大數據對企業成本控制的影響研究

文/于海洋 耿曉媛（黑龍江八一農墾大學）

大數據技術是指收集、處理和分析處理規模龐大的數據集所需的方法和技術[1]。它已經成為當今信息化時代的重要發展方向之一。隨著互聯網信息的爆炸式增長以及大數據處理和分析技術的不斷提升，大數據已成為各行各業的重要資源和決策支持工具。大數據技術的發展為各行業帶來了無限機遇，如金融、醫療、制造業等。同時，大數據也面臨著許多挑戰，如隱私保護、數據質量和安全等問題。為了更好地應對這些挑戰，大數據技術也在不斷發展和完善。大數據技術在企業數據分析方面具有明顯的優勢，近年來被應用于企業決策中的范圍不斷擴大，研究大數據對企業成本控制的影響，對于實現企業成本的精準有效控制，從而提升企業的盈利能力、推動經濟社會發展具有重要意義。

一、大數據技術的發展歷程

隨著企業業務和互聯網應用的發展，大數據應用的需求越來越強烈，促使大數據技術從傳統數據庫技術逐漸發展成為應對海量數據分析需求的新興技術[2-3]。大數據技術不斷地進化和升級，使企業擁有了更高效、更準確和更智能的數據處理和決策支持能力。大數據技術的發展歷程大致可以分為以下幾個階段：

（一）數據庫技術的發展（20 世紀60 年代至90 年代初）

在這個時期，數據都是以關系型數據庫（RDBMS）的方式保存的。隨著企業業務的發展和互聯網的普及，數據量急劇增加，傳統的關系型數據庫技術已經無法滿足數據處理的需求。

（二）分布式計算技術的出現（2000 年左右）

隨著互聯網和電子商務的普及，人們對大量并發數據的處理需求越來越大。MapReduce 等分布式計算技術應運而生，提供了處理大數據的解決方案。同時，Hadoop 分布式存儲系統也誕生了。

（三）大數據技術的一次進化（2010 年左右）

隨著處理數據量、分析數據的需求越來越高，類似MapReduce 的技術無法再滿足大數據技術的要求。Apache Spark 大幅提高了數據處理的速度和效率，同時開源社區也不斷涌現新技術，例如Apache Flink、Apache Kafka 等。

（四）大數據技術的最新階段（2015 年至今）

Cloud Computing（云計算）成為大數據技術的主流。企業可以使用云服務商提供的大數據平臺，提高數據處理的效率和性能，降低成本的同時極度高效便捷。

二、大數據技術的優勢

（一）數據收集更加全面

利用大數據技術，企業可以收集更加全面的數據，包括來自外部環境和內部操作的大量數據[4-5]。這些數據可以包括供應商或客戶的數據，以及企業內部使用的各種軟件記錄的數據?；谶@些數據，企業可以快速采取決策，提升成本控制的效率。

（二）數據分析更加準確

大數據技術可以對大量數據進行精確的分析和挖掘，得到更加準確的信息。企業可以利用這些信息來識別出成本控制中的瓶頸和優化點，進而通過采取科學合理的措施來實現更加高效的成本管理[6]。

（三）決策支持更加強大

大數據技術不僅可以幫助企業快速采集更全面的數據和進行更準確的分析，還可以為企業提供決策支持。企業可以根據大數據的結果來制定出科學合理的成本管理策略，實現更好的成本控制。

三、大數據在成本管理領域的應用

（一）實現精細化管理

隨著我國經濟社會的發展，企業管理模式逐漸由傳統模式的計劃統籌轉變成承包經營模式的精英掌舵，再到現代專業模式的精細化管理[7-8]。精細化管理是指對企業各個方面的管理進行精準化和細致化，以實現最優化的管理效果，成本控制是企業管理最為重要的一環，因為它關系到企業的盈利能力和市場競爭力，精細化成本控制是對企業各項成本進行精準分析和管理。

利用大數據技術，企業可以實現對成本管理的精細化管理。通過對成本數據的精準分析和挖掘，企業可以發現更加細節化的成本瓶頸，提升成本控制的精度和效率。同時，大數據技術還可以為企業提供實時的成本控制數據，幫助企業實現更加精細化的管理。

