刍议大数据背景下企业会计数据的新特点
大数据时代企业会计信息化的发展
大数据时代企业会计信息化的发展随着大数据时代的到来，企业会计信息化的发展面临着新的机遇和挑战。
大数据时代的特点是数据量大、数据速度快、数据类型多样，并且数据之间的关联性强。
这就对企业会计信息化的发展提出了新的要求，企业必须采取更加智能化和高效化的会计信息化手段，才能更好地应对新变革的挑战，从而推动企业的创新和发展。
第一，企业会计信息化必须关注数据质量。
在大数据时代中，数据的准确性和完整性对企业非常关键。
只有确保数据的准确和完整，才能保证企业财务信息真实可信，避免企业出现错误的决策以及风险。
因此，企业必须借助信息化实现自动化的数据质量控制，建设完善的数据校验机制，加强数据的监管和管控，从而提升数据质量和精度。
第二，企业会计信息化必须注重数据的集成和共享。
在大数据时代中，数据的集成和共享是企业信息化的重要方面。
要想在数据量巨大的情况下对其进行高效处理，并最终实现有效的数据分析，企业必须借助信息化手段实现数据的集成和共享。
而只有在数据集成和共享的基础上，企业才能更加深入地挖掘数据的价值，为企业创造更大的利润和竞争优势。
第三，企业会计信息化必须借助人工智能等技术。
随着人工智能、机器学习等技术的快速发展，企业会计信息化必须结合这些新技术的应用，才能更加智能化、高效化。
人工智能的应用可能会引发企业会计信息化的革命性变革，从而提升企业在大数据时代中的竞争力。
第四，企业会计信息化必须关注安全和隐私保护。
在大数据时代中，个人隐私和信息安全问题已经成为社会关注的焦点。
对于企业来说，在进行会计信息化的时候，一定要保证数据的安全性和隐私保护，避免数据被泄露，从而导致企业安全风险。
企业必须加强数据的安全保障，增强数据的安全性和隐私性。
总之，大数据时代为企业会计信息化带来了全新的机遇和挑战。
企业需要不断适应新时代的发展要求，利用信息化手段实现数据质量控制、数据集成共享、人工智能应用等方面的创新，不断提升自身会计信息化的水平，实现更高效、更智能、更安全的财务管理。
浅谈大数据时代的财务分析
浅谈大数据时代的财务分析在当今的大数据时代，财务分析作为企业决策的重要工具，发挥着越来越重要的作用。
本文将从大数据对财务分析的影响、大数据在财务分析中的应用以及大数据时代下财务分析人员需要具备的技能等方面进行探讨。
一、大数据对财务分析的影响1. 数据量的增加：大数据时代，企业可以获取到大量的数据，包括销售数据、财务数据、客户数据等。
相比传统时代，数据量的增加使得财务分析人员可以更全面地了解企业的经营状况和财务状况，为决策提供更多的依据。
2. 数据多样性的增加：大数据时代，数据的来源和种类也变得更加多样化，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
财务分析人员可以从不同的数据源中获取信息，进行更全面的分析和预测。
3. 数据的实时性：大数据时代，数据的获取和处理速度大大提高，企业可以实时地获取到最新的数据。
这使得财务分析人员可以更及时地了解企业的财务状况，及时发现问题并进行调整。
二、大数据在财务分析中的应用1. 风险管理：通过大数据分析，财务分析人员可以识别和评估企业面临的风险，并制定相应的风险管理策略。
例如，通过对市场数据的分析，可以预测市场的变化趋势，从而及时调整投资组合，降低风险。
2. 经营决策：大数据分析可以匡助财务分析人员更好地了解企业的经营状况，为经营决策提供支持。
例如，通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售情况，从而调整生产计划和市场推广策略。
3. 成本控制：大数据分析可以匡助财务分析人员更好地了解企业的成本结构和成本驱动因素，从而制定成本控制策略。
例如，通过对供应链数据的分析，可以找到成本高的环节，并采取相应的措施进行成本降低。
4. 财务预测：通过对历史数据和市场数据的分析，财务分析人员可以进行财务预测，为企业的财务规划提供参考。
例如，通过对销售数据和市场数据的分析，可以预测未来的销售额和市场份额，从而制定相应的财务目标和计划。
三、大数据时代下财务分析人员需要具备的技能1. 数据分析技能：财务分析人员需要具备一定的数据分析技能，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。
大数据时代企业会计信息化的发展
大数据时代企业会计信息化的发展随着大数据时代的到来，企业会计信息化的发展也在不断地改变和升级。
大数据时代的企业会计信息化是一种基于大数据技术和互联网技术的信息化模式，它将传统的会计信息化引入到大数据时代，使得企业的会计信息处理更加高效和精准。
本文将从大数据时代对企业会计信息化的影响、大数据时代企业会计信息化的特点以及发展趋势进行分析和阐述。
1. 数据规模的变大在大数据时代，企业所处理和存储的数据规模成倍增长。
这就要求企业会计信息化系统能够更好地处理和分析大规模的数据，根据数据提供更准确的财务和经营决策支持。
4. 数据价值的开发大数据时代的企业会计信息化不仅仅是对数据的处理和分析，更重要的是对数据价值的开发。
企业需要通过挖掘大数据来发掘出更多的商业价值，并将其运用到企业的财务和经营管理中。
2. 自动化大数据时代的企业会计信息化更加强调自动化和智能化。
企业通过大数据技术可以实现对财务数据的自动采集、处理和分析，在节省时间的前提下，还可以提高数据处理的精准度。
1. 企业会计信息化向大数据方向发展随着大数据技术的不断成熟和普及，企业会计信息化将向大数据方向发展。
大数据技术将成为企业会计信息化的核心驱动力，帮助企业更好地处理和分析财务和经营数据。
4. 企业会计信息化与其他系统的融合发展随着企业信息化的不断发展，企业会计信息化将与其他系统进行更加紧密的融合，从而实现更加全面的数据管理和应用。
企业会计信息化系统将不再是一个独立的系统，而是与其他系统进行无缝对接，形成更加完整的信息化体系。
5. 企业会计信息化的安全化发展在大数据时代，企业对财务和经营数据的安全需求越来越高。
企业会计信息化将不断加强对财务和经营数据的安全管理，通过加密技术和安全防护技术保障财务和经营数据的安全性。
大数据时代的企业会计信息化正在经历着一场革命性的变革。
大数据技术为企业会计信息化的发展提供了新的动力和机遇，但同时也带来了新的挑战和风险。
大数据时代企业会计信息化的发展
大数据时代企业会计信息化的发展
随着大数据时代的到来，企业会计信息化也迅速发展。
企业会计信息化是指将企业日常财务事务的记录、处理和汇总，以及财务报告的编制和分析，采用计算机技术和信息化手段进行自动化和网络化处理的一种信息化模式。
