基于云计算的会计大数据分析平台构建研究
来源:用户上传
作者:
摘 要：分析了现存会计系统的基本概况，指出其面临的相关问题及挑战。因为基于云计算的会计大数据分析平台无论在理论层面还是现实经济层面都存在一定的可行性，故以此为出发点，从大数据会计系统的构建、数据存储等方面展开研究。
关键词：云计算;大数据;会计系统
一、文献回顾及相关理论基础
（一）文献回顾
1980年Sprague提出了DDS框架，该框架包含了用户接口、数据以及模型部件，在决策支持方面产生了积极的推动作用。1993年Holsapple进一步完善了DDS框架。2007年，IBM、Amazon等率先提出了关于云计算的概念，也创造性地将其加入信息系统。之后，Microsoft、Google均提出将对外提供云计算平台服务，为客户提供在会计信息化方面的解决方案。
在我国，计算机技术在会计领域的应用相对国外来说起步较晚，直到20世纪末，以用友、金蝶等软件的应用为标志，理论界及实务界才逐渐认识到计算机IT技术对于会计信息领域的重要影响。经过20多年的发展，学术界在信息化理论、政策、系统设计、内控、安全等方面的研究均有了一定进展，并随着IT技术的发展不断深入。目前，随着大数据、云计算等IT技术的发展与逐渐成熟，其在会计实务界的应用也愈发广泛，亟须优化或建立满足业务需要的新型会计平台。
（二）基本概念
1.数据仓库主要是利用特定的方式，针对企业内外部大量的数据进行的数据集成，从而构建一个高度集成的、且具备强分析性的特定的数据环境，并以此为企业的决策分析提供基础。
2.数据挖掘指的是，利用特定手段，从海量的、随机以及模糊的各类实际应用的数据中进一步挖掘出对决策有用的、潜藏在背后的各类信息以及知识的过程。
3.云计算的运行过程主要是通过集中资源、利用相关技术为使用者以及决策者提供强大的计算能力以及包括存储空间等的资源，是决策的根本保障。
二、现有会计系统的概况与挑战
（一）基本概况
现有的传统会计系统通过记录可用货币计量的有价值的数据为会计报表使用者提供有关经营状况、现金流量等的财务报告。其以会计恒等式、会计循环等为基础，将企业具体的经济业务转化为可用货币计量的会计要素，重分类在不同的会计科目下。而对于不能通过货币计量的但却非常重要的会计信息则主要通过附注进行披露。
（二）存在的问题
首先，在現有的传统会计系统中所处理的会计较为单一，即只能够对可以用货币计量的信息进行处理，然而对于无形资产以及人力资本等非财务信息的处理能力却非常有限。其次，表现在会计数据处理的滞后性方面，该系统造成了时间上业务流和信息流的分离状况。同时，由于该系统只能够处理并存储单一的会计信息，因此也只能够对结构化的数据进行处理，会计信息之间的联系程度不够。因此，基于云计算的会计系统的设计也应当从以上几个方面解决现有的问题。
（三）面临的挑战
1.企业管理者的新需求。随着企业的扩张以及大数据、互联网等新兴技术的冲击，企业的管理者在决策时更加依赖多元化的、精确程度相对较高的，也更加全面的会计信息，而且随着信息的多元化发展，管理者更加需要种类繁多的信息以更加动态、立体、直观的形式展现在输出界面。
2.会计数据创造价值的需要。当企业发展到一定规模时，新技术的应用必然会产生海量的信息，而如何利用会计系统将经验和信息结合，并通过演绎、对比、归纳等方法不断提炼，实现有价值的转化为知识将是企业面临的一大挑战。
3.科学技术发展的推动。“大智移云物”等技术的运用进一步推动了会计信息化的发展进程。而环境的飞速变化也对会计信息化的发展提出了新的要求。科学技术的发展使得理论界以及实务界对于会计信息化的研究与应用有强大的推动作用。
三、基于云计算的会计大数据分析平台构建
（一）可行性分析
首先，在前期投资云计算的成本相对其他方案低，企业可以合理地进行资源、财力地分配。其次，企业不需要提供过多的资源以满足在业务高潮时期的信息需求。最后，企业在建成基础的云服务平台之后，仅需要为服务商提供的服务进行付费，而完全不再为硬件设备的维护等进行付费，再一次节约成本。
（二）平台功能的构建
1.财务综合分析。将BSC、EVA（经济增加值）、杜邦分析评价体系以及波特的企业价值链相结合，将经济增加值相关的指标作为首要的核心财务指标，将影响经济增加值的杜邦分析评价体系中的相关指标作为次级的财务指标，通过BSC的四个维度的相关财务和非财务指标和有关供应商的相关指标作为基本的财务分析指标，从纵向、横向两个维度对相关的财务分析进行扩展，结合企业目标战略和具体的业务，对企业的价值进行动态、多元化地反映。同时，可以在系统中引进哈佛分析框架，对企业产生的会计海量数据从战略、会计、财务以及前景等五个方面进行全面的分析。
