大数据背景下制造业企业管理会计体系建设
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摘要：现阶段，以大数据为代表的新一代信息技术广泛应用到了企业的内部运营管理之中，这为企业搭建以制造业大数据为基础的管理会计体系打下了良好基础。基于此，本文分析了大数据管理会计体系的内涵及建设策略，并提出了大数据背景下制造业企业管理会计体系的保障措施，以期进一步发挥管理会计工作的价值，促进制造业企业的健康持续发展。
关键词：大数据;制造业;管理会计
现阶段，我国制造业正处于转型升级的重要阶段，企业管理会计的重要性日益凸显，此时，积极搭建基于大数据的管理会计工作体系，对于强化企业精细化管理、增强企业核心竞争力具有重要的现实意义。
一、大数据管理会计体系的内涵
所谓大数据管理会计体系，就是借助以大数据为代表的新兴信息技术，将企业的财务模块与业务模块相对接，获取以往管理会计领域难以企及的丰富财务数据和业务数据，并利用大数据工具创新管理会计方法、挖掘管理会计价值、实现管理会计新应用的现代化管理会计体系。大数据管理会计体系具有数据超细分、业财高度融合等特點。
二、大数据背景下制造业企业管理会计体系的建设
（一）基础系统层
基础系统层由ERP系统、物资管理系统等企业的各类生产管理系统构成，这些系统一方面维持着企业的正常经营运作，另一方面其本身也会源源不断地生成大量数据，因此，基础系统层在大数据管理会计体系中发挥着数据源的重要作用。一般来说，基础系统层的数据分为财务数据与业务数据两大部分，这些数据越完善、数据颗粒度越精细，就越能够为管理会计工作提供更为详实的数据支持。基础系统层的数据质量对企业的管理会计工作具有重要影响，为了提高数据准确性和可靠性，多数企业的基础数据层都有一套完整的数据控制逻辑，通过任一节点上传的数据都可实现全局共享，且同一数据的数据源必须保持统一。此外，基础系统层中来自不同系统的数据需要通过接口自动对接，以避免人为因素对数据质量的干扰。
（二）数据仓库层
根据企业的管理决策需要，将企业基础系统层产生的原始数据进行初步汇总和处理后，可以得到后续建模所需的数据，如客户数据、收支数据等，这些数据以一定的逻辑关系进行整理，然后存储到企业的数据仓库中。通常来说，数据仓库所存储的数据量越大，数据划分越精细，就越能为企业的管理会计工作提供更为有力的信息支持，也越有利于实现管理会计的有效应用。
（三）模型搭建层
建模层在数据仓库层与决策应用层之间起着重要的桥接作用，因为不管是基础系统层提供的数据，还是数据仓库层中保存的数据，均为企业的历史信息记录，反映的都是企业过去的情况，而管理会计工作的最大价值是为企业的未来经营发展提供决策支持，因此，还需要借助一定的模型分析，将历史数据转变成对企业管理决策有用的数据。现阶段，常用的建模方式有多种，企业应当结合自身经营管理的具体需要，选择最适合自己的一种建模方式。比如，以精准营销为决策导向时，应当按照不同客户的需求偏好与消费规律，设计一套具有营销针对性的管理会计模型，以提高企业营销活动的有效性和针对性。再比如，产品配置模型能够结合不同区域、不同时间的消费需求变化，提供多样化的产品配置方案，更好地满足客户及市场需求，有效提高客户的服务满意度。
（四）决策应用层
决策应用层是指管理会计的最终产出，一般表现为管理会计报告的形式。管理会计报告与传统的财会报告有所不同，它不受固定的格式限制，在内容上需要紧密结合企业发展的实际需要，聚焦企业决策管理人员最为关注的问题。现阶段，我国正大力实施中国制造2025行动计划，制造业企业面临转型升级的重要抉择，如何促进企业顺利转型升级成为广大制造业企业最为关注的问题。因此，制造业企业的管理会计报告要更多地聚焦转型升级的方向选择、践行路径、提质增效等问题。
三、大数据背景下制造业企业管理会计体系的保障措施
一是组建高素质的数据管理团队。大数据管理会计体系的良好运转离不开专业化人才的支持，为此，企业应当加大对相关业务人员的培训力度，使他们尽快掌握大数据相关知识及操作技能，构建一支包括数据采集员、分析员、处理员在内的专业化数据管理团队，实现数据资源的高效整合及共享，为管理会计工作提供有效的数据支撑。二是加强会计信息系统的安全建设。大数据环境下，信息风险无处不在，企业必须加强管理会计系统的信息防护工作，从信息的采集、存储、传输、处理等各个环节入手，构建全方位的信息安全保护体系，确保企业的商业机密不会出现泄露或损毁，维护企业管理会计工作的正常开展。
四、结语
综上所述，本文以大数据管理会计体系的内涵为切入点，从基础系统层、数据仓库层、模型搭建层、决策应用层几个方面，详细论述了大数据背景下制造业企业管理会计体系的建设策略，多角度入手，旨在提高企业管理会计水平，促进制造业企业的健康稳定发展。
参考文献：
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[2]王景鹏.基于大数据思维的“业财融合”管理会计体系应用研究[J].会计师，2017 （18）.
[3]徐国栋.制造业企业中管理会计的技术变革与创新研究[J].工业经济论坛，2016 （05）.
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