京東物流是中國領先的電商物流服務提供商，其利用大數據技術實現了對物流成本的精細化管理。利用大數據技術，實現了對物流數據的實時監測和分析，及時獲取物流成本控制的數據，從而實現對物流成本的即時調整和掌控；提升貨物的存貨周轉率以及資金使用效率，極大降低了缺貨成本和持有成本；對不同的成本項進行核算，通過效益分析，對各個成本項的投入與產出進行對比。并通過實時監控，及時發現成本增長的趨勢，避免出現成本超支的情況；通過對歷史數據的分析，開發出成本預測模型，如在不同季節、地區和物流活動時段，預測出成本會有哪些變化，并根據預測結果進行預警和預警調整，以便優化成本管理和減少損失。京東物流利用大數據技術，對物流成本的各個環節進行了精準分析和挖掘，識別出了物流成本的瓶頸，采取有針對性的措施進行調整和改進，幫助實現了對企業物流成本的有效控制。

（二）對供應鏈進行優化

在企業的成本管理中，供應鏈成本一直是一個重要的因素，完善的供應鏈體系是企業快速擴張市場份額的強有力的保障，也是企業控制成本的最直接有效的方式。

利用大數據技術，企業可以全面、深入地分析其供應鏈成本的來源并實現優化，建立完善供應鏈體系和提升供應鏈效率，從而最大限度地降低成本。大數據技術還可以幫助企業優化供應商管理。在企業供應鏈中，供應商是非常重要的一環，直接影響著企業的產品質量和成本控制[9]。大數據技術可以幫助企業實時監控供應商的質量和交貨情況，評估供應商的績效和信用度，優化供應商選擇和采購策略，從而降低企業采購成本和風險。

英特爾公司的供應鏈優化項目是大數據實現企業供應鏈優化的典型案例。該項目利用大數據技術，建立了一個可視化的倉儲系統和運輸系統，從而實現了對供應鏈的全方位、實時監控和分析。具體來說，英特爾公司對供應鏈的每個環節進行了數據采集和分析，包括原材料采購、倉儲管理、運輸調配等。采集到的大量數據經過深度挖掘和分析，構建出了一個完整、實時的供應鏈數據模型，可以用來預測和優化供應鏈中不同環節的運作效率和成本。通過這個供應鏈優化項目，英特爾公司實現了多項成效，例如：1.成本降低。通過對運輸成本、倉儲成本等各個環節進行分析，針對性地優化供應鏈的各個部分，從而實現了供應鏈成本的降低；2.減少庫存。在有效利用物流數據的前提下，英特爾公司成功降低了庫存水平，從而降低了存儲成本；3.提高配送效率。通過實時監控和管理，英特爾公司實現了對整個供應鏈的高效管理，從而提高配送效率和準確性，同時滿足客戶需求[10]；綜上所述，英特爾公司通過運用大數據技術，成功實現了對供應鏈的全方位、實時監控和分析，在供應鏈優化中取得了顯著的成效。

（三）幫助實現預測與決策

企業在實現成本控制的過程中，預測和決策變得尤為重要。通過預測和決策，企業可以獲得比較準確的成本數據，更好地了解企業內部各項成本，有針對性地制定優化措施，從而更好地控制成本；可以讓企業更快地發現成本波動的原因，從而及時制定相應的應對措施，提高成本管理的效率[11-12]。企業實現成本控制過程，通過預測和決策兩個過程，可以更全面地了解成本狀況，并制定出相應的應對措施，提高企業的成本效益。

而大數據技術可以幫助企業建立起更加準確的預測模型，為企業提供更加科學的決策支持。企業可以利用大數據的結果來制定出更加有利的成本控制策略，實現成本控制的最優化。

一個大數據在企業成本預測與決策方面的案例是美國航空公司（American Airlines）的成本改進計劃，具體操作包括以下幾個方面：1.收集并整理海量數據：美國航空公司從多個數據來源收集數據，包括航班安排、航班報告、人員計劃、燃油價格等等。這些數據被整理并格式化，以便于分析和訪問。2.利用機器學習進行分析和預測：美國航空公司使用機器學習方法和算法來分析和預測數據。這些分析和預測將在整個決策過程中發揮關鍵作用，幫助公司了解成本結構、變化趨勢以及不同因素之間的關聯。3.制定成本管理計劃：根據分析和預測的結果，美國航空公司制定了針對性的成本管理計劃。這些計劃包括成本結構的優化、成本漲幅異常情況的處理以及成本控制策略的制定等等。4.制定成本決策方案：基于數據分析和預測結果，美國航空公司制定了相應的成本決策方案。這些方案包括票價調整、航班安排優化、員工安排改變以及燃油價格保障等等。利用大數據對系統進行不斷地優化和改進，美國航空公司可以更好地控制和管理成本，在提高乘客滿意度的同時實現企業成本、利潤的有效控制，幫助美國航空公司實現更長遠的發展。