2.财务综合预测。在财务综合预测过程中，需要在财务综合分析的基础上，利用过往的业务数据资料以及相关的预算结果，结合外部的经济形势等，采用线性回归（单变量、多变量）等数学方法，对企业的经营状况、资金需求、成本费用进行合理预测，对面临的财务风险及财务危机等进行提前管控。
3.财务综合监控。财务的综合监控贯穿于企业经营的全过程，是企业管理者持续了解企业经营状况以及预算的执行情况的主要手段。综合监控系统能够对企业流动资产以及流动负债项目进行实时监督，并相应进行反馈，企业也能够根据该系统产生的数据设立预警机制，全面监控企业的运行状况，并能够及时作出反应，调整经营政策以及财务目标，促进企业的可持续发展与价值增值。
（三）平台体系架构建设
1.基础IT环境部署。企业应当根据专属的企业属性、组织架构等选择适合自己企业的平台服务模式（SaaS、PaaS、IaaS），根据不同平台的组织特点，建设个性化的、能够满足企业决策需要的信息平台。 2.云计算平台部署模式的选择。（1）会计大数据的获取。在会计业务数据获取中，要结合企业业务处理流程获取数据，结构化的数据获取主要依靠原有的传统会计系统中包括但不限于的記账凭证、账簿、报表以及入库单等，而对于非结构化数据的获取则主要通过外部的网络、传感器、交互社交网络以及B/S移动输入等各类媒介来捕捉相关的原始单据以及历史经验等。当接收该类数据之后，采用相应的工具进行分辨、提取、清洗等一系列操作，最终存入MongoDB数据库中。（2）会计知识的获取。该过程主要指的是系统在获取来自外部输入的数据以及从数据仓库等甄别、获取的数据之后，经过一系列的分类与整合，输出相应结果或相关事实并将其存进数据库，进一步建立知识间的联系以增强会计信息的相关性，最终形成关系型数据库的过程。（3）综合决策分析数据的获取。用来进行综合决策分析的数据来自企业内外部以及所有的结构化与非结构化数据，全面的数据获取在很大程度上保证了对于企业所处行业发展情况、企业经营情况描述的准确性与客观性。此类会计大数据更能够帮助企业经营管理者作出符合企业实际情况的经营决策，很大程度上减轻了决策失误产生的经济损失。
3.会计大数据加工存储。（1）会计大数据存储。企业组织属性决定了会计大数据来自于企业的各个级别，因此平台需要存储整个企业的所有的、全局的信息。而不管是来自于基础业务的数据，还是来自于基础会计核算的数据，甚至是来自于构建的智能化的决策分析系统的信息，都将全部存储于MongDB中，因此，设置数据层次的操作是必要的。（2）会计大数据的管理。在建立会计大数据平台之后，会计信息的传递将从纸质的凭证、账簿等转换为电子的、平台化的数据传输，自动化的生成报表。因此，会计大数据的管理则是基于会计专业知识的存储于管理、会计准则的统一，以及平台化的共享与利用。
4.会计大数据的分析与输出。平台主要利用企业级别的搜索技术和相关的云计算数据处理技术对企业在经营过程中产生的会计数据进行加工与存储，处理后的数据通过B/S模式以更加直观、生动的方式展示给企业的信息使用者。企业的决策人员仅需在移动终端上利用即时查询的方式在搜索栏输入相关关键词，系统就会根据捕捉到的关键词自动呈现相应的会计信息，并利用系统中现有的模型解释相关会计信息，为信息使用者提供智能化的决策支撑。
5.平台应用评价指标。在性能评价方面，主要在系统功能、信息质量、安全风险、后台响应四个方面设置具体评价指标来度量平台的使用效果。
结语
本文主要从会计大数据平台构建的可行性出发，从基础环境、部署模式、加工存储、输出以及指标评价等方面进行了研究。新兴的诸如云计算、大数据等IT技术的发展与应用给会计系统的计量、输出等方面带来很大程度上的积极作用，结构与非结构化的会计信息为企业的经营决策提供了强有力的支持。基于云计算以及其他新技术的会计大数据系统的构建将是未来发展的大趋势。
参考文献：
[1] 黄叶.云计算的会计大数据分析平台构建探讨[J].纳税，2019，13（31）：134.
[2] 陈俊丽.基于云计算的会计大数据分析平台构建[J].财会通讯，2017，（16）：103-107.
[3] 王慧娟.基于云计算的会计大数据分析平台构建研究[D].太原：山西财经大学，2015.
[4] 许金叶，李歌今.ERP构建会计大数据分析平台：企业会计云计算建设的核心[J].财务与会计：理财版，2013，（4）：40-43.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15219687.htm
