大数据会计与财务信息相关性分析

在大数据时代，会计管理工作以及财务信息管控工作应当具备针对性和侧重性，企业要确保所收集得到的数据资料具备全面性和完整性，能够确切地反映出当前企业的综合价值状况，能够对企业后续的发展提供相应的指导，针对各项数据信息的分析和探讨进行合理的方案制定，完成对企业价值的有效评价。一、大数据的概念分析在当今互联网时代，各行各业在发展运营的过程中会产生大量的数据信息，而针对相关数据信息的处理、管控结合传统的统计手段和统计方式是很难以达成高效化的数据管理目的，大数据是相关行业的专业术语，其主要是指在对应的时间范围之内无法结合常规常态化的工具手段完成对相关信息的捕捉、分析、管理、整合的一类数据资料，只有通过全新的技术手段，例如结合大数据技术来提高针对数据信息的分析能力、识别能力以及洞察能力，从而在海量的数据资料中抓取出具备使用价值的信息。从另一个维度进行分析、考量，大数据也具备资产的特性，在当今信息时代，数据资料对企业后续的发展决策会起到指导性的作用，企业需要依托大数据，为后续的发展管理以及运营决策做出相应的分析和考量，例如在当今会计以及财务信息行业，会计人员需要学会使用大数据对企业在生产经营中所产生的各类信息资料进行整合、分析，从而给予企业高层管理者定向化的数据信息，帮助其合理制定企业发展战略，实现企业更加长远、稳定的发展。总体来说，大数据技术具备针对海量数据信息高速、多样，低成本的处理功效，并且能够保障数据信息的真实性和价值密度，大数据在当今各行业、各领域都发挥着重要的作用，也对当前人们日常的生活工作起到了相应的影响，因此深入研究大数据具备较大的现实意义。二、大数据会计数据结构以及类型分析（一）大数据会计的内容1．多元化分析长期以来，人类在发展进程中一直沿用导向思维来对相关问题进行思考、分析、探究，但是在当今大数据环境下，导向思维在会计管理工作中将很难以提高相关工作管理的质量和效率，具体来说，大数据信息以及相关技术具备非结构化特征，其相关数据信息缺乏规律性、完整性，且相应的数据通常是以碎片化的形式存在，同时数据的类型复杂多样，沿用固定的导向思维以及固定性分析思维是无法完成对相关数据资料的有效提取、分析和使用。此外，大数据技术作为在大数据社会环境中衍生出来的一类全新的科学技术，其具备功能的多样性以及数据处理的便捷性和快速性，受到各行业、各领域的广泛认可，大数据技术所沿用的思维以平等、动态、关联、开放为主，实现对数据信息的模糊分析、定向化关联。2．数据沉积当今企业在生产运作的过程中无时无刻在产生着一系列的碎片化单一数据信息，从而无法对企业的经营动态过程进行全方位地展示，但是对数据信息的积累是一个循序渐进的过程，只有积累一定数量的信息资源之后才能够通过大数据技术对特定的碎片化信息进行整理、分析和探讨，来展现出当前企业实际的经营发展状况，以及企业在经营生产运作过程中可能存在的问题。3．非结构化分析需求在企业原有的会计工作管理进程中，通常是将货币作为基本的计量单位来实现对当前企业经营生产发展的状况进行定向化描述、分析，但是货币计量并不能够充分体现出当前企业实际所具备的财务信息，也无法对定向化的数据信息进行描绘。并且在进行对相关数据定向化分析、描绘的过程中也需要借助关系分析来推导出数据之间所存在的因果关系，相应的结果虽然具备逻辑推敲的工作过程，但是仍然具备较强的随机性。因此对推导出的结果与现实进行比较，相关数据信息还不具备准确性。