大数据时代会计信息化

大数据时代会计信息化（共12篇）

大数据时代会计信息化 篇1

1979年,我国开始实施会计电算化,在经过了三十几年的发展后,市场环境发生了巨大的变化,信息技术快速发展,相应的,会计电算化、信息化的理论和实践也随之发生了巨大的变革,在会计领域的一大趋势就是会计理念从会计电算化不断向会计信息化过渡。

另一方面。互联网、社会媒体、企业内部、市场环境产生了“大数据”,对于企业而言,充分挖掘大数据将会为企业带来强大的竞争力,与有形资产、人力资本一样,大数据已经成为现代经济活动一个重要的生产要素。它可以转变为生产力,创造出巨大的经济价值。

因此,挖掘、整理、分析和使用这些数据,建成以大数据为核心,以会计信息化为工具的企业管理系统,就能成为提高决策水平、改善业绩、企业成功的关键要素,针对目前国内应用这一系统的现状和存在的问题进行分析,思考如何在中国企业的既有条件下建成这一系统,就是本文的核心思想。

1 研究背景

1. 1 国内大数据和会计信息化应用现状

以美国为中心,包括德国、英国等在内的欧美国家是研究大数据的最核心,虽然现在大数据已经引起中国企业的重视,但是很多企业对什么是大数据、如何应用大数据存在许多误区。而且目前有很多文献和企业管理实践表明,我国很多企业的会计信息化还处于初级阶段。但是想要发挥大数据的作用,就必须要有完善的会计信息化系统,因此从另一个角度来看,我国企业会计信息化建设的落后,也反映了企业对大数据认识和应用的落后,如果说建成“以大数据为核心,会计信息化为工具”是大数据时代的目标,那么我国很多企业,特别是传统制造企业、中小企业,仍然在原地踏步,这与系统的应用会计信息化和大数据难,而将两者结合起来更难是有很大关系的。

1.2 成功应用大数据需要具备的特性

放眼国内外,虽然将大数据和会计信息化完整的结合起来具有一定的难度,但是仍然有许多企业和机构有意或无意地应用了这一方法。例如美国很早就宣布启动了大数据研究与开发计划,将6大联邦部门联合起来,投资2亿多美金,大力推动和改善跟大数据有关的收集和分析工具,这一“大数据研究与开发计划”具备两个特征: 一、国防部等国建关键部门均被列入这一计划之中。二、利用有效的工具从大数据中抽取关键信息的能力是这一计划的核心。值得一提的是,在这一计划的具体实施过程中,参与计划的6大部门之间也是相互协调、交流经验,特别是与其他组织机构展开深度合作,比如佐治亚理工大学工程学院的一个研究团队就获得了720万美元的研发项目,用于开发提取数据并将其可视化的工具。

综上所述,基于美国政府的“大数据研究与开发”计划,不难发现应对大数据的核心思想是开发有效工具从巨大的数字中提取关键信息,因此成功应用大数据结合需要具备的条件如下。

一是高层支持。建成以大数据为核心,会计信息化为工具的管理系统是一个复杂而且需要一定投入的过程,这一过程离不开高层的支持与协调,因此,这个过程应该是自上而下的企业革新。

二是渐进性。这一结合过程不是一蹴而就的,需要企业循序渐进,从最基础的着手,在实践的过程中不断完善、不断改进,不能走粗放的开发路线。

三是相互协调。将大数据与会计信息化相结合,需要涉及企业的许多部门、各种流程,这就要求企业内部各部门间相互配合,共同交流,不能因为部门的利益阻碍整体的开发进度。

1.3 我国企业目前存在的问题

参考上述内容不难发现,与美国相比,我国企业的大数据思想还停留在最原始阶段,对什么是大数据、怎么应用大数据存在很多误区和迷茫,特别是中国很多企业有浓厚的“江湖作风”,更喜欢称兄道弟而不是引入新思想、新技术,并且企业内部各部门间缺乏配合、急功近利,往往导致失败。

特别是在讨论将会计信息化与大数据相结合时,很多企业的误区是将会计电算化与会计信息化等同于一个事物。从概念上讲,会计电算化是将计算机等信息技术应用于会计工作中,会计信息化强调的是基于大数据,将企业视为一个信息系统的理论创新。从实践上看,会计电算化多只涉及会计工具的改良,而会计信息化是整个企业内部会计系统的革新与再造。结合1. 2,不难发现我国企业在应用大数据方面所面临的主要难题一是缺少高层支持,很多企业领导者自己也搞不懂什么是大数据、什么是会计信息化,也就不可能有效地领导企业应对大数据时代的挑战与要求,再加上中国企业没有强调部门协调与交流的习惯,这导致企业内不同部门之间形成相互独立的“信息孤岛”,最后,因为国内大环境对大数据重视不够,导致人才培养缺失,企业很难找到既了解企业信息化,又了解大数据的复合型人才,这导致企业在操作大数据的过程中,往往使用传统会计人员,而传统会计人员的知识结构单一,侧重于会计工作本身,很难协调好会计与大数据的关系。

2 应对大数据时代的机遇与挑战

美国“大数据研究与开发计划”为我国的大数据应用之路提供了一个新的思路和与新的方案: 那就是利用有效工具从大数据中提取关键信息。而作为提取信息、分析信息最实用的工具: 会计,必然是大数据时代最佳的选择。

利用会计信息化建成符合中国企业现状的大数据应用系统。参考1. 3中的内容,中国企业建成以大数据为核心,会计信息化为工具的管理系统,需要从以下几个方面着手。

第一,企业的会计系统要实现信息化,能够全面、有效的展示、分析和处理数据,特别是财务从业人员,要深刻地认识到会计信息化的重要性,只有企业率先实现了会计信息化,才能对企业内外部产生的各种数据进行收集、处理和分析,才能拥有应对大数据的最佳工具。

第二,建成这一管理系统涉及整个企业,因此只有高层管理者才具备这一能力和权力,管理者自身要学习会计信息化和大数据的有关知识,并充分授权给专业人员,适时地寻找外援机构,借助外脑,自上而下的实现变革。

第三,重组企业业务流程、建立起数据共享机制,只有处理好数据在企业内部的流通和共享才能消除企业内部各部门的“孤岛情况”,具体方法可以是促进各部门产生的数据相互交流、共享,条件允许的情况下应该以工作任务为目标合并职能部门,采用开放式办公,允许部门自由地交换信息,提升工作的协调能力。

第四,以大数据为核心,会计信息化为工具的管理系统,需要操作者有各方面的综合素质,能够符合岗位的要求,因此要对会计人员进行培训和筛选,并针对会计、系统维护、系统管理等不同工作岗位,科学地制定不同培训内容,要求不同人员参加不同的培训。通过奖惩机制加强培养力度,优胜劣汰,适应市场经济的要求。企业既可以寻在市场的培训机构,也可以建立自己的培训中心,针对不同岗位的实际需要,将培训长期持续地进行下去。

第五,以大数据为核心的会计信息化与一般概念的会计信息化不同,大数据要求会计信息系统能够收集、分析、处理和应用大量的原始数据,甚至还包括使用云计算等先进技术,因此如果企业的技术自主创新能力不足,不仅会导致会计信息化达不到预想效果,更可能导致会计数据的安全和真实性没有保障,从而阻碍会计信息化水平的提高。

系统的流畅性、对数据的处理能力、防止病毒或系统漏洞等潜在危害,都要求企业具备扎实的技术创新能力,同时,大数据往往与云计算相关联,把云计算应用于会计信息系统可极大地推动企业会计信息化建设,减少不必要的支出投入,从而降低企业会计信息化的门槛和风险。在大数据时代,传统会计中的基础的原始凭证可以通过信息化技术与账簿、三大报表等财务数据钩稽,因此企业的财务分析将会变得更加完整,企业可以更高效的在财务分析过程中了解到自身的现状及问题,及时地评价企业的财务状况和经营成果,揭示经营活动中存在的机会和问题,为改善经营管理提供方向和线索。

通过将业务分析贯穿于财务规划流程,洞悉企业利润和成本来源,改善结算流程的处理时间和完整性,促进财务流程转型,分析企业的管理风险、欺诈与合规性。同时,大数据时代会计信息化所带来的优势不应该仅仅停留在企业的财务内部,更应该让与企业有关的其他利益方都受益,因此可以预见的是,基于大数据和云计算技术的会计信息化系统的功能将随着企业的实际发展需求不断丰富与完善,并能根据企业自身的实际情况、在企业技术创新能力的支持下,开发出独特的功能与服务。

