大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用探讨

闫凯

摘要：社会经济的持续快速发展，对管理会计的实践方法及实际效能提出了新的要求，积极引入新的现代化技术方法，创新管理会计工作措施，提高管理会计工作效率，优化管理会计效果，成为大势所趋。长期以来，大数据技术突飞猛进，数据挖掘技术的应用覆盖面得以显著拓展，从海量数据中提取有效信息的效率和准确性稳步提升。在会计信息化进程不断深化的今天，在管理会计工作中充分应用数据挖掘技术具有极为深远的现实意义。鉴于此，本文对大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用进行分析，以供参考。

关键词：大数据;数据挖掘;管理会计;策略

在大数据背景下，管理会计工作实践充分应用数据挖掘技术是极为必要的，也是极为可行的。随着市场经济体系的逐渐完善，企业所面临的竞争压力日趋激烈，所遭遇的挑战日趋严峻，必须通过新技术方法引入，提高管理会计工作质量，使有限资金价值最大化。对此，要立足企业经营管理实际，充分遵循数据挖掘技术的基本规律，严格掌握其应用步骤与流程，多措并举，提高管理会计工作实效性，为完善企业内部经营管理，提高核心竞争力奠定坚实基础。

一、大数据

大数据是随着IT行业的发展而兴起的一种新型技术风潮，其具有数据容量大、种类多样、实效性高、价值密度低等优势。大数据的出现将传统文字形式的传输模式转化成了图片、视频、文字等多样化的传输形式，并通过其快速的处理系统，实现了信息数据的实时传递，满足了现今人们的需求。不过由于大数据涵盖范围较广，所以在信息的真实性上还存在一定问题，有待进一步提升。大数据技术不仅是为了获取更多的信息量，更主要的是提升数据处理的专业水平，实现数据自身价值的发挥。

二、数据挖掘技术的特点

数据挖掘即从大量数据信息中发现有价值信息的过程，该过程充分整合了统计学、决策理论、知识信息、数据库等多学科知识，实现了从海量的、非完全的、模糊的实际应用数据中，提取潜在有用信息和知识的预期目的，并揭示出数据之间存在的潜在关联，为实施相应决策提供必要的依据。在管理会计中，传统数据量相对较少、布局分散且呈不规则状态，所获取的财务分析结果不具备理想的参考价值，无法有效服务于企业决策。而在大数据背景下，通过数据挖掘技术可收集处理巨量数据信息，全面掌握企业经营管理所面临的内外部影响要素，为实施科学合理的战略决策提供保障。随着经济发展新常态的逐步确立，数据信息已经发展成为保障经济发展的关键要素，在大数据时代具有广阔的应用范围。因此，数据挖掘技术将会以此为驱动，不断取得创新发展与突破。

三、大数据时代数据挖掘技术对管理会计的影响

（一）有效提高管理会计的成本控制职能

對于企业经营管理而言，管理会计的关键职能在于有效管控成本，企业开展的所有经济活动，均与成本控制密切相关。在大数据背景下，单纯地通过计划或预算来进行成本控制，已经难以满足新形势下企业成本管理需求，因而需通过采用数据挖掘技术，整合分析海量数据信息，得出更为贴合实际的结论，为开展成本控制提供依据与参考。通过数据挖掘技术，企业可充分掌握行业竞争情况、供应链情况等外部信息，为企业内部部门赋予不同的成本控制任务指标，优化投入产出比。

（二）转变管理会计职能对数据信息的利用方式

企业在应用数据挖掘技术之后，能够快速的对大量数据进行整合归纳，从中寻找出最为准确的数据信息，对于数据挖掘技术使用者而言，节省了大量的时间，减少了数据加工的中间环节，便于企业相关人员能够更加快速的提炼与利用数据信息。与此同时，数据挖掘技术的应用，还能够对会计数据进行实时的处理分析，从而使得便于企业管理人员能够更好的对会计相关数据信息进行利用，充分发挥出会计数据信息的最大效用，一定程度上转变了管理会计对于数据信息的利用方法，加快了信息的传输速度。例如：企业对于存货的管理，相关的保管工作人员，可以定期的对以往存货数量以及市场需求都进行研究分析，然后通过数据挖掘技术的利用，对其进行准确的分析，对于企业的存货数量进行大概的确定，尽量避免出现库存挤压的情况，减少此情况为企业带来的经济损失。在大数据时代，企业为了能够更加稳定的发展，提高自身的竞争力，就需要明确市场的发展方向，紧跟时代发展潮流，通过数据挖掘技术的应用，促进管理会计职能水平的合理提高。

四、数据挖掘在管理会计中的应用探讨

（一）作业成本和价值链分析

作业成本法可在很大程度上实现对成本的精准计算，有效提高有限资源的利用率，因此在实践中得以广泛应用。但其操作方法相对繁杂，通过数据挖掘技术的应用，可有效优化作业成本法的实施步骤，减少不必要的流程与环节。同时，可立足于分析作业与价值之间的潜在关联，确定相应的增值作业和非增值作业，改进企业价值链。

（二）产品和市场预测与分析

企业为实现产品效益最大化，需要进行产品组合优化，迎合市场需求，提高市场占有率，构建长期稳定的客户群体，因此进行产品和市场预测至关重要。通过采用数据挖掘技术，管理会计人员可有效掌握价格和成本之间的数据情况，并了解在某个特定阶段内产品所处的市场竞争地位，进而掌握不同产品组合在未来市场销售中的表现。比如，部分非盈利产品无法实现预期利益，但通过产品组合优化搭配，可带来一定客户流量，促进高利润产品的销售，则该非盈利产品便应该纳入产品清单。所有上述数据信息，均可利用数据挖掘技术中的关联分析来实现。

五、结束语

现如今，云计算以及移动互联网技术的快速发展，大数据在此环境背景下，对于全球经济社会的发展产生了较大影响。在大数据时代下，企业在运营发展过程中，面临着较多的难题，如：如何转换数据采集、处理和使用的思维以及行为模式，如何对数据利用能力以及方法进行适当的优化，如何能够最大限度额获取以及处理数据信息，并且将数据信息中存在的价值最大程度挖掘出来。随着数据挖掘技术的出现，企业管理会计的发展迎来了新的发展机遇。

参考文献：

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