摘要：随着大数据的利用，企业在财务管理工作上的效率显著提升，诸多企业也以此为契机开始构建型。从大数据分析的概念和内涵入手，讨论会计大数据分析型企业的价值，阐述构建会计大数据分析型企业的挑战和风险及构建思路。
关键词：会计；大数据；分析型企业；
0引言
企业是社会经济发展的重要力量，在大数据技术得到不断利用的今天，企业的战略制定更加科学，能够有效分析市场环境，实现自身的发展壮大。要想在全球经济化市场背景下立足，必须逐渐构建会计大数据分析型企业的思维和运行模式，最终实现企业自身长远发展。
1大数据分析的概念和内涵
。各种数据资源通过数据挖掘分析模型构建，为诸多行业提供综合性服务，由此社会也进入了大数据时代。大数据分析就是对各种数据进行分析和利用的方法，具有数据量大、速度快、类型复杂、价值密度低等特点。随着互联网技术的不断发展，当今社会诸多行业都在此背景下充分利用数据资源，企业也深入挖掘数据，以此制定出科学的发展战略［1］。
2构建会计大数据分析型企业的价值
对数据进行挖掘的价值主要体现在可以制定出有效措施，实现企业的良好发展。在大数据时代下，数据挖掘也成为企业竞争的重要内容，通过构建会计大数据分析型企业可以让企业成本量化，同时加强经营管理水平。
2.1改变企业传统的经营模式
通过构建会计大数据分析型企业，以商业智能技术为支撑，可以对各类数据进行搜集分析和利用，最终改善企业管理流程，将原本的粗放式管理模式向精细化管理模式进行转变。比如在贷款经营管理中，通过收到大量的贷款数据，可以建立相关模型，进而让决策更加科学，对贷款评估存在的风险进行有效分析，满足于企业定价指导和放贷批量化的审批。通过企业数据化模型的构建，可以最大限度的减少经营成本，提升放贷效率，让企业达到良好的盈利水平［2］。从当前财务会计管理体系发展趋势来看，需要对会计数据进行动态监控，确保信息的畅通，以此减少经营成本。在提升企业管控水平上，通过企业的科学运营可以有效减少会计核算业务的时间，提升企业适应市场和满足市场需求的能力。
2.2提升企业市场竞争水平
通过构建会计大数据分析型企业可以让企业内部管理和外部营销方式进行创新，从企业内部管理的角度讲，通过会计数据的认真分析可以优化内部管理的诸多环节，进而挖掘企业业务流程管理中的价值，减少运营成本，提升管理效率，对于外部营销工作来说，可以对大量的客户数据进行有效分析；或者借助第三方数据平台对客户的消费方式和行为进行分析进而企业自身做出预测销售，并且加强与客户的有效互动，最终提升营销额度。近年来诸多企业都进行了数据挖掘，以此提升自身的市场竞争力，如宝洁、海尔都通过对企业外部数据进行分析，使其战略制定更加科学，巩固了行业内市场地位。
3构建会计大数据分析型企业的挑战和风险
在构建企业会计大数据分析模型的过程中会遇到诸多挑战。从企业的角度来讲，首先，部分企业对于大数据分析体系的构建以及对管理会计工作开展的作用没有深刻认识，要想构建完善的企业大数据分析体系，就必须在思想上加以重视，以此有效投入人力和资金成本，避免存在资源浪费情况［3］。其次，当前还存在企业专业人才不足的情况，这也是构建会计大数据分析模型的一大不利因素，如缺乏对大数据技术的掌握，不能挖掘数据信息。当前大数据体系的迅猛发展，对专业性人才要求也越来越高，不仅需要对信息技术有效掌握，同时还需要具备扎实的财务管理知识，所以在人才培养上，必须制定出相关的机制，否则难以满足体系构建需要。再次，当前企业构建会计大数据分析体系的信息存储空间需要扩大，要想有效提升分析效果，必须对信息进行全面及时的存储，而部分企业还不具备足够大空间的信息收集存储系统。由于技术缺陷，信息分析方面还存在不成熟的情况，比如不能对有效数据进行真实科学的分析，这样就削弱了信息的价值，对于企业来说该由于自身盈利缺乏稳定性还存在资金投入不足的情况，这也会导致信息数据的安全性难以得到保证。最后，在会计信息安全机制方面，由于收集了大量个人或者集体的信息，所以信息的真实性与安全性也不能得到保证，甚至由于信息的互联互通，存在一些关键信息的泄露，对企业自身的发展也造成了影响，比如存在商业机密与个人隐私不安全的情况，由于网络具有无边界虚拟化等特征，存在黑客入侵、恶意更改代码、木马病毒恶意软件，会对企业的数据进行攻击和数据的篡改，进而导致系统不能正常运转。
4会计大数据分析型企业的构建思路
4.1转变自身思维
