基于数据中台的管理会计信息化框架及创新应用

本文在回顾中国管理会计信息化发展历史的基础上，结合当前数字化转型趋势所带来的企业管理模式和IT架构重塑这一背景，阐述了数据中台是管理会计突破发展瓶颈的抓手，是管理会计信息系统进行整体建设的底层支撑，更是管理会计创新应用的有效手段，并对基于数据中台架构理念下的管理会计信息化框架、创新应用及趋势进行了探讨与分析。

引 言

1946年世界上第一台电子数字计算机问世以来，以计算机技术和现代网络技术为代表的信息技术深刻改变着人类的经济和社会生活。在企业管理领域，最近几十年来同样能感受到信息技术，特别是大数据、智能化、移动互联网、云计算等新兴技术带来的深刻影响与变革（刘勤等，2018）。而每一次信息技术的变革必然会带来新的管理思维、管理模式、管理架构体系以及管理工具方法的巨大颠覆与创新应用。

当前，全球进入数字经济时代，企业数字化转型进入加速期。2019年以来，数据中台这一词汇频繁地冲击着企业管理者特别是“与数字打交道”的财务管理者的眼球。

数据中台到底是什么？

它有哪些特点？

数据中台与“用数字说话、用数字管理、用数据决策”的管理会计有何关系？

为什么说数据中台是管理会计信息化突破现有瓶颈、创新应用的有效抓手？

数据中台架构如何为管理会计信息化整体建设提供底层支撑？

基于数据中台架构的管理会计有哪些创新应用及发展趋势？

这些都是身处数字化转型时期的企业管理者和财务管理者们普遍关心的问题，本文试图就上述问题展开探讨。

管理会计信息化的内涵及发展历程

管理会计天然具有信息化的基因。管理会计的本质是信息化系统，也是一个决策支持系统（胡玉明,2017）。财政部《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》指出，信息化是支持管理会计理念与方法落地，支撑管理会计功能发挥和价值实现的重要手段和推动力量（财政部，2014）。有学者对于管理会计的定位如下：它是一个以价值为基础,以战略为导向,以服务组织内部规划、决策、控制和评价等活动为目的,并重组织整体信息和内部构成单位信息、财务信息和非财务信息、历史信息和未来信息,全面、综合的信息系统（张先治，2015）。

管理会计信息化是信息技术在管理会计领域中的运用，是面向管理会计的信息系统在企业中的运用，是企业信息化的重要组成部分（韩向东，2014）。实务界专业人士指出，管理会计信息化的本质是针对特定的管理领域问题，通过获取数据利用模型进行数据的计算处理，再通过各种形式呈现出来，供管理者进行分析决策的过程。这一过程的三个核心环节是：数据获取、模型计算、数据展现（李彤，2018）。

我国管理会计信息化的发展起步较晚。20世纪80年代以来，以计算机和局域网为代表的信息技术开始在会计信息化领域应用，会计电算化逐渐取代了传统的手工记账。随着核算型会计电算化的广泛应用,有学者开始提出，会计电算化应当从核算型向管理型过渡 (王景新, 1995) 。

一、Excel基础工具阶段

20世纪90年代开始，随着会计电算化在企业的普遍应用，一些企业对管理型会计电算化的诉求日渐升温。管理会计电算化更强调事前、事中和事后的全流程管理 (金光华, 1997) ，重点在于利用软件完成对未来事项的预测、预判、规划、决策、控制和评价等管理会计工作（陈婉玲等，1997），方向是向决策支持系统发展（罗金明，1999）。要完成对未来事项的预测、决策、控制和评价，就需要大量的数据计算加以支撑，Excel电子表格软件无疑是当时满足管理会计数据计算的最好工具。

时至今日，Excel依然是企业特别是广大中小企业常用的基础管理会计信息化工具，特别是被用来编制企业预算。Excel操作简单、功能强大的表格处理和计算能力受到了广大财会人员的喜爱，在企业管理会计特别是预算编制工作中得到了广泛使用。