3 结 论

会计信息化和大数据时代的来临对社会的政治、经济、文化产生了深远的影响,尤其对会计工作和企业内部管理制度的变革产生了直接的影响。如果忽视或故意回避这种影响,就很难适应时代的发展,也难以符合市场的需要,就更不可能形成自己的核心竞争力。虽然会计信息化与大数据的结合,在理论和实践尚处于萌芽阶段,所以各企业单位、会计从业人员,更应该端正态度、放眼未来、积极学习,吸纳各方面的先进经验教训,就能率先在会计制度和方法上领先于其他的竞争对手,更好地为实现本单位的使命而服务。

大数据时代会计信息化 篇2

(1)会计学基础课程：会计信息管理源于会计，不能脱离财务会计，仍然要以财务会计为基础。专业学生要了解财务报表的生成过程及会计账务处理流程、能够对一般企业常见经济业务进行会计处理、进行企业纳税申报等。

这方面课程主要有：会计学原理、财务会计、纳税实务。(2)数据分析技术课程：对信息的把握体现在两个层面，其一是与企业信息化相适应的一般管理软件、财务软件的使用及熟练操作以及简单维护，能够作为关键人物辅助中小企业实现财务信息化;另一层面通过对数据的采集、整理、分析报告，满足管理层基于信息的决策以及决策的科学化。数据的来源可以来自公司内部的管理信息系统，根据需要也可以来自企业外部的国家经济产业政策、行业市场信息等。

其中，对数据的分析能力又从两方面进行培养，一方面是分析思维方式的培养，这是起主导作用的层面;另一方面是分析工具运用的培养，信息化时代，数据量的加大要求借助于一定的分析工具才能实现数据分析。企业信息化实施及数据分析方面的主要课程有：财务报表分析、财经数据分析、应用统计学、数据库原理及应用、数据处理软件应用、商务智能等。

(3)决策能力提升课程：新形势下财务人员面对和服务的更多是企业的管理层和决策层，会计信息管理专业学生要清楚公司管理层和决策层需要哪方面的决策信息支持，并通过数据分析方法进行提供，同时给出合理化建议。这方面课程主要有：管理会计、财务管理、成本管理等。

具体课程名称及课程目标见表2。

其中，财经数据分析课程能够使学生掌握系统的数据分析方法，包括数据收集、数据处理、数据分析、数据展现及报告撰写各环节的基本理论及操作技能，同时熟练地运用数据分析的思想和方法分析企业的财务数据，为管理层决策提供信息支持。数据分析软件应用课程能够让学生熟练运用Excel等常见数据分析工具、软件进行数据录入、数据整理和数据分析的方法和技巧，培养学生操作Excel等数据分析软件的基本技能。商务智能(含数据挖掘)课程依托商务智能平台，从商务智能概念、商务智能结构、多维数据集内容、数据挖掘、交付等主要内容，使学生在了解如何运用商务智能的工具、架构以及规则的基础上，分析企业数据，为企业管理层提供信息化决策支持系统。

5 结 语

大数据时代管理会计的挑战与应对 篇3

【关键词】大数据；管理会计；挑战；应对措施

一、引言

为了倡导管理会计体系的建设，财政部门在2014年下发了《财政部关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》（财会办[2014]5号）。在推进管理会计的建设与发展的政府倡导和时代号召下，管理会计迎来了发展新阶段。经济随着科技的日新月异而不断发展，大数据时代背景下，管理会计的建设、发展拥了有良好的基础。在企业的预算管理、成本控制、绩效考核、经营决策等方面管理会计能够为企业带来巨大收益，因此管理会计在企业中占有相当重要的位置。

二、大数据时代中管理会计所面临的挑战

1.企业对管理会计应用大数据的认识不足。由于大数据是新兴事物，目前众多企业对其认识都严重不足。第一，很多中小企业会认为大数据只能是谷歌、蘋果、三星这样的大企业才能够拥有的资源，中小企业没有财力和物力去获得和利用大数据。第二，中小企业的管理人员对大数据的认识比较浅显。据调查显示，承认自己对大数据认识很片面的占27%，并不清楚大数据概念的是38%，十分关注大数据时代对企业发展的影响所占比例是49%。巨大的信息量组成大数据，在合理时间内获取、可以整理并处理成为人类能够解读的信息。大量的数据支持才能使管理会计发挥更显著的作用，因此大数据的应用对管理会计的发展具有重要作用。

2.管理会计在信息储存上面临空间不足。大数据时代企业需要及时、全面地收集相关数据信息并注重信息的充分性和持续性。于是，就需要有足够大的储存空间来存储数据。根据统计，淘宝每日需要存储的信息量高于50TB，而百度每日数据新增10TB，系统每天需要处理1PB的信息量，同时在互联网、移动网络上等每天的新增信息量也十分巨大，因此需要足够大的存储空间来储存信息。但是，当前的数据库还不能够处理TB级信息，而且也不能进行更高层次的信息处理。

3.管理会计的信息数据安全问题无法保证。企业要健康快速发展，就必须确保经营策略的有效性。管理会计能否有效参与企业的经营、管理，关键在于所收集到数据信息的准确性及能否确保数据安全。企业收集的包括组织机构和个人等信息，来源广泛。因此企业对于信息的安全保密是十分重要的。因为数据信息泄露会对企业的客户、员工及信息来源产生负面影响，并最终也会对单位产生负面影响。手机上需要客户位置信息的软件如地图类、社交类、购物类应用等，如果这些信息被泄漏给不法份子，不仅会给客户带来不可估量的风险，而且也会给企业经济、道德、商业信誉等方面带来的严重的负面影响。同时，如果企业自身信息泄露，将可能会给企业的发展带来不可挽回的风险，如严重的将会造成企业的倒闭。

4.信息利用不够充分。在大数据时代，人们能够获得巨大信息资源，但是对信息进行利用时却存在很大问题。首先，企业在得到相关信息之后需要进行仔细分析，然后再提炼为客观、完整的信息。根据调查，发现超过一半的企业高管不能对相关信息进行有效的利用，其原因主要是目前每天所产生的信息量非常大，而且这些数据大部分是非机构化，传统分析方法主要是对结构化数据进行分析，难以对视频和音频等数据进行有效分析，所以这是一个重点和难题。

5.管理会计人才的缺乏。管理会计这种专业人才目前在国内还相对比较少，人们在收集大量数据之后，需要一些专业人才进行分析，使用专业方法对信息进行归纳和处理，进而使企业管理更加有效。专业人才的缺乏对管理会计发展和信息科技进步都有很大影响，所以需要加强培养，进而促进企业发展。

三、大数据时代应对的措施

1.加强管理会计在大数据时代中应用的意识。大数据发展是目前时代的发展趋势，我们需要抓住这一机遇，加强和推进管理会计发展，进而为提升企业管理能力和水平奠定良好的基础。第一，政府部门要积极主动地为管理会计利用大数据时代中的资源信息提供基础性设施与政策等支持。第二，国内相关科研单位需要率先对和国内实际情况相适应的管理会计理论进行研究和总结，建构适合我国的管理会计理论和实践基础，还要把握时代脉搏，将大数据和管理会计相结合，为其在企业中的应用实践奠定基础。第三，对企业来说，需要把握时代机遇，提升管理会计的应用实践水平，进而为企业发展奠定良好的基础。企业高管需要树立起大数据时代中应用管理会计的意识，关注发展，加大重视力度，为其应用创造良好条件，推进企业管理会计工作的发展，进而为提升企业效益奠定基础。

2.建立起大数据存储空间，发展对应分析技术。当前社会是信息化的社会，每天都遇到大量不同的数据信息，所以需要更加庞大的信息储存空间。云计算技术是随互联网和计算机科技发展而不断发展的，能够对大数据储存问题进行有效解决。大数据时代管理会计发展和应用都和云计算分析和储存功能有密切的联系，云计算能够支持ZB级量的信息结构化和半结构化以及非结构化信息分析的需求。云计算就是将信息在网络化空间内储存，其应用的程序能够充分的使用互联网集群和分析手段，所以完善与发展云计算是解决大数据分析和存储问题的最佳方法。

3.培养具备管理会计和大数据知识的复合型专业技术人才。人才是最重要的资源，是社会变革和发展的源泉和动力。要采取如下措施加快人才培养：第一，政府要建立起管理会计人才的培养制度，并出台相关政策。第二，学校和培训机构要对具备管理会计和大数据知识的人才进行积极的培养，促使他们理论和实践的结合。第三，企业要注意从社会引进具备专业技能和知识的人才，而且企业还需要通过培训、派遣学习与交流等方法自己培养所需人才，或者请一些专家进行培训，为自己培养具备发展潜力的专业人才。

4.建立和完善大数据时代信息科技保护机制。大数据与云计算都可以为企业发展带来很大便利，但是其信息保护和安全性问题也是不容忽视的，我们得到信息的渠道越广，为公众、机构和客户等保密的责任也就越大。因此，国家要建立起相关法律制度，确保大众和企业信息的安全，还要加强执行的力度，建立起严格的惩罚机制，对于泄漏信息者进行严格处罚，绝不姑息。企业在选择提供云计算的服务机构时，要选择那些具有较高信誉，责任心比较强，稳定性和安全性并存的供应单位，并对所选单位进行严格监督，采取紧急措施避免出现意外事故。同时，对于提供信息和存储数据与分析的企业，也需要制定保密政策、备份政策和处理危机措施，云计算也应该使用隔离手段避免非法访问的现象，使客户信息更加安全。

四、结语

综上所述，在大数据时代下，管理会计工作具有重要意义，但是也面临很大挑战，我们需要正视这些挑战，不断对其进行改进与完善，发挥出政府、企业和社会的共同力量，确保信息安全，培养专业化人才，进而促进管理会计行业的发展，提升企业效益。

参考文献：

[1]吴海燕，黄柏静.大数据时代管理会计的挑战与应对[J].中外企业家，2016（25）：44-45.

