大数据会计三个关键问题分析

摘要：随着互联网技术、大数据技术以及云计算技术的快速发展，在各行各业以及有了非常普遍的应用，这些技术虽然为各项工作的开展提供了一定的助力，但与此同时也产生了大量的非结构化数据，其中最主要的则是会计数据。这些数据在会计工作开展过程中很容易导致与企业价值相关的一系列关系模型的合理性受到影响，进而导致相关工作开展受挫。本文变从影响会计数据问题的各方面因素展开研究。

关键词：大数据；会计相关关系；会计数据

非结构化的数据主要包括图片、文本、视频图片等多种内容，随着大数据时代的到来，企业在长期经营过程中开始占据了所有数据的主体位置。企业而言，大量含有较高价值的信息包含在非结构性的数据当中，尤其在会计工作中必须处理好这些数据，才能保证企业信息得到有效保障。大数据技术下的会计核算体系必然会逐渐将非结构化以及碎片化的数据包含，大数据会计必然会成为以后的发展主流。目前，大数据会计急需解决好三方面问题，①大数据会计的整体结构；②如何保证一系列非结构化的数据与企业现有的高价值数据之间建立一定的关联性；③怎样才能将这些数据准确的披露在报表当中。

一、大数据会计的会计数据选择与结构分析

（一）非结构化、碎片化的数据成为会计数据主体。传统的结构化数据往往应对的信息量相对比较少，能够在有限的数据表结构中表现出数据之间的关联以及相互之间可能会造成的影响，但是随着企业信息日益庞杂，大量的非结构化数据引入，传统的数据结构管理模式已然不能满足现有的企业管理要求。以图片视频为代表的碎片化数据不同于结构化的数据，组织会计数据本身，并不能有效地发现不同数据信息之间的关联。同时在企业发展以及信息化建设的促进下，各种非结构化的数据必然会逐渐占据主体位置，在讨论研究大数据会计的数据结构时，须要将非结构的数据放置在核心位置。另外，大数据会计背景下，各方面信息的来源渠道相对比较复杂，如何对这些渠道以及获取到的信息，实现定性的描述分析是会计工作人员急需解决的问题之一。（二）大数据会计的会计数据的结构构成分析。目前，大数据会计的数据结构成分主要有非结构化的数据，碎片化数据以及传统结构化的数据等多方面内容共同组成。另外从数据可靠性以及数据真实性方面的定义来看，会计数据可以分为直接性能数据与间接性的数据两种，以碎片化为代表的非结构化数据属于间接性的数据，这些数据在后续大数据会计建设过程当中必然会占据着主导位置。相对应的直接数据能够更加直观地向会计工作人员展示出相关数据所表现出的含义以及内容。在数据信息记录过程当中，会计信息必然需要经过公司相关负责人员以及审核人员的签字盖章，在这个过程当中需要以扫描的形式完成数据上传，这些收集到的信息往往是非结构化的碎片，数据想要进一步增强会计信息的关联性，就很好地处理好这些碎片化数据之间的联系，但是从实际情况来看会计数据结构组成当中这些碎片化的数据并没有成为一个相对可靠性的会计信息。所以说在后续大数据会计建设时候会计数据必然会以货币为核心因素，这样以货币数据为核心的会计数据组成形式相对有更高的可靠性，能够很好地满足企业大量数据交互过程当中产生的数据处理需求。在大数据时代背景下，虽然数据量越来越大，但是收集信息的难度也会随之增高，由于大部分缺乏专业素养的工作人员，无法准确判断出这些不同数据之间的关系，以及哪一部分数据属于企业需要处理的核心信息。这个时候如果依靠某一个单一的碎片化会计数学，很难准确的描述出企业管理工作开展的需求以及决策产生的影响。