企业会计信息化的发展具有以下几个特点。
第一，数据处理能力不断加强。
大数据技术的应用，使得企业会计系统能够更快速高效地处理大量的财务数据。
企业可以通过数据分析，更好地了解公司财务状况，提升决策的准确性和效率。
第二，数据管理实现了集中化。
企业会计信息化系统能够将各个分支机构的财务数据进行集中管理，实现数据共享，避免了数据重复录入和不一致现象的发生，大大提高了工作效率。
第三，系统集成性大大提高。
不同的财务软件的集成，能够实现各个财务业务的交流和共同使用，提高企业财务管理的综合性和准确性。
同时，公司也可以根据自身需求，选择适合自己的软件，实现系统集成，强化财务管理效果。
第四，信息化水平全面提升。
企业会计信息化的全面推进，使得企业各个层面的财务业务都可以通过信息化水平得到提高，从而加强客观性、准确性和可靠性。
第五，会计人员的财务素养得到提高。
企业会计信息化的发展，需要会计人员具备更广泛的专业知识和技能，从而提高他们对公司财务信息管理的认识和应对能力。
总之，大数据时代的到来，推动了企业会计信息化的快速发展，开创了更高水平的财务管理、决策和分析模式，进一步提高了企业财务管理的效率和准确性，使得企业具有更强的竞争力和可持续发展能力。
浅谈大数据时代的财务分析
浅谈大数据时代的财务分析在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业管理和决策的重要工具之一。
在财务领域，大数据的应用也日益普及，对财务分析带来了全新的视角和方法。
本文将就大数据时代的财务分析进行探讨，希望能为读者提供一些启发和思考。
一、大数据时代的财务分析概述1.1 定义：大数据时代的财务分析是指利用大数据技术和工具来对企业财务数据进行分析和解读，以提高财务决策的精准度和效率。
1.2 意义：大数据时代的财务分析可以帮助企业更好地理解自身的财务状况，发现潜在的风险和机遇，从而制定更科学的财务策略和规划。
1.3 特点：大数据时代的财务分析具有数据量大、速度快、多样性高等特点，可以帮助企业更全面地了解市场和竞争对手的情况。
二、大数据时代的财务分析方法2.1 数据挖掘：通过数据挖掘技术，可以从海量的财务数据中挖掘出有用的信息和规律，为企业的财务决策提供支持。
2.2 预测建模：利用大数据技术建立预测模型，可以对未来的财务情况进行预测和分析，帮助企业及时调整策略。
2.3 风险管理：大数据时代的财务分析还可以帮助企业进行风险管理，及时发现和应对潜在的财务风险，保障企业的财务安全。
三、大数据时代的财务分析工具3.1 数据可视化工具：通过数据可视化工具，可以将复杂的财务数据呈现为直观的图表和报告，帮助管理者更好地理解和分析财务情况。
3.2 人工智能技术：人工智能技术在财务分析中的应用越来越广泛，可以帮助企业更快速地进行数据处理和分析，提高财务决策的准确度。
3.3 云计算平台：云计算平台可以帮助企业实现财务数据的存储和管理，提高数据的安全性和可靠性，为财务分析提供更好的支持。
四、大数据时代的财务分析应用场景4.1 财务报表分析：利用大数据技术对财务报表进行分析，可以更全面地了解企业的财务状况和经营绩效。
4.2 成本管理分析：通过大数据技术对企业的成本进行分析，可以帮助企业降低成本、提高效益，提升企业的竞争力。
4.3 财务风险评估：大数据时代的财务分析可以帮助企业对财务风险进行评估和预测，及时采取措施降低风险。
大数据时代对企业财务会计管理的影响研究
大数据时代对企业财务会计管理的影响研究随着信息技术的飞速发展和应用的深入，大数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
大数据时代的到来为企业财务会计管理带来了前所未有的变革和挑战。
本文将分析大数据对企业财务会计管理的影响，并探讨如何应对这些变化和挑战。
一、大数据时代的背景与特点大数据时代是以海量、多样、高速、深度挖掘和价值应用为特征的信息化时代。
1. 海量性：大数据时代的数据量呈爆炸式增长，数据不仅来自传统信息系统，还包括来自社交网络、移动互联网、物联网等多种渠道，数据量呈现出指数级增长的趋势。
2. 多样性：大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
3. 高速性：大数据的产生、传输、存储和处理速度都在不断加快，要求企业具备更快速的数据采集、处理和分析能力。
4. 深度挖掘：大数据时代需要企业具备更深度的数据挖掘和分析能力，以发现潜在的商业价值和洞察消费者需求。
5. 价值应用：大数据时代强调数据驱动的决策和行动，使得企业能够更准确地洞察市场、预测趋势、优化运营，并实现个性化的产品和服务。
大数据时代对企业财务会计管理带来了多方面影响，主要体现在以下几个方面：1. 数据采集与处理：大数据时代使得企业财务会计管理面临更多、更杂、更快速的数据采集和处理需求。
企业需要建立更高效的数据采集和管理系统，以满足大数据的挖掘和分析需求。
2. 预测与决策：大数据分析能够为企业提供更多数据支持，帮助企业更准确地预测市场需求、产品销量等财务指标，从而在战略决策和资源配置上做出更科学的决策。
3. 风险管理：大数据分析能够帮助企业更全面地识别和评估各类风险，包括市场风险、信用风险、流动性风险等，从而更有效地进行风险管理与控制。
4. 成本管理：大数据分析能够帮助企业更全面地了解成本结构和成本变动规律，发现成本降低的潜在空间，从而更有效地进行成本管理。
5. 审计与合规：大数据分析能够帮助企业更有效地进行内部审计和合规检查，发现潜在的违规行为和风险点，提高审计效率和效果。
大数据时代企业会计信息化研究
大数据时代企业会计信息化研究随着大数据时代的到来，企业会计信息化也面临着新的挑战和机遇。
大数据时代下的企业会计信息化需要满足更加复杂和多样化的需求，以支持企业业务的发展和决策的制定。
本文将对大数据时代企业会计信息化进行研究。
一、大数据时代的特点与挑战大数据时代是以互联网、云计算、人工智能等技术为支撑的信息时代。
在这个时代，数据量巨大、类型繁多、速度快、价值高，对企业会计信息化带来了新的机遇和挑战。
大数据时代的特点主要表现在以下几个方面：1、数据来源多样化。
大数据时代的数据来源非常广泛，包括企业内部的各种系统、社交媒体、物联网、开放数据等。
2、数据量极大。
随着数据来源的不断增多，企业面临的数据量也越来越大。
海量数据的处理和分析是一项巨大的挑战。
3、数据类型多样化。
大数据的类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这对企业会计信息化提出了更高的要求。