从某种层面上进行分析和考量，在当代的会计管理工作中，通常是采取定量数据来开展一系列的核算工作，从而展现出企业当前实际的经营发展状况，但是受到时代发展的影响，在大数据环境下，企业可以充分借用现有的大数据样本，完成相关性的分析和探讨，从而给予企业更加精确可靠的数据资料，确保企业后续的经营发展具备明确的方向，传统的会计数据信息只是包含了针对数据货币计量的定性描述，而无法全方位地反映出当前企业实际的经营发展状态，在大数据时代，结合碎片化、非结构性的数据能够使得传统会计数据管理工作得到进一步的优化和改善。（二）数据体系结构在当前大数据环境下，会计数据的体系结构具备客观性、独立性，同时也具备碎片化、非结构化的特征，实现对碎片化形式结构的描述，完成对数据信息之间关系的建立。从当前数据信息的真实可靠角度上进行分析、考量，现有的会计数据主要是分为直接信息和间接信息，在原有的企业会计数据信息管理过程中，通常是引用直接数据，而相应的碎片化、格式化、非结构化的数据通常是作为间接会计数据的形式存在。将碎片化信息、非结构化信息与结构化数据进行比较，传统的会计结合相关数据能够全方位展示出当前企业经济业务发展的本质，这主要是归功于在企业业务流程开展管理的过程中，需要严格按照相应的规范要求来进行，从而使得相关会计信息数据的描绘在固有的工作流程上能够确切地反映出相关交易事件的具体状态；而碎片化、非结构化的间接数据在传统会计管理工作中具备独立性和客观性，能够展现出企业具备的价值因素，同时也能够体现出当前会计数据体系对于企业经济业务所描绘的真实性，能够对当前会计信息水平进一步地优化和提升。简而言之，碎片化的信息资料更加倾向于评价企业隐性的发展状况，而直接的数据资料更加能够体现出企业当前实际的经营发展状况，而在大数据环境下，企业应当将显性资料与隐性资料进行交互融合，进行客观细致地评价，从企业发展的战略观、整体观出发，来对当前企业的经营运作模式进行分析和探讨，使得企业后续的发展决策更加科学、有效，保障企业信息与企业价值信息之间具备较为强烈的关联。在传统的会计信息数据管理工作中，对于相关数据资料的获取处理主要是涉及对企业在生产经营期间各环节、各流程所产生的各项数据资料进行整合、分析、计算，例如成本管理、人员管理、薪酬管理中，实现对数据资料的管理分析，在此过程中，企业无需要额外支出相应的信息获取成本；但是部分企业由于内部信息化水平有限，在构建大数据平台的过程中，也无法合理地对相关大数据资料进行有效使用，企业若想在发展经营的过程中实现对碎片化、非结构性数据的归类、统计、分析，则应当做好对基础资料的采集、整理、分析工作，这势必会进一步加大企业在后续的投入成本，通过对当前企业在现阶段的会计工作管理形式，以及企业经营发展的重心进行分析和考量，未来企业的会计核算体系仍然是以直接数据信息作为主导，通过描绘货币定量来展现出企业当前的经营发展状况。三、构建企业价值与非结构化、碎片化数据的有机关联（一）碎片化、非结构化数据组成企业隐性价值关联通过上述的分析和探讨可以看出，能够确切反映出企业运作价值数据资料信息通常是以碎片化、非结构化的形式存在，而传统可量化的结构数据以及货币计量方式只能够反映出当前企业实际经营运转的状况，而无法对企业在经营过程中所存在的风险因素进行分析和考量。为了实现企业价值与碎片化、非结构化数据的有效结合，企业工作人员应当合理借用因果推倒核算体系，来展现出企业多元化经营方式，以及所开展的商业活动，但是碎片化、非结构化的数据通常是以简洁数据的形式存在，虽然相关数据与企业的显性、隐形价值存在着相对较为紧密的关联，但是借助传统的因果推导形式是很难以确定相关要素与企业价值之间是否存在相应的关联。因此在对相关碎片化、非结构化数据进行分析和探讨，并且对其中所包含的企业价值关系进行整理的过程中，应当结合相应的要求对当前数据加工处理的方式进行确认，结合企业价值理论来对当前企业的现金流以及发展机遇进行分析和探讨。