大数据时代下的财务管理

大数据时代下的财务管理

ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。

这篇名为《大数据：机遇和风险》(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。

大数据的优势

在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。

ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。”

“财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。”

大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。

大数据的危险

“大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士(美国注册管理会计师，美国注册会计师)指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。”

大数据的要求

“大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。

Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表示：“数据资产的估值仍然处于摸索阶段，财会行业之前已经研究出了一些估值或审计方法，这是很好的基础指南，但是我们需要开拓思维，跟上科技的发展步伐，并思考作为企业战略合作伙伴的我们应该如何改变和调整，为企业增加价值。为了实现这一目标，我们必须保持对知识、经验和实践的渴求，虚心、愿意接受新的思想，与时俱进，在壮大企业的过程中发挥一定的作用。”

“首席财务官应该参与到制定大数据产品的定价策略过程中去。”

报告称，会计师既不是软件工程师也不是数据科学家，但未来他们可能会兼具这两种角色。未来在决定用于“数据虚拟化”和公司信息指示板的财务内容，以及非财务数据应该如何与财务数据进行组合方面，会计师将发挥作用。

ACCA未来研究主管Fay Chua表示：“大数据会让许多财会专业人士都意识到变革的重要性。未来，传统的首席财务官、首席技术官和首席信息官角色界线将变得模糊，职位将变得更具战略性和前瞻性。他们接受这场变革的速度将对企业能否充分利用大数据所提供的潜力产生巨大影响。”

如何建立大数据分析能力

想要在大数据竞争中处于领先地位，三个步骤不可或缺：设定目标、建立分析能力以及围绕大数据策略组织企业架构以实现价值最大化。而高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制是建立大数据分析能力的四大关键。

数据、工具、人员和决心

领先的企业主要从四个方面入手建立自己的大数据分析能力：高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制。大约有三分之一的企业这四方面的表现均不理想，而更多企业则在其中一两个领域较为突出。但出色的大数据分析能力是建立在这四个方面均衡的完美表现之上。每个方面的成功都离不开其他方面的优势支持。

数据

任何一个企业都首先需要制定一个数据收集和整理的策略规划，这一规划必须明确定义如何利用大数据为企业的整体发展战略创造价值。在本次的访谈中我们发现，约有56%的企业缺乏合适的系统来收集其发展所需的数据，约有66%的企业则未以有效的形式存储其所收集的数据。

好的数据政策明确定义了“什么是有用的数据”以及“如何从数据看我们的业务”。这些基本定义是一个企业如何建立自己的数据分析能力并将自己与竞争对手区隔开来的第一步。“什么是有用的数据”是所有数据政策的出发点和基础。举例而言，收集所有来自公司网站、客服电话、电子邮件以及聊天室的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。

工具

先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速

度改变着企业的分析能力。如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。

人员

在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

决心

顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。

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