于过去的经营数据，或是职业主观臆断甚至是闭门造车出来，决策层对数据的合理性、前瞻性很难做出判断，进而造成预算管控运行效果不尽理想，甚至让全面预算形同虚设。大数据技术被视为人工智能的一部分，它把复杂的数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，从中挖掘有价值的信息和判断合理的趋势来预测未来的经济事项。大数据将日益基于规模数据的分析和预测，尽可能从企业实际情况出发，并充分考虑政策法规、经营条件及内外部市场环境的变化等多方因素，通过多渠道实时获取各种信息数据，使预测的精准度得到极大的提升，帮助投资决策者获得更具前瞻性的洞察。

此外，大数据实时获取、捕捉与企业预算息息相关的外部环境变化，对会计目标进行实时监测，如突发情况或将产生较大偏差的可能，将根据其变动及时调整预算，将会计目标执行情况落实得更加充分。

三、传统会计如何迎合拥抱大数据时代

会计从业人员务必思考另外一个问题：伴随着大数据时代的飞速发展，会计如今为企业提供的作用，是否可以被大数据取代？我们可以肯定，部分的会计职能一定会被取代，大数据将打破会计固有的工作方式，打破这种工作方式建立起来的组织架构与权力壁垒，但这并不意味会计的职能意义将被降低，这是一个全新的历史机遇，传统会计需拥抱趋势，融入大数据时代新的协作方式当中。

（一）转变传统会计的思维方式

一项历史新鲜事物的产生，势必造就一大批转型的精英与深耕的骨干，200年前美国有90%的农民，100年前变成50%，到如今仅剩2%的农民，我们不禁要问，那些被现代工业机器淘汰而驱逐的农民去哪了？事实表明，他们逐渐从事与农业相关的深加工、贸易物流、机械维修及金融期货等，同理，传统以数据记载、核算为主的会计工作在大数据先进数字革命时代下愈发面临严峻的考验，以账目为依据的会计职责分工将被逐渐淘汰，进而转以数据和价值信息为导向，对其进行搜集、加工、分析及利用。

到那个时候，会计从业人员基于大数据这个数字革命作出相应的变革，要求具备系统性和管理性思维，不仅需精通非财务知识、熟悉生产经营各个环节；且不断学习先进的管理理念、参与企业的战略决策制定；还能懂得信息化，能解读大数据背后对企业有价值的信息，向企业创造价值靠拢。我们能够预见，一些目前的会计岗位可能会被撤销或合并，会计与业务实现真正一体化，与数据处理相关的岗位会被集中呈现，将大数据变为其优势，聚焦价值管理创造，专注价值提升、为决策谋略，这便是大数据背景下传统会计转型的新方向。

（二）注重对非结构化、碎片化会计数据的搜集与储存

大数据时代影响企业价值的因素越来越多，投资决策参考的信息维度也越来越广，因此提供信息不再局限于相关的会计结构数据，一些非结构化数据也应作为投资决策的参考标准。前文所述的非结构化数据蕴含的价值越来越大，企业之间的竞争很大一部分体现在对有价值数据资源的争夺中，尽可能多来源、多渠道、多平台的获取各种结构的会计数据，并运用先进的数据处理技术进行有效处理和分析，尽可能全面完整反应整个企业的经济业务状况，为决策需求者提供详尽可靠的信息依据，以提升市场竞争力。

其二、注重对碎片化会计数据的搜集，保证数据的全面完整，可以发现在传统样本分析中可能忽略的异常，而该异常可能隐藏与企业价值相关的重要信息，直接影响决策的制定，因此，碎片化的数据丰富了会计数据的内容和来源，提升了在会计理论和实务中的应用价值，提高会计信息质量的可靠性和相关性。

（三）提升会计从业人员数据处理分析能力

大数据的核心作用在于发现和理解蕴含在数据中的价值，数据与数据之间所提示的关系。大数据时代有可能获取更多、更为完整的财务和非财务的会计数据并进行分析，使得数据不再局限于提高会计信息相关性的最大因素。这种数据处理分析环境的变化要求会计从业人员在提供相关信息时采用非传统方法，要求具备处理海量数据的能力，具备识别价值信息的能力，懂得数据仓库和数据挖掘技术。

在大数据时代，会计从业人员要实现从经验判断、直觉管理向依据数据分析的科学管理转型，应意识到会计数据已经有被动使用转变为主动挖掘价值的过程，如何从海量的数据中挖掘有价值的信息，分析转化成与决策相关的数据，是大数据背景下新型会计面临的重要问题，只有进一步提升会计从业人员的数据处理分析能力才能挖掘大数据的价值，使之为决策需求者使用。

（四）加强大数据会计信息化平台建设

传统会计电算化的信息孤岛现象导致会计信息共享与交流不通畅，大数据时代的到来，可以有效的解决这样的问题，大数据云计算提供了资源共享的平台，能够实现对信息资源的有效整合。那么当务之急就是建立一个标准的大数据会计信息化平台（或称共享大数据库），使数据和流程更标准化，能够实现数据资源的实时上传与共享。大数据时代对于会计信息化的要求均是建立在数据的基础上实行的，因此对于会计信息化应用提高方面，必然需要高速计算的支持，建设大数据信息化平台，需要选择安全、有效的云存储平台，根据实际情况选择适合的云会计模块，将重要的信息储存在云模块中，从而实现数据共享与高速运转。如前文所述大数据提供实时会计报告及对会计目标进行实时监测就是基于这样高度集成的大数据信息化平台，通过适时的处理便可提供给需求者。

大数据库建成以后，就可以进行标准数据的导入与输出，企业不仅可以对过去经营进行纵向分析，还可以对数据扩展搜集同行业的有关会计数据，建立行业类的会计数据资源库，从而进行行业比较分析，找出自身的优劣势，提高决策信息的质量。

四、结语

综上所述，大数据技术的普及，使投资决策者认识到了数据的重要性，在大数据时代，传统会计的变革，要求其从服务职能进入管理创造价值职能变得越来越重要，只有充分利用大数据带来的机遇，才能更好的融入大数据信息时代中，为企业创造更大的价值。

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