随着大数据云计算的发展，如今已实现了万物的互联互通，企业要想实现其更好的发展，必须转变自身的思想。首先，需要意识到全数据库模式并不是抽样成本，不同于小数据时代的抽样成本工作大数据更加注重数据全模式，在大数据时代下可以不采用随机采样的方法进行数据采集，这会显著提升企业的经营质量［4］。其次，需要意识到效果比绝对精确更重要，以往进行小量数据的采集或者抽样的方法容易存在偏差，或者由于主观因素导致准确性不足，与此同时操作和实施难度也较大，在大数据时代下可以不用担心某个数据点差错对整个系统分析的不利影响，与此同时工作效率也会得到显著提升，数据的精准性也会得到保证。最后，需要意识到强调相关关系重要性，借助大数据分析报告，会发现数据的变化过程，通过相关关系发现相关联事务做出科学预测，在大数据时代下人们可以不再选择相关物或者小数据进行单独分析。
4.2构建制度保障体系
由于在大数据时代下存在商业机密，个人隐私暴露问题以及数据被人为操控的风险，因此可以从技术的角度对风险进行规避，而数据安全技术就可以发挥出有效作用。首先，数据收集阶段。数据的出现源自业务的开展，只有足够丰富的数据支撑才能为企业带来价值。因此，必须要保证数据的真实性、完整性，这样才能有效进行数据分析。对于企业来说，需要保证从事数据采集业务的人员具备专业能力，这样才能让数据采集效果得到保证。其次，数据分析阶段。进行数据分析是为了向决策者提供真实数据和信息，因此必须建立谁主张举证的机制，也就是说方案的提出者必须提供真实数据作为支撑，然后在提案的过程中对数据进行多渠道的搜集。以此来保证提案数据的及时性和充分性，最终为企业决策提供帮助［5］。最后，数据应用阶段。在传统的企业财务管理模式下。对财产机密安全高度重视，财产保护主要是在于企业财务管理人员自身的素质，所以传统的财务管理方法已经不能满足大数据时代的实际需求，为了避免数据盗用需要把责任数据所有者转移到数据使用者上，这样才能保证数据使用者对自身行为负责。
4.3会计大数据分析型企业构建流程
建设会计大数据分析型企业的数据平台主要是依靠商业智能技术，进而对大量会计原始资料进行收集之后，借助商业智能化工具生成分析报告，在线分析处理以及数据可视化等业务。。在数据管理层主要是对企业会计数据进行存储分析，进而为数据应用层提供数据支持；在数据应用层会计数据会在企业各个经营管理层面下发挥出价值，主要是通过模型应用报表应用数据挖掘驾驶管理实现对各种数据的利用。其次，ETL过程。这是一个对数据源层各种会计数据动态处理的过程，企业能够选择适宜的工具提升数据处理效率，目前主流的数据处理工具包括DataStage、SAS。再次，目标数据仓库系统。这是为了满足企业会计数据决策分析的需要建立的数据库应用技术，相较于传统的数据库技术，该数据库具有集成性、操作性，当前目标数据仓库已经成为诸多会计大数据分析型企业利用的关键和核心技术，随着目标数据仓库技术的逐渐成熟，诸多企业也打造了自身的数据库，并且在电信、保险、银行等诸多领域得到了有效利用。最后，数据应用层功能的实现。在模型应用上能够通过科学标准的建模过程对企业会计数据进行描述，进而获取关键指标和信息，通过模型应用可以预测未来，主要是对企业历史会计数据进行分析，然后预测模型，对企业客户以及未来的业务做出预测，进而对策略和方案进行优化，实现企业的良好发展，在数据挖掘方面主要是对自动隐藏的和有价值的数据进行分析和利用这一过程主要借助通信技术、数据库技术、人工智能技术，在报表应用环节主要是对会计数据信息以及企业的历史经营发展情况进行总结，及时了解企业各项经营活动指标，避免存在决策风险。
5结束语
构建会计大数据分析型企业能够以商业智能技术为核心，然后对相关技术和软件的利用获取更有价值的信息资源，进而为企业决策提供帮助，需要继续加强对会计大数据分析型企业的研究，以此促进社会经济的飞速发展。
参考文献：
［1］简冠毅.大数据时代通信企业智慧会计人及其实现路径［J］.财经界(学术版),2019(14).
［2］周宝江.基于大数据分析企业财会工作的革新路径探索［J］.智富时代,2018(04).
［3］刘建军.大数据时代企业财务风险预警机制与路径分析［J］.全国流通经济,2018,21(35):118-119.
［4］杨婕.构建会计大数据分析平台:企业会计云计算建设的核心［J］.纳税,2019(08).
［5］陈少兰,田千喜.基于大数据技术的会计信息质量管理［J］.中国注册会计师,2019(08).
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