伴随着大数据、云计算、人工智能、5G等新技术的兴起，新时代催生了新经济，数据逐渐成为新经济时代下的新能源。在不久将来，其也许会演变成像公路、大桥一样的基础设施。电信公司作为大数据的拥有者本应从中获得最大受益，但若没有正确应对可能导致无法抓住当前机遇而错失良机。为此，电信公司要清晰认识当前的环境变化，并从思维、商业、管理3个方面作出相应的变革应对，方可协助电信公司降低运营成本，成功转型。
思维意识的变革
一是正确认识大数据的含义和价值所在。大数据并不是简单的数据大，之所以成为大数据是因为其背后的价值所在。按照舍恩伯格和库克耶的观点，大数据克服了抽样的缺陷，能够完整反映数据的价值。电信公司拥有全中国十几亿的用户数据，更能体现出总体数据研究的潜力；大数据不再追求准确性而是混杂性，正是这种混杂性可以发现数据的价值，就像用户的通信消费一样，有多种需求和场景，通过繁杂的各种行为可以为用户做出各种画像；大数据寻求相关关系而非因果关系，更关注是什么，而不关心为什么，因为知道是什么就足够了，就像电信用户的流量行为与套餐有着很强的相关关系一样，不必考虑用户为什么会这样做。
二是真正认识到大数据带来的挑战和机遇。5G的到来为电信公司的未来发展提供了一次难得的历史机遇，只有将5G与云计算、大数据等有效结合，电信公司才有可能抓住这次机会，实现成功转型，否则会重蹈覆辙刚刚过去3G、4G时代的发展模式，越来越没有与互联网企业抗衡的能力和资本。
三是促进管理会计思维的变化。传统条件下的管理会计思路在大数据下可能会需要重新设计，原广泛适用的管理思想可能会被重新定义。比如作业成本管理可能会突破传统的作业动因确定规则，更多将无形的研发技术和规划设计能力作为主要驱动因子，作业管理的重点不再是间接制造费用，而是人力资源成本，明显区别于传统的成本管理思维。
商业模式的变革
在新经济时代下，客户需求的个性化和多样化已成为一种新常态。电信公司必须改变传统的盈利模式，由标准化向个性化转变，由卖产品向卖服务转变。
一是重构商业盈利模式。企业商业模式要与公司战略相匹配，电信公司一方面要利用大数据技术对客户进行画像，根据客户需求分析有针对性地进行推介，改变当前简单的一套产品满足所有客户需求的传统销售模式；另一方面，由“企业找客户”逐渐向“客户找企业”转变，利用大数据技术和云计算能力发展电子渠道，利用线上线下渠道优势，满足客户各种体验需求，不断提高服务质量。大数据驱动电信公司改变传统的套餐盈利方式，更多地以满足客户需求来重构新经济时代下的盈利模式。
二是对数据进行基本开发与二次利用。电信公司不仅占有用户的通信消费数据，也可以拥有上网习惯、浏览记录、位置、消费偏好等各种信息。无意的记录这些数据可能是为了某种需要，对数据进行基本的开发是获得数据的最初目的，但二次的开发利用和深度挖掘可能更有价值，利用管理会计中的相关工具和方法，可以将各种数据集进行综合加工和利用。比如，电信公司需要记录用户连接基站的频次和信号强度，基本开发利用就是使用此数据进行网络优化，提高网络服务质量；若利用管理会计中的多因素分析法，将此信息与用户位置相结合，将能实现精确定位，进而在零售店选址、广告宣传布局等方面加以应用，这种二次开发更能体现商业价值。
三是突出价值链管理中的核心功能。通信行业价值链由设备、技术服务供应商、电信公司、渠道代理商、最终用户组成，而电信公司在价值链中处于核心地位。这种核心功能决定了电信公司的数据要有开放性，与价值链其他节点有效结合才能充分发挥数据的价值。比如，电信公司提供的物联网卡可以广泛用于电力、车辆、安全设备等，若仅仅将其作为一种数据传输的通道，没有任何数据存储和加工，那物联网业务发展几乎没有意义。
若将物联网作为一个信息集中平台，与模块设备供应商和客户紧密合作，将获得巨大的数据信息，进而对决策提供有益帮助。如电力物联网可以提供不同区域、不同楼层的用户居住信息，为企业电力输出决策提供支持。
管理行动的变革
电信公司作为重资产运营企业，传统的管理方式主要以有形的固定资产为主，往往忽视数据在企业中的重要作用。
一是将数据作为重要资源进行管理。在大数据时代下，数据很快将成为企业未来发展的核心竞争力，对数据的应用和开发决定着企业的增长潜力和价值。因此，企业要将数据作为一种重要资源，从数据搜集、存储、基本开发、二次利用、隐私保护、信息安全等各方面制定完善的制度要求，并通过责任分解落实各项规则，将数据视作企业重要资源加以管理和使用，以创造其最大价值。
二是创新试错找到数据价值入口。依据当前能力和水平，电信公司尚不能对数据进行深度加工和全面应用。这就需要从内部控制的某个环节流程入手，按照先易后难、由浅入深的原则，找到数据挖掘的突破口，以点带面，逐渐带动更多的数据价值发现，同时要容忍因此而带来的试错成本。
三是加大管理会计与大数据的融合。管理会计的未来发展离不开和大数据的有效结合，要研究大数据背景下管理会计的各项工具该如何应用，需要注意哪些特定条件，总结这些管理工具应用的关键要点和成功要素，从而使管理会计和大数据在融合中互助成长。
四是大力培养大数据专业人才。大数据价值链有数据、技术、思维3种来源。无论哪种来源都离不开大数据人才或大数据算法师。电信公司近几年已开始关注并吸引大数据方面的人才，但传统的管理模式限制了人才的培养和发展。对大数据人才的重视要采用市场化方式，将人才培养作为一种研发费用投入——未来的资产来处理，并在项目上给予资源支持，打造一支能打硬仗的大数据专业人才，通过人才让数据发声，打造企业核心竞争力。
会计包括财务会计与管理会计两个方向，大多数人只了解财务会计职称证书，管理会计方向的证书了解甚少，可以简单看下会计证书对比。
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