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    管理會計論文

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    戰略管理會計與數據挖掘的關系

    時間:2016-09-24 來源:未知 作者:陳賽楠 本文字數:5337字
      第 4 章 數據挖掘與戰略管理會計的關系
      
      4.1 戰略管理會計相關性面臨的挑戰

      
      20 世紀 80 年代,管理會計的創新學派和傳統學派就管理會計的發展問題進行了激烈爭論,爭論中雙方都提出戰略管理會計相關性的喪失問題。作為創新學派的代表人物,美國哈佛大學卡普蘭教授提出現有的管理會計不適應環境的變化。
      
      在其與約翰遜的合著《管理會計的興衰》中批評傳統學派視野狹隘、觀念陳舊、方法落后,指出管理會計的相關性已經消失。而傳統學派則認為創新學派所推出的數學模型過于復雜,理論嚴重脫離實際,這反而削弱了管理會計的相關性。此次爭論推動了管理會計的快速變革與創新,在此之后,及時生產制(JIT)、作業成本法(ABC)、作業成本管理系統(ABM)、平衡計分卡(BSC)以及戰略管理會計等概念紛紛出現。
      
      戰略管理會計是為適應戰略管理的需要而逐漸形成的,戰略管理會計分析和提供與企業戰略相關的信息,并為企業的戰略管理和戰略控制提供支持。戰略管理會計的相關性是指戰略管理會計能夠為企業戰略管理提供決策支持。
      
      在知識經濟時代,商業環境的變化從以下幾個方面對戰略管理會計的相關性提出了挑戰。第一,信息的及時性、可靠性。隨著信息技術的普遍使用和大數據時代的來臨,信息生成、搜集、傳遞、加工和利用的方式已經發生重大變革。季報、月報逐漸向日報發展。企業不僅需要獲得靜態的數據,還要追蹤動態的數據,數據管理不僅要看到表面的數據,而且要看到數據背后的信息。會計人員應將繁雜的日常會計核算工作交由會計信息系統自動處理,把更多的時間和精力投入到對大數據的多維度實時分析和對例外事項的管理中,實時提供與優化業務流程、提高產品或勞務質量、降低成本、增強風險防控能力和可持續發展能力等相關的信息,充分發揮戰略管理會計在價值創造、績效考核和戰略管理等領域的作用。第二,信息的收集與處理。信息技術的發展改變了企業信息的收集和處理方式,例如物聯網技術的發展使得企業在生產過程中自動記錄生產成本信息;再如在為客戶服務的同時,客戶的行為偏好等信息不知不覺地被儲存于企業的服務器。與此類似,產品從生產到銷售再到最終使用和報廢回收的整個生命周期都有可能被輕松記錄下來。企業通過分析信息系統、傳感器、儀表和定位設備捕獲的動態機器數據,可以實時了解運營、客戶體驗、交易和行為。第三,組織結構、管理方式的變化。在運營管理方面,出現了包括適時制(JIT)、全面質量管理(TQM)、作業基礎管理(ABM)、彈性工作系統(FWS)等新的制造或運營模式。
      
      在組織方面,結構扁平化、戰略聯盟、虛擬組織、企業社會化等新組織形式影響著企業的管理模式和決策流程。隨著信息技術的創新和發展以及信息化進程的深入,信息資源日益成為企業的戰略性資源。對信息資源的開發和利用已經成為企業在競爭中求得生存并獲得優勢的必要途徑。戰略管理會計如果不能隨著經濟、技術、社會的進步而不斷發展,提高自身的環境適應性和決策相關性,就可能喪失其存在的價值,抑或是其職能被其他先進的管理理念與方法所取代。
      
      4.2 數據挖掘對提升戰略管理會計信息相關性的分析
      

      在知識經濟時代,企業信息化的一個典型特征是以數據重構商業模式、服務與產品和經營理念。數據是基礎性資源,也是重要的生產力。隨著信息資源的進一步開放、共享和挖掘,企業迎來了更多的發展機會。在大數據環境下,企業信息化架構強調云計算、大數據、社交網絡和移動應用,用新技術不斷改變傳統企業的運營模式,幫助企業實現差異化創新。
      
      (1)能夠應對大數據的挑戰。通常而言,較多的信息意味著較少的不確定性。但是這兩者間的關系正在發生變化,盡管處理信息的能力已得到改進,但是新增的信息太多是非結構化的。信息的過載常常導致管理者迷失在大數據之中。戰略管理會計的核心作用是及時地讓決策者獲得相關的信息,而不是龐雜的、無關緊要的大量數據。在大數據平臺下應用數據挖掘技術,戰略管理會計能夠更精細化、更有效率地為企業決策提供有用的信息。對戰略管理會計而言,數據挖掘技術的應用能為企業合理配置資源和優化決策并對當前和未來的經濟活動進行預測、決策、規劃、控制和考核評價等,提供了更多可能。
      
