大数据时代国企建筑工程单位管理会计数据治理体系构建研究

摘要：在大数据时代，国有建筑工程单位面临数据量激增、管理复杂性提升的挑战，传统的管理会计模式已难以满足企业高效决策和资源优化的需求。本文从大数据技术与管理会计融合的视角出发，探讨国企建筑工程单位构建管理会计数据治理体系的必要性与可行性。研究通过分析数据治理的理论基础，结合行业的特点，提出了包括数据采集与整合、数据质量控制、数据分析与应用在内的体系框架，并探讨其实施路径与保障措施。研究表明，科学的数据治理体系能够提升国企的管理效率、降低运营风险，为实现高质量发展提供支撑。本文旨在为国企建筑工程单位的管理会计实践提供理论参考与实践指导。

关键词：大数据；国企建筑工程；管理会计；数据治理；体系构建

引言

信息技术的高速发展使大数据已成为推动企业管理变革的重要力量。在国有建筑工程单位中，项目周期长、资金规模大、参与主体多等特点使管理会计在资源配置、成本控制和绩效评价中的作用愈发凸显。然而，传统管理会计依赖人工统计与简单报表，数据分散、质量参差不齐、分析深度不足等问题限制了其效能。大数据技术的引入为解决这些问题提供了契机，但如何构建适应国企特点的管理会计数据治理体系，仍是一个值得深入研究的课题。本文在当前背景下，聚焦国企建筑工程单位的管理会计实践，分析数据治理在提升管理效能中的作用，提出体系构建的具体路径。研究不仅具有理论意义，还能为国企管理者提供些操作性强的参考方案。

一、数据治理的理论与实践基础

（一）数据治理的概念与内涵

数据治理是通过规则、流程和技术手段，确保数据的完整性、可用性和安全性，以支持组织决策与运营的管理活动。在大数据背景下，数据治理不仅关注静态管理，还强调动态分析与价值挖掘。其核心目标包括数据标准化、质量提升和合规性保障，将无序数据转化为战略资产。在国企建筑工程单位中，数据治理需处理海量项目数据、财务数据和供应链数据。一个工程项目可能涉及数千份合同、万条成本记录，如何汇总众多项目数据并提炼有价值信息是关键任务。数据治理不仅是企业可持续发展的管理需求，更是国有企业司库管理的必经之路。

（二）大数据技术在管理会计中的应用

大数据技术包括数据挖掘、云计算和人工智能，可实现复杂数据的实时处理与深度分析。在管理会计中，这些技术用于成本预测、风险评估和绩效监控，如通过系统分析历史项目数据，企业可预测成本波动，跟踪优化预算。大数据支持多维度分析，如结合市场行情评估项目投资回报率。通过构建智能化数据平台，企业可实现数据驱动的管理模式，提升资源配置的精准性与科学性，为管理层提供更全面的决策支持。

（三）国内外数据治理研究现状

国外如DAMA International提出数据治理十项原则，强调协作与技术支持，理论体系成熟。国内研究聚焦金融、医疗等领域，成果多集中于数据安全与流程优化，但针对国企建筑工程单位的研究较少，缺乏体系化视角。国外实践表明，数据治理需与企业战略深度融合，国内研究需在理论本土化方面进行突破。国企因管理体制特殊，数据治理需考虑制度约束与组织协同，本文试图结合行业特性提出针对性建议。

二、国企建筑工程单位管理会计的现状与挑战

（一）管理会计实践的现状

国企建筑单位的管理会计围绕成本核算、预算管理和绩效考核展开，已引入ERP系统提升核算效率和数据的可追溯性，但仍面临诸多瓶颈。一是数据孤岛现象突出，部门间信息共享受阻，财务部门与各生产部门的管理数据难以无缝对接，限制全面决策支持。二是管理会计应用深度不足，多数单位仍停留于财务报表生成阶段，对数据缺乏深层挖掘与分析；如成本控制能统计直接成本，但间接成本分析不足；预算执行缺乏实时监控和零活调整机制，易与实际执行脱节。管理会计实践虽有基础，但与高效、智能的现代化管理目标尚有差距，亟需在技术融合与流程优化上进步。