[2]张文宇，赵小羲.大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对[J].中小企业管理与科技旬刊，2016（10）：69-70.

[3]于淇，王迪.大数据时代企业管理会计面临的挑战与解决对策[J].中国高新技术企业，2016（12）：167-168.

[4]周琴.大数据时代企业管理会计面临的挑战与解决对策[J].经济管理：文摘版，2016（7）：00043-00044.

[5]赵建坡.大数据时代管理会计面临的挑战及应对策略[J].河南商业高等专科学校学报，2015（4）：81-84.

大数据时代会计信息化 篇4

1. 大数据与云计算。

大数据是规模巨大、结构复杂的数据集合, 在合理时间内存储、共享、分析可以为我们提供巨大利用价值。大数据有四个特点:数据存储量大增量大、数据传输速度快、数据格式和来源多样化、数据价值密度低。大数据的有效利用可以提高企业决策的有效性, 提高企业价值。云计算通过用户租入来提供服务, 计算量大且结果准确, 是处理大数据的理想方式。

2. 数据仓库与数据挖掘技术。

数据仓库是一种动态的数据存储中心, 不仅将数据存储起来还能实现面向主题的、供决策者参考的数据中心。数据挖掘是一种提取有用信息的技术, 将存储在数据仓库中的上万条信息检索出我们需要的信息。

3. 云会计。

云会计是指将一个企业的会计核算的过程在云计算的模式下运行, 把会计搬到云上, 使记账方便快捷。

二、构建大数据时代云会计信息系统的思路

会计大数据的获取、存储和计算和输出是一条企业参与会计云计算的主线。云计算、数据仓库和数据挖掘技术是建设云会计信息系统的主要构成部分。

1. 云计算模式的选择。

(1) 云计算服务模式的选择。云计算服务的三种模式:基础设施服务 (Iaas) 、平台服务 (Paas) 、软件服务 (Saas) 。每一层服务是基于下面的基础服务, 平台是建立在基础设施之上, 而软件服务是通过网络利用一些软件的服务, 企业可以根据自身规模选择适合本企业发展的模式。 (2) 云计算部署模式的选择。计算的部署模式分为:公有云、私有云、混合云三种。元年诺亚舟副总裁李彤认为私有云适合大型企业信息化建设, 公有云适合中小企业的信息化建设。

2. 云计算会计信息系统的数据仓库设计。

数据仓库不是传统意义上的简单数据库, 而是数据存储的中心, 面向主题为管理者服务的中心。数据仓库的系统设计是一个动态的反馈和循环过程。数据仓库设计大分为五个步骤:分析需求、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓库生成五个阶段。

数据仓库的创建首先要分析需求, 描述模型创立要完成的任务, 即创建数据仓库需要解决什么问题;第二步, 进行概念设计, 确定主题, 以及主题域的边界, 定义一些实体, 如现金明细账、银行存款明细账、总账、固定资产分类账等。实体之间存在着一对一、一对多、多对多的联系, 一般主题之间有些数据元素是相同的, 因此也证明了不同主题之间的联系。在模型中, 有主码和外码, 主码又称主键用来表达实体, 外码用来表达联系;第三步, 逻辑模型设计的阶段, 主要包括粒度层次的分析、事实零度的确定、对数据进行分割、确定结构模式等;第四步进行物理模型的设计, 主要是确定存储结构、确定索引结构、合理对表进行归并、优化存储分配等方面的内容。最后, 将数据通过清理整合之后存入数据仓库中, 至此完成对数据仓库的整体设计。

3. 云会计信息系统的数据挖掘。

数据挖掘模式通过研究大量的会计数据, 总结大数据的特点和企业的需求, 去除无用信息, 提取出对企业决策提供指导的信息。

在数据挖掘前要进行数据清理、数据集成、数据选择、数据变换这四步。数据清理时指清除无效和冗余的信息;数据集成是指将可以组合的信息组合在一起, 可以为企业生成新的信息;数据选择与企业需求相关, 就是从数据仓库中提炼出对应的为企业运营服务的信息;数据变换主要是基于数据挖掘形式的要求, 将数据变换成可以处理的格式。

数据仓库和数据挖掘技术实际上是对会计数据的一种处理方法, 主要从会计数据的输入、存储、处理、输出方面, 通过数据仓库和数据挖掘完成对会计大数据的处理流程。企业管理者可以通过上述方法完成数据处理从而对企业决策起到积极的作用, 并指导企业找到降低成本提高收益的出路。

三、云会计信息系统的应用前景

一方面, 信息技术的广泛应用使得会计信息系统面临变革, 要在大数据时代崭露头角就要用新的技术手段提供数据, 提高决策有用性。在大数据时代的背景下, 建立云会计信息系统是应时代的发展要求, 其应用前景十分广泛。可以实现企业数据的大量快速采集, 并实现管理者对企业数据实时管理控制的要求。另外, 企业的大量数据存储在云会计系统中, 在不同企业之间可以互比, 认清自身的优势和不足。另一方面, 企业的数据存储在云会计信息系统中, 面临着信息安全的问题。因此要格外注意加强会计系统的安全机制的建立, 做好对关键数据尤其是行业秘密的数据的加密处理, 提高风险防范意识, 使云会计信息系统更好的发挥其积极作用。

摘要：在当今的大数据时代, 能从数量庞大的原始数据中获取有用的数据, 指导企业的决策, 整合企业的信息, 对促进企业高效经营有积极作用。随着会计大数据时代的来临, 企业要向现数据分析型企业转型, 必须改变传统观念, 收集大量数据并进行整合, 建立大数据时代的云会计信息系统。本文基于云计算模式, 介绍了云计算的模式选择和网络部署模式选择、会计大数据的处理流程, 重点介绍了会计数据仓库的设计, 并结合数据挖掘技术在企业降成本提收益方面作了阐述。

关键词：大数据,云会计,会计信息系统,数据仓库,数据挖掘

参考文献

[1]许金叶, 李歌今.构建会计大数据分析平台:企业会计云计算建设的核心[J].财务与会计, 2013, (4) :40~43.

[2]毛华扬, 梁宁宁.基于云计算模式建立会计数据中心[J].财会月刊, 2013, (9) :15~17.

大数据时代会计信息化 篇5

摘要：随着我国现代化信息技术的飞速发展，互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业，大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中，大数据不仅为此项工作提供了便利，使工作效率得到有效提升，而且还给管理会计工作带来了很大的挑战，使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论，首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念，然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革，最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。

关键词：大数据;管理会计;变革

一、大数据时代管理会计工作的相关概念

(一)大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。(二)管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的.职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生;第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。

二、大数据时代管理会计工作上的变革

(一)由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。(二)由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。(三)由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。(四)由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。

三、大数据时代下管理会计工作所面临的挑战

(一)没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。(二)对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。(三)人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。(四)大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。

四、对于大数据时代下管理会计工作的一些建议

(一)正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。(二)重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。(三)提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。(四)制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人;其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。

作者:刘钰辰 王学香 任顺娟 单位:中国农业机械化科学研究院

参考文献：

大数据时代就业信息化建设探究 篇6

关键词：大数据;就业;信息化

随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。

一、目前我国就业信息化建设的现状及不足

经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：

（一）信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。

（二）信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。

（三）信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。

（四）网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。

二、大数据时代的到来，为就业信息化建设提供了新的发展机遇

随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。

大数据（big data， mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。

利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。

（一）加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。

（二）高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。

（三）完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。

随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，QQ、微信、微博等实时交流工具和各种APP应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业HR可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。

总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。

参考文献：

[1] 张亮. 大数据时代下的大学生就业指导工作研究[J]. 石家庄职业技术学院学报， 2014， 26 （ 6）： 60-62.

