应用大数据推进企业会计信息化的若干思路

周明 丁璐

摘 要：大数据使企业会计信息化工作面临前所未有的挑战与机遇。从会计大数据的特点入手，深入分析了应用大数据推进企业会计信息化工作时面临的诸多问题，并针对这些问题提出了具体解决方案与思路。

关键词：大数据；会计大数据；会计大数据标准；会计大数据技术；数据安全

中图分类号：F23 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.24.040

伴随着大数据时代的悄然来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。我国将大数据视为国家战略，且在实施上已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。在此背景下，会计信息化作为企业信息化的核心组成，应用大数据推进其工作进程是时势所趋，有利于加速实现企业信息化，进而推进整个国家信息化进程。

1 会计大数据的特点

在没有意识到大数据的价值之前，企业会计信息化工作中会计数据是指的从不同的来源和渠道取得的各種原始会计资料、原始凭证及记账凭证等。而在忽如一夜春风来的大数据浪潮中，原本被企业因为各种原因忽略或无法处理的零碎且散布于各个领域的数据都重新被关注与评估。数据的量变引起数据的质变，其价值不可估量。

1.1 会计数据体量变大

目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等，各种意想不到的来源都能产生数据。会计数据不再局限于企业直接交易过程中产生的信息，还包括了大量如阿里巴巴、Facebook等平台企业、社交媒体企业的客户交互信息，以及微信、微博等产生的社交信息，数据体量比以前大得多。

1.2 会计数据种类变多

由于技术条件的限制，以往会计数据的主要来源是能存储在关系型数据库中的结构化会计数据，比如会计凭证等，对于无法用关系型数据库二维逻辑表来表现的非结构化会计数据则只能直接过滤掉。而伴随大数据分析技术及列式型数据库等的出现与成熟，非结构化会计数据包括全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息都能被处理。

1.3 会计数据处理速度变快

借助大数据云数据库、开源软件、大数据挖掘技术等，大数据的处理速度是以秒甚至是毫秒来论的，这意味着可以实时完成对海量会计大数据的价值提纯，实现诸如企业财务报告等信息的实时披露。

2 应用大数据推进企业会计信息化工作面临的问题

会计大数据意味着企业所获得的信息更快速、更全面，能为企业带来更多的商业价值。但就目前环境而言，应用大数据推进企业会计信息化工作面临着如下问题。

2.1 会计大数据标准统一性问题

会计大数据的出现意味着数据的来源会更多地从外部获得，存储会计大数据的数据仓库需要整合大量的数据源，而不同的源在数据的表示等方面存在较大的差异。数据标准的滞后或缺乏，容易造成口径不一致。

2.2 会计大数据技术完善性问题

当数据量暴增后，传统的数据存储与处理技术、软硬件、平台等都不再适用，各大软件公司都在积极研发新的大数据处理技术及软硬件、平台，然而这些新的技术、设备出现的时间短，在实际应用中都或多或少的存在一些缺点和不足，需要进一步完善。

2.3 会计大数据跨行业融通性问题

对于会计大数据而言，其大数据分析不仅涉及到计算机技术，还会涉及到会计领域专家知识和领域建模，而目前大数据的技术研究还主要局限于IT技术本身，大数据行业分析应用与通用大数据技术之间存在着鸿沟，缺少相互交叉整合，使得现有的大数据平台处理会计大数据时显得易用性较差，跨行业融通性不够。

2.4 会计大数据安全性问题

大数据意味着开放与共享，大数据平台在提供服务的同时，也在时刻收集用户的各种消费习惯、浏览习惯甚至生活习惯。如何才能在隐私保护与数据精准之间做好平衡？同时，面对大数据，目前企业独立的安全设备是没有能力应对海量数据整体安全威胁的预防及感知的，传统信息安全系统已无法应对大数据时代全新环境下的网络安全威胁。如何保证会计大数据的安全性？这些是应用大数据推进企业会计信息化工作面临的又一大问题。

