大数据会计的特征

大数据与会计专业是适应当今人工智能与大数据时代会计业务的专业，旨在培养具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才。大数据会计专业就业方向为在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作

据世界经济论坛的消息，2020年，全球每日数据总量将达40泽字节。随着大量数据的流入，企业需时刻保持警惕，以从广袤的数据海洋中找到有价值的信息和见解，同时也需要清除无用的数据。大数据在这方面发挥了作用。恰如其名，大数据涵盖了大量不同种类的数据。这些数据极速生成，而传统的数据处理系统绝不可能完成这一任务。打个比方——人们也许有过这样的经历：用一台老旧的电脑在打开一个相当大的视频文件时，电脑死机了。这是因为处理器无法处理该视频文件中包含的大量数据。尽管在谈及大数据时，数据的总量无法感知。比如，单单Facebook每天就要生成4千兆的数据。在会计行业也是如此，专业人员已经开始意识到大数据的意义。如果置身会计领域，大数据有助于开辟有关数据洞察和分析的全新且未触及的道路。将大数据与区块链、人工智能和自动化以及机器学习等先进技术相结合，有助于创造强有力的自动化会计处理流程。在未来几年，大数据将以多种方式产生重要影响，以下为其中一些方面：1. 商业决策随着会计行业自动化的引入，会计员从重复的核算任务中脱离出来，扮演起了业务咨询的角色。他们负责为其客户打造融资计划，提供有价值的见解。大数据也是一个可信任的企业顾问。会计可以利用大数据，基于相关数据集帮助企业做出明智的财务决策，还可以创建/形成长期的金融战略。来源：Pexels2. 审计审计是会计行业极为重要的一部分，在分析公司资产方面发挥作用。然而在现代社会中，传统的审计方法输出的结果，无法与企业所期望的有价值的见解相匹配。与数据分析相结合的大数据正在改变审计的过程。审计过程正逐渐从基于样本的测试转变为由数据驱动、基于人口水平的审计，包括了企业所有关键领域。大数据为审计员提供了现实中的结构化数据。因此，审计员能够探索更多领域，更快识别异常值。3. 风险管理会计事务所的成功取决于对金融风险的识别和纠正。在大数据和预测分析的帮助下，注册会计师（CPAs）能够预测未来的风险，建议客户采取必要举措。通过大数据的处理，会计师还能够识别潜在欺诈行为。这一过程无需人为介入，也无需在大量数据集上使用算法。4. 业绩企业绩效取决于多种参数，如员工、核心过程和预算管理等。借助具有高级分析能力的大数据，可以通过确定新的绩效指标（KPI）来跟踪企业绩效。此外，大量数据集也有助于认清市场走向，在竞争中保持领先。将大数据和高级分析法结合使用，有助于识别、分析顾客模式，从而完善顾客体验。5. 洞察数据可视化是将数据转化为更加可感知形式的过程。结合数据可视化利用大数据，就能为会计界专业人士提供可见性较高的会计数据。这一过程增强了业务洞察力，因为大数据集能够分割转化为有意义的信息。.1、 大数据时代的概念当今社会是对数据的应用已经习以为常，人与人之间频繁的用网络进行交谈，大数据就是这个高科技时代下的产物。大数据有四个基本的特点大量、高效、多样、价值,它的意义在于对这些数据进行专业处理,而不单单仅掌握庞大的数据信息。"大数据"是一种较大规模的，在搜索、存储、处理、解析这几部分大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。而且大数据在处理其他方面也有不同的影响。1.2、 大数据时代的特征大数据时代的到来使每个企业都有的紧迫感，因为大数据对于企业的发展和对未来的影响发挥着重大的影响。大数据时代的到来使得数据变得复杂和繁多，促使我们要对数据处理不能像传统模式一样。但大数据时代的到来，可以让我们利用云电脑、超级电脑和手机等实时信息传输工具处理各种大类型的数据，使得信息处理方式更加便捷,更加方便,可以快速高效的进行数据处理，并且相比传统的数据更加的准确和严谨.2、 大数据时代给未来会计发展带来的机遇2.1 、数据类型和收集方式的转变大数据时代的来临，数据类型发生了改变，相比较传统会计数据的类型比较单一和普通,并且搜集的数据大多是结构性数据,不能有效的为现在的业务做出准确的判断，并且数据的价值性不高而且对会计业务的帮助性不大。但大数据时代的到来和信息化的高速发展,电子商务和社交网络等互联网这些工具普遍的被使用,收集的方式变得更多样化，数据大规模的呈现在人的眼前，而且这些数据大多是非结构性数据,相比传统的更严谨和准确，大数据时代促使会计数据搜集方式和数据类型发生了改变，但同样对未来会计的发展起到了促进的作用。大数据给会计行业带来的机遇及其趋势2.2、 数据信息储存方式发生改变大数据时代的背景再加上网络信息化快速发展，信息数据更加明显呈现出了复杂性、多样性以及专业性的特点。因此,不同于传统的模式，当下我们必须要有一个庞大的数据仓库用来搜集和存储各式各样数据信息,其中较为典型的数据系统主要包含物理用户数据库、内存数据库和系统管理数据库、它们对信息预处理、信息分析和信息处理以及信息价值等处理方式有着很强的功能。2.3 、使用分析工具对会计信息进行集合传统的数据处理方式和信息整合方法已经无法满足大数据时代的发展需求,在大数据时代,有众多分析工具可以用来挖掘和整理有价值的数据,例如用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，与传统数据整理和数据分析方法相比较,信息化的分析工具对有价值的信息进行捕捉、删减、整合更加便捷。3 、大数据时代会计未来发展方向3.1、 大数据时代与会计的联系日益密切在大数据时代的影响下，会计对于企业来说越来与重要了。大数据时代的来临为会计发挥职能的创造了更有利的环境。大数据使网络信息处理更加快捷,为制定合理的决策提供保障。并且能基于非结构化数据的获取,来减少企业在决策过程中产生的风险。还能够对企业信息管理进行完善,令企业预算和精准决策更加合理。大数据更加有利于企业建立完整的信息系统,为企业制定发展战略提供了有效地保障。3.2、 会计数据计量方法不断改善大数据背景下，会计管理数据呈现着爆发式增长，会计信息处理不得不依赖于大数据信息处理技术才能够再次的快速发展，大量的处理数据数据和数据异构性以及数据的多形式并存、数据的实时性对会计的重要性加大,同时受到企业内外部等多种因素的影响,传统货币计量手段已经无法满足对庞大的会计数据进行及时的处理。会计人员不断地寻找新的会计综合计量方法，也尝试从不同方面反映经济结构和经济时局的变化，使传统会计能顺应时代潮流。3.3、 构建新的会计信息化平台会计数据的来源十分具有复杂性和多样性,因此需要建立一个集合客户、供应商和其他合作伙伴等相关对象组成的数据信息系统平台,用于实现数据的共享。这主要从两个方面来进行：首先要建立一个包含中央政府、各级地方政府和企业的三级信息公示平台，这样有利于政府管制和社会公共监督。由于大量的数据和数据量庞大，会计数据平台适合用于领航，持续改进，全面落实，实现循序渐进，逐步改善的效果。3.4、 提高会计信息化的安全性在大数据时代，“云”技术的应用和互联网的发展扩大了数据存储空间，并提出了利用“云”更容易。在这个过程中，应用程序，如群集应用程序和网络组的应用，虽然数据存储和业务访问功能是通过采用新技术提高安全和隐私问题要解决：企业应建立一个更加安全的用户访问控制机制。为了防止他人随意，恶意窃取和修改会计信息的恶意行为;每个云会计服务供应商共同探讨了高可信度的会计信息系统的发展，并采取了政府为防止信息欺诈的主导因素;一组满足自身发展的需要，并与他们的内部控制高度兼容的信息安全管理系统。

