信息越發(fā)達，管理會計越重要。
    根據(jù)世界著名的咨詢公司美國蘭德公司統(tǒng)計，每100家破產(chǎn)的大型企業(yè)中，有85%是因為企業(yè)管理者的決策不慎重造成的，由此可見決策對于企業(yè)生存發(fā)展的重要性。僅靠經(jīng)驗和直覺來進行經(jīng)營決策將給企業(yè)帶來巨大風險。
    管理會計正是運用科學、量化的方法客觀地進行數(shù)據(jù)計算和分析，為企業(yè)的預測、決策和控制提供有力依據(jù)。
    隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，整個社會出現(xiàn)了數(shù)據(jù)大爆炸。會計人員要想更高效地實現(xiàn)其管理會計職能，就必須借助一定的技術支持。會計接口標準化下的數(shù)據(jù)倉庫為數(shù)據(jù)的集成、清理、存取和使用提供了載體，也為從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息提供了平臺?；诖髷?shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術，使管理會計能夠更精細化、更有效率地為企業(yè)提供決策有用的信息。
    
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的應用框架
    企業(yè)從生產(chǎn)計劃、供應鏈存貨管理、銷售管理再到最后的業(yè)績評價，都需要管理會計提供信息，并且信息的質量直接影響著企業(yè)的生存發(fā)展。
    在大數(shù)據(jù)時代，只有從海量的數(shù)據(jù)中尋找和挖掘到有價值的信息，才能為管理者做出準確的經(jīng)營決策服務。利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術，可以使企業(yè)更好地了解自身的生產(chǎn)狀況、物料需求、與客戶和供應商的關系、財務風險等。
    在管理會計領域尋求和發(fā)現(xiàn)更多、更有效的信息，在技術層面上主要依賴于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術。而成功的數(shù)據(jù)挖掘又建立在數(shù)據(jù)倉庫能夠提供完整、準確和集成的數(shù)據(jù)的基礎之上。
    企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的功能結構包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)準備區(qū)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存取與使用。數(shù)據(jù)源是企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源。滿足企業(yè)管理會計需要的數(shù)據(jù)源主要包括來自供產(chǎn)銷等系統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)、大量歷史數(shù)據(jù)、非結構化的辦公數(shù)據(jù)以及從外部獲得的Web數(shù)據(jù)和市場中同行業(yè)、同領域的其他外部數(shù)據(jù)。
    同時，數(shù)據(jù)源中還包括這些數(shù)據(jù)的描述性信息，即數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)，便于管理會計更好地了解這些數(shù)據(jù)的來源、用途和屬性進行后續(xù)的處理和分析。由于大量的源數(shù)據(jù)來源不同，內容、結構復雜，所以管理會計人員利用這些數(shù)據(jù)之前，要對其進行篩選、凈化等標準化處理。
    例如，從外部源數(shù)據(jù)中獲取的會計科目編號規(guī)則與企業(yè)自身的會計科目編號規(guī)則不同，為了避免在數(shù)據(jù)挖掘中識別不出同類信息，就需要在數(shù)據(jù)準備區(qū)對會計科目編號規(guī)則進行標準化處理。經(jīng)過篩選、凈化后的數(shù)據(jù)進入到數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)管    理會計的需要，按照不同部門或領域設置不同的主題，從而構造不同的模型。管理會計從大體上分可以分為本量利分析、短期預算、業(yè)績評價等模塊。根據(jù)這些模塊，在數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫中設置相應的主題，使每種主題都有自己的物理存儲區(qū)。在每個模塊的存儲區(qū)中建立管理會計分析模型，進行概括、聚類、建立結構化查詢。