4、数据质量不稳定。
由于大数据的来源和类型较为复杂，数据质量较难保证。
处理大数据时需考虑数据质量问题。
5、数据速度快。
随着数据量的增长，对数据处理与分析的实时性提出了更高的要求。
大数据时代对企业会计信息化带来了新的机遇，主要表现在以下几个方面：1、实时化。
通过大数据技术，企业可以实现对财务状况进行实时监控和分析，提高企业的决策效率和运营效益。
2、数据挖掘。
利用大数据技术进行数据挖掘，可以挖掘出潜在的商业机会和风险预警，对企业的战略规划和运营决策提供更有价值的参考。
3、决策支持。
大数据技术可以提供更多样化的决策支持，帮助企业更准确地识别和解决问题，提高企业的决策效果和竞争力。
4、成本降低。
通过数据共享和开放，可以降低企业的运营成本和数据管理成本，提高企业的效益。
1、数据整合。
将企业各个系统中的数据整合到一起，进行数据清洗、转化和处理，实现对大数据的快速分析和监控。
2、数据存储。
对大数据进行高效、安全、可靠的存储，保证数据的完整性和安全性。
3、数据分析。
大数据时代企业会计信息化的发展
大数据时代企业会计信息化的发展随着大数据时代的到来，企业会计信息化的发展已经成为了企业发展过程中的必然选择。
大数据时代，数据量庞大、多元化的特点使得企业会计信息化对于信息的采集、管理、分析和利用都提出了更高的挑战和要求。
本文将从大数据时代对企业会计信息化的影响、企业会计信息化的发展现状以及未来发展趋势等方面进行探讨。
1. 数据量大、多元化在大数据时代，企业所面对的数据量庞大、多元化。
传统的会计信息化系统可能无法满足这一需求，因此企业需要借助大数据技术来处理这些庞大的数据，进行有效的存储、管理和分析。
2. 实时性要求高大数据时代要求企业会计信息化系统具备更高的实时性，能够快速、及时地采集和分析各类数据，以及提供实时的财务报表和数据分析，为企业管理者提供更准确的决策支持。
3. 数据质量和安全性要求更高大数据时代下，数据质量和安全性是企业会计信息化系统必须要面对的挑战。
企业需要确保数据的准确性和完整性，并加强对数据的安全保护，防止数据泄露和被篡改。
二、企业会计信息化的发展现状1. 会计系统的升级随着大数据技术的不断发展和应用，很多企业开始加大对会计信息化系统的投入，进行系统的升级和更新。
新一代的会计信息化系统更加注重数据的集成、实时性和安全性，提供更多的数据分析和决策支持功能。
2. 数据分析工具的应用随着大数据时代的到来，数据分析工具在企业会计信息化中的应用也日益广泛。
企业通过数据挖掘、数据分析等技术，能够更好地洞察市场趋势、客户需求等信息，为企业的战略决策提供更有力的支持。
3. 会计信息化与其他系统的整合企业会计信息化系统与其他系统的整合也成为了当前的趋势。
通过与企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统的整合，能够更好地实现企业内部信息的共享和协同工作。
4. 云计算和移动化随着云计算和移动化技术的快速发展，越来越多的企业开始将会计信息化系统移植到云端，实现信息的实时共享和移动办公。
这种方式不仅能够降低企业的IT成本，而且也有利于提高企业的工作效率和灵活性。
大数据时代企业会计信息化分析
大数据时代企业会计信息化分析随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代已经悄然到来。
在这个时代中，企业会计信息化分析变得日益重要。
通过大数据技术的应用，企业可以更好地利用数据来进行会计信息化分析，为企业的决策提供更加准确和全面的支持。
本文将从大数据时代的背景，企业会计信息化的重要性以及大数据技术在会计信息化分析中的应用等方面进行详细阐述。
一、大数据时代的背景随着互联网和移动互联网的高速发展，我们已经进入了一个大数据时代。
在这个时代里，我们的生活方式、工作方式以及商业模式都发生了巨大的变化。
大数据时代以其高速、多样、大容量的特点，为企业提供了更多、更深入的信息。
在这个时代里，企业可以通过对海量的数据进行分析，获取更多的商业价值。
二、企业会计信息化分析的重要性三、大数据技术在会计信息化分析中的应用1. 数据收集与整理在大数据时代，企业可以通过各种渠道获取大量的财务数据，如销售数据、成本数据、财务费用等。
随着云计算和大数据技术的发展，企业可以将这些数据集中管理，并通过大数据技术对这些数据进行整理和清洗，从而提高数据的质量和可信度。
2. 数据分析与挖掘大数据技术可以帮助企业对海量的财务数据进行挖掘和分析，通过数据分析工具，企业可以更加全面地了解企业的经营状况，发现潜在的商机和风险。
通过对数据的分析，企业可以及时调整经营策略，优化资源配置，提升企业的经营绩效。
3. 预测与预警大数据技术可以帮助企业进行财务预测和预警。
通过对历史数据的分析，建立预测模型，企业可以对未来的财务状况进行预测，从而指导企业的决策。
大数据技术还可以对企业的财务数据进行实时监控，及时发现潜在的风险，并提出预警，帮助企业及时做出调整。
四、面临的挑战与应对策略虽然大数据技术在会计信息化分析中有着很多优势，但是企业在应用大数据技术时也面临着一些挑战。
由于数据量大、数据来源广泛，企业在进行会计信息化分析时需要投入更多的资源和资金。
大数据的处理和分析需要高技术、高成本的支持，有可能对一些中小企业来说，具有一定的门槛。
大数据下企业会计发展现状及改进策略
大数据下企业会计发展现状及改进策略随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业管理和决策的重要工具之一。
在大数据的支持下，企业会计工作也发生了很大的变化。
然而，目前企业会计的发展存在着不少问题，需要加以改进。
本文将从大数据下企业会计的现状出发，探讨企业会计改进的策略。
一、现状1. 数据量增大，过程变得更复杂随着企业业务的不断增长，数据量也在不断增大，单纯的手工记账已不能满足企业的需要。
企业会计在处理数据时需要耗费大量的时间和精力，不仅容易出错，而且效率也很低。
此外，数据的来源越来越多样化，导致会计工作的过程变得更加复杂。
2. 信息传递的效率有限在企业内部，不同的部门之间需要共享数据，但信息传递的速度往往受限于人员和通讯设备的限制，容易出现信息滞后的情况。
此外，在企业之间共享数据时，不同的会计系统之间存在着兼容性问题，使得信息共享效率不高。
3. 无法满足企业高效决策的要求传统的会计工作是以统计数据为主，很难为企业提供及时准确的全局数据，无法满足现代企业需要进行高效决策的要求。
