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王 京
简而言之，大数据就是海量数据集合。自大数据概念被提出至今，因其的抽象性，尚未有官方统一的定义。参考美国麦金赛管理咨询公司（Mc Kinsey Global Institute）的说法，大数据是一种规模巨大的数据集合，收集并存储海量数据资源，通过对采集的数据进行管理和分析，以筛选出有价值的信息，提高数据的处理速度。大数据有别于传统数据库，并不受限于服务器存储容量和软件、工具等升级更新，普遍认同的大数据特征，即5V特征。
容量(Volume)。数据体量巨大，即庞大性。有统计称淘宝网站日交易数据超过4亿条。存储容量已从TB级别升至PB级别。多样性(Variety)。数据类型涵盖传统的格式化、半格式化数据和多形式的非格式化数据，常见如来自网络的视频、图片、日志、位置信息等。多样性还体现在对数据的分类上，可以根据使用者的需要按照不同标准如大小、日期、内容、格式等分类搜索查询和显示。速度(Velocity)。数据传输和处理具有高速度性，亦可理解为高时效性。真实性(Veracity)。即大数据体现对客观实际的真实反映。价值性(Value)。是指数据原始价值密度较低，经过专业技术处理后具有较高商业价值。
孤立的数据很难具有作为资源的价值，我们通常提到大数据时是指对大数据的应用，即大数据技术。大数据技术可以分为数据存储、数据挖掘、数据分析、数据可视化四个领域。从技术层面上概括而言，首先明确数据分析的目的，然后利用各种方式方法采集不同来源的数据，经过预处理，即数据清洗等步骤，从海量无序的数据中得到有价值的数据，存储并进行数据分析挖掘，最后将数据可视化，撰写报告将成果输出。大数据技术，还有云计算，移动技术、人工智能、物联网、区块链等多种数字化技术统称为数字技术，数字技术推动了人类经济向数字经济转化，数字经济渗透到社会经济多方面，成为经济增长新引擎。社会如此，企业亦如是。
2015年8月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》以及2016年3月颁布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中都提出实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。2020年6月，工信部为响应国家大数据发展战略，出台了《关于工业企业大数据发展的指导意见》，强调了大数据的重要性以及共建大数据的紧迫性，提出了工业大数据生态体系建设的具体要求。
在企业数字化转型过程中，大数据对企业经营管理全过程的冲击和重塑是显而易见的，也必然影响到成本核算与管理。利用以大数据技术为基础的平台进行成本核算与管理，实现数据共享、财务共享、业财一体化，对提高企业成本核算与管理的水平至关重要。
1.融合财务会计信息和管理会计信息，改变成本核算与管理的脱节现象
目前的成本会计工作主要包括成本预测、成本决策、成本计划、成本控制、成本核算、成本考核和成本分析七个环节。通过成本核算得到企业生产经营过程中产品成本、经营成本和各相关费用的会计信息，这些基础财务数据收集与整理后列示于对外报表中，其依然属于事后核算范畴，是传统财务会计信息领域。其他成本工作环节，涉及到的如预算编制、边际贡献、本量利分析、平衡计分卡等工具方法属于管理会计领域。在传统的成本核算与管理模式下，核算通常由财务软件平台通过录入财务数据进行，成本管理各环节除了需要核算基础数据外，两者联系并不紧密。
企业进行数字化转型，利用大数据技术的特点，改变了传统的数据收集传递和存储方式，形成了业财融合、平台整合、资源共享，使得财务信息和业务信息、内部信息和外部信息呈现出不同于传统模式的优势。第一，更快捷，具有实时性。收集数据的速度快，不仅保证成本核算的及时进行，还可以使企业对成本相关的各类信息的变化感知敏锐，能够做到及时调整计划并制定对策，并对成本信息进行实时监管，把动态成本数据及时反馈到各职能部门，能够对成本工作进行实时管理和控制，保证成本管理更有效果。第二，更精准，具有前瞻性。利用大数据技术平台可以突破传统核算方法的局限，结合非财务数据和外部来源的数据，及时了解企业、同行业、竞争对手和市场变化信息，把事前核算的预测决策计划，事中核算的控制和事后核算及考核有机联接，不仅对当前生产经营活动进行更准确的核算，还可以结合企业发展战略目标，进行远景分析规划，提高成本预测，成本分析的能力，为科学准确的成本决策提供信息支持。第三，更直观，具有实用性。数据可视化工具可以让原有只是表格形式的成本报表以多种图形选择来表达，并通过设置不同维度，把核算数据和业务数据结合，形成个性化的直观的成本报告，更便于理解，便于从不同角度不同因素进行成本分析，考核企业各责任中心的绩效。总之，大数据技术可以提高成本核算与管理工作的质量和效率，使成本工作的各环节联系密切，以此助力企业的可持续发展。
