大數據、雲會計時代考慮數據質量特征的企業投資決策
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作者：程平 孫淩雲
【摘 要】 大數據時代的到來，使得數據作為企業製定科學合理的投資決策依據顯得愈發重要。在將企業投資決策劃分為準備、製定和評估、監控和調整三個階段的基礎上，考慮數據的完整性、及時性、可靠性等關鍵質量特征，構建了大數據、雲會計環境下的企業投資決策框架，詳細闡述了投資決策各個階段需要重點考慮的數據質量特征。
【關鍵詞】 大數據； 雲會計； 投資決策； 質量特征
中圖分類號：F232；C931 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）12-0134-03
一、引言
大數據時代的來臨，使得企業通過多年信息化建設積累的海量數據成為企業重要的戰略資產之一。雲會計利用雲計算技術和理念構建的會計信息化基礎設施和服務，可將企業的海量數據托管於雲會計服務提供商的雲平台，並保證這些重要數據處於企業的控製之下。企業投資決策作為企業所有決策中最關鍵和最重要的決策內容之一，是為了實現其預期的投資目標，運用一定的科學理論、方法和手段，通過一定的程序對投資活動中重大問題所進行的分析、判斷和方案選擇。目前，很多企業的投資決策過程並未完全考慮企業海量數據的價值，即使考慮，也往往容易忽略製定決策所需數據應具有的質量特征，這就導致企業的投資決策經常存在一定的偏差甚至是失誤。大數據、雲會計技術的發展，使得麵臨市場競爭越發激烈的企業可以充分獲取並利用海量數據為企業製定科學合理的投資決策提供支撐。
投資決策作為企業財務活動的重要組成部分，多年來一直是理論界和實務界關注的焦點。李月琳等（2014）通過問卷調查探討了不同個體股票投資者在投資決策時利用的信息類型及相關影響因素，從投資者的資金量、投資經驗、受教育程度以及風險厭惡程度等特征對投資者在企業投資中的信息利用行為進行了研究，結果表明這些特征對企業的投資決策具有重要影響。吳衛紅等（2013）通過建立投資決策評估指標體係，結合層次分析法、熵權法確定指標體係綜合性權重，並利用DS理論對項目進行投資決策評估體係，進而削弱了投資評估過程中信息的不準確、不完備等特性，為企業投資決策提供了一種定量化的方法。高凡修（2014）基於多目標神經網絡，提出並構建了一種高新企業投資決策方案評估方法。謝兵等（2013）基於棄權博弈模型，構建了一個企業的投資決策模型。程平（2015）在構建大數據、雲會計時代企業財務決策流程的基礎上，闡述了雲會計平台和大數據技術如何對企業的財務決策提供支撐，並分析了這兩種技術對企業財務決策中公允價值的確定和成本控製產生的影響。
綜觀上述文獻，現有研究還主要集中在投資決策的影響因素、指標體係和決策方案評估方法等方麵，雲會計、大數據環境下的相關研究目前還主要關注企業財務決策的宏觀層麵。由於投資決策對企業的戰略發展有著重要的影響，為了提高企業財務決策的效果，指導大數據、雲會計環境下企業財務決策的有效實施，本文建立了大數據、雲會計環境下基於數據質量特征的企業投資決策框架，並從投資決策的準備、製定和評估、監控和調整三個階段分別闡述了各階段需要重點關注的數據質量特征，期望本文的研究能夠為企業的投資決策提供借鑒和參考。
二、大數據、雲會計環境下考慮數據質量特征的投資決策框架
在大數據、雲會計環境下，數據作為企業最具價值的資產之一，數據質量與企業的決策投資之間存在著直接聯係。高質量的數據可以使企業的投資決策更加科學、高效。在企業的投資決策過程中，數據的完整性、及時性、可靠性等質量特征對企業投資決策的數據收集和準備階段、製定和評估階段、監控和調整階段都有著重要的影響。基於這樣的理解和分析，並基於企業的投資決策流程，以數據為主線，在分析各個階段對應數據源、數據質量特征、數據類型的基礎上，構建了大數據、雲會計環境下考慮數據質量特征的企業投資決策框架。
準備階段主要涉及到數據的收集。首先要確定投資目標，這是投資決策的前提，也就是企業想要達到怎樣的投資收益，這個過程需要企業根據自身的條件以及資源狀況等數據來確定。其次是要選擇投資方向，一方麵需要根據企業內部的曆史數據，另一方麵還要結合市場環境狀況等外部因素進行篩選進而確定投資方向。這個階段的數據來源比較廣泛，如公司年報中的收入、利率、費用等多為非結構化數據，當然也有一些存在於ERP係統等數據庫之中的結構化數據。
製定和評估階段主要涉及根據可行性製定投資方案並進行方案評估的相關數據。可行性分析主要涉及與風險相關的概率分布、期望報酬率、標準離差、標準離差率、風險報酬率等數據，要確保風險在企業可承受的範圍內才說明此投資是可行的。方案評估主要涉及現金流量、各類評價指標以及資本限額等數據。現金流量可采用非貼現現金流量指標或者貼現現金流量指標數據來衡量。投資回收期、平均報酬率、平均會計報酬率、淨現值、內含報酬率、獲利指數、貼現投資回收期等各類指標涉及到的數據對投資決策的評估起著重要作用。這些數據的來源涉及到多個利益相關者，同時來源渠道也比較廣泛，多為非結構化數據且各類數據之間標準不統一，難以兼容。