【摘要】在企業管理需求中，管理決策不僅需要業務管理系統提供可靠的數據，更需要對企業各種數據進行分析和管理，通過處理企業數據流實現商業增值。本文提出以企業會計信息系統為基礎，構建會計信息系統商業分析展現平臺，實現企業數據和數據分析應用的整合利用，為企業各層級決策者提供決策支持。
【關鍵詞】會計信息系統 商業分析平臺 信息數據基礎
一、研究背景
在現代企業管理中，企業已經普遍實現了信息化管理。會計信息系統是企業信息化管理的核心系統，是“利用信息技術對會計信息進行采集、存儲和處理, 完成會計核算任務, 并能夠提供會計管理、分析、決策輔助信息的系統”。會計信息系統從價值流的角度全面地反映了企業財務狀況及經營結果。
隨著企業越來越多地依賴各類信息系統進行業務管理，大量的業務數據隨之涌現，如何利用這些海量數據提升企業管理水平和核心競爭力已經成為企業亟須解決的問題之一。傳統的信息系統雖然提供了能夠反映企業經濟活動過程和結果的數據，但缺乏對數據的分析，在數據分析和利用方面顯得尤其薄弱，具體體現在以下三個方面：一是各個信息系統之間存在信息重復、信息無法有效共享等問題，導致管理成本上升，決策效率低下；二是信息的真偽難于辨別，信息質量無法得到有效保證；三是信息系統和企業各個管理層脫鉤，信息無法有效服務于各個層級的決策者，使決策者無法根據有效信息優化決策。
根據Gartner Group的研究，現時有關的企業會計信息數據量每年最少以59%的幅度增長。畢馬威會計師事務所（2012）的研究也顯示，“大數據”時代已經來臨，企業是否能夠以相應的步伐，廣泛采用先進的預測分析工具來積極推動產品設計革新、運營效率和客戶價值管理，已經成為關乎企業生死存亡的決定性因素之一。
二、商業分析（BA）簡介
商業分析（Business Analytics，簡稱BA）是對企業各種商業信息的搜集、管理和分析的過程，目的是通過處理企業數據流以實現企業價值的增值。對于BA的研究是一個隨著企業管理需求變化而變化的過程，最早可以追溯到決策支持系統（Decision Support Systems，簡稱DSS）研究，DSS的研究主要解決了企業信息再加工利用的問題。具有代表性的是Gorry、Morton（1971）提出的“ DSS是一種協助人類做決策的資訊系統，結合人類判斷力與在線分析處理，提供人類解決半結構化與非結構化問題的支援”。隨著信息技術的進步和企業管理思想的不斷發展，涌現出大量結合了決策支持思想的商業智能（Business Intelligence，簡稱BI）研究。具有代表性的是Howard Dresner（1989）提出的“BI是一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用”。Gartner Group（1996）對BI作了進一步延伸：“商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定”。
2008年金融危機以后，企業的宏觀環境發生了巨大變化，企業競爭更加激烈，為了在競爭中保持優勢，提高企業決策的科學性和及時性在企業管理中顯得尤其重要。同時，數據庫技術和互聯網技術得到了迅猛發展，因此在管理需求和技術進步的共同作用下，國外涌現了大量能夠支持企業進行及時、科學決策的BA研究。其中最具代表性的是Davenport、Thomas H..Beller、Michael J.、Alan Barnett等人的研究。Beller（2009）對商業分析進行研究總結，并對商業分析和商業智能的聯系與區別進行了總結：商業分析（BA）是對企業經營業績進行持續的分析，并借以提升、驅動企業經營決策的技術和實踐應用。
商業分析和商業智能的基礎都是企業的經營業績數據和相關統計、數學模型。但商業智能使用的是一套統一的指標來衡量企業財務績效，或者分析報表，更加注重于工具的應用，而商業分析是在商業智能的基礎上著重于分析應用層，即通過預置分析應用工具包，對不同的對象提供不同的分析、預測模型，實現IT技術和企業管理知識的有效集成和共享。可見，企業要實現智能化的商業分析需要具備以下三個要素：一是有完整的數據基礎，要實現企業業務管理的信息化；二是有數據庫管理工具，比如數據挖掘、數據清洗等，目前比較成熟的是BI工具；三是有適應于企業管理需要的分析模型。
BA平臺整體架構如圖1所示：
三、會計信息系統和BA平臺的整合應用
