李寒冰

（江西财经职业学院，江西 九江 332000）

一、大数据会计的数据选择和结构分析

现如今计算机信息技术已经融入人们的生活当中，他的普及在人力资源、金融还有信息化社会的发展带来了最大的推动力。在此其中生产要素的改变已经影响到人类的各个生活方面，尤其是财务工作也迎来了全新的挑战和机遇。相比较而言传统的财务行业数据在收集整理和分析的时候需要投入大量的人力物力和资源，但因为大数据的到来而发生了改变，会计工作者所收集而来的信息将变得更加真实可靠，很多工作都能以此为中心产生积极影响。会计这个工作从出现起就是为企业所服务的，在日常的工作中除了编辑相关的信息以外会计人员还要从事服务、投资以及挖掘潜在消费者，最终的目标就是要真实有效的为企业传递各种信息数据。建立在此角度上，通常情况下能够给企业提供有价值的信息数据都会被称之为会计信息，当大数据时代到来以后传统的会计工作已经无法融入各种非结构化或者随便化的数据，必须要将那些信息放到会计信息数据系统当中才能为企业提供更优质的服务并发挥出它的价值。大数据背景下对企业有价值的那些非系统和碎片化数据怎样才能融入会计信息系统当中并挖掘价值这是目前企业管理人员和会计人员都必须考虑的问题，只有和大数据技术有机结合在一起所呈现出来的信息才更加具有可靠和真实性，并且能够为领导的决策提供理论依据[1]。

（一）补充传统会计数据上的不足

因果导向的思维模式中，传统的思维模式在人类历史上已经发展了数千年，当大数据到来以后这种思维模式便发生了改变。新的时代背景中更多的数据出现，而且呈现出了非结构、非系统和碎片状况，要是把因果思维直接放在这里面显然是无法达到效果的。在多且复杂的数据中，人们接收到新信息以后也将迎来不同的思维模式，并且也呈现出了平等、动态且多元化特点，也正是这种思维所有的独特性才改变了人们的传统思想，让大数据变得更加整体。对于大数据时代中单一的碎片和非结构化信息数据如果直接拿出来是没有办法反映出企业经营或者盈利情况的，传统会计工作之中大多都会以货币为主要的计量单位然后展开描述，但是货币在计量上无法反映出其中的具体数据信息，是而且对于数据信息的描述基本上都是通过其中的关系推演出来的，结果并不真实准确。深入考虑会发现传统会计在选择定量数据的时候能从核算中体现企业信息，但这其中存在的局限性。大数据时代下碎片式或者非结构化的会计数据不会再像以前那样受到约束，反而让结果更真实准确。整体上分析传统会计数据信息只包含货币计量的定量描述数据是远远不足的，一些定性描述的碎片式和非结构化的数据能够将传统会计中的数据不足之处有效补充[2]。

（二）碎片或者非结构化的数据组成传统会计数据部分逻辑分析

碎片式和非结构化数据指的是不方便使用传统的数据库进行计量的相关数据，比方说视频和图片当中的信息。通过大数据技术的应用，已经在很大程度上弥补了传统会计对数据处理上的不足之处，但也要注意还是无法将所有类型的数据都能融入大数据会计体系之中。在此其中只有那些具有价值的特殊数据才会被融入，这部分数据分析的时候可以降低相应的噪音干扰，真实度和精准度都很高，能把事件更加准确的反映出来，所以进一步增强了会计信息提供的资料。这些数据需要有中立性，也就是说碎片式话费结构化数据必须 具备事件真实反映效果，能将其中的信息主观体现，这才能避免给人们带来错误认知。总体上来看会计信息主要还是为企业提供服务，所以相关工作会受到企业的严格管理，对他如何去选择也是和企业紧密联系在一起的，但无论如何会计数据体系当中的数据必须要和企业的价值有关。

（三）大数据时代会计数据体系结构分析

从以上的论述中我们能够看出，那些独立客观而且和企业的价值有关联的数据都会被融入企业的数据情绪当中，但对于传统会计数据所融入的碎片式和非结构化出去之间有什么联系还需要进一步讨论。会计数据从真实的角度上分析它包括直接和间接两种，传统会计信息数据就是直接的结构组成，现代化会计信息数据需要在间接的结构上建立。这主要是因为传统的企业会计管理必须要按照国家和企业共同制定的相关规章制度落实，而且还有繁琐的计量报告，等审核通过以后才能保证这些数据的可靠性。相比较来说大数据背景下的会计财务信息工作在数据的使用价值上更高，并且能全面反映出企业目前的经济能力和运营现状。所以无论如何会计数据体系他所提供的信息必须真实可靠。根据实际调查发现目前国内很多企业在信息化建设上并没有完善，所建设的大数据平台运营和功能有所不足，但他们又想把那些碎片式或非结构化的数据融入全新的会计体系之中，这是需要一些高技术人才方可完成的任务，但会极大提高企业投入成本[3]。