大数据时代会计信息化 篇7

随着时代的变化与发展, 经济全球化的不断深入, 我国的社会特征发生了相应的改变。从以前的农业社会发展到了工业型社会, 再逐渐发展到信息社会, 最后到如今的大数据时代。本文主要围绕会计信息化的风险因素进行简要的分析, 并提出相应的防范措施。

一、大数据时代下会计信息化的主要含义

所谓大数据, 也就是巨量资料的意思, 由于社会各行各业所涉及数据资料规模较大, 仅凭借人脑很难去对其进行分类, 而大数据则可以在一个非常短的时间内从大量的资料中选取一些对企业有利的信息。现如今, 在我国社会的各个领域, 大数据得到了广泛的应用, 促使信息资料得到了高效的利用。“大数据”时代这一概念, 最早由麦肯锡所提出, 在现实生活中, 大数据时代已经涉及到多个领域, 如: (1) 物理学、 (2) 生物学、 (3) 生态环境学、 (4) 军事、 (5) 金融等, 并且在这些领域内发挥了巨大的促进作用。此外, 由于网络以及社交软件等的快速发展, 在互联网以及信息行业, 大数据在其中的重要性都有着较大的提升。大数据时代下的会计信息化, 也就是对会计工作者的工作信息进行收集, 然后对这些所收集而来的信息进行整理, 以便会计工作者能够及时的掌握自己所需要的信息。将资料信息化, 再放到一个共享的平台之上, 向其他的业内人士分享这些信息, 以实现资源的有效利用。

二、会计信息化的主要特征

随着大数据时代的来临, 会计信息化成为会计今后的发展趋势。在今后的发展过程中, 会计信息化是将以下几种信息技术与会计工作进行有机的结合, (1) 计算机技术、 (2) 网络信息技术、 (3) 通信技术等, 这就极大的促进了会计工作的开展。现阶段, 我国会计信息化呈现以下几种特征: (1) 普遍性、 (2) 集成性、 (3) 动态性、 (4) 渐进性, 所谓普遍性指的是在会计行业内普遍存在的一些发展问题, 集成性就是将各企业工作中所涉及到的会计信息进行整理与收集。而动态性则是在对会计信息收集的过程中, 信息资料是会发生不断的改变。渐进性是指现代信息技术的发展不是一蹴而就的, 而是需要渐进性的发展, 才能够最终实现会计信息化。

三、会计信息化所存在的风险

1. 信息共享平台建设还较为滞后

信息化要想取得进一步的发展, 那么就需要依赖资源共享平台的建设, 以实现信息的资源共享。而会计信息化要想取得较好的发展, 那么也需要建立一个资源共享平台, 例如, 我们日常生活中的云技术。以百度云为例, 人们可以将自己分享的信息资料存到百度云里面, 供他人下载使用, 也可以将别人分享的信息资料进行下载, 实现资源的共享。然而, 与发达国家相比, 我国的在济宁及型社会的发展还处于一个较为落后的地步, 共享平台的建设也有待加强。特别是在会计行业中, 现如今, 会计工作要想更顺利的完成, 势必要在计算机的辅助之下才能够得以有效的完成, 而与之相对应的会计工作信息化共享平台要想得以实现, 也需要依赖于计算机技术, 主要是通过建立云计算平台来实现信息化共享平台的建设。然而, 与发达国家相比, 我国的会计行业发展还不完善, 使人们在会计信息共享平台这个方面的认识还不够深入, 从而没有对信息化共享平台的建设重视起来。与此同时, 由于我国在信息化云计算平台的研发还处于一个起步阶段, 所以在对会计信息化共享平台进行推广时也就不够理想, 而这也影响了会计信息化的进一步发展。

2. 信息化共享平台的安全性不高

随着大数据时代的来临, 信息的作用日益突出, 它可以影响一个企业的发展, 影响一个人的成功与否。而随着社会的变化与发展, 人们的思想也变得更加开发, 人们对信息的安全性的认识也逐渐加深, 也更重视信息的安全性。从企业的角度来分析, 商业机密对企业的发展至关重要, 对企业的成败有着决定性的影响。由于受到企业隐私因素的影响, 大部分的企业都不会将自己的会计数据进行公开, 将其放到共享平台上。这些企业之所以有如此鼓励, 主要是因为我国当前的会计信息化建设还不够完善, 共享平台的建设还存在着许多问题, 导致信息安全得不到保障。随着科学技术的不断发展, 计算机在社会各行业得到了普及, 对共享平台的信息可以通过一些非法的手段去获取, 例如通过病毒去截取信息, 通过木马程序去盗取信息, 另外, 我国的网络加密技术还较为落后, 这也就让更多的企业对企业会计信息的共享抱有疑虑, 而每一个企业的财务会计数据对企业而言又异常重要, 这也就制约了会计信息共享平台的建设, 制约了会计信息化的进一步发展。

3. 会计信息化的法律法规急需得到完善

互联网要想实现全球化, 那么就需要依赖于一个统一的技术标准。在大数据的环境背景下, 会计信息化也依赖于数据的收集。如果技术标准较为混乱, 那么将会制约技术的推广, 会导致我国市场发生混乱。当前, 我国的会计信息化发展还较为落后, 信息化标准体系还不够完善, 另外, 信息安全立法工作也急需加强。若企业在使用云会计等一系列的服务时, 如果自身的合法权益受到了侵害, 但是却没有法律法规来保护自己, 那么就会严重影响了各企业的积极性, 就会导致会计信息化的发展受到极大的阻碍。

4. 企业自身的风险因素

除了以上一些因素导致会计信息化存在着较多的风险因素, 在企业内部, 也存在着一定的风险因素。例如, 企业组织结构中的缺陷会导致风险问题的产生。大多数企业都是实行垂直式领导, 也就是由高层管理对企业的各单位、各部门实行领导, 企业高层对下属员工实行指挥, 这种领导模式非常注重领导者对信息资料的判断, 如果领导者对信息的判断不正确, 那么会导致企业会计信息化存在着巨大的风险。除此之外, 在企业的报告中, 也会存在着一些人为的失误, 而导致信息的泄露, 进而影响到企业的发展。当然, 也有一些是因为企业内部的管理不善, 个别企业员工缺乏职业道德素养, 故意将企业的会计信息泄露给其他企业, 以赚取高额的利益。而要应对这个风险, 就需要企业加强对员工的管理, 让企业员工能够认识到事态的严重性, 并且对这种泄密行为予以严格的监督, 以确保企业信息化的安全。

四、防范措施

1. 重视对会计信息化共享平台的建设

只有在共享平台下, 才能够更好的实现会计信息化, 当前, 由于建设不够完善而导致信息资源存在着一定的风险, 可以通过完善共享平台的建设来对这一风险进行规避。国家政府与社会各企业都应该认识到信息化建设的发展趋势, 要重视信息资源共享平台的建设, 可以在我国政府的引领之下, 在企业的帮助下, 以实现共享平台的自主建设。有关专家要对共享平台加强研究, 要对会计信息化进行逐渐的完善, 以促进会计行业的更好发展。

2. 建立安全防护体系

云计算应用程序如果安全隐患一直得不到解决, 那么将会影响企业采用云计算来处理数据的医院。而这就需要云计算服务商做出一定的改变, 要增强应用程序的安全指数, 特别要加强以下几方面的管理: (1) 身份认证管理。在身份认证方面, 应该设置不同的权限, 制定全方位的查看防护机制以及操作防护机制, 要保证应用程序的安全。 (2) 加密程序的管理。云计算供应商应该加强研究, 要保证数据存储的安全, 保证数据传输的安全。

3. 对会计信息化的法律法规进行完善

对于会计系统的标准化, 我国政府部门应该予以完善, 要以法律的手段来规范产业的运行, 通过法律法规来促进会计信息的更好发展。在推动会计应用的法规时, 还要建立相应的监管部门, 对供应商的会计服务资质进行监督与检查, 如果发现问题, 那么要予以及时的整改。

五、结语

综上, 随着大数据时代的来临, 进一步的推动了云会计的发展, 促使会计信息化发生了变革。然而, 由于在会计信息化进程中, 依然存在着一定的风险因素, 如, 信息共享平台的建设还较为滞后;共享平台的安全性不高;缺乏法律法规来支持等, 这就需要采取一定的防范措施, 以保证会计信息化的良好发展。可以通过建立一个安全的防护体系, 通过对会计信息化的法律法规等进行完善等手段来应对这些风险因素。如此, 在大数据时代的环境背景下, 会计信息资源就能够实现共享, 就能够促进行业的共同进步。