此外，部分企业在进行决策时需要进行预算管理，但是传统的会计工作对于预算管理的支持相对较弱。
二、改进策略1. 加强会计信息化建设企业可以通过引入会计软件和智能会计系统等工具，加强会计信息化建设。
这可以帮助企业提高会计工作的效率和准确性，同时加强不同部门之间的信息共享。
此外，智能会计系统可以通过分析数据，提供预测性分析和风险预警等功能，帮助企业进行更高效的决策。
2. 建立完善的数据管理机制企业应该建立完善的数据管理机制，将数据的来源、处理、共享和使用等环节都纳入计划范围。
此外，企业可以通过加强数据安全保护和监管措施，确保数据的可靠性和安全性。
3. 加强企业内部管理企业应该积极加强内部管理，建立完善的财务管理制度和预算管理体系，保证会计工作的准确性和及时性。
在会计部门内，公司应该培养专业的会计人才，提高会计人员的专业素养和技能水平。
4. 建立跨部门合作机制企业之间可以建立信息共享的平台，提高信息传递的效率。
大数据时代企业管理会计发展趋势研究
大数据时代企业管理会计发展趋势研究随着大数据时代的到来，企业管理会计也面临着新的发展趋势。
本文将从以下几个方面进行探讨：大数据对企业管理会计的影响、大数据时代企业管理会计的新特点、大数据时代企业管理会计的新任务和大数据时代企业管理会计的发展策略。
一、大数据对企业管理会计的影响大数据的出现给企业管理会计带来了巨大的影响。
传统的企业管理会计主要依赖于有限的数据量，而大数据时代可以收集到海量的数据，并通过数据分析和挖掘提供有价值的信息支持决策。
大数据的出现使得企业管理会计可以更好地发现内在的规律和趋势，从而推动企业决策的科学化和智能化。
二、大数据时代企业管理会计的新特点在大数据时代，企业管理会计的新特点主要有以下几点：1. 数据量大、多样性高：企业管理会计可以通过收集大量的数据，包括内部数据和外部数据，来支持决策。
这些数据的种类和来源多样化，涉及到各个方面的信息。
2. 实时性强：大数据时代的企业管理会计可以通过实时采集和处理数据，为决策提供实时的信息支持。
这使得企业能够及时调整经营策略和应对市场变化。
3. 多维度分析：大数据时代的企业管理会计可以通过多维度的数据分析来深入挖掘数据中的规律和信息，从而提供更全面和准确的决策支持。
4. 数据挖掘和预测分析：大数据时代的企业管理会计可以通过数据挖掘和预测分析，发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而提前预判市场变化和竞争环境。
四、大数据时代企业管理会计的发展策略大数据时代的企业管理会计需要制定相应的发展策略，以适应新的需求和挑战。
主要包括以下几个方面：1. 加强数据治理：企业需要建立健全的数据治理机制，包括数据收集、整合、存储和管理等环节。
需要确保数据的质量和安全性，保护企业的核心信息资产。
2. 培养数据分析人才：企业需要培养一支具备数据分析和挖掘能力的人才队伍，以提供数据驱动的决策支持。
这需要企业进行培训和引进外部专业人才。
3. 使用适应性技术工具：企业需要选择适应性的技术工具，包括数据分析工具、数据挖掘工具等，以支持大数据的处理和分析。
大数据视域下的企业财务会计信息化管理
大数据视域下的企业财务会计信息化管理在多个行业领域中，大数据的应用正在日益普及和深入。
企业财务会计信息化管理也不例外，随着大数据技术的发展和应用，企业财务会计信息化管理已经进入了大数据视域。
本文将从大数据视域探讨企业财务会计信息化管理的特点、挑战和机遇，并提供相应的解决方案。
一、大数据视域下的企业财务会计信息化管理特点在大数据视域下，企业财务会计信息化管理具有以下几个特点：1. 数据规模庞大：大数据时代，企业产生的财务会计数据量庞大，包括企业内部和外部的数据。
这些数据涵盖了各个方面的财务会计信息，如资产负债表、利润表、现金流量表等等。
传统的人工处理已无法胜任这种规模的数据处理任务。
2. 多元化的数据来源：大数据的特点之一是来源于多个渠道和多个数据源。
企业财务会计数据可以通过ERP系统、财务软件、电子商务平台等多个系统和渠道进行采集和处理。
这就要求企业在信息化管理过程中能够整合和利用这些多元化的数据来源。
3. 实时性要求高：在大数据时代，财务会计信息的实时性变得非常重要。
企业需要及时了解自身财务状况，及时调整经营策略。
只有通过及时处理和分析财务会计数据，企业才能够在快速变革的市场环境下做出准确的决策。
二、大数据视域下的企业财务会计信息化管理挑战在大数据视域下，企业财务会计信息化管理也面临一些挑战：1. 数据质量问题：由于数据量庞大且来源多样化，企业财务会计数据的质量容易受到影响。
数据质量的问题会直接影响到财务会计信息的准确性和可靠性。
因此，企业需要建立起高效的数据质量管控机制，提高财务会计数据的质量。
2. 数据处理能力：大数据时代，企业财务会计数据的处理速度和处理能力成为了一个问题。
由于数据量庞大，传统的数据处理方式已经无法胜任。
因此，企业需要借助大数据技术和工具，提高数据处理的速度和效率。
3. 数据安全性：大数据时代，企业财务会计数据的安全性成为了一个重要问题。
大量的敏感财务数据被存储在企业的数据中心或云端，容易受到黑客攻击或数据泄露的风险。
大数据时代企业财务分析的探讨
大数据时代企业财务分析的探讨随着大数据技术的不断发展和应用，企业财务分析也迎来了新的机遇和挑战。
大数据时代企业财务分析不再局限于传统的财务报表分析，而是通过大数据技术和工具，对企业财务数据进行更加全面、深入的挖掘和分析，为企业决策和管理提供更加准确、及时的信息支持。
本文将探讨大数据时代企业财务分析的特点、优势和应用，以及面临的挑战和发展趋势。
1. 数据量大大数据时代的特点之一就是数据量巨大，企业财务数据也不例外。
传统的财务报表数据只能提供有限的信息，而大数据技术可以收集并分析更加丰富和多样的数据，包括财务报表数据、交易数据、市场数据、客户数据等，从而为企业提供更加全面和深入的财务信息支持。
2. 多样性大数据时代的企业财务数据不仅仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。
非结构化数据包括文本数据、图片数据、音频数据等，半结构化数据包括日志数据、传感器数据等。
这些多样化的数据形式使得企业财务分析更加全面、深入和多元化。
3. 实时性传统的财务报表分析需要等到月度或季度结束才能得到，而大数据技术可以实现对企业财务数据的实时分析和监控。
这意味着企业可以及时获取最新的财务信息，及时作出相应的决策和调整。
4. 智能化大数据技术还可以应用机器学习、人工智能等技术，对企业财务数据进行智能化分析和预测，从而更好地为企业决策和管理提供支持。
