劉韌

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展與云計算等的應(yīng)用，財務(wù)信息也迎來了大數(shù)據(jù)時代。如今眾多企業(yè)及機構(gòu)已意識到Big Data 及其分析結(jié)果能帶來的效益及契機，因此大量投資以精進數(shù)據(jù)分析技術(shù)及設(shè)備，并將數(shù)據(jù)分析作業(yè)融入不同的作業(yè)循環(huán)中。而財務(wù)管理工作則為目前被影響最深的領(lǐng)域之一。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；財務(wù)信息化；影響；應(yīng)對機制

一、大數(shù)據(jù)概述及特征

大數(shù)據(jù)又被稱為海量資料，是指所含數(shù)據(jù)規(guī)模龐大。一般涉及兩種或兩種以上數(shù)據(jù)形式，是為了能高效率、低成本的收集各種不同的大容量、高頻率的數(shù)據(jù)，并從中獲取價值的新一代信息處理技術(shù)。其首要特征是數(shù)據(jù)規(guī)模龐大。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中心的定義，大數(shù)據(jù)至少會有100TB以上的數(shù)據(jù)量。第二個特征是數(shù)據(jù)的種類繁多。不僅包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括復雜多樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三個特征是其獲取的信息數(shù)據(jù)價值密度低。大數(shù)據(jù)不是采用樣本抽樣處理，而是保留數(shù)據(jù)原貌，直接采用整個原始數(shù)據(jù)。第四個特征是數(shù)據(jù)的處理速度快。

二、大數(shù)據(jù)對財務(wù)信息的影響

隨著企業(yè)的發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)據(jù)中所占的比重增加。財務(wù)人員通過大數(shù)據(jù)提供的信息預測企業(yè)未來經(jīng)營、投資、籌資等活動將要面臨的風險和金融危機等市場風險，及時預報風險，為企業(yè)提供更加準確及時的決策方法。同時，投資者等財務(wù)報告使用者也可以通過大數(shù)據(jù)能供的信息預測出企業(yè)未來的發(fā)展狀況。

（一）財務(wù)管理手法的轉(zhuǎn)換。運用Big Data分析方式來執(zhí)行的財務(wù)管理作業(yè)，可對完整母體進行測試 （例如所有交易及各作業(yè)循環(huán)的數(shù)據(jù)主文件等），不再受限于僅以抽樣進行測試；通過此方式，BigData分析使財務(wù)管理人員能提早并更有效地辨識出財務(wù)報表、舞弊及營運相關(guān)風險。

（二）整合困難。首先，是數(shù)據(jù)萃取。在數(shù)據(jù)保護意識抬頭的時代，眾多企業(yè)不惜花費成本并規(guī)范多簽核層級來保護自身數(shù)據(jù)，雖然是好事，但也增加財務(wù)管理人員取得數(shù)據(jù)的時間成本，甚至因信息安全考慮，無法取得所需資料。此外，萃取資料并非財務(wù)管理人員的主要技能之一，因此當企業(yè)也無人可協(xié)助時，會導致公司與財務(wù)管理人員間繁復地來回溝通，大幅度降低效率。

（三）為能有效運用到Big Data分析帶來的效益，資料提取不再僅著重于取得總帳層級的數(shù)據(jù)，而是須到明細分類帳層級 （例如銷售及采購作業(yè)循環(huán)相關(guān)的資料）。然，此要求將導致數(shù)據(jù)取得更加復雜并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大幅增加。

（四）為能夠更快速有效地整合數(shù)據(jù)分析至財務(wù)管理作業(yè)，財務(wù)管理法規(guī)也須從不同角度包括查核證據(jù)的定義、數(shù)據(jù)萃取的廣度、數(shù)據(jù)分析的深度等，跟著現(xiàn)今的趨勢作更新。

綜上所述，未來的財務(wù)管理作業(yè)將與現(xiàn)況大不相同，財務(wù)管理人員將能通過對Big Data 的分析，更進一步了解公司營運作業(yè)，并提早洞悉到企業(yè)的重大風險，以提供更有質(zhì)量且適切的查核作業(yè)，提高財務(wù)管理作業(yè)的附加價值。然要達到此愿景，財務(wù)管理人員仍須與單位及主管機關(guān)等各利益相關(guān)者持續(xù)溝通，以突破困難取得雙贏的結(jié)果。

三、有效利用大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控機制

在大數(shù)據(jù)這樣一個紛繁復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境里，提供的信息可能會超載，所以，對大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化和動態(tài)流會計信息進行智能挖掘和分析，以使真正需要的會計信息的價值在大數(shù)據(jù)環(huán)境下有效利用，就需要有效利用大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控機制。這種監(jiān)控的機制可以使用下列方式進行：

（一）由執(zhí)行的服務(wù)啟動本身進行監(jiān)控，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的數(shù)據(jù)。這種方式的應(yīng)用系統(tǒng)需兼顧分析其它指針的功能，使開發(fā)與運作方式變得復雜，較單純的系統(tǒng)難以開發(fā)與維護。

（二）由執(zhí)行的服務(wù)啟動其它服務(wù)進行監(jiān)控，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。這種方式的應(yīng)用系統(tǒng)必須管控其他服務(wù)的運作，有額外的負擔。

（三）由云端平臺啟動其它服務(wù)進行監(jiān)控，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的數(shù)據(jù)。啟動的其它服務(wù)與要求的服務(wù)之間的執(zhí)行順序無法掌控?？赡苈┦扯螘r間的資料。

（四）由云端平臺事先啟動其它服務(wù)進行監(jiān)控，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。啟動的其它服務(wù)比要求的服務(wù)先執(zhí)行，可以掌控數(shù)據(jù)的變化。但是，事先啟動的其它服務(wù)是浪費資源的作為。

（五）由云端平臺同時啟動其它服務(wù)進行監(jiān)控，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。啟動的其它服務(wù)比要求的服務(wù)先執(zhí)行，可以掌控數(shù)據(jù)的變化，同時啟動的其它服務(wù)不會浪費資源。

四、監(jiān)控機制空間膨脹的應(yīng)對方法

基本的應(yīng)對方法包括：

（一）如果資源尚未用盡，已經(jīng)完成監(jiān)控的結(jié)果。這種情形下可以結(jié)束并重新啟動這個監(jiān)控機制，繼續(xù)監(jiān)控下一階段的運作。

（二）如果資源尚未用盡，尚未完成監(jiān)控的結(jié)果。這種情形下不可以結(jié)束或重新啟動這個監(jiān)控機制，應(yīng)繼續(xù)監(jiān)控。

（三）如果資源已經(jīng)用盡，尚未完成監(jiān)控的結(jié)果。這種情形下必須結(jié)束，然后重新啟動這個監(jiān)控機制，繼續(xù)監(jiān)控。最后一種情形，可能因為強制結(jié)束，而無法得到監(jiān)控結(jié)果，如果這種情形的發(fā)生頻率太高，應(yīng)該考慮增加這個監(jiān)控機制的配置資源或是重新設(shè)計系統(tǒng)使其運作于較少的資源需求。

參考文獻：

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（作者單位：中核蘭州鈾濃縮有限公司）