这一阶段，基于Excel表格的文件型数据库，我国管理会计信息化迈入初级阶段。但Excel并不是真正意义上的软件，在瞬息万变的商业环境下，这种手工操作方式越来越难以满足企业的精准、实时管理需求。以预算编制为例，借助Excel软件进行预算编制是一个低效且错误率高的手工过程，仅适用于规模小且业务单一的小微企业，难以满足大多数企业对预算的实时控制与分析等的管理诉求。

二、ERP管理软件阶段

1998年，中国软件行业协会举办的“向ERP进军”发布会，拉开了我国会计核算软件向管理软件转型的序幕（刘勤，2018），管理型软件开始受到企业的关注。2000年举办的首届企业管理信息化研讨会提出，用信息化手段解决企业基础管理。

ERP（Enterprise Resource Planning）的全称是企业资源计划，由美国加特纳（Gartner）咨询公司在1993年首先提出，是一套整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。简单来说，ERP就是信息技术在管理领域上的一种应用，把管理的东西用软件固化下来，就成为一种现代化的管理手段。自从ERP软件被提出以来，它几乎成了管理信息化的代名词，国内也涌现出了以用友、金蝶、浪潮等为代表的软件公司。国内大多数的大中型企业基本上都上马了ERP软件。

这一阶段的大多数企业采用了“先ERP后管理会计”的信息化建设模式。基于ERP的管理会计往往以独立零散的功能模块（比如预算模块、成本管理模块、合并报表模块等）各自存在，管理会计信息化表现为一个个独立、零散的模块化工具应用，缺乏整体规划和统一的数据平台支撑体系。

三、基于商业智能（BI）的管理会计信息化阶段

2014年，财政部发布的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见（征求意见稿）》提出，推进面向管理会计的信息系统建设。同时，互联网和信息技术的飞速发展为管理会计信息化向纵深发展提供了技术支撑。在“互联网+ ”时代下，管理会计信息系统的创新体现在体系方法和技术工具上，不断更迭的技术和工具创新对管理会计信息系统具有更加强大的推动力，更有利于管理会计信息系统的落地（毛元青等，2015）。

一批管理理念领先的大型企业开始搭建管理会计信息化体系，主要模式是应用国内外专业的管理会计信息系统，在ERP的财务会计模块之上建立独立的管理会计数据仓库，以ERP数据作为管理会计的数据基础，进而加工还原管理会计信息。迄今为止，这种模式依然是国内大多数企业管理会计信息化建设的主流模式。也有很多软件厂商推出了专业化的管理会计套件，通常称作企业绩效管理套件（EPM ,Enterprise Performance Management)，内容涵盖了计划预算、管理报告、盈利和成本分析、平衡计分卡、管理仪表盘等模块。

由于管理会计在理论上较为零散，各种管理会计工具和方法相对独立，对形成系统化的管理会计软件造成了比较大的困难，导致国内外理论界对于管理会计信息化的研究相对较少，实务界对于管理会计信息化也未形成相对统一的认识。

在此背景下，我国管理会计信息化建设迈入第三个发展阶段——基于商业智能（Business Intelligence，简称BI）构建的管理会计信息系统阶段。要推进管理会计信息化体系建设，就必须构建基于商业智能的管理会计信息系统。这是因为：第一，BI技术的特点（强大的建模能力、多维度的构架体系、专业的数据处理技术、灵活的技术特点）与管理会计对信息系统的要求（模型化、多视角、大数据）高度吻合；第二，国外主流的企业绩效管理软件（EPM）供应商多数是商业智能软件厂商，依托于成熟的BI技术平台，企业可以构建起一套包含全面预算、ABC成本、管理报告和分析、管理仪表盘等内容的管理会计应用体系；第三，从国内外的企业应用案例情况来看，多数应用深入、效果明显的管理会计信息系统是基于BI的管理会计信息系统（韩向东，2017）。

基于数据中台的管理会计信息化框架

21世纪以来，随着数字经济时代的来临,数据在经济活动中的作用越来越重要。面对数据量的爆发式增长，如何从庞杂的数据中筛选出精准有效的信息进而让数据产生价值、用数据支撑决策乃至为业务运营赋能，是企业数字化转型时期的管理者最关心的问题。