智能化的财务分析可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，提升决策效率和准确度。
二、大数据时代企业财务分析的优势和应用1. 更准确的风险管理大数据技术可以帮助企业对风险进行更加准确的预测和管理。
通过对海量的财务数据进行分析，可以发现潜在的风险因素和趋势，及时采取措施进行调整和防范，提升企业的风险管理能力。
2. 更精准的成本控制大数据技术可以帮助企业更加精细地分析成本数据，发现成本的构成和变化规律，找到成本控制的潜在空间和方式，从而提升企业的盈利能力。
3. 更有效的财务决策支持大数据技术可以提供更加全面、深入和准确的财务信息支持，为企业的财务决策提供更多选择和更好应对未来风险的能力。
试论大数据时代下企业会计数据的新特征
杜金 波
这 不仅 改变了 以往的人工数据清洗方式 ， 而且数据会更加真实 ， 误差会 更 加小 。这在提高数据处理工作效 率的同时也 提高了数据处理工作的
质量。 （ 三） 会 计数 据 分 析 从 数 据 仓 库 向深 度 学 习进 行 转 变
计数据 特征进 行分析 ， 以供参 考。 关 键词 ： 大数 据 时 代 会 计 数 据 特征 研 究
型。 在开展会计工作过程 中 ， 这些都是需 要考虑的重要会计因素 。这些 非结构化 的会计数据直接影 响了会计数 据的构成。在如此多样化 的数 据结构 中 ， 可获得 的数据常常是非 结构化 的， 因此 ， 传统 的结 构化数据 库 已经很难存储并处理多样性的大数据 。 （ 二） 会计数据处理 由原来的集中式向分布 式转变 大数 据背景下数据 量的指数化 发展趋势 明显 ， 数据分析 的样本空 前 巨大 ， 数据 分析处 理的时效性要求更高 ， 因此使得现在的数据会计处 理方 式与传统 的会计处理方式 不同 ， 在计算 全量和在线 的数据时需要 改 变原来 的集 中式计算结构 ， 企业要积极 采用分布式或者 扁平式 的会
在 以前 的会计数据输 出工作 中， 企业大多采 用图表 的形式来 报告 企业 的会计 信息 ， 比如财务报表等 ， 而在大数据 的背景下 ， 企业改 变 了 以往的信息输 出形式 ， 而是将 复杂的会计数据转 化为直观的图形 ， 通常 会综合采用 图形 、 表格 和视频 等方式 将数据进行可视化呈现。同时 ， 企 业也可 以采用 ＡＰ Ｉ 、 ＸＭＬ和二进 制等接 口输 出形式来输 出数据 ， 以便能
构化数据是 以二 维表的方式进 行保存和管理 ， 它是传统 的数据库管 理
系统 中的重要组成部分 。 静 态非结构化 数据是通过 现代科技设备 产生的 ， 在 数据 的管理 过 程中只能采用非关系型数据库将其保存 。动态实时会计数据 是与智能 设备用户 的地理位置 、 交 易信息 、 使用 场景相关联 的 ， 动态实时会计 数 据信 息是大量的实时数据流。 非结构 型的会计数据来 源较为广泛 ， 比如来 自于传感器 的各 种类 型数据 、 移动 电话 的 Ｇ Ｐ Ｓ 定位 数据 、 实时交易信 息 、 行情 数据信息 、 用 户的 网络点击量等等 ， 像 网上 书店这种通过互联 网发展 起来的电商 ， 他 们则通过存 储顾客 的搜 索路径 、 浏览 记录 、 购买 记录等大量非结 构化 数据 来分 析顾客 的购 买倾 向 ， 设计 算法来 预测 顾客感 兴趣 的书籍 类
浅谈大数据时代会计行业发展趋势
浅谈大数据时代会计行业发展趋势1. 引言1.1 大数据时代的到来在大数据时代的到来，信息量呈爆炸性增长的趋势，数据已经成为重要的生产要素和竞争优势。
大数据时代的到来，使得传统的数据处理和管理方法已经无法满足日益增长和复杂的数据需求。
大数据时代的特征是数据规模庞大、数据种类繁多、数据处理速度要求快等。
大数据时代的到来，为各行业带来了巨大的机遇和挑战。
在这个时代，大数据不仅是关键的资源，也是企业竞争力的重要体现。
会计行业也不例外，大数据时代为会计行业带来了新的发展机遇。
传统的会计工作主要是以财务报表编制和审计为主，大数据时代的到来，推动了会计信息化进程，使得会计工作更加智能化、高效化。
大数据技术的应用，使会计人员能够更加方便地获取和分析海量数据，为企业管理和决策提供更精准的支持。
大数据时代的到来，改变了会计行业的工作方式和业务模式，促使会计人员不断提升自己的技能和能力，适应新时代的需求。
1.2 会计行业的发展背景在这个大数据时代，数据量呈爆炸式增长，而会计行业作为信息流通的重要节点之一，也必须跟上潮流。
传统的手工记账已经无法应对庞大的数据量和复杂的分析需求，大数据技术的应用成为了会计行业发展的必然选择。
通过大数据技术的应用，会计师可以更加高效地进行数据分析，发现潜在的商业价值并为企业的决策提供支持。
随着云计算、人工智能等技术逐渐成熟，会计信息系统的功能和性能也得到了极大的提升。
数据分析技术的不断发展，使得会计行业在信息处理和决策支持方面取得了重大突破。
与此数据安全和隐私保护成为了会计行业亟需解决的难题。
在大数据时代，如何确保数据的安全性和隐私性，成为了会计行业发展的重要课题之一。
2. 正文2.1 技术驱动下的会计信息化技术驱动下的会计信息化是大数据时代对会计行业产生的重要影响之一。
随着信息技术的迅速发展，传统的手工录入、处理和分析数据的方式已经无法满足日益增长的数据量和复杂性。
会计信息化成为了大势所趋，技术不断推动着会计工作的智能化、自动化和数字化。
浅析大数据时代下会计信息化安全
浅析大数据时代下会计信息化安全随着大数据时代的到来，会计信息化安全面临着新的挑战和机遇。
大数据时代给会计信息化带来了许多前所未有的机遇，但同时也带来了更加复杂和严峻的安全威胁。
在这样的背景下，会计信息化安全问题变得尤为重要。
本文将从大数据时代的特点、会计信息化安全面临的挑战和应对策略等方面进行浅析。
一、大数据时代的特点大数据时代是信息技术发展的产物，它以海量、多样、高速、价值密集的数据为特点。
在大数据时代，数据呈现爆炸式增长，信息量庞大且复杂，数据的快速传输和处理成为常态。
大数据的应用可以帮助企业更好地分析市场趋势、了解客户需求、提高生产效率等，为企业创造更多的商业价值。
二、会计信息化安全面临的挑战1. 数据泄露风险在大数据时代，企业积累的数据规模巨大，其中包含了大量的敏感信息，如财务数据、客户信息、业务机密等。
一旦这些数据泄露，将给企业带来严重的损失。
如何保护这些数据免受攻击和泄露，成为了会计信息化安全面临的重要挑战。
2. 数据安全意识不足在大数据时代，许多企业在追逐数据的价值的过程中，往往忽视了数据安全意识的培养。