2.改进成本核算方法，推动作业成本法的使用
以“作业消耗资源，产出消耗作业”为基本思想的作业成本法，主要为解决企业间接费用如制造业的制造费用的分配问题。传统成本核算方法，一般以产量、工时等为标准对制造费用整体进行一次分配，而制造费用包含的具体项目内容多，引起费用变化的动因也不相同。随着企业自动化水平愈来愈高，各行业均有成本中直接费用占比减少，间接费用占比逐年提高的趋势。传统成本核算方法对间接费用“粗放”的分配方法所带来的弊端也更明显。作业成本法对每一个生产环节进行作业划分，把成本动因做为标准分配费用，成本数据的准确度远高于传统成本核算方法。作业成本法下成本核算范围大，核算结果准确，使产品定价精确，达到降低成本，提高效益的目的。同时作业成本法核算中识别增值作业和非增值作业，促进企业资源配置更加合理，作业成本法既是费用分配的方法也是有效的成本控制手段。
我国制造业引入作业成本法是上世纪90年代，但一直没有成为成本核算的主流，主要原因是作业成本法相对传统成本核算方法来说，核算流程复杂，计算量核算量巨大，成本动因不易确定，对成本数据的收集范围和处理效率有更高的要求，而传统方法难以处理，阻碍了作业成本法的使用。数字技术的普及应用，帮助企业消除了这个阻碍。数据采集、挖掘、清洗、分析正是大数据技术的核心功能，利用大数据技术平台进行成本核算可以获取并及时处理庞大的且包含格式化、非格式化数据的成本信息，平台的数据处理能力提供了数据分析的技术保障，各项作业对资源的消耗情况，各个作业中心费用的增减都可以通过数据可视化及时直观的反映给管理者。通过大数据技术可以解决作业成本法应用的难题，并为作业链的优化、实时管控成本提供了可能。同时在大数据的助力下，拓宽作业成本法的应用范围，产品开发设计成本、采购成本、环境成本、间接费用占比高的服务业如物流企业，采用作业成本法，获得更真实准确的成本数据和外部信息，可以降低企业决策风险，提高竞争力。
3.提升成本管理管控水平，优化成本管理方法
成本管理涉及企业经营各方面，没有企业不重视成本管理工作，但受理念、水平、技术条件等因素所限，成本管理成效好的企业不多。传统成本管理模式下进行企业全面成本管理，在财务信息和业务信息获取的广泛性和及时性上有难度。借助大数据技术的优势以及利用数字技术、商业智能架构的信息处理平台，可以帮助企业实现成本精细化管理。
成本精细化管理就是企业要对成本工作的各个方面，诸如产品研发设计成本，材料设备采购成本，生产产品成本，人力资源成本，库存管理成本，客户订单管理成本，物流成本等等，进行精细化管控，并形成制度方案进行具体指导，以达到整合资源，降低成本，实现经济效益提升的目的。大数据技术信息平台所体现出的数据化集约化优势使成本精细化管理更规范和高效，助力企业提高精细化管理水平。企业要重视大数据作为战略资源在成本管理上的推动作用，利用好大数据技术，实现企业数字化转型。
1.固有的传统成本管理理念不易转变，要逐步树立大数据思维，积极主动接受大数据带来的变化，加强对大数据下成本核算与管理的理解和探索
大数据思维不同于传统的强调因果关系的思维模式，更注重的是关联，或称相关性。比如由上世纪八九十年代沃尔玛百货“啤酒和纸尿裤”的经典案例出发，R.Agrawal等人利用数据挖掘数据分析技术，提出了在多领域广泛使用的Apriori算法。注重相关性是更有效的思维方式，相关需要大样本，大样本需要大数据技术。在成本核算管理方面，企业更习惯传统的思维方式，从料工费、工时、费率、产量等因素上寻找降低成本增加效益的途径。但原料人工等从设计到采购到生产到销售到投资各环节，只单纯减少支出，并不一定带来利好结果。企业从管理者到员工都要认识到成本管理的数字化转型是改革的必然趋势，成本涉及企业经营的方方面面，利用大数据技术才能实现全面的精细化的成本管控，同时要对转型过程中难免出现的疏漏、不适应有足够的耐心和包容心，使大数据下的成本核算与管理模式尽快给企业带来实际效益。
2.传统成本核算与管理下的软硬件不适合数字化管理模式，需要从业务流程、平台构建和制度建设等多方面改进，以适应和保证大数据下成本管理的平稳运行，提高企业成本管理水平
