随着会计大数据时代的到来,传统的关系型数据库管理系统已经远远不能满足信息发展的需要,然而,基于云计算模式下的数据仓库将能够解决海量数据的导入、查询和统计分析,其中海量数据可以是结构化、非结构化以及结构可变的数据。可以说,云计算技术给数据仓库的建立以及高效计算带来了一次革命。
企业应用
由于是基于标准的企业数据仓库设计的,企业数据仓库建立完成之后,就可以进行标准化数据的导入与导出了。因此,根据标准基础性数据这一特征,可以实现会计信息共享的效果。
由此建立起来的会计数据资源库,不仅可以对本单位的发展历史进行纵向的分析,还可以进行数据扩展,如搜集上市公司公开披露的有关会计数据,建立行业类的会计数据资源库,从而进行行业分析,并与本单位相关经济业务数据进行比较,找出自身的优势与劣势,以提高本单位相关决策的质量。企业使用了数据仓库之后,可以进行基础性数据的查询,不仅能够对业务数据的分析提供查询服务,还能通过商业智能提供查询基础性数据的服务。企业可以根据自己的需求分析,在数据仓库的基础上,建立“数据集市”,从而分析具体的领域。
行业应用
企业如何通过强大的机器算法更迅速地完成对数据价值的“提纯”,就要看如何在云计算服务的模式下,对大数据的数据仓库进行怎样的深度数据挖掘。
所谓数据挖掘,也被称为知识发现,是指通过对大量数据进行处理分析,从中发现有用的规律和知识,从而加深对数据的理解,最终为决策提供服务的过程。
如今基于云计算模式之下的数据挖掘,使得用户不需要具体了解内部的复杂分析算法,只需要选择合适的算法来处理数据,就可以最终得到数据挖掘的结果。
XBRL(可扩展商业报告语言)的产生和发展,为会计数据的标准化做出了巨大的贡献。它极大地提高了会计数据的获取和使用效率,促进会计信息系统的开发和应用。会计数据进行了标准化规范之后,基于标准化数据的数据仓库可以对数据进行导入或者导出。通过导入已经披露的上市公司数据,通过多维度多角度设置可以获得其他公司经营状况的一些信息,通过数据挖掘技术从大量数据中发现有用的信息,进而有利于信息使用者发现这些历史数据存在的潜在联系,就可以对未知的商业活动进行预测。
在同一个行业里,会计数据的同质性强,可以建立行业分析模型,对会计数据进行挖掘和分析,也可以对收入、成本、利润、费用等进行行业比较分析、区域市场分析、增长情况分析等,从而发现经济的近期和远期规律,以控制行业风险、挖掘市场潜力,提升行业竞争力。
宏观应用
会计数据的标准化,使不同行业和地区单位都在同一的标准下形成可以统一处理的数据,这为建立社会性的大会计数据打下了基础,使会计数据的宏观应用成为可能。
信息技术的发展,在网络传输、数据库支撑、高性能服务器等方面都已经满足了大数据存储和处理的需求。而XBRL标准的应用和推广,为大数据的获取提供了可能。
建立宏观的会计数据库后,按照需要建立数据模型,基于数据挖掘和分析工具就能快速获得分析的结果。这为一个地区或较大的区域进行决策提供了的支撑条件,可以充分发挥会计数据的综合分析能力,分析出经济的趋势。
会计大数据同时也给我们带来了机遇,赋予我们洞察未来的能力。马云就是通过大数据成功预测2008年国际金融危机,“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国的采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上就推断出世界贸易发生变化了。”
应用的新天地
会计数据的标准化,已经为建立国家会计数据中心提供了前提条件。
会计数据是准确反映一个国家经济运行情况的“晴雨表”。通过历史数据的分析,可以反映未来的经济运行走势。通过会计数据中心,可以按照行业、地区、月度、季度、年度等多个维度进行分析,从不同侧面分析经济运行情况,为国家决策提供可靠的依据。
按照云计算技术,可以建立会计分中心,通过互联网将数据整合为一体,实现数据的分布式计算,达到快速处理的目的。
通过会计数据中心,可以不断积累数据。而历史数据积累越多,越能为长期趋势分析提供更多的数据基础,就能对经济问题的成因进行深度的剖析,这对控制经济按照最优的模式运行提供了手段。同时,还可从多个角度按照趋势分析的结论进行经济推演,进而就未来可能发生的问题准备预案,提高经济运行的质量。
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