大数据环境下云会计的论文

　　一、云会计面临的两大困境

　　云会计可以让企业将工作重心转移到经营管理上，而将会计信息化的基础建设和软件服务工作外包给互联网企业，这种模式所带来的优势和效率显而易见，将推动企业管理模式的转变和思维模式的转变。与此同时，要在企业中推广云会计的应用，还存在着急需突破的困境，这些困境不但制约云会计服务商的发展壮大，也无法消除企业采纳云会计的种种疑虑。首先是数据标准缺失困境。目前尚没有明确的指导性和约束性文件，云会计服务商只是凭着商业逻辑开发相关的软件并提供硬件基础服务，用户也只是根据自身需要选择相应的服务，至于是否符合未来云会计数据的要求，则无暇顾及。各厂商在开发产品和提供服务的过程中各自为政，为将来不同服务之间的互连互通带来严重障碍。例如，用户将数据托管给某个云会计服务商，一旦该服务商破产，用户能否将数据迁移至另一个云会计服务商？如果用户将数据同时托管给多个云会计服务商，能否便捷地执行跨云的数据访问和数据交换？目前在数据的处理标准方面还没有具体的突破，尤其是在数据汇集以后，如何整理？如何分析？如何访问？是三个密切联系又急需解决的问题。在大数据环境下，数据该如何共享？如何保持一致性？也必须有标准来支撑。另外，数据的质量标准是保证数据在各个环节保持一致的基础，这方面的缺失使数据的应用范围受到极大约束。由于数据标准的缺失，导致云会计的应用及服务标准也难以制定，如何对不同云会计服务商提供的服务进行统一的计量计费？如何定义和评价服务质量？如何对服务进行统一的部署？这些问题也使得云会计的普及举步维艰。其次是安全问题困境。云会计的安全不仅涉及当事企业，也与许多第三方企业的利益息息相关，这个问题解决得好，可以极大地促进云会计的发展，否则将使涉事企业面临经济、信用等多方面的巨大损失。一是存储方面的安全问题，云会计的存储技术运用虚拟化及分布式方法，用户并不知道数据的存储位置，云会计服务商的权限可能比用户还要高，因此云会计的数据在云中存储时，如果存储技术不完善，那么会计信息面临严重的安全隐患。二是传输方面的安全问题，传统的会计数据在内部传输时，加密方法一般比较简单，但传输到云会计服务商的云端时，可能被不法用户截取或篡改，甚至删除，将导致重大的损失。

二、数据标准困境的解决方法

　　要解决云会计中的数据标准困境，必须厘清数据标准的制定原则和制定思路，才能推动云会计的健康发展。

　　（一）数据标准的制定原则

　　云会计的最大特点是数据海量、数据互通、数据复杂等不同于以往会计信息系统中的结构化数据格式，是一种大数据的表现形式。标准化的云会计数据不但有助于解决“信息孤岛”问题，更可以大大降低数据的使用成本、软件的兼容成本等。在制定标准化数据过程中，要树立高效性、可用性、经济性三者互相协调的观念，既要反对简单沿用他国标准的做法，也要摒弃完全定制化的观念，要坚持可持续、可协同的标准化思路。高效性是指云会计的数据标准要使得产出投入比最大化，如系统方面的投入与系统运算能力是否协调，存储空间的效率是否高效，数据中心的能源消耗是否最小化，设备的维护成本是否最低等；云会计的高效性直接影响到云会计服务商与企业用户的可持续发展，否则许多投入成本可能会演化为沉没成本。可用性是指云会计的数据标准不仅使云会计服务商能够满足用户当前的需求，而且能够不断升级，满足用户的未来需求。可用性越好，那么在发生业务变动时，系统的迁移性越好，即使在发生系统故障时，恢复时间也能最短化。经济性要考虑全周期的成本，如标准建设的成本、标准应用的成本等，另外一个值得注意的是用户的学习成本，虽然它不一定直接与用户的经济成本挂钩，但会影响到用户使用系统的积极性，一个难以掌握、难以使用的标准终究会遭到用户的抛弃，没有长久的生命力。

