在大数据时代下，随着数据资源的集聚，以传统的方式和方法来进行基于管理会计的分析和决策，已经不能适应这个时代的要求。
管理会计的重点是基于企业内外部广泛数据的分析，继而对远期、中期、近期的经济活动进行决策。比如要对产品进行定价决策，就需要企业内部以前的成本的历史数据、当前数据、将来成本的可能变化数据，还需要同行业相关的可公开得到的数据；然后还需要产品在各销售区域的具体情况数据；其他还需要宏观的经济数据，如GDP增长情况、CPI增长情况、汇率变化情况、期货变化情况等数据。例如一个面向世界提供服务有邮船公司，不仅考虑以上的数据，还需要全世界不同地区的季节情况、民族习惯、安全状况等数据。因此，开展管理会计，大数据是工作的前提，更是魂魄。
数据的收集
开展管理会计工作，首先是要建立数据收集系统。主要包括以下方面：(1)企业历史数据、当前数据收集系统。根据管理会计的数据要求，这里在企业内部的数据收集，已不仅仅是财务数据，还包括企业供应、生产、销售、员工等诸多方面的数据。由于是企业内部的数据，收集起来相对容易，主要是归类整理工作。(2)行业数据收集系统。要想在和同行业和紧密行业的竞争激烈中生存并获得长远发展，企业首先要根据自身条件和所处的竞争位置，来决定企业竞争策略的制定和竞争优势的培养，因此行业信息的收集是不可缺少的。此信息包括结构数据和非结构化数据。数据来源主要有以下几方面：行业数据库，如上市公司、数据服务公司收集的数据；其次是公开发布的行业数据；其三是相关企业实时动态经营数据。
(3)本行业情报数据收集系统。首先是基于互联网收集宏观动态信息和数据；其次是基于地域性的GDP、CPI、民族文化等相关信息。
数据的整理
企业内部数据和购买的相关数据库较为规范，主要是需要整合以及归类。而对于收集的非结构化数据和实时的市场数据，由于其不规范性和复杂性，需要通过计算机分析整理和人工处理。对于一些消费者行为数据和区域市场分析数据，需要寻求当地的数据服务公司进行收集整理。
建立数据仓库
数据收集整理后，需要建立数据仓库。因企业所处的行业、竞争环境的不同，要求企业按照本企业的需要来有效地组织数据，以便于数据的分析和利用。
数据利用
从管理会计的角度讲，数据分析极为广泛，但就具体企业来讲，企业的不同情况的数据分析有其侧重点。在不同的会计期间，其分析的目的不同。为了企业战略，就需要进项宏观与微观的分析；基于预算，就需要基于以前的历史数据和相关的市场数据进行分析；为了寻找销售中问题的答案，就需要对客户、市场竞争情况等进行分析。对于复杂、规模大的应用数据的分析，需要借助专门的分析工具或专门的管理会计分析软件来进行；对于日常简单的管理会计分析，可以使用一些通用工具，如Excel、Access等来辅助分析处理。
因此，从具体企业应用管理会计来讲，并不需要大而全的，而要根据自身的重点需要来收集、整理和建立自己的数据仓库，然后在应用中建立相关的模型进行分析。
影响大数据应用的关键因素有四个。一是广泛的数据涉及面导致收集具有一定难度；二是需要专门的管理会计软件和分析工具；三是人员素质要求高，管理会计不同于财务会计，需要相关人员有深厚的理论基础，同时要求熟悉相关分析模型、分析工具，因此应当设立相应的岗位来完成相关任务；四是管理会计的应用费用高，如要收集数据、整理数据、建立数据仓库、购买或开发相关的管理会计软件，都需要较大的投入。
从发展的情况看，随着对管理会计需求的增多和要求的提高，将来会出现很多专门提供管理会计服务的外包公司，根据企业的委托进行数据收集和进行相关数据分析，这种模式对于数据的外部分析和大型的分析任务更为合适。
文 毛华扬 冯铭韵
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