论文部分内容阅读
摘要：通过分析我国电力的大数据战略，接着引入账务大数据的概念，并构建账务大数据应用框架。在此基础上，以某电厂为例，提出了电力企业账务大数据应用措施，并对未来发展以及应用前景进行展望。
关键字：电力账务;大数据;应用框架;
0引言
近年来，随着互联网、物联网、社交网络的高速发展，数据正以前所未有的趋势增长且呈现出越来越复杂的趋势。大数据已经受到企业界、学术界甚至政府部门共同的关注。EMC、IBM 微软、惠普、阿里巴巴、百度等公司都纷纷发布大数据战略及产品。2015年9月，中国国务院正式发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发[2015]50号）文件，是目前为止我国促进大数据发展的第一份权威性、系统性文件，也是我国未来大数据发展的纲领性文件，在全社会引起了广泛影响。该文件主要涉及社会治理、经济运行、民生服务、创新驱动、产业发展五个方面，其核心内容强调了要在 2018 年底之前在电力及产业运行领域开展大数据应用试点。基于此，作为我国支柱产业的电力企业更应该紧跟中央步伐，借助该政策扶持利好消息，重视对各种数据的分析和处理来制定和调整企业的发展策略和方向，并为企业的账务活动带来新的变革。
1 账务大数据
企业账务分析的信息使用者可以分为内部的经营者与外部的利益相关者。两者获取账务分析数据的途径也存在较大的差别，内部经营者可以直接利用企业的经营数据进行账务分析，而外部的利益相关者只能通过企业对外披露的信息进行账务分析。目前互联网已经成为企业对外信息披露的主要媒介，因此对于外部利益相关者来说，互联网成为其获取账务分析数据的重要途径。而对于内部经营者来说，其账务分析的数据主要基于其账务数据，物联网时代的到来对账务产生了巨大的影响。
物联网对账务分析的影响主要从其对账务的影响上反映出来，主要包括两个方面：第一，物联网时代的到来能够促进台账信息化。账务的发展可以概括为三个阶段：手工台账阶段、电算化下阶段、信息化阶段。21 世纪以来，云计算、物联网时代到来，为账务信息化提供了可能。第二，物联网的发展产生账务大数据。在物联网促进账务的信息化的过程中，必然使得账务数据与传统数据产生较大差别。综合以上分析，互联网与物联网的发展产生了账务大数据。
依据维基百科给出的定义，“大数据”是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。传统企业的工作场景几乎不涉及到大数据，只有像腾讯、阿里巴巴等互联网巨头才会有这种规模的数据。在学术领域，大数据一般认为具有“4V”特性：体量巨大（Volume）、类型繁多（Variety）、存取速度快 （Velocity）、价值密度低（Value）。大数据的概念自从提出以后就一直在不断的发展和演变之中，从本质上来讲，大数据的价值极低。大数据的意义并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。结合大数据的分析能力以及互联网背景下电网企业的工作重点，应将账务数据与业务数据、外部环境因素相结合，实现业财一体化融合下的账务分析去边界化，建立以数据为基础的账务分析决策文化，逐步实现电力企业的智慧账务管理。综合以上分析，所谓的账务大数据，是指以企业价值链为核心、以账务与前端业务深度融合为基础、以业财数据贯通关联为保障，能够快速适应内外部变革，实现智能化的决策分析、实时精准的账务管控、自动化的账务基础服务并且持续自我完善的账务管理能力。账务大数据主要有几个特点：一是账务对企业经营发展的敏锐洞察力;二是支撑账务管理职能的实时管控能力;三是账务自身运作的高效及敏捷反应的能力;四是账务内部持续自我完善的能力。账务大数据主要从以下几个方面为电力企业的账务形成影响：（一）提高企业预测能力，抓住商战先机;（二）提高企业决策能力，提升企业核心竞争力;（三）加强规划与控制，提高运营管理效率;（四）推动企业全面、科学、合理地考核部门与员工绩效。