二、构建企业价值与碎片式和非结构化数据之间的关系

传统的会计数据体系之中所包含的各种信息和结构化大多多于企业自身的价值有密切联系，能直接在因果基础上直接反映企业开展相关业务活动状况。但是碎片式或者非结构化数据都是见家乡数据，尽管会受到企业的关注，但很难将其直接利用到与自身价值联系当中。也正是这一原因让企业的相关价值必须用分析法去确定。在企业估值理论基础上用未来现金净流量的现值之和去预算价值这只能体现出目前已经有的现金流量，却无法真实反映当前企业所拥有的整体价值。为了在这一方面进一步完善，需要把以前和以后间接和潜在的企业价值现金流量都融入其中加以预算。建立在构成角度基础上，企业之前已经拥有的现金流量都属于财务信息中的组成部分，但未来那些现金流量很可能是以不同结构组合而成。对此，企业要想把自身的价值真实反映就需要把间接和潜在的现金流量联系到一起，形成关系再去计算也能达到更好的效果。这里的关键点就是考虑间接和潜在的现金流量，不要不然就没办法把财务信息之间的价值关系展现出来，选择纳入的方式必须简单很容易操作，最好是利用转换法[4]。

企业在未来他们所用的现金流量都有可能包含到碎片式或非结构化、结构化的非财务信息之间，为了进一步把现金流量体现出来，从管理上应当综合起来，将投资、经营和筹集相关活动中产生的现金流整理到一起，在利用三个关键变量的转换效率函数讲那些现在的现金流变成价值。各企业的潜在价值之中碎片式或非结构化数据主要针对一些潜在的客户或者人民群众对企业所经营的活动评价，而潜在价值就是他们之间的比例关系。所以，无论如何企业潜在价值方面都会受到人民群众评价的影响，而消费者的特征也可分成不同类别，包括收入的高低或者是购买差异性。以相关性的角度上分析企业价值的信息和同类型企业之间相比较，不管是领导还是管理人员只要能够把大数据会计财务信息拿出来当做决策的理论依据，那么这些信息就是有价值的，也从侧面反映出企业价值与碎片式或非结构化数据之间存在相应的联系。

三、大数据给财务会计信息化工作带来的影响

首先，传统会计数据当中呈现出来的财务信息报告大多都是结构化数据信息，这些在新时代到来以后很难满足企业在发展和经营过程中的实际需求。为了适应现代化市场环境，企业必须在财务报告中把碎片式或非结构化数据融入其中，以此来填补传统财务报告中的不足[5]。这种新型的大数据会计财务信息工作模式能将报告全面真实地反映出企业的财务现状、经营发展情况还有所处的市场竞争环境等等。所以现在国家应当从中做出宏观调控，用一些政策引导企业向着大数据会计财务信息工作创新改革，而企业也要积极的进行工作改善，建立在传统的财务报告工作基础上完善信息真实可靠性。其次，大数据时代背景中企业如果过分依赖财务信息平台是远远不足的，因为他不能全面提供企业可利用的价值信息。所以立足于大数据技术企业需要构建一个信息化集中共享平台，上面连接从企业到下游的供应商和客户整体产业链还有合作伙伴与政府，这个平台上要有明确的分层，政府永远都属于调控者，他们会起到约束作用，有利于所有的单位都能合理合法的进行工作和提供使用信息。针对信息平台的构架设计，通常需要考虑投入的资源和资金较多，因此政府应当做好带头作用，完善检验与审核功能，同时考虑到目前中国的大数据信息平台构建正处于探索阶段，因此相关部门还需要从中进一步推广，从实践中创新和修改。最后，大数据时代中信息管理必须不断的升级，尤其是企业中专门管理学习技术的部门他们应当完善各项工作的前提下让会计财务信息工作由核算型向着价值型体系升级过渡，在运营的时候合理处理财务和运营部门关系，销售上做到资源科学分配，战略经营方面动态性的转型。

四、结束语

综上所述，会计在企业的具体工作中发挥着至关重要的作用，在大数据时代到来后企业财务管理部门也迎来了全新的挑战和机遇，财务作为企业运营和生产销售过程中的支撑点，也能为决策提供依据，如果出现差错对于企业而言极为不利。对此，企业必须要从大数据会计和财务信息之间的相关性深入研究，无论是人员还是工作机制做好管控，树立先进的创新意识，积极探索，从而为带来更多的经济效益并实现可持续发展[6]。