大数据时代会计信息化 篇8

随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步发展, 数据逐渐呈指数级、爆炸式增长,“大数据”的概念越来越受到关注,已经成为解决紧迫性世界问题———抑制全球变暖、 消除疾病、提高执政能力和发展经济的一个有力武器。大数据作为一种新的应用技术,影响着各行各业的发展,且大数据最大的价值是实现“数据增值”。那么在会计领域,要实现会计信息的增值, 就要先保证在大数据时代下企业会计信息的质量,进而提高企业的决策效率及经济效益。

二、大数据及会计信息质量的内涵

(一)大数据时代 。 2011年麦肯锡公司首次提出大数据概念。 大数据是指具有收集、存储、共享和分析等功能的海量数据集合,其大小我们无法表示。大数据的特征可以概括为4V,即规模大(Volume)、类型多(Variety)、速度快(Velocity)、价值 (Value),具体如表1所示 。

英国作家舍恩伯格等在《大数据时代》一书中对数据的质量要求提出:“不是随机样本,而是全体数据”、“不是精确性,而是混杂性”、“不是因果关系,而是相关关系”等特点阐述,这与一般的实证研究方法有所区别。

大数据时代是社会整体在技术发展方面的推动, 并且给各行各业都带来了不同程度的影响, 当然在这个大的背景下,机遇与风险并存。 比如说,2014年阿里巴巴集团创始人马云花大价钱收购恒生电子集团的传言大家还在不解为惑时, 正是马云瞄向大数据中潜在的机遇———马云立志要做大数据的金融云服务, 利用大数据可能带来的价值开拓他的未来产业财富,可以说,大数据正成为马云的“财富引擎”,进军新的市场领域。

(二)会计信息质量。 会计信息是反映企业经营状况的数据资料,也是提供给利益相关者做出有效决策的科学依据。

会计信息质量特征是指会计信息满足使用者需求和经济秩序维护者要求的属性。 2014年财政部发布的《企业会计准则———基本准则》 第二章对会计信息质量要求作了明确的表述,可以总结为“8个要求”,即可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性。 其中,可靠性、相关性、实质重于形式以及谨慎性要求更为突出重要。

会计信息质量是财务会计概念框架的重要组成部分, 对企业财务目标及财务报告起到了承上启下的作用, 同时也影响着企业信息披露的有效和完整。所以说,会计信息的质量问题对于企业能否健康正常发展至关重要。比如说,会计信息失真,就是企业会计信息常常出现的质量问题,企业基于某些眼前利益等原因, 导致会计信息的不真实以及虚假披露,不仅不利于企业自身长远战略规划,而且也有碍于整个经济市场健康稳定有序的发展。

三、大数据时代研究会计信息质量的必要性

(一 )大数据时代作为技术变革的产物 ,对会计形成一种新的技术环境,它可以提供海量的会计信息。企业要适应这种新环境, 并在特定的时期内识别、 挖掘有效的会计信息,保证会计信息的质量,就要不断做出调整和改变。

(二)会计领域对数据及信息的敏感程度很高 。 会计信息注重时效性,大数据的更新速度快,在一定程度上能够解决会计信息及时性的质量要求。

(三 )在大数据时代下 ,会计信息在企业经营管理活动中仍发挥着重要作用。 其质量的高低仍是利益相关者能否作出合理决策的关键。因此,在大数据时代下研究企业会计信息质量显得很有必要。

四、大数据时代对企业会计信息质量的影响

(一 )正面影响 。 (1)提供了会计信息资源共享平台 。 大数据时代会计信息流通性增强,信息可获取度提高,形成一种会计信息资源共享的良好状态,对实现企业、政府及监管部门信息互联互通,进而提高会计信息质量起到积极作用。(2)海量会计数据库更新快,会计信息具有很高的时效性。 会计信息处理及增长速度变快,不断上传新的会计数据及信息,在一定程度上符合“及时性”的质量要求,具有时效性。 比如,位于英国的对冲基金Derwent Capital和位于加利福尼亚的Market Psych,通过剖析社交网络Twitter上不断更新的微博数据信息 ,来预测近期股价的涨跌 , 将此作为股市投资的信号,向经商者出售这些信息赚取收益。他们分析的数据范围一般是上百个国家的相关微博文本,分析内容包括微博中每分钟更新的心情状态,如乐观、 忧郁、快乐、害怕、生气甚至包括创新、诉讼及冲突情况等, 从而预测股价的波动。 (3)降低了存储和获取会计信息的成本。 传统的会计信息系统依靠硬件等昂贵的主存储部件,还有后期设备维护、系统不断更新等费用支出,这都会增加企业对会计信息的成本投入。 而在大数据时代,会计信息存储可以通过云技术数据存储应用,不仅能减少昂贵的后端存储部件以及较高的维修、更新费用,还能扩展存储容量并且提升存储效率。 另外,企业披露会计信息的成本降低, 信息使用者通过大数据海量的信息资源方便获取,即降低了会计信息的获取成本。 但是要达到“低成本, 高质量”的状态,则必须严格按会计信息质量要求选择有用的会计信息。

(二)负面影响 。 (1)会计信息的准确性 、可靠性无法保障。 首先,会计信息来源变得多元化,规模呈现出海量化的趋势,那么挖掘有用会计信息就显得不太容易。如果无法辨别会计信息的真假及有效性,则会直接影响“可靠性”这一质量要求。 其次,大数据研究的是全体数据,不要求结果的精确性, 而是混杂性, 这会影响搜集到的会计信息是否准确, 以及通过对会计信息分析进行企业业绩的预测结果是否可靠等问题。(2)会计信息的安全性存在隐患。首先,信息时代是一个兼具网络开放化和不稳定性等特征的时代,企业的会计信息存在着被泄露或被病毒入侵等安全风险,特别是企业的商业机密,一旦泄露,可能会给企业带来不可弥补的损失甚至存续安危。 其次,在大数据时代,会计信息的存储量以TB级别为单位激增,信息传输和处理要求高效, 这容易导致由于信息量过大系统变慢或瘫痪, 延迟信息的传输和处理。因此,大数据会计信息存储需要安全防护系统或信息保护制度,提高会计信息运行效率和质量。

五、大数据时代保障会计信息质量的相关建议

(一)提高会计人员职业判断能力 。 在海量会计数据中 , 充分挖掘出有用的会计信息,有效地整理、分析和使用这些会计信息,才能保证会计信息可靠、相关,使乏味的会计数据实现“增值”利用,这需要企业会计人员具有很高的专业判断能力和忠实的职业操守,从而提高企业的判断决策率, 促进企业健康有序发展。

(二)加强会计信息的安全性维护 。 为了保证会计信息的可靠性,即获取的会计数据要有质量,并且防止企业重要会计信息泄露, 就要建立一定的信息质量安全法规保护其安全性。

(三)充分利用大数据时代新的环境推进会计领域创新变革。会计所处不同环境会影响会计的发展,产生新的内容或调整某些会计实务。在大数据时代,会计领域也会出现适应环境的新变化, 比如说云会计的提出, 是适应大数据时代,基于云计算技术之上,为企业提供会计核算、会计管理及决策的虚拟综合性会计信息系统。

(四)借鉴国内外大数据应用的成功经验 。 美国 、英国等欧美国家研究大数据的时间比我国早, 应用成果较多。 例如,谷歌公司在2009年一年的时间通过利用大数据业务对美国经济贡献高达540亿美元;2012年3月, 奥巴马公布了大数据研发计划,旨在增强美国联邦政府搜集海量数据, 萃取分析信息的能力并从中获取知识, 以及发展获取、处理、共享海量数据的工具和核心技术。 而我国起步稍晚,使用大数据技术尚不普遍,但也出现强劲的发展态势,比如, 阿里巴巴的信用贷款, 对企业的交易数据通过大数据技术自动分析,从而判断是否给予企业贷款,并且不存在人工干预,截至目前,阿里巴巴放贷的坏账率约0.3%左右,远远低于商业银行。

摘要：大数据是当今信息大爆炸时代的产物,是继“云计算”“物联网”之后的又一技术革命创新。数据是信息的来源,会计信息是为企业提供交易分析、经济判断以及决策的重要资料。在大数据时代下,会计信息需求者对企业会计信息质量有更高的要求。本文从基本概念入手,简述了大数据时代研究会计信息质量的必要性,进而探析了大数据时代对企业会计信息质量的影响,最后提出在大数据时代保障会计信息质量的相关建议。