1、大数据可以用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。2、大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。3、大数据也称为巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。4、大数据的特点是数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据与会计专业是适应当今人工智能与大数据时代会计业务的专业，旨在培养具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才。大数据会计专业就业方向为在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，也能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。

会计数据是在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。它不仅包括以数量形式出现的定量的属性值 (数值数据)，而且还包括以文字出现的定性的属性值 (非数值数据)。在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划 (预算) 执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。会计数据来源广泛，数据繁多，具有系统性、周期性、连续性和多重利用性等特点。会计数据和信息的加工处理流程（确认、计量、输入、储存、处理、传递、反馈、输出、发布），可以把会计数据分为三类：原始会计数据、中间会计数据和会计信息、发布的会计信息。收集与录入对于原始会计数据的确认、计量、标准化采集和储存，实际上已经进行了多年的探索，各企事业单位对业务进行分析，从中查找有规律可循的各类经济业务。并通过公式定义等方式存储于公式库文件之中，而对于少数不经常发生的、无规律可循的经济业务，则暂时采用人工方法加以填制。所以，国内不少软件中都有了各自的模式凭证和自动转账凭证，国外软件也能自动生成各种凭证。例如SAPR/3，能够自动生成和校验各种记账凭证，能将每月必有的、可按一定规律形成的会计凭证全部实行自动生成。在国家标准《信息技术会计核算软件数据接口规范》（GB/T19581-2004）中，已经对记账凭证的数据元素（数据项）进行了规范。所以，可以结合电子商务和ERP系统，在经济业务发生时，以网络实时数据采集方式，由各项业务的经办人员操作，根据财会软件在计算机屏幕上的提示和引导，把原始会计数据导入临时数据库。临时数据库中的会计数据，由会计人员确认后，计算机程序自动进行分类整理和格式转换、存入基于XML（eXtensible Markup Lan-guage）的数据仓库，会计人员通过网络进行实时控制管理，完成原始会计数据的标准化储存工作，用实时更新的数据仓库提“供原汁原味”的会计数据。会计部门和各类信息使用者（管理、审计、投资、政府部门）可以依据各自的权限，方便地进入数据仓库的相应层次，运用各自预先准备好的专用软件，自动查阅采集所需的会计数据。对临时数据库中经济业务的数据格式，在软件的初始化时，需要预先规定统一的标准，并且设置好“默认值”和“必须填写数据”等输入控制参数。对数据仓库的结构、元数据和多维数据模型，需要根据不同的行业进行设置。原始会计数据的标准化采集和储存，将做到实时、准确、减少冗余，协调电子商务（例如用XML描述的电子单证）与会计信息系统的联系，提高相关部门的工作效率。

大数据的云会计，也有人简称“会计云”。其实质是利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，完成企业的会计核算和会计管理等内容。大数据的会计是建立在云计算基础上的、以互联网为媒介， 由专门的服务商提供软件、硬件及其维护等服务，客户利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析等功能的在线会计信息系统。