在分析账务大数据的概念、特征与影响的基础上，结合传统的账务管理能力模型，构建涵盖运营决策、融资决策、投资决策三个层次的账务大数据应用框架。其中，运营决策层主要是基于大数据开展电力企业的经营场景模拟，服务于企业领导对经营形势的模拟预判以及分析决策;融资决策层主要是基于大数据分析手段，电力企业根据自身的生产经营状况、账务状况以及公司未来经营发展的需要，通过科
学的预测和决策，采取一定方式，通过一定渠道直接或间接地向投资者筹集资金，组织资金供应，以保证公司正常生产和经营发展需要;投资决策层主要在调查、分析、论证的基础上，利用大数据技术对电力企业的投资活动所做出的最后决断。
2电力三维 GIS 技术历史
电力三维 GIS 是利用三维虚拟现实技术，以电力系统的网络规划、生产运维和经营管理等过程为基础，利用 GIS 技术描述电力企业的电网规划、生产运维和经营管理的一门综合交叉技术。在国外 20 世纪90 年代初就已出现，自 20 世纪 90 年代中期开始逐步引入国内。电力三维 GIS 的发展经历了“CAD + 数据库”、“传统 GIS 应用”、“AM /FM /GIS 应用”等三个阶段。目前，三维 GIS 已广泛应用于发达国家电力企业日常生产、维护、管理工作中，并逐渐走向辅助决策支持与智能化应用。在电力三维 GIS 领域，国内也已开展了一些研究工作，并取得了一定的成果： 一些单位提出了诸如电力平台（ 或系统） 中三维 GIS 数据可视化技术研究，包括海量三维 GIS 数据可视化系统研发; 涉及数据组织和空间索引、多源数据的集成与管理、海量三維数据处理技术、组件技术、GIS与MIS 的集成开发等技术，也在一些项目进行了应用。由国内某公司提出的三维全景智能电网支撑技术作为一种直观反映空间对象位置、关系及业务信息的技术手段，依托信息化服务平台，整合多源数据（包括电力电网数据、各专业专题数据、基础地理信息数据等） ，根据信息化、智能化电网的要求，以海量数据调度平台为基础，以智能控制为手段，为实现电网的信息化、自动化、互动化提供全方位的技术支撑。该技术以分布式管理技术以及网络环境下异构 GIS 数据集成与互操作技术，创建了基于网络渐进传输的三维调度与渲染引擎，结合现阶段智能化电网相关需 求，实现了信息模式的共享和系统数据的整合。 3某电厂基于账务大数据的应用探讨
某电厂经营范围包括各类电力生产供应，业务的发展以及技术的革新尤其是国家大数据战略的发布，公司需要制定自己的大数据战略，并进行适时的账务决策，不断提升企业竞争力。
（一）基于账务大数据的电力企业运营决策
账务数据一般都为结构化数据，非账务数据来源复杂，格式多样，涉及多媒体的非结构化数据，也会有结构化数据。企业大数据的应用需要打破前端业务和部门管理的数据间隔，意即账务信息和非账务
信息等多种类型数据的融合，需要处理结构化数据和非结构化数据的采集、融合等问题，并以定量的方式描述、分析、评判企业的经营态势。为优化商业模式和供应链流程，为企业筹资决策提供数据支持，电力企业首先应致力于构建自己的大数据应用，以云计算技术为依托，为企业大数据应用的构建提供核心技术支持。云计算的特点在于大规模并行处理以及可扩展的存储系统，其利用网络可以将企业各环节的数据采集、数据分析、企业决策连接起来，形成无缝链接、大一统的数据系统。针对企业原有的工业现场实时系统、CRM、ERP 等业务系统可以迁移并部署到云端，解决企业信息化过程中出现的信息孤岛问题，利用各种云服务为企业提供服务。同时，企业还可以利用大数据对自身的组织机构进行优化，将内部的优质资源进行整合，为应对大数据带来的外部环境的变化，调整组织机构。首先，企业设立首席数据官 CDO、数据平台事业部等机构，这些组织机构的调整，将能够加强企业对数据进行集中的管理和管控，为业务的开展提供数据支持。
（二）基于账务大数据的电力企业融资决策