　　（二）数据标准的制定思路

　　鉴于以上所阐述的数据标准的制定原则，建议按照“官方引导，协同制定，继承扩展”的思路来制定数据标准。云会计的数据标准不仅是个别企业的标准，而且关系到所有企业能否相互交换、相互沟通的基础性工作。单纯由官方（协会或政府）统一进行设计，再把标准无偿地开放给社会使用，其优点是工作效率高、设计成本低，但标准并非直接来源于会计工作的实际情况，标准的客观性略差，可行性较低。单纯由民间设计，企业按照实际会计工作需要自主制定，再以某种收费或免费的.方式向其他企业开放，其优点是标准相对客观，可行性较高，但整体的社会成本较高，推进速度慢、公信力差。这两种方式均难以克服固有的缺点，因此最好的方式是将官方的公信力和民间的积极性相结合，协调各方资源，协同制定数据标准，以公共产品的形式免费供给各企业使用。为了推动我国会计信息化的蓬勃发展，我国早在2004年就制定并发布了《信息技术会计核算软件数据接口》（GB/T19581－2004）国家标准。于2010年6月又发布了更新版的《财经信息技术会计核算软件数据接口》（GB/T24589-2010）系列国家标准。随着国际上以XBRL（可扩展商业报告语言，eXtensibleBusinessReportingLanguage）为基础的会计数据标准的诞生，我国于2010年10月发布了《可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范》（GB/T25500.1-2010）系列国家标准和《企业会计准则通用分类标准》。由此可见，我国在会计数据标准的制定和应用方面始终走在国际的前沿，尤其是GB/T24589-2010系列标准，不仅包括了会计科目、会计账簿、记账凭证、会计报表，还涵盖了应收应付、固定资产等内容，填补了国内标准化方面的空白，即使在国际上也处于领先的地位。因此此类标准既具有社会意义，也具有经济意义；既推动国内会计事业的发展，也能助力国际会计事业的发展。因此，建议对该标准的实际应用情况进行跟踪研究，确切了解标准的应用效果和应用质量等，收集企业的反馈意见，发展并完善，结合云会计的特点，制定新版的标准，在国内推广的同时，也将其贡献给世界标准化组织，为其他国家或世界性组织提供参考。

　　（三）制定数据标准的具体建议

　　大数据环境下，为了使云会计真正高效、廉价地为企业服务，使云会计的有关应用早日落到实处，本文尝试提出制定数据标准的若干建议。基础性标准。基础性标准是原则性的、指导性的，为整体的标准体系提供总则规范、专用术语及参考架构等，目的是为建立庞大的标准体系打下基础，起到统一、规范的作用，并为将来的标准建设提出原则性指导意见。数据的处理标准。数据的处理包含了数据整理、数据分析和数据访问三个部分，相应地就要制定数据整理标准、数据分析标准、数据访问标准。数据整理标准是指在数据采集汇聚后，初步的处理方式和方法，细分后又包含数据表示、数据注册和数据清理三类标准。数据分析标准主要针对大数据环境下数据分析的性能、功能等提出具体指标，并进行规范。数据访问标准则要求制定标准化的接口及共享方式，最大化地扩大数据的应用范围。数据的质量标准。数据的质量标准针对数据质量提出具体的管理要求和指标要求，确保数据的质量，使其在产生、存储、交换和使用等各个环节中保持一致，并对数据全生命周期进行规范化管理，一般应该包括元数据质量标准、质量评价标准和数据溯源标准三类。应用及服务标准。应用及服务标准主要是针对大数据提供的应用和服务，在技术、功能、开发、维护和管理等方面进行规范，主要包括开放数据集和数据服务平台两类标准。其中开放数据集标准是为了向第三方开放数据而制定的规范标准，数据服务平台标准是对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性标准。