大数据时代会计信息化 篇9

云会计带来的风险主要是包括系统自有风险、控制风险、检查风险。其中的自有风险硬件设施配置以及系统设置的风险, 需要软件设计者不断地完善以及提升服务器的安全性。而控制风险与检查风险就需要企业内部调整结构, 以减弱这部分的风险。

(一) 控制风险

控制风险不是公司设立合理的制度就可以避免的, 而是需要内部工作能够在制度的指导下高效的进行运作。随着云会计的出现, 不仅要改变内部制度, 更是要改变原本的工作方式, 云会计的处理效率高, 这对各部门的工作安排提出了更高的要求。一方面, 员工的系统的访问权限要明确, 避免他人为了个人利益对原始信息进行不良操作;另一方面, 公司内部各部门需要的经营活动要及时在系统中更新, 保持信息与业务一致性, 避免出现会计信息的相对独立。

(二) 检查风险

除了以上内部制度实施外, 内部人员的检查程序与标准不合理时也会引起一定的风险, 即检查风险。内部检查最重要的部分就是内部审计, 大数据、云技术的出现不仅仅改变了会计处理方式, 也改变了审计的方式, 这对传统的审计系统提出了挑战, 中小企业的内部审计系统也亟需改变。

二、内部财务信息监控系统框架

云会计下中小企业可以将企业的内部财务监管系统可以分非财务人员监控 (公司内部治理系统) 与专业财务人员监控 (内部审计制系统)

(一) 公司内部治理系统

云会计系统的模式主要分为基础设施即服务 (Iaa S) 、平台即服务 (Paa S) 和软件即服务 (Saa S) 三种, 这三类是根据企业不同的需求定制的服务。Iaa S是通过PC、Web等硬件做最基本的财务数据录入和处理, 并可以建立数据库以供访问;Paa S则可以按照企业的需要设计企业内部管理的平台, 但不能对企业的数据深度的分析;Saa S则是包括了以上两种服务以及为提供公司财务管理、财务决策服务。Saa S模式是目前中小企业应用最多的模式。

针对这一模式, 公司内部治理过程中, 人员的权力设置可以通过在云会计平台设计过程中通过密码、访问权限和操作记录监控, 这在防止信息被恶意篡改的同时还可以保证各个级别人员监督的权利, 避免出现一言堂的现象。另外, 外部经营业务与信息需要相符合, 就需要建立详细的客户、供应商信息, 同时经营业务处理过程中增加云会计处理的必要性以及便捷性, 使工作人员快速适应新的业务处理方式。

(二) 内部审计系统

面对云会计大量的数据结果, 公司的审计系统也可以迈向云审计, 从传统的抽样审计转变为整体审计, 除传统的审计内容外还需要根据各类信息分析风险, 并提供更为实际的公司发展建议。内部审计可以分为审计准备、审计信息处理、审计报告三个阶段。

1. 审计准备阶段

无论传统模式还是创新模式, 审计最开始要选择合适人选, 成立审计小组。选取审计人员时应该确定领导人, 由领导人选择队员。队员应该要结合审计目标, 具备相应的能力, 比如专业的财务理论知识, 丰富的财务工作经验, 高超的计算机操作与编程能力, 数据统计计量分析能力等。在审计过程中, 审计团队中的成员必须能够运用各自所长相互配合。

制作审计计划书, 详细的审计计划书有利于合理的安排时间, 利用成员能力, 并且提前对可能出现的问题预定解决方案, 措施的建立, 能有帮助内部审计过程中的审计人员有更合理的方案处理问题。

2. 审计信息处理阶段

在大数据、云会计时代, 中小企业利用购买的软件, 甚至外包业务, 对公司的数据进行集中的收集、处理, 这包含了各个部门的信息, 信息的形式也发生了改变, 数据库中不仅仅是无尽的数字, 还包括音频, 视频等。内部审计人员审核过程中利用更丰富的计量方法, 全面分析, 判断这些信息。中小企业可以也可以利用云计算‘按需设定’的特点, 建立内部云审计平台, 与云会计系统相结合, 实现数据共享。

在数据收集时, 中小企业在审计部门建立Iaa S平台, 即内部审计人员只需通过在会计共享平台中专用的数据平台连接审计接口就可以实现对数据库的访问与数据的采集。另外公司的财务数据和交易信息可以通过物联网B/S移动输入以及Lab VIEW技术获取对应的原始凭证、票据、订单、合同等非结构化的数据。

与传统的审计中筛选信息的技术不同, 云会计模式下的内部审计, 更多的可以依靠互联网、云计算的技术, 中小企业内部审计也可以建立Paa S平台, 利用云端强大服务器, 引入IDEA、ACL等专业审计软件和SQL server等便携数据处理软件, 协助审计人员能够在各地及时的对海量数据分拣、清洗、转换并上传分析结果, 完成工作的交接。在完成数据筛选分类后, 审计人员可以利用云计算中的分布式计算功能, 分析各类数据的关系, 发现异常数据, 并计算出最终公司的经营结果和潜在风险。最终达到审计目标并得出审计电子报告。

3. 审计报告阶段

数据处理完成后, 内部审计人员将结果、相关风险。建议编制成报告, 并对报告复核, 通过主管批准后, 上传至公司云端中心。最后内部审计人员对审计资料整理, 归纳收集至档案保管部门, 并关注相关风险的防范。

三、结论

探析会计大数据时代下会计云计算 篇10

一、会计数据处理发展阶段

企业在生产经营活动中,从会计数据中可以体现各种经济事项。会计数据处理技术主要是对会计数据进行收集、存储、加工以及传递。一般情况下,可以从四个阶段来划分会计数据处理技术的发展历程,包括手工处理、机械处理、电子计算机处理以及网络化处理等内容。传统手工处理数据模式具有较慢的速度和较高的出错率,无法获得理想的处理效率;而在机械处理会计数据模式下,会计人员借助于机电设备工具和穿验孔机等,来对会计数据进行收集、存储和加工,本种模式较大程度上提升了会计数据的处理速度,降低了出错率,但是需要花费大量成本来购买这些机械设备,增加了会计人员的操作难度,且处理结果没有足够的稳定性。而计算机的出现,优化了会计数据处理,显著提升会计人员工作效率,且计算机采取集中式存储及自动式处理模式,也提升了会计信息的实时性。但是,需要在单台计算机上独立运行会计核算程序,没有联系起不同的计算,这样就无法实时交互和传递会计信息。网络技术的迅速发展,在会计数据处理中开始广泛运用内外部网及因特网,将先进的现代信息技术运用过来,如互联网技术、分布式数据库技术等,有效集成了企业的业务、会计工作以及信息等,促使会计信息系统得到完善构建,显著提升企业的信息共享程度。

研究发现,进入到信息化社会后,物联网下的会计数据具有数量规模庞大、价值密度不高、数据异构的数据以及数据产生实时性和有效性的特点,且无形性和粘性也是重要方面。目前,可以用PB来衡量物联网下产生的数据量,虽然比较庞大,但是只有一小部分的数据具有利用价值,在结构化类型数据基础上,还有大量非结构化类型的数据产生,包括声音数据、图像数据等,增加了数据处理的难度。同时,物联网下的数据具有较高的实时性要求,感应器无法感知会计数据,且在业务数据中粘合存在,又增加了数据处理的难度。

二、大数据对会计的冲击

(一)对会计要素的冲击

大数据时代来临后,对商业市场造成了较大的改变和影响。二十世纪,人们意识到无形资产可以创造出较大的价值,现在,则出现了新的转变。企业拥有的数据及数据分析方法将会成为企业新的核心财富,相较于实物资产等生产要素,甚至更加的重要。数据是某些企业生存和发展的基础,通过对数据进行获取和加工,之后出售,获得利益。以美国脸书为例,其掌握着用户数量、活跃程度以及关系等数据内容,是其盈利的根本基础。会计的一项重要职责是确认和计量企业资产,通常采取历史成本或者公允价值来开展资产计价。而出现数据资产后,则冲击到了会计要素的定义和计价。首先,结合现行准则,无法在资产负债表中纳入数据资产,企业自行搜集数据资产,无法有效界定其所有权和归属权;且大数据时代下,数据本身没有价值,只有合理使用,方可以创造出价值;数据不属于实物资产或者无形资产的范畴,会计人员在数据资产分类时面临困难。此外,即使在资产负债表中纳入了企业拥有的数据,也无法准确计量数据。