企业的发展也需要持续利用风险投资来获得资金支持。电力企业同样需要引入各种风险投资，为产业链的上下游资源的合理投资提供资金来源。在国家大数据战略背景之下，电力企业面临产业链构建中的技术、资金、市场以及管理结构等多方面的问题，企业的经营风险、技术风险、管理风险进一步加大。与此同时，产业链构建要求丰厚的资金作为基础。企业可以利用这些资金，集中用于企业技术研发和创新、产业内资源的并购和整合、疏通产业链的现金流。在此基础上，企業利用所形成的大数据资源、先进的技术和专业的管理团队，同时实现大数据的存储、分析、应用、连通和推广，加速电力企业在大数据应用构建的步伐。
（三） 基于账务大数据的电力企业投资决策
电力企业做大做强也需要投资兼并同产业优质企业，加强大数据技术应用，构建自己的产业帝国。要实现企业的投资决策更加科学、高效，就必须具备高质量的数据。在企业的投资决策过程中，数据准备、数据评估、数据收集、数据监控和数调整等阶段主要依赖于数据的完整性、及时性、可靠性等质量特征。通过这种企业并购，可以带来丰富的全产业链数据和客户资源，进一步加深数据建设、云计算等多个方面的合作步伐，为各种大数据应用的构建添加助力。电力企业的并购活动将为产业链的构建引入海量的数据，实现上溯产业链的目的。从企业自身而言，可以基于整个产业链各种工作场景开发实现相应的大数据应用。这种资源的整合将为产业的技术发展注入新鲜的血液，通过大数据技术的应用，将实现产业链全过程的畅通无阻，大大拓宽大数据的应用场景。因此，利用账务大数据于企业的投资决策，可以让更多的企业和人员参与到大数据蓝图中来，为大数据向产业链下游的延伸奠定基础。
4总结
大数据时代的到来给企业带来新的机遇的同时也带来挑战，企业将大数据运用于经营、管理和决策等方面，提高企业的融资、运营和投资决策的效率，对企业的账务活动带来深刻的变革。但企业也应在利用大数据的同时注意降低数据成本，提高数据质量，加速数据的整合和完善数据的安全管理。除此之外，还应当加快大数据产业人才的培养，促进大数据与企业经营管理、账务决策等方面的融合，让大数据成为企业发展的推动力。面对当前的挑战，某电厂账务部应重视大数据知识的学习，加强数据管理工作，推进适应电厂经营发展要求的账务大数据系统建设，不断创新大数据分析应用的工作方式，为企业经营管理决策提供信息支持。
关键字：电力账务;大数据;应用框架;
0引言
近年来，随着互联网、物联网、社交网络的高速发展，数据正以前所未有的趋势增长且呈现出越来越复杂的趋势。大数据已经受到企业界、学术界甚至政府部门共同的关注。EMC、IBM 微软、惠普、阿里巴巴、百度等公司都纷纷发布大数据战略及产品。2015年9月，中国国务院正式发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发[2015]50号）文件，是目前为止我国促进大数据发展的第一份权威性、系统性文件，也是我国未来大数据发展的纲领性文件，在全社会引起了广泛影响。该文件主要涉及社会治理、经济运行、民生服务、创新驱动、产业发展五个方面，其核心内容强调了要在 2018 年底之前在电力及产业运行领域开展大数据应用试点。基于此，作为我国支柱产业的电力企业更应该紧跟中央步伐，借助该政策扶持利好消息，重视对各种数据的分析和处理来制定和调整企业的发展策略和方向，并为企业的账务活动带来新的变革。
1 账务大数据
企业账务分析的信息使用者可以分为内部的经营者与外部的利益相关者。两者获取账务分析数据的途径也存在较大的差别，内部经营者可以直接利用企业的经营数据进行账务分析，而外部的利益相关者只能通过企业对外披露的信息进行账务分析。目前互联网已经成为企业对外信息披露的主要媒介，因此对于外部利益相关者来说，互联网成为其获取账务分析数据的重要途径。而对于内部经营者来说，其账务分析的数据主要基于其账务数据，物联网时代的到来对账务产生了巨大的影响。
物联网对账务分析的影响主要从其对账务的影响上反映出来，主要包括两个方面：第一，物联网时代的到来能够促进台账信息化。账务的发展可以概括为三个阶段：手工台账阶段、电算化下阶段、信息化阶段。21 世纪以来，云计算、物联网时代到来，为账务信息化提供了可能。第二，物联网的发展产生账务大数据。在物联网促进账务的信息化的过程中，必然使得账务数据与传统数据产生较大差别。综合以上分析，互联网与物联网的发展产生了账务大数据。
