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管理会计的地位--管理会计终将成为财务会计的变革方向，管理会计理念的前瞻性。管理会计理念很重要的一点就是培养一种全新的思维方式，以领先的国际化视野驾驭企业实行全面系统的战略管理。

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(一)管理会计的特点

1.侧重服务于企业的经营决策。传统财务会计主要通过定期提供财务报表，为企业公众投资者和外部利益相关者服务。管理会计主要面向企业管理当局，即企业各级管理者报告各种决策的依据和执行的过程与结果，包括各种长期投资决策和短期经营决策的依据及其分析、战略管理数据、权利与责任的分配、内部控制与风险管理状况、经济增加值、绩效考评等。

2.程序与方法灵活多样。财务会计采用填制凭证、登记账簿、编制报表等比较固定的程序和方法，并受到有关会计规范的约束。管理会计则采用灵活多样的方法对财务会计的有关信息进行提炼、再造和延伸，对各种经营方案的经济效益进行分析对比，并进行加工计算和汇总。如将成本按照其可变性进行重新分类划分为固定成本和变动成本两类，并以此为基础进行成本预测、盈亏临界点和本·量·利关系的分析、差别成本分析、变动成本测算等，在企业的经营管理中发挥不可替代的作用。

3.统揽全局并兼顾局部。财务会计将企业作为一个整体，通过具体财务核算为企业提供集中、概括性的资料，综合评价和考核企业的财务状况和经营成果。管理会计则是深度融入企业的经营、管理、企业文化、业务等各个环节进行分析思考，从全局着眼，实现了财务职能与业务协同相结合，短期绩效与长期发展相结合，重视发展与关注财务相结合，局部利益与全局利益相结合，并以此为基础，正确组织和实施责任会计，对各个责任中心的工作成果进行评价和考核，既能充分调动各个方面职工群众的积极性，又能保证各个部分生产、工作的协调配合，实现局部与整体的目标一致。

4.提供数据信息时间点具有任意性。传统的财务会计根据过去发生的经济事项，编制周期较长、实效性较差的财务报表，侧重于对企业生产经营活动进行历史性的描述。管理会计信息跨越过去、现在和未来三个时态。例如成本管理的阶段性评估是对过去的成本数据进行加工分析从而得出结论;而市场预测机制、客户与产品决策机制的建立则是管理会计站在一定的战略高度，依据企业掌握的一切信息对生产经营中各个方面采取的备选方案能够创造的价值，事先进行科学的预测和分析，为选取最优方案提供客观依据，真正把风险管控做在前面。

5.工作技能要求更加专业。财务会计注重保障数据的真实性，财务人员局限于记账、算账、对外提供会计报表等传统的财务核算工作，发挥主动性的空间有限。财务会计需要财务人员掌握会计法规，熟悉企业业务，能够熟练应用财务应用软件等基本技能。而管理会计对财务人员提出了更高的要求，注重考察财务人员财务分析、商业预测、风险控制等掌握企业核心命脉的能力。需要财务人员既掌握财务技能又拥有战略性思维能力，并具有高尚职业道德。广大财务人员应勤于学习、不断探索，尽早对现有知识体系进行梳理和弥补，建立起商务逻辑思维框架，提升自身职业判断力。

(1)大数据引发管理会计创新

随着信息化技术的深入发展和数据价值的深度挖掘及应用，大数据带动着经济转型、社会管理及工作学习诸多领域的创新。大数据作为一种远超传统数据功能范围的数据集合，数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理方法的改进，不仅改变了传统数据收集、分析、处理、利用的方法和人们面对数据的思维观念和工作方式，而且引发了管理会计在思维、范围、方式及效果方面的创新。积极适应管理会计创新要求，推进数据由资源向价值转换，推动财务由核算型向价值提升型转变，这既是供给侧结构性改革的现实需要，也是管理会计发展的趋势与方向。大数据时代管理会计发生了质的变化，呈现出了新的创新趋势，相对于传统管理会计两者表现出以下差异。

(2)大数据与管理会计的关系

根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。研究机构Gartner给出大数据的定义是:需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。管理会计是以一系列特定的技术、方法为手段，对整个经济活动进行规划、决策、控制和考核的一种管理活动[3]。核心功能是运用数据处理报告财务以及非财务信息，协助管理人员做出决策，实现组织目标。大数据和管理会计之间存在密切的关系:一是两者都根植于数据，数据的基础作用十分突出，没有数据支持，其功能作用就无法实现;二是两者都需要利用技术方法处理数据，数据的量化和集成离不开专业的技术方法，没有数据处理的技术方法作为手段，数据的评价和利用就没有了支撑;三是两者都试图挖掘数据的潜在价值，通过利用数据对价值创造的作用，实现利益最大化以及提升竞争实力的目标。

职业能力通常是指人们从事某种职业的多种能力的综合。大数据时代管理会计职业能力主要是指从事管理会计的人员应当具备的专业知识及经验，能够运用大数据的思维、方法、专业知识及经验技能处理和解决具体问题的综合能力。通过归纳分析学术界对大数据时代人才能力框架的研究成果，结合管理会计人才职业能力必备要素的研究结论，本文从大数据时代管理会计思维能力、数据挖掘分析能力、计算机应用能力、管理会计业务综合处理能力四个方面进行探讨分析。