大数据技术在成本核算与管理领域的应用，会改变成本信息收集、传递的方式，由此影响到企业的组织架构。企业要做数字化转型，大数据应用平台的选择要和业务流程再造结合考虑。如何嵌入大数据技术应根据企业规模，经营模式，人力资源全面斟酌，是建立大数据中心采用财务共享模式，还是购置商业智能类的解决方案平台，一般企业都有在用的财务软件，多平台的适配度也要满足大数据下成本管理的需要，不能相互掣肘。
按照相关法律法规，企业的成本会计制度一般包括成本定额制度、成本计划编制制度、成本控制制度、成本核算制度、内部结算价格和结算办法制度、成本费用报表制度等，但制度形式大于实质的现象一直普通存在，由于信息来源狭窄且多为事后核算数据，造成企业的成本核算与成本分析、控制脱节，重核算轻管理，重显性成本轻隐性成本，没有真正起到成本管理的作用。由传统模式转换为大数据下成本核算与管理模式，要根据大数据应用而带来的预算方法、核算方法、控制方法的改变，修订各项成本制度。同时，要制定数据标准制度、数据监管制度，为数字化转型提供制度支持。
3.大数据下成本管理模式的运行成本高，要遵循成本效益原则，做出符合企业发展的大数据转型战略
企业的财务状况尤其流动资金的承受力是在成本核算与管理中推进大数据技术的关键考虑因素。要全面评估成本管理模式转换的成本和在此过程中的风险。常规要考虑的成本主要包括技术转换成本就是初始大数据平台建设投入，后续平台升级服务成本，专业人员引进成本，原有员工培训成本，使用维护成本，数据安全防御成本等，若企业需求更广泛的数据要用到爬虫程序，数据获取分析成本更是高额且持续的支出，还有一些隐性成本也要关注，如成本核算与管理制度更替成本、业务流程再造组织创新成本等。因此，大数据应用对于企业成本管理是发展趋势，但要从实际出发，特别是一些规模不大的企业，更要预见大数据应用过程中对企业造成的成本风险。大数据下的成本核算与管理应该成为促进企业发展提升整体效益的力量，但前提是要考虑自身财力，不能只为谋求数字化转型而造成企业日常经营活动受阻，甚至生存困难。
4.数字技术是双刃剑，成本数据如有泄露，给企业带来的损失是巨大的，必须要建立防范机制，提高企业在大数据应用中的防御能力
大数据下的成本核算与管理可以为企业提供成本数据的实时动态管控，提升综合竞争能力，但数据来源的多渠道和多样化也带来数据管理上的安全性问题，如若再遭遇黑客非法侵入系统、非权限访问系统、木马病毒植入等更会给企业成本数据带来实质性危害。即利用大数据技术时可能造成的数据泄露风险和不安全的数据给企业信息平台造成的破坏风险不容小觑。传统成本管理模式下，企业对数据安全问题的重视程度不高，数字技术转型后必须提高这方面的安全意识，建立健全数据安全相关的管理机制，必要的安全措施如制定相关制度明确各方职责、签订保密协议、密码使用规则、设置防火墙、安装防护和监管信息的软件等都要落实实施，最大限度的消除隐患，保证大数据下成本核算与管理系统的正常运行。
5.大数据背景下成本核算与管理转型，现有人才知识结构缺陷明显，复合型高端财务人员需要社会范围内的长期培养
重核算轻管理在成本会计领域是普遍现象，企业尤其是在制造业专职从事成本会计工作的财务人员的现状是对传统成本核算方法，即事后核算掌握熟练，而对业务流程及流程过程中成本管控的了解并不清晰，更不要谈及对大数据的认知和对信息化平台的操作。这种知识结构上的短板必然影响大数据模式成本核算与管理的转型进程，且是非短期可以解决的问题。企业的培训可以从两个方面进行，一是综合素养的提升，主要就各种数字化技术的发展和应用请相关专家进行讲座式培训；
二是职业能力的提升，包括但不限于对企业业务流程和流程中成本关键控制点的了解、企业选择的大数据处理平台的操作、大数据分析工具和可视化工具的使用等，并需要制定考评标准，达标上岗，保证培训效果。
复合型人才的长期培养已经得到教育界重视。2021年3月，教育部发布《职业教育专业目录（2021年）》，其中高等职业教育专科目录中原会计、审计、财务管理专业已更名为大数据与会计、大数据与审计、大数据与财务管理专业。在此背景下，院校相关专业在课程设置上均需做出适应大数据发展的调整，还有财务共享、业财一体化、财务大数据分析等1+X证书考证做辅助，可以为企业和社会培养并储备既擅长会计领域又能应用大数据技术的复合型人才。
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