员工对数据安全的重要性认识不足，缺乏相关的安全知识和技能，这使得企业在面临安全威胁时显得较为脆弱。
3. 安全技术不断更新随着科技的不断发展，黑客攻击技术也在不断更新，安全技术也需要与时俱进。
在大数据时代，企业需要不断投入更多的资源来升级、更新安全技术，以应对不断变化的安全威胁，这对企业而言是一项不小的挑战。
1. 建立完善的安全管理体系企业需要建立一套完善的安全管理体系，包括安全政策、安全流程、安全培训、安全审计等方面。
这样能够有效地提高企业对安全风险的识别和应对能力。
企业需要加强对员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全的重视程度，增强其安全意识和技能。
只有员工具备了良好的数据安全意识，企业才能更好地应对安全威胁。
企业需要投入更多的资源来更新和升级安全技术，保持企业安全体系的健壮性。
大数据时代对企业会计的影响
大数据时代对企业会计的影响随着信息技术的迅猛发展和全球经济一体化的推进，大数据已经成为了企业经营和发展中不可或缺的重要资源和工具。
在这个大数据时代，企业会计也面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据时代对企业会计的影响是全方位的，它不仅改变了会计的业务模式和方法，也对会计人员的素质和能力提出了更高的要求。
本文将从多个角度探讨大数据时代对企业会计的影响，并分析应对策略和发展趋势。
一、大数据时代给企业会计带来了新的机遇1. 数据获取的便捷性和丰富程度在大数据时代，企业可以通过各种渠道获取大量的数据资源，包括传统的财务数据、销售数据、采购数据等，也包括新兴的社交媒体数据、互联网数据、物联网数据等。
这些数据的获取方式多样化，量级庞大，且多为实时数据，为企业会计提供了更多的数据支持和决策依据。
2. 数据分析的工具和技术的进步随着数据科学和人工智能等领域的快速发展，数据分析工具和技术也得到了迅速提升。
企业会计可以利用现代数据分析工具和技术，对大数据进行深度挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的规律和价值，为企业的经营决策提供更加精准的支持。
3. 数据驱动的决策模式大数据时代强调数据驱动的决策模式，企业需要通过数据来解决业务问题和挖掘商机。
这为企业会计提供了更多的机会，他们可以通过数据分析为企业领导提供更加客观和科学的决策建议，参与到企业的战略规划和业务发展中来。
1. 数据质量和真实性的保障大数据时代，数据的量级和多样性都带来了数据质量和真实性的挑战。
企业会计需要面对更加复杂的数据环境，保证数据的准确性和真实性，避免数据造假和误导性信息对企业会计和财务报告的影响。
2. 数据处理和分析能力的提升大数据时代，企业获取的数据量大幅增加，传统的数据处理和分析能力已经不能满足日益增长的数据需求。
企业会计需要不断提升自己的数据处理和分析能力，掌握现代数据分析工具和技术，才能更有效地应对大数据环境下的会计工作。
3. 数据安全和隐私保护的挑战随着大数据的不断涌现，数据安全和隐私保护成为了企业面临的重要挑战。
大数据时代企业会计信息化的发展
大数据时代企业会计信息化的发展随着大数据时代的到来，企业会计信息化发展迎来了新的机遇和挑战。
大数据时代指的是以海量、高速、多样的数据为特征，这种数据量巨大、多元化的特点对企业会计信息化提出了更高的要求，也给企业带来了更多的机遇。
1. 数据量的激增在大数据时代，企业面临着数量庞大、种类繁多的数据，这些数据包括了来自内部和外部的大量信息，比如财务数据、客户数据、供应链数据等。
这种数据量的激增给企业会计信息化带来了挑战，传统的数据处理方式已经无法满足企业的需求，需要借助大数据技术来高效处理这些数据。
2. 数据价值的挖掘大数据时代给企业提供了更多的数据源，这些数据可以帮助企业更好地了解市场、客户和竞争对手的情况，也可以提供更多的决策支持。
企业会计信息化需要更好地挖掘这些数据的潜在价值，将其转化为企业的竞争优势。
3. 数据安全的挑战随着数据量的增加，数据安全问题也成为了企业面临的重要挑战。
大数据时代的数据泄露和黑客攻击成为了企业的头号威胁，企业会计信息化需要加强数据安全的防护，确保企业重要信息的安全。
二、大数据技术在企业会计信息化中的应用1. 大数据分析大数据时代要求企业对海量数据进行精细化管理和分析，而传统的会计信息系统已经无法满足这种需求。
大数据技术可以帮助企业更好地进行数据分析，从而提高企业的决策效率和准确性。
2. 人工智能人工智能技术已经在企业会计信息化中得到了广泛应用，通过人工智能技术，可以实现数据自动化处理、智能搜索、智能分析等功能，大大提高了会计信息化的效率和质量。
3. 云计算云计算技术可以帮助企业存储和管理海量数据，大大降低了企业的IT成本，同时也提高了数据的安全性和可靠性。
随着大数据技术的发展，企业会计信息化需要更好地实现各类数据的集成和共享，打破各部门之间数据孤岛的局面，实现全面的数据管理和分析。
大数据时代要求企业会计信息化实现智能化，通过人工智能和机器学习技术，实现数据的自动化处理和分析，提高企业的决策效率和准确性。
大数据时代对财务会计的影响探讨
大数据时代对财务会计的影响探讨随着大数据时代的到来，企业面临了一个新的挑战和机遇。
大数据不仅对企业战略决策和市场营销产生了深远影响，同时也对财务会计领域带来了革命性的变革。
本文将探讨大数据对财务会计的影响，并探讨在大数据背景下，财务会计如何适应这一变革，发挥更大的作用。
一、大数据时代的特点大数据时代的核心特点是数据量大、种类多、速度快、价值密度低。
传统的财务会计主要依靠统计报表和财务指标对企业的经营状况进行分析和预测，大数据时代下，企业所面对的数据量已经远超过人类的认知能力和数据处理能力，传统的财务会计方法已经无法满足企业管理和决策的需求。
二、大数据对财务会计的影响1. 数据质量与真实性: 大数据时代下，企业所面对的数据量庞大，数据质量和真实性成为财务会计的首要问题。
因为大数据的特点，数据质量可能难以保证，并且容易受到外部环境、数据来源和处理方法的影响。
对于财务会计工作来说，如何确保大数据的真实性和可靠性成为了一个重要的挑战。
2. 数据分析与决策支持: 大数据时代下，企业的经营决策越来越依赖数据分析和数据挖掘。
而财务会计部门又承担着企业财务数据的搜集和处理工作，财务会计需要具备更强的数据分析和决策支持能力，能够从海量数据中提炼出有用的信息和规律，为企业的战略决策提供支持。
3. 财务报告与透明度: 大数据时代下，企业的财务报告也受到了更高的关注和要求。