(二)对会计信息质量的冲击

众所周知,高速、大量、多样是大数据的重要特点,那么学者就需要对信息使用者对会计信息质量的要求重新审视。在过去很长一段时期内,会计信息使用人员往往用相关性和可靠性等指标来衡量会计信息质量;而大数据时代下,通过运用信息技术,可以对信息快速的汇总和处理,用总体统计替代传统的样本统计,对相关关系更加的重视,那么就改变了会计信息质量要求。大数据时代下,信息使用者将会对会计信息的及时性更加重视,通过运用计算机技术,将会大大提升信息搜集和处理速度;大数据时代要求企业对财务数据及时的收集和处理,且将其转换为会计信息后,及时呈报给外界。大数据时代下,要求会计信息具有更高的相关性,人们能够对全部的信息进行获取,这样就显著拓展了会计主体可获取会计信息的内容和范围;同时,大数据时代下,数据以网状形式存在,拓展了其范围,企业需要将更多的信息披露出来,帮助使用人员做出更加正确合理的决策。最后,大数据时代下,不需要用标准格式来转换信息,在数据池内汇入了更多的非标准化信息;技术的发展和普及运用,要求企业将更多的非标准会计信息披露出来。

三、云计算给会计大数据处理带来的机遇

(一)云计算

云代表着网络与互联网,目前出现了诸多种云计算定义,其中美国研究院的定义得到了广泛认可,云计算模式依据使用量来进行收费,能够结合用户需求,将更加便捷的网络服务提供给用户,进入到可配置计算资源共享池,能够快速提供需要的资源,且管理工作得到简化。其中,分布式处理和并行处理是云计算的主要特征,在大数据处理中广泛运用云计算技术。通过云计算的运用,大数据环境下用户本地计算机性能的限制因素被打破,用户可以对云计算服务有效租用。通过网络服务,云计算下的基础服务及全套服务就可以被用户所轻松享受到。其中,云计算服务包括三大类型,分别为基础设施服务、平台服务和软件服务。云服务提供商可以将基础设施提供给用户,包括数据库、服务器等,还可以将软件开发平台提供给用户。在本平台中,用户能够对平台进行升级和打补。云服务提供商还可以向用户提供行业软件,软件维护、升级工作由云服务提供商来负责。

(二)会计云计算

上文已经提到,企业经营活动由会计数据体现出来,规模较大的数据集团,拥有诸多子企业,每天会产生十分庞大的会计数据量,且子企业使用不同的软件,只有借助于各个子企业报送的数据,决策人员方可以对各个子企业的经营状况进行了解。采取本种方式,不仅无法保证会计数据的实时性,决策者使用数据时间受到影响,且数据可靠性也得不到保证,很可能做出一些错误的决策部署,损害到企业集团的利益。针对这种情况,就可以采取会计云计算技术。会计云计算能够将一个操作平台提供给企业,实现全天候处理业务的目的,通过操作平台,组合多个企业,形成完善的虚拟网络,能够共享和互通信息,企业之间的协作与同步得到强化,最大程度的优化企业业务和效益。在会计云计算使用过程中,依据使用量来进行付费,这样软硬件产品的购买资金就得到了较大程度的减少,同时,在软件安装与维护方面也节约了时间和精力。同时,云计算的计算能力、存储能力也比较优秀,能够有效存储物联网中人的行为及物的行为产生的庞大数据,能够对结构化类型的数据以及非结构化类型的数据快速处理。而会计大数据的处理问题则可以借助于云计算模式下的数据仓库及数据挖掘技术来解决,数据仓库将大量的原始数据提供出来,运用数据挖掘技术,将原始数据中存在的某些规律找出来,帮助决策人员做出更加科学的决策,促使商业风险得到有效降低。且会计云计算消费人员只要拥有网络,就能够随时随地的获取云计算服务。

四、正确认识会计云计算

目前,全社会已经充分重视云计算,云计算提供商虽然大肆鼓吹云计算的优势,但是,企业的需求并不能够被云计算提供商提供的服务完全满足。企业对会计云计算的社会需求比较广泛,但是却没有采取相应的转化措施,我国社会中还没有普遍应用会计云计算。针对这种情况,需要从这些方面进行转变:

(一)转变技术范式

进入新时期后,经济的全球化、金融化和信息化趋势不断增强,需要由价值管理为中心的新会计范式替代传统的以账户为中心的会计范式;研究发现,传统会计范式将单一的信息技术运用过来,导致会计大数据问题无法得到切实的处理,因此,需要用综合技术来取代传统的单一技术。相较于传统信息技术,会计云计算具有较大的差异,其包含了诸多技术,核心为存储能力和计算能力,将一系列的网络驱动技术群涵盖过来,包括并行式计算技术、数据集中式存储技术、分布式计算机技术等等。通过有机融合综合信息技术和会计核算技术,可以形成会计云计算的技术群。通过采取本种新会计范式,将会促进企业更好的发展。

(二)转变商业模式

在时代发展过程中,桌面互联网逐渐被移动互联网所取代,消费者不仅要获得IT企业的产品,更对其互联网服务充分重视;因此,IT企业由过去提供产品模式,转变为提供服务模式。提供产品模式下,企业需要花费大量的资金来对应用软件、操作软件、服务器硬件等进行购买,为了促使企业信息化目的得到实现,还需要设置专门的信息技术人员存储企业信息,开展信息计算,实施系统维护等。而通过采取服务交付模式,在特定技术目标及业务目标引导下,消费者与云服务提供商实施交互行为。云服务提供商能够将全套的信息化服务提供给消费者,企业不需要投入大量资金购买基础设施等,仅仅对云服务提供商的信息化服务进行购买即可,在使用过程中,将购买服务的营运费用及时支付给云服务提供商。

(三)转变思维方式

企业信息化的实施,重要基础为云计算,要想推动企业成功的转型升级,就需要深度融合工业化与信息化。现阶段,我国云计算产业运用速度还需要进一步提升,清晰的认识到,云计算与会计核算属于产业融合关系,且是时代发展的必然趋势,要用复杂性思维逐步替代传统的还原性思维,对会计云计算变革的原因、方式等更加科学的解释。

五、结语

综上所述,会计云计算是会计大数据时代下的必然发展趋势,其能够有效解决会计大数据处理问题,降低成本,提升工作效率,促进企业健康发展。研究发现,我国在会计云计算方面还存在着诸多的问题,运用范围需要进一步扩大,未来发展中,要深化理论研究,总结实践经验,结合我国实际国情,不断创新和发展会计云计算。

参考文献

[1]郑顺敏.会计大数据时代:会计云计算[J].现代经济信息,2014,5(10):123-125.

[2]邢秋萍.大数据时代会计信息化理论和方法研究[J].华人时刊旬刊,2015,6(19):77-79.

[3]王文洁.云计算环境下中小企业会计信息化发展探析[J].当代经济,2015,8(19):66-69.

[4]余晓梅.浅析大数据时代基于云计算的集团企业资金管理[J].会计师,2015,4(13):244-245.

[5]于俊旺.浅析大数据时代下我国会计行业面临的挑战和应对[J].河北企业,2015,6(11):133-135.

大数据时代信息系统构建分析 篇11

关键词 大数据 信息系统 构建

中图分类号：TP393 文献标识码：A

互联网时代，设备互连，资源共享，UGC带来大数据。UGC是一种提倡个性化的使用互联网的新方式，它允许用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户，比如人们可以通过YouTube 网站分享一段家里萌宠的可爱视频，可以在博客上发表对于家庭生活，人际关系乃至国家大事的看法，可以在facebook上面发表时时刻刻的心情，与朋友保持互动等等。因此，除了传统的信息系统提供的数据，twitter、facebook、微博等信息社交网络应用的涌现，海量用户原创的内容带来了更大量的数据;移动互联网时代，随着移动智能设备的普遍应用，人们可以随时随地的进行信息传递和共享，用户行为进一步带来了大数据。当前，智能终端（智能手机、PAD、平板电脑、MID等）已经渗透到大众的生活当中，移动设备的普及正逐渐改变了人们的生活方式，激发出更多的移动互联网用户行为。人们更愿意让移动设备参与日常生活，运用手机上的应用和家人保持联系，动动手指就可以上网购物，这些用户行为产生的数据量将成几何性的增长;物联网时代，物理世界融入信息空间，十亿计的设备和物理环境带来的海量数据更是难以估量。物联网技术使得普通物理对象进入了信息网络，从而无限的延伸了互联网。在物联网中，数十亿的设备互通互联，产生数万亿的连接节点，物联网与云化的数据中心无缝整合在一起，产生以指数速度飞速膨胀的数十万亿GB的海量数据。在物联网中，由于更多的、混杂的以及关联度低的信息抽象为各种具有实际应用意义的用户服务，因此对信息系统的服务建模具有重要意义。