(一)大数据时代管理会计的思维能力

大数据的发展，对传统管理会计的思维带来了冲击和变革。首先，转变传统样本观念，树立全体数据的思维。大数据的收集、加工、处理、利用范围、方式、类型、关联关系、报告形式均发生了巨大变化，数据从有限到全部、静态到动态、单一类型到多种类型、因果关系到相关关系、月度报告到实时报告转变的现实，必将促使管理会计工作新思维的形成，相应的管理会计人员也必须适应大数据发展趋势，以大数据时代管理会计的新思维实现传统管理会计向大数据模式的转型。其次，转变传统精确度观念，树立整体收益的思维。在大数据分析中，对数据精确程度的思维也必须转变，因为某个数据的精确程度难以影响整体数据分析的结果，过分强调某个数据的精确度，就有可能影响到大数据分析所追求的整体效果。最后，适应大数据思维变革的要求，做好管理会计实务，还需要学习掌握大数据管理会计的规律和特点，提高面对大数据的主观能动性，加快传统管理会计的改革，以思维理念的创新，发挥大数据时代管理会计在服务价值创造、资源合理配置中的作用。

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(二)大数据的挖掘筛选、分析处理能力

大数据时代管理会计所利用的数据是全部数据，而不是有限的样本数据。一是在管理会计信息化系统尚不成熟的情况下，最大的困难就是具有价值的数据信息难以获取，如果没有足够的管理会计知识和数据处理的技能，面对海量数据，不能够有针对性地进行挖掘筛选，就难以做好大数据管理会计工作。二是在管理会计项目确定的情况下，搜索到的数据可能多种多样，面对财务和非财务、结构化和非结构化、精确和非精确、历史和当前的数据，其中可能隐含着具有价值的信息，需要利用技能挖掘分析，实现“现存”数据到“有用”数据的转化，以此来提高管理会计的效率和效果。三是管理会计实务面对的所有数据并非都是有价值的数据，需要通过使用分类分析、决策树分析、回归分析、时间序列分析等工具方法分析处理，在收集到的全体、过程、实时数据中挖掘有价值的信息，据此来分析市场竞争中的优势、劣势、机会和威胁。具备大数据挖掘筛选及分析处理能力，这对提高预测、决策和管理创新十分重要。因此，管理会计人员除具备财务分析、成本分析和责任考核分析的专业能力以外，还需要具有大数据挖掘筛选、分析处理的职业素质与技术能力。

(三)计算机及系统软件的应用能力

履行管理会计岗位职责，管理会计人员熟练掌握计算机操作和系统软件的应用技能是一项必不可少的能力。大数据时代管理会计所应用的是整体数据模式，在管理会计项目既定的情况下，熟练运用计算机网络知识，将非结构化数据进行结构化处理，将云计算、互联网、物联网进行关联分析，搜索筛选重点数据，提高数据分析效率，能够为管理会计分析报告提供有效的数据支持。

(1)完善管理会计人才培养措施

我国供给侧结构性改革和经济转型升级离不开大量的、具有较高职业能力水平的管理会计人才。目前管理会计人才的缺口很大，远不能满足经济社会发展的需求，造就精于理财、善于管理和决策的管理会计队伍，完善急需紧缺的管理会计人才培养模式，探索大数据时代管理会计人才培养的新路径、新方法，已经成为“十三五”期间亟待研究解决的重要课题。为此，本文提出如下对策与建议。

(2)制定管理会计发展战略

随着网络技术和信息化的快速发展，大数据与管理会计的融合已成为趋势，大数据是技术进步的必然结果，管理会计只有合理利用大数据的优势，才能发挥其服务价值创造的作用，实现提高核心竞争力的目标。然而，大数据时代的管理会计发展是一个复杂的系统工程，从管理会计发展的现状来看，完善大数据条件下管理会计体系建设，还需要一个逐渐的、长期的推进过程。首先需要根据财政部《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》和大数据发展的实际需求，尽快研究制定管理会计发展战略，加快管理会计人员上能力、工作上台阶的步伐，在总结经验的基础上，将管理模式、标准规范、作业流程、工具方法进行统一规划，分步实施，增加管理会计长期发展的后劲。随后应当以大数据条件下深化管理会计改革为契机，依靠战略引导，有序推进，锲而不舍地探索与实践，通过破解供给侧结构性改革和经济转型发展的难题，不断提升大数据时代管理会计工作的整体实力和水平。

(3)建立管理会计信息化平台

大数据的收集、分析、处理、利用是管理会计工作的基础，如果没有信息资源共享的信息化平台增强数据信息时效性、提高数据处理效率、提升预算和决策能力，就没有技术支撑的基础。一是建立信息资源共享平台，强化数据信息共享服务功能。管理会计离不开财务会计的协同作用，两者对成本数据都有所需求，实现相关数据在大数据平台的共享，既能满足信息系统对管理会计应用的需求，又能使管理会计所需数据的获取成本及难度降低。二是尽快开发使用新的管理会计软件，提升非结构化数据提取处理能力。大数据时代的管理会计必须要面对大量的、多种类型的数据，原有的信息系统无法满足这种要求，开发数据处理的管理会计软件，对非结构化数据的分析提炼显得十分重要。三是管理会计不受会计准则的约束，可以按需设置内部管理会计的流程与规则，充分满足内部控制和风险管理需求，促进管理会计向纵深发展，为管理会计创新积累更多的经验。