依据维基百科给出的定义，“大数据”是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。传统企业的工作场景几乎不涉及到大数据，只有像腾讯、阿里巴巴等互联网巨头才会有这种规模的数据。在学术领域，大数据一般认为具有“4V”特性：体量巨大（Volume）、类型繁多（Variety）、存取速度快 （Velocity）、价值密度低（Value）。大数据的概念自从提出以后就一直在不断的发展和演变之中，从本质上来讲，大数据的价值极低。大数据的意义并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。结合大数据的分析能力以及互联网背景下电网企业的工作重点，应将账务数据与业务数据、外部环境因素相结合，实现业财一体化融合下的账务分析去边界化，建立以数据为基础的账务分析决策文化，逐步实现电力企业的智慧账务管理。综合以上分析，所谓的账务大数据，是指以企业价值链为核心、以账务与前端业务深度融合为基础、以业财数据贯通关联为保障，能够快速适应内外部变革，实现智能化的决策分析、实时精准的账务管控、自动化的账务基础服务并且持续自我完善的账务管理能力。账务大数据主要有几个特点：一是账务对企业经营发展的敏锐洞察力;二是支撑账务管理职能的实时管控能力;三是账务自身运作的高效及敏捷反应的能力;四是账务内部持续自我完善的能力。账务大数据主要从以下几个方面为电力企业的账务形成影响：（一）提高企业预测能力，抓住商战先机;（二）提高企业决策能力，提升企业核心竞争力;（三）加强规划与控制，提高运营管理效率;（四）推动企业全面、科学、合理地考核部门与员工绩效。
在分析账务大数据的概念、特征与影响的基础上，结合传统的账务管理能力模型，构建涵盖运营决策、融资决策、投资决策三个层次的账务大数据应用框架。其中，运营决策层主要是基于大数据开展电力企业的经营场景模拟，服务于企业领导对经营形势的模拟预判以及分析决策;融资决策层主要是基于大数据分析手段，电力企业根据自身的生产经营状况、账务状况以及公司未来经营发展的需要，通过科
学的预测和决策，采取一定方式，通过一定渠道直接或间接地向投资者筹集资金，组织资金供应，以保证公司正常生产和经营发展需要;投资决策层主要在调查、分析、论证的基础上，利用大数据技术对电力企业的投资活动所做出的最后决断。
2电力三维 GIS 技术历史
电力三维 GIS 是利用三维虚拟现实技术，以电力系统的网络规划、生产运维和经营管理等过程为基础，利用 GIS 技术描述电力企业的电网规划、生产运维和经营管理的一门综合交叉技术。在国外 20 世纪90 年代初就已出现，自 20 世纪 90 年代中期开始逐步引入国内。电力三维 GIS 的发展经历了“CAD + 数据库”、“传统 GIS 应用”、“AM /FM /GIS 应用”等三个阶段。目前，三维 GIS 已广泛应用于发达国家电力企业日常生产、维护、管理工作中，并逐渐走向辅助决策支持与智能化应用。在电力三维 GIS 领域，国内也已开展了一些研究工作，并取得了一定的成果： 一些单位提出了诸如电力平台（ 或系统） 中三维 GIS 数据可视化技术研究，包括海量三维 GIS 数据可视化系统研发; 涉及数据组织和空间索引、多源数据的集成与管理、海量三維数据处理技术、组件技术、GIS与MIS 的集成开发等技术，也在一些项目进行了应用。由国内某公司提出的三维全景智能电网支撑技术作为一种直观反映空间对象位置、关系及业务信息的技术手段，依托信息化服务平台，整合多源数据（包括电力电网数据、各专业专题数据、基础地理信息数据等） ，根据信息化、智能化电网的要求，以海量数据调度平台为基础，以智能控制为手段，为实现电网的信息化、自动化、互动化提供全方位的技术支撑。该技术以分布式管理技术以及网络环境下异构 GIS 数据集成与互操作技术，创建了基于网络渐进传输的三维调度与渲染引擎，结合现阶段智能化电网相关需 求，实现了信息模式的共享和系统数据的整合。 3某电厂基于账务大数据的应用探讨