由于大数据时代下，企业所面对的数据量庞大，数据来源多样，因此财务报告的透明度成为了一个亟待解决的问题。
财务会计需要通过技术手段和管理手段，提高财务报告的透明度，使投资者和监管部门更加信任企业的财务状况。
4. 成本控制与效率提升: 大数据时代下，企业面对的数据量庞大，因此数据的存储、处理和分析成本大幅增加。
对于财务会计部门来说，如何控制数据处理的成本，提高数据处理的效率，成为了一个亟待解决的问题。
财务会计需要通过技术手段和管理手段，降低数据处理成本，提高数据处理效率，为企业节省成本，并提升企业的竞争力。
大数据背景下企业会计数据的新特征
夏 文 杰 烟 台 国 际机 场 集 团 有 限公 司 ２ ６ ４ ０ ０ ７
摘要 ： 在 现代 经济不 断 发展 的过 程 中，信 息技 术被 运 用的越 来越 广泛 ，在 信 息技 术 酝酿下产 生的 大数据 时代 已经 成 为 了现 代经 济 中的主 流趋 势 ，各 行各 业都在研 究大数据可 能带来 的挑 战 与机遇 。在 全 民大数据 时代 ，数据逐 渐 成 为企业要 获得 竞 争胜利 的最主要 的 战略资 源之一 。会 计数据是 企业 经营管理过 程 中十 分重要 的数据 之一 ，其在 数 据 大 时 代 背 景 下 必 然会 呈 现 出新 的特 征 ，正 因为 会 计 数 据 的 重要 性 ， 我 们 在 阐 述 会 计 数 据 新 特 征 的 基 础 上 还 研 究 了会 计数据新 特征 可能会给 企业会 计工作 带来的影 响。 大数据 时代 个性化 、 多变的信 息需 求以及 本身提 供 的 巨 大信 息量对 企业会计提 出了新 的要 求 ，带来 了挑 战的 同时亦有新的机遇 。 关键词 ： 大 数据 ； 企 业 会 计 数据 ； 新 特 征
会 计 数 据 作 为企 业 数 据 的核 心 ，顺 应 大 数 据 时 代潮 流 ，会 计 数 据 已 由原 来 简单 的核 算记 录 工具 转变 为 影响企 业 经营 决策 的 重要 因素 ，是企 业 在 日常经 营过 程 中重 点 关注 的战 略资 源 。前文 提 到的
大数 据 时代 的数 据 具有 容量 巨大 、种类 繁 多 以及 个性 化 需 求强 的特 点 ，这些 都催 生 了 “ 大数 据” 采集 、 加 工、 处理 、 储存、 输出
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科技资讯2016 NO.32SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION企 业 管 理76科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION1 大数据时代的数据主要特征在当前的大数据时代下,抓住有利信息是关键,而数据就是信息的来源,有时候数据本身就是信息。
人们常常将数据信息作为决策的重要依据,“大数据”的“大”就是在信息处理过程中,数据来源非常广泛,数据信息量很大,储存时需要耗费很大的储存空间,动用巨大的传播媒介,并且在处理数据时要用到很多复杂的编程。
在当前大数据的背景下,显然以前传统的数据处理方式已经无法达到现在的需求。
随着大数据时代的不断深入,数据总体表现为以下3个特征。
1.1 所获得的数据来源广泛,容量巨大一般来说,容量在10T以上的数据集合才算是大数据。
在人们的日常生活中,各种现代化的仪器已经屡见不鲜,所以数据的来源十分广泛。
这些现代化的仪器,可以将我们所需要的数据信息进行记录和收集,让我们能够更加及时全面地了解到需要的各种信息,方式更加多样,数据就更加客观。
数据的储存量巨大是另一个主要特征。
随着社交媒体的不断发展,人们可以随时随地的交换数据信息,信息的传递量也成倍的增长,并且由于储存媒体的容量不断变大,甚至超越了互联网所能承载的数据流量,所以大数据时代数据的容量必然会越来越巨大。
1.2 多种数据,更高价值以往数据的来源主要是结构化数据,可是结构化数据的来源很单一,时代在进步,信息也变得更加多样化,信息的来源自然变得十分广泛,每天我们都会亲自发送各种各样的信息,比如媒体社交网络等。
这些数据已经逐渐开始成为大数据时代的主要数据来源。
也正是因为这些数据并没有经过初期的加工,所以他们传递过来的信息并没有信号的衰减,保有了原始信息的真实可靠性,利用价值更高,同时这也需要更高端的科技支持。
1.3 个性化的数据需求越来越普遍随着数据容量的迅速增长,人们已经开始逐渐意识到对数据价值挖掘的重要性。
因为现在获取信息越来越容易,所以,人们重在寻求对自己有价值的数据信息。
这就要求数据信息更加多样化,所以对于不同的群体不能像以前一样一概而论,要采用不同的信息传送方式来满足他们的需要。
2 大数据时代对会计数据及会计工作的影响会计数据是企业数据的核心,在现在大数据时代的背景下,会计数据已经不再是原来核算记录的工具,而成为了一个影响企业经营决策的重要因素,是企业在日常经营过程中重点关注的战略资源。
上面提到过大数据有来源广泛、容量巨大、种类繁多、价值高、个性化需求的特点,有这些特点,就派生出了大数据的采集、加工处理、储存输出等方面的改革。
所以说在当代的大数据背景下,对于企业会计数据的工作又有了新的要求。
2.1 会计数据的来源,从以往的“结构化”数据,变为现在以“非结构化”数据为主导“结构化”数据采用的是非关系型数据库,非结构性数据库对于数据的格式要求并没有那么严格。
企业管理已经更加倾向于使用互联网来管理,因此非结构性的数据形式开始受到更多企业的欢迎。
一个企业管理的方方面面都离不开会计数据。
企业的会计人员在对数据信息进行处理时,关注的不仅仅是数据的数量,更重要的是数据的质量,也就是信息的价值。
随着会计云计算越来越得到更多企业的广泛应用,然而对于不同的企业同一套软件并不能满足他们的需求,如果这个时候继续采用原来统一模式的数据处理手段,那么将会大大降低企业会计的工作效率。
所以现在对于企业会计而言,他们的首要任务是,发掘更多的具有竞争力的会计数据分析手段,深入挖掘数据信息,获得更有利的资源。
2.2 会计数据的价值,从简单的“数据仓库”转变为“深度学习对象”以前的会计数据就相当于一个大型的数据仓库,需要数据的时候就从数据库中寻找,刚做报表需要的时候,就从数据仓库里提取出数据来,满足监管需要。
但是现在在大数据时代背景下,非结构化的数据大量涌入,原来那种简单的从数据库中提取数据的方式已经变得不可取,无法最大限度地利用数据的价值。
会计专员只有通过对数据的解读和定向分析,再加上对人们行为趋势的预判,才能使得会计数据有预测未来趋势的能力,这样的数据才是有价值的数据。