（二）大数据时代面临的挑战

当前背景下，建筑单位的管理会计面临的挑战不仅源于技术的复杂性，与内部管理机制的滞后也密切相关。一是数据量激增与处理能力不足的矛盾，项目数据分散、复杂、量大，传统工具难以应对如此规模的数据处理需求，风险信号易被忽视，影响管理决策的时效性。二是数据质量问题，大部分建筑工程单位的源头数据仍依赖人工录入，导致易出错、遗漏，由于格式不一、清洗流程缺失，数据准确性直接影响管理者决策，未充分发挥数据指导决策作用。三是合规性与安全风险，数据共享会增加泄露隐患，保密意识不强、安全技术缺失可能引发严重的法律纠纷与经济损失，加之国企涉密管控严苛，对大数据权限管控与防护措施提出了更高的要求。

三、管理会计数据治理体系的构建框架

（一）数据采集与整合机制

数据治理体系需构建统一的数据采集与整合机制，确保数据的规范与完整。一是，制定覆盖项目全生命周期的标准化格式数据填报制度，包括投标、进场、采购、施工及验收全过程的各部门管理数据。统一标准确保不同环节、不同部门的数据采集与整合得到有效管理。二是，利用技术手段整合数据，如利用物联网技术实时采集设备的运行数据和施工进度数据，通过数据仓库进行多源数据的融合，打破数据孤岛，提高数据的综合利用率。某国企在其高铁建设项目中，通过应用传感器采集施工现场的数据，并与财务系统进行对接，提升了数据整合的效率。引入API接口，使供应商和分包商的相关数据能够及时连接并共享，从而形成一个全链条的视图。这种跨部门、跨环节的数据整合方式，为管理会计的协同工作提供了便利，进一步支持了全局性决策的快速响应。如通过实时整合材料采购数据，能够精准优化成本核算精度，进一步提升决策响应速度和决策质量，确保项目管理会计与施工现场无缝对接。

（二）数据质量控制体系

数据质量是数据治理的核心，质量直接影响数据分析的可靠性与精度。一是，建立一整套数据质量控制体系。其中包括数据质量标准、格式标准、数据清洗流程和数据标准的制定，以确保各部门和系统间数据的兼容性与可用性。数据清洗流程能够剔除冗余、错误和不一致的数据，从源头上确保数据的一致性和高质量。二是，在体系内引用大数据技术完成数据清洗。如通过引入元数据管理系统，记录数据的来源与流转路径，追踪和核查每一项数据剔除重复数据；机器学习技术通过其自动化分析和异常检测功能，能够实时发现成本异常波动，及时进行调整，优化工作效率；采用算法排查数据错误，能缩短近40%的质量控制时间。这样一来，管理会计人员就能够更好地依赖于数据，为决策提供更精确的依据，进而提高整个财务管理体系的效能。

（三）数据分析与应用平台

数据分析与应用平台是数据治理的核心输出端，将大量的原始数据转化为有价值的决策工具。为实现目标，一是，平台必须能够集成多种功能，包括可视化报表、预测模型和情景模拟等，实现实时监控功能，如跟踪资金流向和项目进展情况，达到优化资源配置目的。如通过平台对历史成本与进度数据的深度分析，帮助项目预测施工方案的经济性和工期风险，从而在项目执行中做出实时调整，达到节约成本的目标。如某桥梁项目团队通过模拟天气变化对施工进度的影响，成功调整了施工计划，带来了缩短工期的效果。通过数据分析平台，能够大大增强管理会计的洞察力，进而助力战略目标的实现，为企业的长期发展和综合竞争力提升提供强有力的支持。二是，平台集成的BI工具能够输出生成多维度的报表，能进一步提高数据的可视化和易读性。如某单位通过分析供应链效率的数据，发现了潜在的成本节约机会，最终实现采购成本降低8%的目标。数据平台输出的分析结果不仅能帮助单位优化项目实施，也为管理会计提供了更高质量的洞察，支持了战略决策的精准制定。