数据中台的出现，为企业适应数字化转型时代的管理变革提供了全新的IT架构，也为管理会计信息化的升级提供了全新的底层数据支撑。

一、数据中台的提出及内涵

2019年是数据中台元年。这一年，数据中台这一词汇频繁地冲击着人们的眼球，成为企业IT架构、数据架构领域最火的概念。一些领先的企业提出，借助数据中台将大数据能力转变为企业的核心竞争力, 推动企业数字化转型, 用数据驱动商业创新和发展。

那么，到底什么是数据中台呢？

在厘清数据中台概念之前，有必要先了解什么是中台。“中台”一词早期是由美军的作战体系演化而来，技术上说的“中台”主要是指学习这类高效、灵活和强大的指挥作战体系。中台为更多人所熟悉,是源于阿里提出的“大中台,小前台”战略。所谓中台，是相对于前台和后台而言的。前台即面向客户的市场、销售和服务部门或系统，后台是技术支持、研发、财务、人力资源等二线支撑部门或系统。中台则是指介于前台和后台之间的一个综合能力平台，可以有效地连接前后台，具备对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

数据中台是中台的核心平台之一，是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。简单理解的数据中台就是数据仓库，它将传统数据仓库扩展到企业级所有数据的更大领域，对这些数据进行数据采集、数据治理、数据建模和各类分析服务，并提供给前端开展不同维度的数据应用。数据中台是在大数据平台发展到一定阶段后的一种思维升级，大数据平台是一种“技术优先”的思维, 数据中台则是“数据优先”的思维。广义的数据中台不仅包括在大数据平台基础上已经沉淀的采集、计算和和存储能力, 统一规划的数据治理能力, 而且包括长期积累下来的一些可复用度较高的技术组件和数据产品（刘童桐，2019）。

二、数据中台是管理会计信息化升级的抓手

管理会计“用数据说话、用量化管理”，数据是管理会计发挥职能的重要支撑。因此，管理会计信息建设首先要解决数据来源和数据质量的问题，其次要通过数据挖潜价值。

此前，尽管我国管理会计信息化已经取得了阶段性成果，但由于管理会计信息化缺乏整体规划、各个系统之间的连接性不高，传统的管理会计信息化存在以下几大问题。

从数据采集看，传统IT架构下企业内部数据各自分散孤立在不同的子系统中（比如ERP系统、CRM系统、SRM系统、HR系统等），但各系统就像不同的烟囱一样彼此独立，形成了大量的数据孤岛，数据采集难度很大（见图1）。

从数据转换和计算看，财务、业务、管理等不同口径所需的数据零散在各个系统，而各系统的数据是按照其固有的需求和规则设计的，不同部门、不同应用系统对同一类甚至同一个数据的口径不一（比如，财务口径的数据与交易分离，管理口径的数据与业务脱离），往往会出现相互之间口径对不上的情况，同时不同口径的数据进行的转化和重新计算的过程产生了管理会计系统应用中的数据鸿沟。

从数据获取效率看，基于ERP系统搭建的管理会计信息系统自动化程度低、时效性差，难以满足瞬息万变的商业环境下企业的实时分析与决策等管理需求，更不具备互联网环境下对业务运营的快速响应能力。

从数据存储和数据处理看，企业内外部数据可分为结构化数据和非结构化数据，其中高达80%的数据是非结构化数据。非结构化数据对IT系统的数据处理能力和读写速度要求更高，对数据存储和数据管理能力提出了更高的性能要求。上述要求在传统的烟囱式的信息化架构下难以得到满足，致使很多企业的数据沦为“一团乱麻”。

从以上分析可以看出，在企业数字化转型过程中，仅仅将传统的管理会计信息化叠加新技术顶多只能提升工作效率和数据准确度，却无法从根本上破解原有的瓶颈。如何重塑管理会计信息化架构以适应日益复杂多变环境下企业的及时、准确、全面的决策分析乃至赋能业务运营,成为摆在企业面前的一道难题。