这对企业提高营业额有非常大的帮助。
2.3 快递数据具有实时更新的特征,更多时候它是一种动态的流数据在大数据背景下,信息更新较快,会计数据也有同样的特点,DOI:10.16661/ki.1672-3791.2016.32.076刍议大数据背景下企业会计数据的新特点李萍(常高新集团有限公司 江苏常州 213002)摘 要:当今社会,科技经济迅速发展,这也将意味着21世纪会是一个大数据的时代。
企业管理也应该紧跟时代的步伐,对企业的财务管理进行适当的调整和改革,这样才能够提高企业的经营收益,完善管理制度,让企业能够在当前的激烈竞争中占有一席之地。
关键词:大数据 企业 会计数据中图分类号:F275文献标识码:A文章编号:1672-3791(2016)11(b)-0076-02科技资讯2016 NO.32SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION7企 业 管 理77科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 这就要求企业在处理会计数据时要有流处理的思想,跟上人们的思维和行为方式,实时变化更新。
比如说现在应用比较广泛的实时在线的销售、实时售后服务等都借鉴了流处理的思想。
我们还可以借助计算机模型、人工智能等,深入学习会计数据的应用方式,让机器代替人力,自动对数据进行分析。
3 会计数据新特征给会计工作带来的新要求3.1 企业要有收集和整合多种信息的能力前文中已经分析过了大数据时代下数据信息的特征,其中数据的价值不容小觑。
并且现在非结构化数据已经成为了主导,它本身就蕴含着更为有价值的信息。
企业之间的竞争有很大一部分体现在对有效数据的整理和抢夺上,要解决信息分布不均,不能全面反映企业经济状况的问题。
可见,尽可能多渠道地收集各种数据信息,并对信息进行分析是提高企业竞争力的重要因素。
3.2 要注重对获得的会计数据的深入学习,满足信息使用者个性化需求随着企业中会计数据已经不再简简单单是原来是数据仓库的角色,企业会计工作人员应该意识到,在处理会计数据的过程中,不能再被动地使用数据价值,而应该变为主动地去挖掘数据价值。
这就需要企业来培训员工对数据进行专业、有效的分析和学习。
加强员工培训是一个企业应有的方案,这样能够使得会计数据得到的处理结果,能够满足信息使用者个性化的需求。
3.3 完善企业会计制度,提高数据处理的效率在当今大数据时代背景下,企业的数据处理呈现“流数据”的形式,所以数据处理要紧跟时代步伐,并且做到及时和有效。
拖延时间会导致人,本该具有价值的信息变得一文不值,尤其是当下企业间竞争十分激烈的情况下,速度就是一切。
一个小小的失误,就可能会对企业带来不可弥补的损失。
企业会计制度的完善,从根本上来说,就是要提高会计工作人员对于数据的处理效果和能力。
通过制定详细的制度,正确引导员工工作,避免出现职责分配不明确的情况。
4 结语总之,大数据与数据驱动的决策方式更加科学也更为准确。
在大数据时代的背景下,决策者和参与者的决策能力将会大大提高。
这也将进一步强化企业会计数据和会计信息对于新的经济模式下企业的日常运营和流程重组的重要价值。
但依然要注意,在这样一个纷繁复杂的环境里,有许多的会计数据没有被得到有效的利用,这就会产生数据泛滥或者信息超载,所以,只有确保会计数据的真实性和有效性,才能够保证会计数据分析基础上会计信息能够帮助企业洞察到正确的战略信息。
要想达到这样的目标,企业就要加大对员工的培训力度,让员工适应当代大数据时代背景的需要。
另外,当前企业非结构化和流动实时会计数据进行分析的技能还十分匮乏,这些技术还有待进一步提高,以方便为以后的企业数据管理做出更大的贡献。
参考文献[1]夏文杰.大数据背景下企业会计数据的新特征[J].现代商业,2015(11):191-192.[2]侯姗姗.大数据时代会计流程重组研究[D].中国海洋大学,2014.为成功的移动互联网产品微信要早诞生近4年的时间。
在飞信诞生之后,联通和电信也都推出了跟风的产品,甚至可以说,微信的出现,也在相当程度是受到了飞信的启发。
但后来飞信的业务与短信业务的冲突,让飞信的地位却越来越尴尬,到现在飞信已经成为了一个边缘化的应用了。
是什么搞砸了飞信？首先是把飞信封闭在移动用户内部;再者决策层担心飞信会影响到短信等传统业务收入;最后归结的一个原因还是内部机制问题。
3 传统运营商转型方向(1)开放管道,吸引合作伙伴,引入民营资本。
运营商要想在互联网业务上有一番作为,可以借鉴和效仿互联网公司的做法,自己只做投资人和业务支撑。
在运营商现有体制一时难以根本改变的局面下,或许引入民营资本,给互联网业务更大的活动空间和自主权也是运营商当前一个不错的选择。
马继华就表示，“中国移动要想在互联网业务上有一番作为,就需要按照互联网的游戏规则来行事,可以借鉴和效仿互联网公司的做法,自己只做投资人和业务支撑。
至于公司运营,可以完全按照市场化的方式进行,甚至中国移动都可以充当天使投资人,最大程度地吸收资本市场的力量。
”实际上,另外一家运营商中国电信的互联网业务,就尝试按照这种思路推进。
按照中国电信的思路,正逐步加大在各新业务层面与互联网等民营资本的合作力度,借助民营资本和互联网公司更加灵活的机制和成熟的经验,来带动自己的业务发展。
(2)调整内部运作方式,前后端协同工作。
作为国企,运营商内部层级分明,万事以领导指示为重,一个好的想法在经过层层汇报、修改之后,往往面目全非了,这不适合互联网公司的运作方式。
如果腾讯当初总想着不要影响到QQ的用户量,那就不会有今天的微信;同样,如果运营商害怕自己的互联网产品会影响到自己传统的语音和短信业务,那也只好等着被人颠覆。
充分放权给项目团队,产品设计以市场为导向,做好前后协同工作,勇于尝试,规避出一个产品套餐要一年的时间情况。
(3)探索未来网络基础架构与互联网创新业务相结合。
积极展开未来网络基础架构的研究如:软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)、内容中心网络(Content-Centric Networking,CCN)、网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)、边缘计算等新技术,以助力企业数字化转型,节省网络运营成本和与互联网创新业务相结合拓宽业务渠道。
参考文献[1]2015年通信运营业统计公报[R].工业和信息化部.[2]刘韵洁.服务可定制:未来网络的重要趋势[J].ICT新视界,2016(18).(上接75页)。