      (2)能夠為戰略管理會計處理多樣化的數據提供技術支持。一方面,在計算機軟硬件技術迅速發展的帶動下,企業的辦公自動化程度越來越高,企業在各種商務活動中獲得了與銷售、成本、質量控制、庫存、客戶服務等方面相關的大量數據,分別存儲在數據庫和各類應用文件中。另一方面,戰略管理會計具有外向性的特征,更注重環境的適應性,需要分析企業外部環境和競爭對手的信息,并且強調非財務信息的獲得和利用。由此可見,戰略管理會計所需處理的數據體量巨大、結構復雜、來源多樣。而數據挖掘善于處理那些結構化、半結構化和非結構化的大數據集,例如公司所有職工的數據、價值鏈成本數據、散落在互聯網上的競爭對手信息等。
      
      (3)能夠應對組織結構扁平化、決策分散化的挑戰。知識經濟時代,組織結構呈現出扁平化、網絡化、虛擬化的特點。組織結構的變化,必將引發企業管理決策過程和決策程序的變化。例如在客戶訂制制造中,由于要對分散的、需求多變的消費者進行隨時隨地的響應,為此要把決策從后臺轉向前端,向位于前沿的工作人員充分授權,這是知識經濟時代企業管理決策的特色。在這種環境下,傳統集中控制思維方式和慣性將發生變化。結合數據挖掘技術、網絡技術、信息共享技術和可視化技術,可以將企業的信息資源通過客戶定制的模式分享給每一位員工,在不同工作領域的員工都可以結合工作的實際情況和企業決策支持系統提供的數據經驗做出合理的判斷。
      
      隨著科學技術的不斷發展,企業面對不斷變化的競爭環境需要獲取大量的相關數據,但是這些數據的存在并不是都是有用的,如何利用數據挖掘技術在大量不完全、有雜音、模糊的、隨機的數據中發現有用的信息,對企業來說非常重要。正如赫伯特·西蒙所說,在信息爆炸時代,重要的不是獲取信息,而是在于對信息進行加工和分析,使之對決策有用。
      
      4.3 數據挖掘應用于戰略管理會計的可行性分析
      
      下面從技術與經濟兩個方面論述數據挖掘應用于戰略管理會計的可行性。
      
      (1)技術上可行性分析
      
      ①信息時代會計人員的信息勝任能力的要求,為數據挖掘在會計中的應用提供了人才保障;②計算機硬件的快速發展,為會計信息系統的發展提供了物質基礎保證;③數據庫技術的發展,如數據倉庫、Web 數據庫、物聯網數據庫、云數據庫、知識與智能數據庫等數據庫技術為多樣化、智能化、集群化的數據管理系統提供了支持;④數據庫軟件、數據挖掘軟件的發展,為信息的識別、收集、確認、準備、存儲和分析提供了基礎,為數據挖掘的應用提供了必要的軟件支持;⑤存儲技術的發展,為數據挖掘的應用提供了海量了空間;⑥云計算技術的發展,為數據挖掘的應用提供了性能保證;⑦互聯網、物聯網、智能終端、移動終端的發展,豐富了戰略管理會計信息的采集、獲取渠道;⑧大數據的發展,使得非結構化數據在企業管理中的價值得到提升;⑨可擴展商業語言(XBRL)等會計信息資源交互標準的制定和推廣,為會計數據的應用、整合和共享奠定了技術標準;⑩從數據到圖形的可視化技術,為數據挖掘的應用和用戶對挖掘結果的理解提供了便利。
      
      (2)經濟上可行性分析
      
      企業經營的目的就是以最小的成本獲得最大的利潤,實現經濟效益最大化。基于數據挖掘技術的戰略管理會計是降低投入成本、節約投資、充分利用企業現有資源的有效手段。在效益方面,使用數據挖掘技術后,系統可以更深層次地對數據資源進行挖掘,提高數據資料的利用率,為企業創造價值。在成本方面,將數據挖掘建立在企業原有的信息系統之上,此時系統不需要投入大量的人力、物力、財力。它的實現是系統對各個方面的資源進行自動采集與整理,尤其是對 Web資源的有效利用,成本低,收益高。數據挖掘技術的應用不僅增強了企業的核心競爭力,同時還可以降低競爭對手的攻擊。
      
      4.4 數據挖掘應用于戰略管理會計的原則
      
      戰略管理會計為提高組織的競爭優勢而收集、分析、傳遞和使用與決策相關的財務和非財務信息。將數據挖掘技術應用于戰略管理會計,可以從大量非結構化的數據中凝練出有用的知識,為非結構化問題提供結構化的解決方案;可以從信息中提取價值,從經驗中尋找答案,幫助組織更好地進行決策,并將決策建立在可知的判斷而不是主觀判斷之上。將數據信息與經驗知識相融合,旨在提高在新商業環境下戰略管理會計的決策相關性。數據挖掘應用于戰略管理會計的原則都以此為目標。
      