基于数据中台架构的管理会计信息化，有效破解了传统管理会计信息化面临的瓶颈。

一是打通数据。数据中台架构显而易见的好处在于，将企业信息化架构由不同平台下分散的烟囱式系统集群变革为部署在同一平台下基于服务的应用系统集群（周勇等，2019）。数据中台最基本的功能就是通过一定的规则从各个子系统中收集数据，用以做进一步的后续处理。平台化的中台体系不仅打通了企业内部从业务到财务的数据，而且打通了企业外部的社会大数据到内部的财务业务数据。基于数据中台的管理会计信息系统，将打通财务、业务和管理信息系统，实现了对交易过程的显性化和规范化，使企业低成本地获得大量统一、真实、可靠的业务和财务数据。

二是实现数据的复用与共享。中台的核心思想就是复用和共享。它将不同业务场景的通用能力抽离出来，下沉到一个共享平台，更好地支持前台系统的灵活变化。中台体系可以确保同一类或同一个数据来源是唯一的，其他系统可以把这些数据复用、共享起来，使得以此数据产生出来的后续处理的数据结果具有准确性、唯一性。同时，其他系统不必为取得同一个数据再做重复的工作，节约了时间和资源。基于数据中台架构，管理会计信息系统可更高效率、更低成本地获取所需的数据。

三是赋能管理会计的创新发展。管理会计以往更多强调用数据支持企业决策，但在互联网环境下会更加重视赋能，不仅仅是为企业管理赋能，更重要的是为业务运营赋能。比如，在“双十一”网购的时候，电商系统会根据客户以往购买的习惯“猜你喜欢”，会弹跳出专门给客户推荐的商品，这就是中台提供的重要赋能。“互联网＋”环境下，数据不再仅仅是对历史事件的刻画，而变为驱动企业业务创新的关键。基于数据中台架构下的管理会计，将基于历史数据的分析转向基于未来的数据预判，从过去依赖于管理人员的个人经验的决策转向自动化、智能化的决策，企业数据分析向预测、优化进行转变，数据分析的方式也转向场景化，从而为企业运营管理增值赋能。

三、基于数据中台重构管理会计信息化框架

管理会计信息化框架的构建可基于中台体系的三层架构（见图2）。

底层是数据治理层。数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，通过建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为一项资产应用于业务、管理、战略决策中，进而发挥数据资产的商业价值。

通过数据治理（涵盖主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据生命周期管理等内容），管理会计所需的各类基础数据、业务财务和外部引入数据的数据质量得到提升。这就从源头上解决了管理会计应用中的数据采集和数据质量的难题，为下一步应用的开展奠定了充分的数据基础。

中间层是数据模型层。其核心是通过数据建模或者利用最新的机器学习的智能化模型，形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化；融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联、解析；挖掘模型是偏应用的模型，作为企业的知识沉淀在中台内，可在数据应用端调取进行复用。

基于数据建模层，依托内存多维数据库、智能数据分析、机器学习等新技术，管理会计所需的数据将实时、多维、智能、自动地被加工成有用信息，进而促进管理会计透过数据发现价值、赋能增值。

上层是数据业务应用层，聚焦于对数据的应用和展现，直接赋能企业的业务发展。数据应用通过将数据融入企业具体的业务经营场景中，基于丰富的数据模型开展场景化应用，用数据解决具体的业务问题，最终以多样化的形式展现数据分析应用的结果。数据应用层应当包括管理会计、预算管理、管理会计报告以及一些扩展出来的场景化的分析应用。