某电厂经营范围包括各类电力生产供应，业务的发展以及技术的革新尤其是国家大数据战略的发布，公司需要制定自己的大数据战略，并进行适时的账务决策，不断提升企业竞争力。
（一）基于账务大数据的电力企业运营决策
账务数据一般都为结构化数据，非账务数据来源复杂，格式多样，涉及多媒体的非结构化数据，也会有结构化数据。企业大数据的应用需要打破前端业务和部门管理的数据间隔，意即账务信息和非账务
信息等多种类型数据的融合，需要处理结构化数据和非结构化数据的采集、融合等问题，并以定量的方式描述、分析、评判企业的经营态势。为优化商业模式和供应链流程，为企业筹资决策提供数据支持，电力企业首先应致力于构建自己的大数据应用，以云计算技术为依托，为企业大数据应用的构建提供核心技术支持。云计算的特点在于大规模并行处理以及可扩展的存储系统，其利用网络可以将企业各环节的数据采集、数据分析、企业决策连接起来，形成无缝链接、大一统的数据系统。针对企业原有的工业现场实时系统、CRM、ERP 等业务系统可以迁移并部署到云端，解决企业信息化过程中出现的信息孤岛问题，利用各种云服务为企业提供服务。同时，企业还可以利用大数据对自身的组织机构进行优化，将内部的优质资源进行整合，为应对大数据带来的外部环境的变化，调整组织机构。首先，企业设立首席数据官 CDO、数据平台事业部等机构，这些组织机构的调整，将能够加强企业对数据进行集中的管理和管控，为业务的开展提供数据支持。
（二）基于账务大数据的电力企业融资决策
企业的发展也需要持续利用风险投资来获得资金支持。电力企业同样需要引入各种风险投资，为产业链的上下游资源的合理投资提供资金来源。在国家大数据战略背景之下，电力企业面临产业链构建中的技术、资金、市场以及管理结构等多方面的问题，企业的经营风险、技术风险、管理风险进一步加大。与此同时，产业链构建要求丰厚的资金作为基础。企业可以利用这些资金，集中用于企业技术研发和创新、产业内资源的并购和整合、疏通产业链的现金流。在此基础上，企業利用所形成的大数据资源、先进的技术和专业的管理团队，同时实现大数据的存储、分析、应用、连通和推广，加速电力企业在大数据应用构建的步伐。
（三） 基于账务大数据的电力企业投资决策
电力企业做大做强也需要投资兼并同产业优质企业，加强大数据技术应用，构建自己的产业帝国。要实现企业的投资决策更加科学、高效，就必须具备高质量的数据。在企业的投资决策过程中，数据准备、数据评估、数据收集、数据监控和数调整等阶段主要依赖于数据的完整性、及时性、可靠性等质量特征。通过这种企业并购，可以带来丰富的全产业链数据和客户资源，进一步加深数据建设、云计算等多个方面的合作步伐，为各种大数据应用的构建添加助力。电力企业的并购活动将为产业链的构建引入海量的数据，实现上溯产业链的目的。从企业自身而言，可以基于整个产业链各种工作场景开发实现相应的大数据应用。这种资源的整合将为产业的技术发展注入新鲜的血液，通过大数据技术的应用，将实现产业链全过程的畅通无阻，大大拓宽大数据的应用场景。因此，利用账务大数据于企业的投资决策，可以让更多的企业和人员参与到大数据蓝图中来，为大数据向产业链下游的延伸奠定基础。
4总结
大数据时代的到来给企业带来新的机遇的同时也带来挑战，企业将大数据运用于经营、管理和决策等方面，提高企业的融资、运营和投资决策的效率，对企业的账务活动带来深刻的变革。但企业也应在利用大数据的同时注意降低数据成本，提高数据质量，加速数据的整合和完善数据的安全管理。除此之外，还应当加快大数据产业人才的培养，促进大数据与企业经营管理、账务决策等方面的融合，让大数据成为企业发展的推动力。面对当前的挑战，某电厂账务部应重视大数据知识的学习，加强数据管理工作，推进适应电厂经营发展要求的账务大数据系统建设，不断创新大数据分析应用的工作方式，为企业经营管理决策提供信息支持。