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zhzhohohzh
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王大锤哇

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"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

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橘子汽水2046

管理会计在大数据时代的发展论文

摘要 :互联网为海量的大数据提供媒介,大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期,市场机遇与挑战并存,企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上,提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变,以期对企业的价值创造有所帮助。

关键词 :大数据;管理会计;发展

自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式,管理会计自然为其成本中心,企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率,管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临,而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据,以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。

1文献回顾

战略成本管理方面

Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理,他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究,认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化,并形成了丰富的理论成果。Ingram等(2004)认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响,指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息,完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等(2005)认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法,要实现顾客价值最大化的目标,需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系,把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅(2005)也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链,只重视成本降低而不考虑企业战略目标,只重视成本发生结果而不进行动因分析,从而无法适应战略管理需要。

管理会计运用方面

RRFullerton等(2013)通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示,精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关,而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化,并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关,其创新水平可通过层次结构和组织设计预测,其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan(2014)通过对东南亚公司案例研究,介绍了环境管理会计及实施方法,并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策,同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。

大数据与管理会计联系方面

李思志等(2006)认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌(2009)指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析,管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清(2013)认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击,同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀(2013)针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状,提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式,而且对企业供应链和会计工作带来革新(AMcAfee,EBrynjolfsson,2012;MAWaller,SEFawcett,2013)。

2大数据时代管理会计的变化

从成本核算会计向预测会计转变

多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的,机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少,最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因,从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展,已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况,更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态,市场机遇和挑战并存,企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算,管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性,建立对销售、成本和投融资预测,从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。

从增值作业向价值链价值创造转变

决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格,使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代,波特战略已不能完全适应社会发展需要,企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析,充分考虑与供应商和顾客的关系,从而实现企业的价值创造。以前,大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值,只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据,并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元,可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益,且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出,价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要,可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以,企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变,充分利用数据资源使企业价值最大化。

从单一战略向多元化战略转变

存货是企业重要的流动资产,存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本,计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代,按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理,因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本,例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头,它的成功不仅与强大的市场势力有关,还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设,拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器,通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况,迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项,沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外,沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代,企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变,从企业单一战略向多元化战略的转变,从而使有效有利信息资源促进销售增长。

3结论

互联网信息化把人类带入大数据时代,这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式,企业作为社会活动重要参与者,其商业模式等也发生改变,现代会计也因此再次走上改革之路。

参考文献:

[1]维克托.迈尔-舍恩伯格,肯尼斯.库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社,2013.

[2]韦恩.J.莫尔斯,詹姆斯.R.戴维斯,阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计:侧重于战略管理[M].上海:上海财经大学出版社,2005.

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不计较的心

首先介绍大数据带来的好处,然后介绍大数据带来的弊端。

大数据带来的好处

1、大数据便利我们的生活:

自助缴水、电、燃气、电视费,汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展,这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外,大数据还运用到智能家居中,智能照明体系等。

2、大数据便利看病:

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息,可以尽早发现疾病,对于患者来说,不但降低了身体健康受损的风险,同时也能够减少医疗支出。

另一个创新是可穿戴设备的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

3、大数据便利我出行:

人们的出行越来越离不开大数据的协助,运用电子地图,初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走;繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法;出租车司机经过语音导航,知晓前方路程状况,防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器,它可以猜测未来交通状况,为改善交通状况供给优化方案,这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干,防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己:

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率,并且能够实现数据的再使用和重复使用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的,这些基本囊括了我们的生活。

个人数据安全就成了一个大问题,一旦数据泄露(或被买卖),可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟,即同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域,特别是OTA(Online Travel Agent)在线差旅平台较为突出。

大数据的价值体现

1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。

2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。

3、面对互联网压力之下,有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。

在当前的“大数据”时代,人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析,以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下,这样的分析也会伤害到人们的利益。

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