大数据和商务智能对管理会计师的影响
1.大数据有多大
据IBM公司统计，网络上的每天新增数据2.5千万亿字节（2.5TB），相当于国家图书馆绝版收藏的25万倍，并且它会继续以指数的速度增长。大数据被描述为是一个具有庞大的数据量和时刻更新变换且具有多种格式的数据的一个超大型数据库。大数据概念的复杂性
决定了企业要面临的严峻考验，因为这要求数据的使用者能够在大数据中过滤掉不可用的其他数据，确定有价值的数据并进行分析利用，但这项工作相当于在虚拟数据的大海捞针。正如你所知，在大数据时代一个企业想要增加自身价值，管理会计师的表现是其中关键之一。所以让我们看看如何从大数据中获取价值。
2.资产版图的新成员
以往我们所说的资产，包括现金、存货以及实际存在并能创造价值的企业固定资产。现在，这张传统的资产版图必须扩大到包括大数据的价值主张以及其后续分析价值。即使不像传统资产一样具有有形的价值，大数据具有潜在的“虚拟资产价值”。这种新资产代表了企业的未来的价值，这是传统资产价值定义之外的，因为这项新资产是无形的。如果一个企业可以识别并分析得出有用数据，并将此数据加以商务智能化处理后运用于企业的战略性决策，那么该数据被认为是一项资产――虚拟资产。由企业收集而来的大数据在审查时应思考：收集的数据是否具有可分析性，怎样分析，能否能给企业带来价值。如果没有抱有明确的目的性，不考虑数据的可分析性而盲目的去收集数据，那么数据的绝对数量将是无法管理的，且所进行的数据收集工作也是徒劳无功的。虽说企业必须为大数据的收集和分析工作制定投资回报（ROI）模型并进行数据分析，但其要面临的一个重大挑战是数据及其来源已经发生了巨大变化。
3.无国界的数据
在管理会计师以往传统的管理和分析数据中，数据主要来自于他们企业内部，重点是财务信息。大数据的到来彻底打破了数据来源仅限于企业内部的规则，使得数据来源多样化，并为包含财务数据和非财务数据的全球数据世界打开了一扇窗。互联网为企业提供了访问海量结构化和非结构化数据数据源的途径。例如，轻点几下鼠标就可以访问超过10万篇美国证券交易委员会（SEC）用可扩展商业报告语言（XBRL）编写的财务报告。其他数据格式包括视频、电子邮箱、推特、声呐波等。让人不解的是，企业如何甄别这些信息并把其运用于对自身有利的方面，这就是商务智能要解决的问题。
4.商务智能
商务智能（BI）涵盖范围广泛，包括对大数据的分析过程，利用工具去访问，开采过程。其目的是为了分析得要有用数据用于决策，因为更好的信息和分析是企业能否提升自身竞争力、获取更多经济利益的关键所在。然而很多企业将会采取顾客导向的商务智能解决方案，新一代的商务智能工具操作简单并且成本低效益高，并且可用于桌面办公非常方便。例如，微软的商务智能工具Power BI for Excel和Office 365，这些工具可以从云端获取数据，进行商业建模，与Office 365进行协作可以提供实时的可视化功能。5年前，就可以用很小的成本使用这个工具。最重要的是，管理会计师可以不用通过IT手段去进行数据分析。商务智能的出现，意味着管理会计师数据分析时思维方式的转变以及预测分析的崛起。
5.预测分析
会计师根据从前的财务业绩进行仔细剖析，得到结论并以此作为制定未来战略规划的基础。后见之明已经被淘汰了，而充分利用商务智能和大数据作出预测分析才是当代管理会计工作的核心。预测分析改变了整个“游戏规则”，它允许企业通过数据质量解决方案（Datalens）来进行分析和管理策略。高德纳（Gartner）公司认为，预测分析具有以下四个优点：注重预测，分析快速，相关业务分析和用户界面友好。预测分析对实时分析的需求作出了说明，并且是连接其与做出明智决策之间不可或缺的桥梁。预测分析不是基础的电子表格分析，而是一个复杂的、精心设计的，通过利用企业数据集筛查商业信息和数据从而达到提升企业洞察力的规划工具。其复杂性和分析质量可以降低管理会计师做出错误决策的风险。高德纳公司预测，使用预测分析的企业到2017年时可以将他们的投资回报率提高20%。但是没有一个放之四海而皆准的预测分析解决方案。管理会计师将会在企业定制指标的发展中扮演一个至关重要的角色，成为企业数据模型开发和评测中的关键性因素。
6.适者生存
管理会计师应该遵从海伦?布兰德的明智建议。随着大数据、商务智能和预测分析的不可阻挡的增长，委托信息技术部门进行数据收集和数据分析的时代一去不复返了。管理会计师必须成为精通这三项强大手段并能利用它们为企业增加效益的复合型人才。海伦?布兰德指出，“会计的未来在于资金，技术，信息的交集，你能准备好么？”（作者单位：广东财经大学）
- 上一篇：战略管理会计在企业中的应用探讨
- 下一篇：现代企业中管理会计的应用分析