福特汽車公司的大數據項目通過分析、挖掘和利用大量的數據來預測和控制企業成本，以提高企業效率和決策的精度，并實現優化的決策方案。具體來講，福特汽車公司的大數據項目實現如下：1.數據收集和整理：福特汽車公司收集了大量的內部和外部數據，包括供應鏈數據、市場分析報告、財務報表、售后服務數據、客戶反饋數據等。這些數據被整理、分類、格式化和清洗，以便成為分析和預測的基礎。2.數據分析和挖掘：通過應用機器學習、人工智能和數據分析技術，福特汽車公司可以高效地從大量數據中提取有用信息，發現潛藏的成本變化趨勢和弱點。這些信息使得福特汽車公司更清晰地認知成本的組成和影響因素，從而能夠更準確地預測未來成本，制定更科學的成本控制策略。3.成本控制軟件開發：利用大數據技術，福特汽車公司開發了一套實時成本控制軟件，該軟件能夠實時地監測成本的變化情況，指出成本異常波動的原因，并及時采取措施進行調整，從而實現成本控制目標。4.決策支持系統開發：利用大數據技術，福特汽車公司開發了決策支持系統，該系統能夠為企業決策者提供更為準確的數據信息和決策方案，幫助企業在制定決策方案時更好地利用數據，從而做出更準確、更高效和更有利的決策。福特汽車公司的大數據項目實現了數據收集和整理、數據分析和挖掘、成本控制軟件開發和決策支持系統開發等多個環節，結合業務實際，在預測、控制和決策方案制定等多個方面進行深度應用，從而充分發揮了大數據技術在企業成本控制中的價值，實現了企業成本控制和決策效率的提高，為企業的發展和成功注入了新的動力。

四、如何進一步推動大數據技術在成本控制中的應用

大數據技術在企業成本控制中的應用，需要企業全面規劃，建立合適的數據架構，加強數據管理和安全性保障，利用分析結果指導決策并推動業務優化，進而幫助企業實現成本的優化。具體可以從以下幾個方面推進：

（1）培養大數據技術人才。人才是推動技術革新的關鍵。必須為企業招聘、培訓大數據分析師、計算機科學家、數據工程師等大數據技術方面的人才，以確保企業擁有足夠的技能去分析和利用大量數據的能力。

（2）建立一個適當的數據架構。企業要逐步更新技術基礎設施，適應大數據處理的基礎硬件要求，同時要根據企業業務性質構建和優化適合自己業務的數據架構，這將使數據更容易被獲取、整理和使用，從而為企業成本相關數據的分析提供基礎[13]。

（3）開展數據挖掘與分析。利用大數據分析技術識別和利用可降低成本的機會，例如，大數據技術可以挖掘合適的供應商、通過訂單管理提高生產效率，或在員工績效方面尋找優化方案等，多個環節入手，借助大數據技術的應用探究分析企業成本控制的著力點。

（4）鼓勵數據共享與協作。通過數據共享和協作，企業可以減少重復工作，共享信息和更新數據，提高效率，同時避免無效或沖突的花費。在這方面企業和政府應該同時發力，政府要積極推動大數據交易中心的建設和信息共享，實現共享共建共贏。

（5）完善數據隱私和保密管理。大數據技術為企業乃至社會發展帶來強大動力的同時，也要重視技術的雙面性，為保護客戶隱私和數據安全，企業應建立嚴格的數據安全管理系統，包括數據的采集、傳輸、存儲和使用的各個階段都要做好安全措施。政府層面也要積極推動數據安全管理辦法等規章制度，加強全社會信息安全保護。

五、結論

總的來說，大數據技術為企業的成本控制帶來了顛覆式的改變。通過利用大數據的技術優勢，企業可以實現對成本管理的更高效和精準的控制。將大數據技術應用于企業的成本管理領域，可以有效地降低成本，提高企業的核心競爭力和盈利能力。因此，企業管理者應該把握這一機遇，積極擁抱大數據技術，實現成本控制的最佳效果。