二、非结构化数据与企业价值相关关系的构建

对于企业来说，会计往往代表着企业经营活动产生的成本以及利润等多方面的货币信息，而货币信息作为会计核算体系的核心因素直接与企业价值挂钩。但从实际情况来看这二者之间的关系链大部分情况下都比较长，在解决企业价值与碎片化数据关系的过程当中往往很难准确表现出企业价值的所在。所以说如何构建好非结构化数据与企业价值之间的关系，是目前大数据会计工作开展的重点工作内容之一。对于企业来说在实现企业价值的过程当中能够有效实现现金流与企业账面数据的统一，进而在此基础之上准确全面地反映出企业价值信息。但是从数据结构的层面来看，现金流量与财务信息之间并没有一个很好地统一，尤其是现金流量，在完成会计核算的时候并没有纳入进来，也就是说无法将非结构化的数据作为会计信息的重要参考因素之一而对待。非结构化的会计数据信息还包括企业的潜在价值，企业潜在价值通常无法表现在财务信息当中，这个时候如何通过一些非结构化的数据将其与企业价值的含义联系在一起是决定着大数据会计制度建立的重要影响因素之一。从现有实际情况来看，这部分数据主要以外部对企业经营活动产生的评价为主，而这些问题又会根据不同的人员群体以及不同人员的消费特征产生一定的变化，也就是存在着一定的可变性，这就导致会计工作人员无法准确地把握好这些信息之间的关联。所以说再次创建大数据会计信息的时候，需要有效地将非结构化数据与一些价值之间联系在一起，来保证能够通过非结构化数据准确地表现出其价值所在。对于大数据财务报表的指定来说，许多非架构化数据是由企业日常各项活动开展过程中用户以及内部员工对企业产生的评价组成，企业获得的评价越高，在后续价值转换中才能将更多的评价转换为潜在价值。企业生产过程当中产生某一项具体的活动，对于不同的人员来说会有非常不一致的评价。在完成非结构化数据统计的时候需要将不同的人群进行有针对性的分类，这样才能够在一个相对比较平等的基础之上，得到相对稳定的评价。比如说高收入人群与低收入人群之间对于消费观念以及消费行为的看法往往会有一定的差异性，这个时候如果不对评价主体做出划分很容易导致得出的结果与实际情况产生差异。另一方面还需要根据不同人群的特征来确定该群体的消费特征以及后续对于企业价值评估当中所占有的权重。也就是说会计信息系统工作人员在通过大数据完成财务报表工作的时候，需要全面考虑到不同的信息，对于企业具体价值的影响力以及如何通过非结构化的数据更好地表现出企业不同阶段所产生的实际价值。

三、大数据会计财务报表框架设计

在未来社会经济发展过程，当中数据必然会占据着极其重要的位置，数据资源在大数据时代，应当作为企业核心竞争力之一而存在，尤其是对于财务方面的工作来说，如何通过大数据准确获取盗窃自身以及市场上其他企业的发展情况是后续相关决策达成的重要参考因素之一。对于一个企业来说，会计作为企业发展的核心影响因素之一而存在，而会计的目的本身是为企业各项数据信息的价值发现以及价值实现提供一定的助力，所以说在建立大数据会计之前，必须准确分析现有的数据信息之间的关系建立一个科学的大数据会计数据结构，这样才能够更加有效地应对大数据时代会计行业面临的一系列挑战。这个时候首当其冲的便是要重新设计财务报表的框架，在传统财务报表框架当中并不能将非结构化的数据纳入进来，也就是说无法综合考量到非结构化数据对于公司财务报表产生的影响。通过优化会计财务报表的框架设计，能够将非结构化数据与会计信息结合在一起。与此同时，企业投资者，经营者以及具体的员工在日常活动中对企业产生的价值才能更加全面的考虑进来，避免造成财务报表不全面的问题。在现代企业的财务会计工作当中包含的内容主要有资产负债表，利润表，日常经营活动产生的现金流，还有具体的所有的权益等多方面内容，对于这些信息企业在完成财务信息建设的时候需要通过大数据技术进行有针对性的披露，这也是非结构化的数据在利用过程当中的必然要求之一。大数据会计下财务报表结构的设计，对于资金来源以及不同资金在使用过程当中形成的价值以及负债有直接性的关联，这个时候不管是所有者权益还是企业资金运行过程当中产生的效果都可以将其与社会消费观念相比较，进而得出一个相对比较准确的资产负债关系。另外大数据会计结构设计师对于收益的部分需要将收入费用观念及时的转变为资产负债管理，资产负债关对于企业消费者权益的表现相对更加准确，尤其是对于产生的一系列碎片化数据，通过资产负债观能够很好地将会计信息体现出来。对于消费者来说，日常接收到的直接信息往往是具体的现金流量，这些现金流量在消费者汇报给企业会计工作人员的时候并不是结构化的，这个时候必须针对现金流量作出有针对性地调整，从而得出一个相对比较科学完整的报表。

四、结语

对于会计后续长远发展来说大数据必然是重点方向之一，会计作为企业价值数据管理以及企业日产管理活动开展的核心活动之一，必然会成为整个企业信息化假设的核心。大数据会计相对于传统的企业会计管理方法能够更加快捷地为决策者提供准确的信息参考。所以说企业在大数据会计建设中首先需要将会计信息作为一种标准化的信息完成建设活动，这样能够促使企业各方面的信息交流沟通更加顺畅，同时也能够进一步加强企业数据的管理效率。企业需要准确把握非结构化数据与现有数据之间的关系，促使大数据技术能够真正为企业发展带来主力，需要企业将自身的大数据会计建设与外部信息的获取相互结合，综合提示企业的会计数据管理能力。

参考文献：

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作者:张战永 单位:河南金科联合会计师事务所