會計信息系統具備以下特點：第一，在企業中的應用最為廣泛，目前大多數企業基本上都已經實現了會計核算信息化；第二，會計信息系統提供的數據最為全面也最具有權威性，會計信息以價值的形式體現了企業所有的經濟活動，且這些信息都是經過嚴格的認定、依據公認的準則編制，除此之外還要經過企業內部審計、會計師事務所的社會審計，信息的可靠性、及時性能夠得到有效保證。BA平臺可以實現預測、分析等功能，但其實現需要完善的信息數據基礎。而在企業的各類信息系統中，會計信息系統是應用得最為廣泛和成熟的系統，會計信息系統提供的數據最為全面、標準和權威，基本滿足BA平臺數據基礎的條件。因此會計信息系統除了傳統的會計信息采集、存儲和處理以外，可以充分利用BA技術，分析數據中存在的關系和規則， 挖掘更深層次的有用信息，從而幫助企業相關決策者做出正確的戰略決策。
因此，本文提出在企業已經具有完善的會計信息系統的基礎上整合應用新興的BA，在不影響企業已經成熟應用的系統前提下，以低成本、高效率的方法實現企業現代管理亟須的決策支持功能。整合思路主要有三點：第一，會計信息系統把業務轉化為數據信息的同時，BA對會計信息及其他所有數據信息進行抽取、清洗、整理，轉化為商業分析智能數據；第二，整合后的系統利用預置的決策分析模型，對各類商業分析智能數據進行分析；第三，企業決策者通過人機交互的方式選擇自己所需要的分析主題或分析模型，得到相應的分析結果。
整合以后的會計信息系統BA平臺涵蓋了數據倉庫、BI工具和應用分析三個層面，可以實現數據、管理思想和IT技術三者的有效整合。會計信息系統BA平臺架構如圖2所示：
下面對會計信息系統和BA平臺的整合進行詳細說明：
（1）基礎數據來源。會計信息系統BA平臺的數據來源主要是企業會計信息系統提供的會計信息（數據），此外，還可以利用BI工具強大的數據管理能力抽取企業其他信息，比如企業的行業分析報告信息、市場前景預測信息等。因此，信息（數據）的提供主要有兩種形式：其一，企業會計信息系統提供的系統數據，如用友的NC、金蝶K3、SAP的ERP等；其二，手工編制的EXCEL、TXT等格式文件，比如企業調研的行業數據、宏觀環境數據等。
（2）數據庫管理系統。會計信息系統BA平臺的數據源具有兩個特點：其一，數據來源是分散的，導致數據結構、格式具有多樣性；其二，數據之間具有緊密的內在聯系，因為數據體現的是企業的生產經營過程和財務結果。因此，數據庫管理系統要解決以下兩個問題：第一，集成分散的數據，提供異構環境間事務數據的實時、低影響的捕獲，將來自不同數據源的數據按照定制的處理流程進行轉換、清洗，并建立目標數據源及元數據；第二，實現數據的整合管理，在異構源和目標系統之間以最低IT基礎設施開銷實時數據傳遞。
（3）模型庫管理系統。數據只是企業經營活動和經營結果的展現，需要結合企業的管理經驗、管理思想及企業所面臨的環境等因素加以分析，進而給提高企業經營效率提供參考。模型庫管理系統通過多維建模功能，建立由多個維度和指標組成的多維數據分析模型，通過分析模型實現系統使用者在展現層進行可視化分析。企業分析模型的構建靈活多樣，可由系統預置也可以由系統使用者靈活構建，同時還可以將構建的分析模型導入或導出系統。一般來說，分析模型分為三大類：①企業財務分析模型、財務預測模型；②企業績效管理模型；③企業前景預測模型。
（4）會計信息系統BA展現平臺。系統使用者可以根據管理的需要和個人風格通過人機交互的方式自定義分析結果的展現方式。常見的有：①管理駕駛艙，適用于高層管理者；②沙盤模擬，適用于中層管理者；③分析報表、分析報告等，適用于業務主管。
【注】本文系東北師范大學人文學院青年資金研究項目（編號：201202）階段性成果。
主要參考文獻
1. 楊周南，趙納暉等.會計信息系統.大連:東北財經大學出版社，2001
2. Gartner Group. Big Data Challenge InvolvesMore Than Just Managing Volumes of Data，2011-06-27
3. 畢馬威會計師事務所.我們是否已經為“大數據”時代的來臨做好準備？.畢馬威會計師事務所（北京），2012
4. Beller， Michael J.， Alan Barnett. Next Generation Business Analytics. Lightship Partners LLC. Retrieved，2009；6
5. IDC.中國商業分析軟件2009 ～ 2013年預測與分析.北京：IDC中國，2009
【作 者】
孫雪梅
【作者單位】
（東北師范大學人文學院 長春 130000）