从以上可以看出，基于数据中台构建管理会计信息化框架，底层、中间层的处理就是为上层的业务管理赋能。
数据中台架构下的管理会计创新应用及趋势探讨

基于数据中台架构的管理会计创新应用呈现出实时化、场景化、运营化等趋势，甚至对企业现有的信息结构带来颠覆性变革。

一是从年度化到滚动化、实时化。随着企业的发展，内部管理的要求会随环境、业务、产品、组织和流程的变化而变，这要求管理会计及管理会计信息系统也能随之进行及时响应、快速调整。利用数据中台能力，企业可以快速响应业务需求，提高数据服务的工作效率。以预算管理为例，此前绝大多数中国企业强调年度预算，一年考核一次，一年评价一次。预算年度化是一个非常强的概念。但是随着环境、信息技术的快速变化，年度预算对实际经营的指导作用越来越小，一年一次的预算根本不能适应环境的变化。因此，很多企业采用动态的滚动预算以更好地支撑管理会计，支撑决策和预算控制，这也是数据业务发展的重要趋势。比如，房地产企业周期很长，从五年到十年的长期预算，到年度预算再到按月按周的预算，就是用数据中台把预算管理从年度化发展到滚动化再到未来的实时化的一个典型应用。

二是从全面化到场景化。精细化管理离不开场景化。以全面预算管理为例，它是一个有“中国特色”的词汇，强调全面涵盖业务的各个方面。但随着企业精细化管理的深入发展，对每个业务部门、业务场景来说，管理会计信息如何更好地赋能、支撑业务管理变得越来越重要。以复杂制造来说，每个订单拿来之后到底能不能赚钱，成本毛利、净利能达到多少，这个订单接还是不接，这些都需要销售部门和生产部门在第一时间做出决策。此时就需要管理会计应用情景模拟测算，利用what-if分析模型进行模拟预测，让管理者及时、准确、全面地测算经营数据信息，支撑决策层和管理层做出科学的经营决策，进而形成以分析—决策—行动为闭环的应用链条。数据中台能有效支持数据真正与业务场景融为一体，从而更好地发挥管理会计的预测功能，更好地支持场景化的决策，使每一笔资金的来源与利用，每一次经营管理决策的制定，都越来越多地依赖于全方位和准确的数据。

三是从决策化到运营化。以往管理会计更多地用于支持面向领导的管理报告，相对来讲，对一线业务部门的赋能、对运营的支持比较薄弱。这是因为原来的数据搜集、数据整理、数据加工太慢，业务化信息也不充分，所以对业务的运营支撑不够。数据中台为企业提供了强大的数据资产获取和存储的能力，是企业“业务+数据”的沉淀，因此能更好地帮助企业进行精细化运营。以互联网运营企业为例，销售、生产、供应链、研发等各个运营环节的创新都离不开数据支撑，新产品的研发、投资、决策、立项，有了数据中台的支撑，管理会计就可以提供更多更精确的数据支持，从而实现从大决策向更偏向对业务的小决策转变。

四是重构财务会计与管理会计的关系。过去，管理会计所需的信息大多来源于财务会计的信息，比如管理会计报告就是对财务会计的核算结果进行调整、加工形成的。现在，不管是财务核算信息还是业务的信息，基于数据中台架构下的底层数据已经被打通，管理会计将不再依赖于财务会计的信息就可以进行数据处理，这也是越来越多企业当下正在发生的真实应用。

未来，随着管理会计创新应用的广度与深度的不断扩展，我们甚至可以重新审视财务会计与管理会计二者的关系。这是因为管理会计的信息更复杂、粒度更细、信息量更大、要求更实时化、使用频率更高、时间要求更及时，而财务会计的信息则是规则化、定时化的。基于业务信息，先形成管理会计的完整的、细粒度的信息，再基于管理会计信息生成财务会计的规则化、格式化的信息，这样的顺序更为合理高效。基于这样的变化，企业的信息结构就从过去的财务会计是管理会计的底层变成了管理会计是财务会计的底层。

结束语
管理会计是一个靠数据吃饭的专业领域。数据中台的落地与应用是管理会计发展的重要契机。基于数据中台架构和理念，管理会计信息系统将获得一个更实时、更精细、更统一的底层数据支撑，同时进一步赋能管理会计的创新发展，更好地适应业务前端的快速变化和后台管理体系的稳健管控，更充分地发挥管理会计的数据价值，从而推动推动企业数字化转型。

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