四、管理会计数据治理体系的实施路径

（一）技术与组织保障

管理会计数据治理体系的实施离不开强有力的技术支撑和组织保障。一是，技术方面，云计算和区块链等新兴技术能够极大提升数据处理的能力和安全性。云计算作为一种高效的数据存储和处理平台，不仅能够提供强大的数据处理能力，还能通过分布式计算保证数据的实时更新和快速处理。经搜集案例，某国企通过引入云计算平台，成功将海量项目数据实时同步至系统中，极大提升了数据分析和决策效率。而区块链技术的应用则确保了数据的不可篡改和可追溯性，提高了数据安全性，如某国企使用区块链技术记录合同数据，将数据泄露的风险降至1%。二是，组织方面，在实施数据治理体系时，需组建专门的数据治理部门，由数据治理部门明确各职能部门的明细职责，建立跨部门协作机制，确保数据治理工作顺利推进，为管理会计提供必要的制度保障。这一组织保障机制能够帮助企业加速数字化转型，确保数据治理体系的长期可持续发展。

（二）实施步骤与风险防控

管理会计数据治理体系的实施需按照科学的步骤进行，并在过程中进行严格的风险防控。实施过程可分为三个阶段：首先是试点阶段，选择单一基层项目进行数据治理体系的测试，验证系统的可行性和效果；其次，推广至全业务单元，确保数据治理体系覆盖整个企业的各个业务环节，实现全面落实；最后，在推广阶段结束后，进行策略和流程的优化，意见和建议的征集，提升数据治理效能，并根据实施过程中的反馈进行相应调整，确保体系的长期有效性。在风险防控方面，企业需要加强权限管理与加密技术的运用，防止数据泄露和不当访问。经搜集案例，如某企业通过加密财务数据，并加强对敏感数据的权限管理，确保只有授权人员才能访问关键数据，经审计统计发现问题的比率由原先的6%降低到2%，加密制度能有效降低经济损失。有效的风险防控措施能够确保数据治理体系的安全性和合规性，从而为企业的运营和决策提供可靠的数据支持。

（三）人才培养与能力提升

数据治理体系的实施离不开专业人才的支持和能力提升。随着数据治理的深入，企业需要培养在管理会计方面知识储备较多又懂各部门业务知识，同时具备数据分析能力的复合型人才。一方面，通过定期的培训和学习，企业能够提升员工对大数据工具和数据治理方法的掌握，进而提高员工的工作效率和分析能力。定期开展数据分析和治理的培训课程，通过提高员工对数据分析工具的使用能力，员工的操作效率应至少能达到提高了20%的效果。除内部培训，企业还可以引入外部专家进行指导，帮助企业快速掌握行业领先的技术和方法。另一方面，企业应建立激励机制，通过奖励数据优化贡献者、设立优秀团队奖等方式，激发员工积极参与数据治理工作的热情，进一步提升治理体系的效果。通过人才的培养和能力的提升，企业能够确保数据治理体系的有效实施，并增强其在市场中的竞争力，推动企业的持续发展。

五、研究结论与展望

本文研究表明，管理会计数据治理体系能提升国企建筑工程单位的管理效率与决策质量。通过科学的数据采集、质量控制与分析应用，企业可降低风险，实现高质量发展。未来研究可进一步深化技术融合，如AI优化预测精度，并加强技术和政策的协同支持，推动体系的标准化和优化。

参考文献

[1] 刘霄仑，高佳.ESG背景下数字化转型企业“数据孤岛”问题治理路径研究——以A企业为例[J].财务管理研究，2024，（12）：15-26.

[2] 刘丹丹.集团企业财务数字化转型的问题及应对策略[J].纳税，2024，18（29）：85-87.

[3] 娄永飞，王震乙.国有企业构建数智化财务管控体系的路径选择[J].新理财，2024，（10）：52-56.

[4] 梁永强.新质生产力视角下A集团财务管理高质量发展实践研究[J].中国农业会计，2024，34（16）：48-53.DOI：10.13575/j.cnki.319.2024.16.010.

[5] 杨珊华，吕长江.数字化环境下企业管理会计创新研究[J].中国管理会计，2024，（04）：69-73.

[6] 李晗.关于地方国企构建财务共享服务中心的探讨——以X集团公司为例[J].市场瞭望，2024，（15）：77-79.