本文以物联网领域的信息系统为对象，研究信息系统服务建模与活动认知。为了建立有效的信息系统服务模型，首先分析物联网信息系统提供的服务。精准农业应用中，湿度传感器采集土壤湿度，根据湿度值进行智能的灌溉;智能楼宇应用中，温度传感器感知楼宇中的温度，系统可以根据上报的温度数据智能调整空调温度;智能交通应用中，各种传感器感知路口各个方向的车流量，智能控制相关道路的信号灯，从而有效引导对应区域的车流量。这类服务，都是根据采集到的环境量，进行分析、整合并决策，然后通过调节相应的控制器的操作来反作用于环境，从而提供智能服务，这类服务我们归结为应用服务。环境监测服务，大量环境信息，例如各种空气质量参数、图像以及视频信息上传至数据中心，便于用户随时获取;供应链管理服务，物品的详细信息以及流通中产生的大量数据存储在云服务的数据中心，用户根据每个物品的EPC（Electronic Product Code）码，则可快速查询物品的各种信息。这类服务主要为用户提供各种数据查询功能，我们称之为数据服务。本课题主要针对这两类服务展开研究。

信息系统既是大数据的重要信息来源，又是提供各种数据与应用服务的核心。大数据的数据量大、数据类型多样、价值密度低、处理速度快等特征也给构建更为合理的信息服务系统带来的多种挑战，针对两类服务—应用服务和数据服务，从模型建立、服务相关性检测、行为与活动认知、以及访问控制四个角度对大数据背景下的信息系统服务进行研究，相应的研究成果希望能够通过模型化的形式更加精确的描述信息系统中的服务，并使服务之间的冗余性、冲突性更低;对行为模式的学习与活动认知能够帮助构建更为合理的信息系统服务。各个异构信息系统之间频繁的信息交互、新兴网络的涌现对构建数据中心的访问控制战略提出了更高的要求，这迫切要求我们建立适用于海量数据的安全的动态的数据服务访问机制。由于海量数据带来繁多细粒度的服务。服务内部以及多个服务之间都会存在一定的关联性，比如服务规则的冗余性、冲突性，因此还需要对服务的相关性进行研究。进而对海量感知和操作数据的行为模式与活动进行认知和学习，从而便于生成和提供更加精准和人性化的服务。在数据建模的基础上，对数据服务上下文进行梳理与研究，提取数据和用户的可视性属性，实现更为灵活、安全、高效、扩展性强的数据服务访问。

参考文献

[1] 汪圣利.大数据时代指挥信息系统发展分析[J].现代雷达.2013（05）.

[2] 杨小牛，杨志邦，赖兰剑.下一代信号情报侦察体系架构：大数据概念的应用[J].中国电子科学研究院学报.2013（01）.

[3] 张春磊，杨小牛.大数据分析（BDA）及其在情报领域的应用[J].中国电子科学研究院学报，2013（01）.

大数据时代的会计、审计发展趋势 篇12

一、大数据的涵义与特征

“大数据”这个名词是2009年美国总统奥巴马提出的, 用来解决一些政府面临的重大难题, 并且在2012年高调发布了“大数据研究和开发计划”这一政策。于是真正的大数据时代就此到来。“大数据”顾名思义就是巨量的资料, 指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具, 在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。其主要的特点有:处理速度极快;数据种类繁多, 包括图片、文本、视频、位置等等各方面的信息;价值密度低, 商业价值高;数据体量巨大, 直接从TB级跃升到PB级。

1. 大数据时代, 追求利用数据的效率。

在之前的一些年, 获取数据的精准度是非常关键的。如测量事物时, 越精准才能够表达出事物本来的实际面貌。然而在大数据时代, 精准度已经变的不那么必要, 因为在大数据中数据繁多复杂, 不必要对每一个数据都做到十分的精确, 需要掌握的是事物的大致发展方向, 更重要的是追求数据及时性和使用效率这两个特点。这也可以称为模糊看法, 当你走近一座高楼的时候, 你可以很清楚的看到楼房的各个结构甚至材料, 但是你并不能看到它的全貌。可是当你远远的观看, 整座大楼的面貌就会呈现在你眼前。与以往的精确数据比较, 大数据就是让人们了解事物的整体性和方向性, 并不在于某一个细节的体现。

2. 大数据时代, 深入利用和认识事物的相关关联。

传统思想下, 寻找事物的因果关系从来都是重中之重, 由此来分析事物的各个方面的原因。但是在大数据时代, 因果关系已经变的不再重要, 因为从中人们并不能得到想要的结果, 寻找事物之间的相互关联, 不需要知道是“为了什么”, 只需要知道“是什么”就足矣。生活节奏步伐的加快让我们不得不顺应时代潮流, 当我们搞清楚是什么和为什么之后, 也许已经轮到下个事物的发展了。所以通过寻找事物之间良好的相关关系, 在大数据量化的基础上, 寻找出规律, 就可以帮助其捕捉到事物的现在和预测未来, 使人们得到一种认识世界新的方法。

二、大数据时代会计、审计的发展趋势

在大数据这种新思维、新方法的变革下, 会计、审计人员需要从众多繁琐复杂的数据当中, 采集数据、分析数据、深层次发现数据内涵的规律, 及时准确的从中发现对会计、审计方面有意义的数据规律, 从而帮助决策人员作出最佳的决策。大数据对会计、审计发展趋势的影响, 主要表现在以下几个方面:

1. 预测未来成为发展趋势。

长期以往, 数据似乎是对过去各个工作的一种记录, 是为了反映已经发生的事情, 然后对于预测未来似乎显得并不那么重要。但是在大数据时代到来后, 预测未来将成为大数据功能的发展趋势。在大数据时代, 会计、审计人员需要从众多的数据当中寻找出有利于自己企业的数据规律, 有效的进行未来规划, 采取风险防范措施, 从稳定中提前看到企业业绩什么时候是高峰什么时候是低谷, 稳定中求发展, 也在活跃中求稳定。将企业的数据资料作为一个整体的资料进行具体全面的记录和储存, 充分利用企业的数据库在大数据中所有的作用, 从不断更新的实时大数据中预算和识别企业面临的风险以及怎样提高风险控制能力, 从而及时有针对性避免不必要的损失[1]。

2. 综合财务管理发展趋势。

过去“一人吃饱全家不饿”的局面已经成为过去, 在大数据时代, 单一的财务管理已经远远不能满足现实需求, 需要渐渐的延伸到各个领域中, 比如计划、供应、生产、销售、研发、人力资源和战略制定等不同的领域, 因为在大数据时代, 财务管理就包括收集、处理、分析一切与企业相关的数据, 很多与传统财务管理范畴无关的业务和内容也将纳入大数据时代的财务管理, 这就是综合财务管理, 也是在大数据时代的一种必然发展趋势[2]。综合的财务管理恰恰符合大数据时代的特点, 更多的大量有用的信息能够被收集处理, 对于及时察觉到企业运营过程的异常情况更有益处, 及时的填补各种漏洞和减少不必要的损失, 是提高企业经济效益和稳定性的关键。

3. 及时的财务报告成为趋势。

会计人员对于财务报告的编制总是在企业经营业务全部都结束后, 再加上报表编制的漫长过程, 已经失去报告的及时性特点, 只能沦为记录事件的资料了。在大数据时代, 要求必须做到数据的实时实效性, 过了期的数据已经没有任何存在的意义。所以实时财务报告已经被越来越多的人意识到, 这是信息技术与大数据技术交叉融合的产物, 对于企业进行风险预测和风险控制有着十分重要的作用。对于构建企业实时财务报表的步骤为: (1) 建立企业的数据库, 实时实地的把运营活动中的数据添加和更新在企业的数据库中。 (2) 建立企业实时财务报告系统网站, 与互联网联通, 这样才能够及时的把其他领域的外部数据进行录入, 更多的数据对于原因的分析也更为准确。

三、结束语

在大数据的环境下, 现行的会计、审计信息越发显得不够实时性, 效率低, 对会计、审计进行改革已经是势在必行。大数据下的会计、审计行业将成为企业内部的核心力量, 发展前途无量。

摘要：随着经济全球化, 一切都发生了变化, 用数据来说明问题已经成为一种惯例, 对于会计和审计行业来说也是不可避免的发展趋势。本文主要对大数据的涵义和特征进行了概述, 并对未来发展中大数据对会计和审计产生的影响做了分析, 也提出了一些可行性建议关于迎接大数据时代的到来。

关键词：大数据,会计,审计,发展趋势

参考文献

[1]余建斌, 赵展慧.大数据崛起[N].人民日报, 2013.