Концептуальные подходы к трансформации процедур бюджетирования на базе возможностей технологий big data

В современных условиях хозяйствования потребности бухгалтеров и финансовых специалистов в анализе данных трансформируются и расширяются. Турбулентность внешней среды обусловливает рост волатильности и неопределенности в операционной среде, смещая вектор задач управленческого учета и бюджетирования. Таким образом, большое значение приобретает построение эффективных процедур учета и бюджетирования современных субъектов хозяйствования, поскольку от показателей и данных учетной отчетности зависит качество принятия управленческих решений, а соответственно, и позиция предприятия во внешней рыночной среде. Цель данного исследования – обоснование необходимости трансформации учетных процедур и бюджетирования на базе возможностей технологий big data. Предметом исследования являются особенности процесса использования big data в управленческом учете и бюджетировании. В статье рассмотрены тенденции роста массивов информации, используемых в управленческом учете и бюджетировании; систематизированы функциональные задачи, решаемые big data в различных отраслях российской экономики; исследуются процессы трансформации учетных процедур; анализируются возможности и практика использования big data в принятии управленческих решений в работе отечественных предприятий; обоснована необходимость внедрения современных технологий анализа данных в систему бухгалтерского учета и бюджетирования. В результате исследования были сформулированы принципы использования big data и построена модель цепочки создания ценности big data в управленческом учете и бюджетировании; детализированы компоненты процесса, выделены возможности и угрозы использования big data в управленческом учете и бюджетировании.

1. Бабурин В. А., Яненко М. Е. Технологии big data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2014. – № 1 (27). – С. 100–105.

2. Большие данные (big data): мировой рынок 2017 : аналитический обзор компании Tadviser. – URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Большие_данные_(Big_Data)_мировой_рынок (дата обращения: 19.11.2018).

3. Гурская Е. Д., Доценко М. А., Соколянский В. В. Технологии big data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Вопросы экономических наук. – 2015. – № 4 (74). – С. 42–44.

4. Гусева А. А. «Большие данные»: понятие, источники, возможности // Master's Journal. – 2016. – № 1. – С. 320–324.

5. Мальцева С. В., Лазарев В. В. Маркетинговая аналитика в сфере электронного бизнеса на основе больших данных // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2015. – № 1. – С. 62–67.

6. Митрович С. Рынок «больших данных» и их инструментов: тенденции и перспективы в России // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). – 2018. – Т. 9. – № 1. – С. 74–85.

7. Фрэнкс Б. Революция в аналитике. Как в эпоху big data улучшить ваш бизнес с по- мощью операционной аналитики. – М. : Альпина Паблишер, 2017.

8. Черняк Л. Большие данные – новая теория и практика // Открытые системы. СУБД. – 2011. – № 10. – URL: https://www.osp.ru/os/2011/10/13010990/ (дата обращения: 19.11.2018).

9. Beyer M. A., Laney D. The Importance of “Big Data”: A Defiition. – URL: http://www.gartner.com/id=2057415/ (дата обращения: 19.11.2018).

10. Cavanillas J. M., Curry E., Wahlster W. New Horizons for a Data-Driven Economy. A Roadmap for Usage and Exploitation of Big Data in Europe. – URL: https:// link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-21569-3_8 (дата обращения: 19.11.2018).

11. Information Week. Big Data ROI Still Tough to Measure, Information Week. – URL: http://www.informationweek.com/big-data/news/big-data-analytics/big-data-roi-still-toughto-

12. measure/240155705 (дата обращения: 19.11.2018).

13. Perez C. Tecchnological Revolutions and Tecchno-Ecoonomic Paradigms. – URL: http://technologygovernance.eu/files/main/2009070708552121.pdf (дата обращения: 19.11.2018).

14. Research Big Data / Wikibon Inc. – URL: https://wikibon.com/research/big-data/ (дата обращения: 19.11.2018).