    由于在數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)對海量的源數(shù)據(jù)進行了集成和處理，所以，人們可以直接利用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。首先，要明確挖掘對象，進行聚類分析?；貧w分析也是數(shù)據(jù)挖掘技術在管理會計中應用的一個基礎性分析工具，可以描述自變量與因變量之間的關系。例如，進行銷售分析時，要把產(chǎn)品進行適當?shù)姆诸悾栽摦a(chǎn)品為主題詞，把影響該產(chǎn)品銷售的所有相關信息進行聚類分析。其次，利用回歸分析，可以找出銷售收入與各個因素之間的數(shù)學關系，科學的進行分析和預測。
    在進行投資決策分析時，可以利用決策樹算法，從企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中比較歷史資料、業(yè)務數(shù)據(jù)和相關外部數(shù)據(jù)，運用模型進行分析，把決策數(shù)算法推算出的結論反映給管理會計人員?？蚣芙Y構如圖1所示。（見圖1）
在管理會計業(yè)績評價中的應用
    一個公司業(yè)績的好壞受到來自各個利益主體的關注。
    股東希望通過業(yè)績的增加來增加自己的財富，經(jīng)營者通過業(yè)績的考核來實現(xiàn)自身價值并獲取收益，投資者通過評判業(yè)績的好壞來決定是否進行投資。所以，業(yè)績的評判和考核就顯得尤為重要。
    為了實行權責利相結合，管理會計產(chǎn)生了責任會計這一子系統(tǒng)，并將其分為成本中心、利潤中心和    投資中心。各責任中心提供相應的會計數(shù)據(jù)與預算進行比較，進而對經(jīng)營者的業(yè)績進行評價。
    要進行準確的業(yè)績評價，必須從源頭上保證業(yè)績數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性。而這些原始數(shù)據(jù)都可以從數(shù)據(jù)倉庫中挖掘出來。
    成本中心是著重考慮所發(fā)生成本和費用的責任中心。成本中心分為標準成本中心和費用中心。在生產(chǎn)制造過程中，每種產(chǎn)品成本都是由材料、人工和制造費用加總得來。利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類分析可以把歸屬于某一產(chǎn)品的全部成本進行匯總。然后利用回歸分析對數(shù)據(jù)倉庫中歸屬于該產(chǎn)品成本的所有影響因素的數(shù)據(jù)建立數(shù)學關系模型，找出每種因素對產(chǎn)品總成本的影響。既能精確了解產(chǎn)品的成本動因，也能從多角度與預算進行比較。利用傳統(tǒng)的技術手段對費用中心的考核相對困難，因為費用中心的業(yè)績考核涉及的費用預算很難確定。而預算是建立在大量歷史數(shù)    據(jù)和模型的基礎上的，可以利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立銷售-費用模型，通過銷售百分比的方法預計費用，同時，為了符合市場的發(fā)展，還可以利用數(shù)據(jù)倉庫中的外部數(shù)據(jù)進行比較，客觀真實地對費用中心進行評價。
    利潤中心是能同時控制生產(chǎn)和銷售，既要對成本負責，又要對收入負責，根據(jù)利潤的多少來評價業(yè)績的責任中心。成本和收入都可以直接從數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)集市/知識挖掘庫中按不同的主題利用數(shù)據(jù)挖掘技術獲得。但是當企業(yè)涉及內部轉移價格時，通常要使用完全競爭市場情況下的市場價格。這時，數(shù)據(jù)倉庫中的Web數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)對于獲取的市場價格的準確性提供了保證。
    投資中心是不僅能夠控制成本、創(chuàng)造利潤，還擁有投資決策權的責任中心。投資中心的考核指標通常是投資報酬率。投資報酬率的真實性來源于會計數(shù)據(jù)的質量。而預期投資報酬率的計算依賴于數(shù)據(jù)倉庫的歷史數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術中的投資決策分析功能。所以，不管是預期投資報酬率的估計還是真實投資報酬率的計算都離不開數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術的支持。
    借助數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術，既開拓了管理會計的視野，使其運用科學的手段進行預測、決策和業(yè)績評價，同時也提高了管理會計人員的工作效率，促進了企業(yè)核心競爭力的發(fā)展。