（二）碎片化、非结构化数据与现金流关联通过对企业内在价值评估和管理，以及企业账面价值分析、探讨，能够更加精确地评估当前企业的生产运作机制，相关工作人员需要充分考量企业历史数据以及相关数据与当前的生产运营工作之间存在的必然关联来推敲企业后续未来的价值状况，而相应的历史数据通常在大数据会计中是指现金流，并且相应的现金流也是作为企业财务信息的一种体现形式，而未来相应的现金流概念也将得到进一步地转换，并且将更多地实现对企业非财务信息（碎片化、非结构化数据）的描述。（三）碎片化、非结构化数据与企业价值一一映射在现有的会计管理准则中，上述所讲解到的信息形式以及核算方式还未完全纳入到会计数据体系中，在后续的建设发展期间，企业将以结构化的形式将潜在或间接的现金流数据信息进行展示，同时也可以借助碎片化或非结构化的数据形式来将企业在现阶段的直接现金流进行模糊表达。但是如果企业要想充分在会计管理过程中融入企业管理机制，相关会计人员应当将现有的直接、间接信息、现金流以及历史现金流之间的关系进行整合，将未来现金流与企业的价值进行有效的关联来创建出两者之间的映射关系。现阶段，采取稳定有效地管控措施来对潜在或直接的现金流进行计算是作为实现对企业碎片化以及非结构化数据相关关系进行分析和关联的基础所在，工作人员应当将相应的数据信息纳入当代会计数据管理体系中，结合“相关方法”来实现对数据的评价，但是相应的“相关方法”具备较强的操作性，需要相关会计人员熟悉大数据会计以及相关大数据技术的使用技巧，但是从宏观层面上进行分析、考量，其操作流程也相对较为简便，容易被会计人员所理解。采取转换管控的方式能够对未来潜在或间接的现金流进行转换管控，可反映出当前企业的实际经营状况以及企业实际的价值状况。（四）碎片化、非结构化数据结构化转变而在未来，企业所包含的现金流可能具备结构化、碎片化、非结构化的财务数据信息，为了使得潜在的现金流所包含的碎片化形式与非结构化形式与当前企业的管理工作进行有效融合，企业还应当采取定向化的转换方式将相应的碎片化、非结构化资料转化为结构化数据，通过特定的数学模型将潜在或直接的现金流进行结构层面上的数据交换，相关数据信息最终将会展现出企业的投资状况，经营活动状况以及筹资活动状况等，此三类变量的转换函数将能够确切地反映出当前企业现金流存在的价值。企业在发展经营过程中所包含的碎片化信息，非结构化信息，对企业经营活动能够做出相对较为客观的评价，而对于企业在经营发展过程中实现对数据价值的评价相对较为重要，但是最终的评价结果会受到不同群体主观以及客观因素以及相关特征的影响，比如不同消费群体对于企业价值观的评价存在相应的差异，因此需要引入不同的消费特征，简而言之，消费者的消费行为也会影响企业的潜在价值，并且影响当前企业价值的因素主要是以人群特征因素、消费特征因素以及评价特征因素为主，此类数据均为非结构化数据，均需要将其进行量化处理，才能后表述出其所包含的结构特征。而相关数据信息的可比性包含企业价值所涉及的数据信息主体功能，并且可展现出不同企业之间价值资源的差异性。在此过程中，管理人员应当与信息使用者结合当前企业的价值观念以及经营发展状况，确保企业所制定的经济管理决策具备科学性与合理性，来实现对企业价值有效、合理评估。同时不同企业之间的可比性也是当前企业价值评估工作中不可忽略的重要元素，能够反映出当前企业账面价值以及潜在价值，是作为现阶段价值核算工作中的重要组成部分。通过上述的研究，企业在当今大数据会计与财务信息相关性分析的过程中，应当侧重考量潜在价值评估与现有价值评估之间的相关性、科学性和合理性。四、结束语会计作为当前企业价值数据中的重要内容，在当今大数据环境下，会计管理工作也需要做到与时俱进，确保企业能够收集到多元化的数据资料来对现有的会计管理工作进行优化和改善。