      (1)以戰略管理、戰略管理會計基本原理為指導的原則
      
      僅僅靠算法得到那種知識非常快,但是從效果來看,錯誤率是極高的。例如,用不同的分類算法得出企業財務危機預警的結論往往是不同的。對于市場經濟中的數據分析師而言,是否具有足夠的商業意識對其數據分析和評價的影響是巨大的。戰略管理與戰略管理會計基本原理在企業應用數據挖掘的過程中具有指導性作用。第一,有助于正確地識別和定義數據挖掘主題,選取恰當有效的數據挖掘方法。在數據分析思路的形成中,商業意識起著非常重要的作用。因此,戰略管理、戰略管理會計決定數據挖掘和數據分析的基本思路。第二,可以指導修正數據挖掘的決策和評價模型。數據挖掘所采用的模型不能一味地追求“高精尖”,模型的設計必須既考慮科學性又考慮其與企業的具體經營實際相適應。這就要求,在實施數據挖掘時,能夠從專業的角度,綜合看待大數據與行業、企業的關系。第三,有助于對數據挖掘結果的理解和表達,從而使數據分析結果真正發揮決策支持作用。數據挖掘只是一個工具,挖掘出來的信息并不能替代基礎知識,如果管理者僅僅沉迷于數學模型和數據知識,可能會歪曲事實,導致做出錯誤的決策。因此,數據挖掘技術應用于戰略管理會計過程中,必須以戰略管理、戰略管理會計基本原理為指導。
      
      (2)數據支持與經驗判斷相結合的原則
      
      從現代決策理論的發展可以看出,在管理決策中并不存在“最優化準則”,為尋求最優解而建立復雜的數學模型并不是最好的選擇。如果我們把重獲管理會計相關性的希望寄托在更為精確的數學模型、更為精準的產品定價方法、更為精確的成本計算分攤方法時,這就反而陷入了 20 世紀 80 年代管理會計創新學派的誤區。例如,作業成本法之所以在實務中廣泛使用,不是因為其成本分攤的精確性,而是它包含的成本增加須對價值增值有作用的理念,以及由此來判斷作業是否增值、成本的增加是否有價值。可以說作業成本法的目標是提高利潤,而不是為了獲得精確的成本。數據挖掘技術能夠提供相對精確的信息,復雜的算法可以挖掘出未知的、潛在有用的知識,但商業意識對數據挖掘思路、模型以及挖掘結果的使用具有重大影響。管理者不能僅僅幻想通過機器的輸出結果來提高自身的決策能力。決策層次越高、涉及的面越廣、情況越復雜,就越需要決策者擁有非凡洞察力和卓遠見識。因此,將數據挖掘應用于戰略管理會計須將挖掘的知識與決策者高屋建瓴式的綜合判斷經驗相結合。
      
      (3)人機結合,以人為主的原則
      
      任何組織都是由人組成的,在知識經濟時代,一個企業或組織中人的價值是最重要的。戰略管理會計旨在提高組織的環境適應性與保持組織的長期競爭優勢,研究的對象是“人文世界”,它是“以人為本”的“軟科學”,是關于“價值的科學”.在社會經濟系統中,人的因素總是居于主導地位的,浩瀚的大數據仍需人的思維加以判斷。顯然,人機交互系統是以人為主,機器不能替代人,而是協助人。信息技術雖然擁有強大的功能,但其本身也有局限性。面對信息時代的挑戰,必須認識到,最佳方案是把人的心智與計算機的高性能結合起來,才能發揮科技的力量和人的主觀能動性,提高集體的智慧。正如錢學森先生所提出的“大成智慧工程”,即倡導一種從定性到定量的綜合集成技術,其目的是把各種數據、信息、情報和資料以及人的思維、經驗、知識和智慧都集成起來[59].
      
      (4)與企業組織流程、文化相協調的原則
      
      企業作為一個利益相關者組成的契約組織,對人的行為的任何一種簡單假設都是不完全的,這就使得企業組織系統內部的運轉不具有可精確計算的規律,因此試圖通過先進的信息計算科學來解決組織面臨的問題,顯然是不切實際的。戰略管理會計的實施,強調戰略性、系統性和組織性,其中戰略管理的組織保障是關鍵。將數據挖掘應用于戰略管理會計必須注重組織的文化和組織的行為特點。
      
      例如在企業競爭環境分析中,分散于企業組織內部大量雜亂無章的信息,需要通過合理的渠道和方式收集、確定、儲存與傳遞。再如,設計和實施基于數據挖掘的戰略管理會計流程是需考慮組織原有的結構、信息傳遞方式、決策過程、決策風格、決策的透明度以及信息的安全性等問題。技術的應用不是簡單的附加,而是組織管理的有機組成部分,信息技術的發展替代不了管理的社會文化性,正如余緒纓教授所言“管理會計的研究不能局限在其技術層面,必須同社會文化觀相結合”[60].因此,數據挖掘應用于戰略管理會計必須注重與企業組織流程、文化相協調的原則。
      
      綜上所述,數據挖掘技術應用于戰略管理會計的原則框架如圖 4-1 所示。
      
      4.5 小結
      
      本章分析了數據挖掘與戰略管理會計的關系。將數據挖掘技術應用于戰略管理會計是可行的,它能夠在數據處理、應對組織變化、應對大數據的挑戰等方面提高戰略管理會計的相關性,在分析數據挖掘與戰略管理會計特點的基礎上,提出了數據挖掘技術應用于戰略管理會計的原則。
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