3 应用大数据推进企业会计信息化工作的若干思路

针对应用大数据推进企业会计信息化工作时面临的问题，建议可从如下几方面进行加强与完善。

3.1 加快统一会计大数据标准

制定会计大数据标准是一件复杂的事情，要做到杂而不乱，首先，要由政府部门牵头搭建平台，广泛吸纳企业会计部门工作人员、会计方面专家、会计协会等共同参与标准的制定；其次，要以国家统一出台的大数据标准框架为基准，坚持开放的原则，以行业应用为目标展开设计；最后，要结合会计行业数据自身标准化特点，分别从会计大数据基础标准，会计大数据处理标准，会计大数据安全标准，会计大数据质量标准，以及会计大数据平台标准等方面共同全面建立会计大数据标准体系。

3.2 完善会计大数据软硬件及网络基础设施建设

进一步完善会计大数据软硬件及网络等基础设施建设是加快推进大数据在企业会计信息化中应用的前提条件，其思路如下两点。

3.2.1 完善会计大数据软件平台

会计大数据软件平台是会计大数据存储及处理的技术支撑。比如目前世界领先的Apache Hadoop软件平台，其框架中最核心设计为两个部分，分别是：HDFS和MapReduce。其中HDFS负责提供海量大数据的存储，MapReduce则提供了对大数据的高速计算。但Apache Hadoop软件平台只能离线批量计算数据，无法实时分析、挖掘数据。对会计大数据而言，能够提供实时信息反馈至关重要，这将决定企业能否从大数据中获得决策信息。故对Apache Hadoop软件平台可采用高速实时内存计算技术进行改进，比如将高速实时内存计算技术Spark与Apache Hadoop软件平台及NoSQL数据库、AWS和关系型数据库相融合，以大幅度提高平台大数据实时分析能力。

3.2.2 推广应用云服务器等大数据硬件处理设备

会计数据具备一定规模之后，对服务器硬件的设备要求更加严苛，一旦服务器设备无法承受数据库的工作压力，将直接造成系统和各种业务的瘫痪，损失巨大，因此企业要在做好整体IT规划的基础上，充分考虑企业实际需求及会计大数据软件运行环境要求，选择信誉度良好的云运营服务商提供的云服务器，降低开发、运行及维护的难度与成本，快速构建稳定、安全的会计大数据中心，以专注于企业核心会计业务的创新。

3.3 加强会计大数据技术跨行业合作

会计行业数据有自身的特点，拥有IT技术的软件公司并不十分了解这些特点，除了要进一步完善大数据的相关IT技术以外，单从技术层面来研究会计大数据存储、分析及挖掘技术很难完全满足会计工作的需求，必须要与企业会计人员展开跨行业、跨领域、跨专业的合作，深入沟通与交流，相互配合，才能真正研发出适合处理会计大数据的技术。在此合作过程中，相关的会计人员需要非常了解行业各生产经营流程环节和要素之间可能存在的关联，以及其反映在企业业务、管理、内部控制、财务会计、统计等数据之间的“血缘关系”，要努力寻找并建立这些数据之间的关联关系，辅助IT技术人员一起完成元数据归集管理，各系统数据源标准化处理，数据业务及系统口径的统一，共同建立统计数据的元数据管理模型及精细化的数据稽核模型。

3.4 加快会计人员转型定位

面对会计大数据，企业会计人员需要清楚地知道自己職能的转型与定位，并尽快学习掌握相应的知识能力。具体思路如下：

第一，培训在岗会计人员学习大数据收集与大数据分析的方法与技能，使其学会基于Hadoop等大数据软件平台对会计大数据进行整合，并会运用统计学和分析学技巧对会计大数据的含义进行拆解、分析，探索数据背后的价值；

第二，培养企业CFO数据学方面的知识与能力，使其能将预测分析学和统计建模、数据挖掘等技术相结合，对事件进行预测，并能据此制定精确行动纲领；

第三，调整高等院校、科研院所会计储备人才培养思路，在核心财会课程的基础上加入数据科学、数学分析统计、计算机等学科内容，梳理与构建跨学科、跨领域的会计大数据课程体系。

正如《哈佛商业评论》总编辑阿迪·伊格内休斯所言，“大数据就在那里，关键看它如何为你的公司所用”。大数据使企业会计信息化工作面临着前所未有的挑战与机遇，未来企业财会行业的发展将取决于财务、技术和大数据三者的融会贯通。加快推进大数据在企业会计信息化中的应用进程，将能促进企业会计信息化发展，推动财务会计工作转型，加速企业信息化、国家信息化进程。

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