大数据时代企业会计工作面临的机遇与挑战分析.pdf

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本文中分析大数据时代企业会计工作面临的机遇与挑战。文中选择大数据时

代为出发点探讨当前会计工作面临的问题以此为基础分析企业会计工作如何

抓住大数据带来的机遇实现大数据与会计工作的融合推动企业会计工作长远

发展。希望通过文中论述为复杂经济环境下企业会计工作应对大数据挑战提供

借鉴与参考。

经济全球化背景下互联网信息技术渗透到各行各业使得企业会计信息所

处环境发生极大改变企业要想在激烈环境中长期生存就需要形成企业优势

参考这些数据制定发展战略形成企业竞争优势。

广义上讲大数据主要指的是数据处理的一种模式并且处理的数据量需要

保证在一定的范围内从而保证及时对信息进行处理。大数据的数据量较高可

以同时处理海量数据。在科技的推动下数据的数量激增对于信息数据处理的

平台和载体也提出了更高的要求。大数据中数据挖掘技术在会计工作中广泛应

用因此有必要做好研究分析工作。

一、会计大数据特征与数据挖掘分析

1.会计大数据的特征

企业会计工作本质上就是与数据打交道会计工作会产生大量的数据需要

对这些数据进行分析提取其中有价值的内容。大数据内涵较多不仅包括较大

数据量还有信息获取、管理及分析如果数据来源与类型存在差别也会造成

数据量增加。具体到会计大数据来说它主要具有以下特征：

(1)规模大。会计数据有着极大规模财务大数据就是原始数据的延伸

主要包括内部企业会计信息、外部子公司信息、行业信息等内容这些信息数据

量己经达到PB、EB①的水平。

(2)类别多。大数据环境下会计数据种类增加既有传统财会数据还包

括非财务数据如工商信息等。数据类型也呈现多元化文字、图表、图片、视

听文件等。

3（）速度快。信息化环境下财务数据来源渠道增加，载体也在增加。需要

在一定时间内进行财务数据析，依据结果做出相应的判断、决策，一旦超过这

个时间就会失去价值。

4（）依赖性。会计数据产生本身具有依赖性，需要建立在会计业务基础上,

因此没有会计业务就不会出现数据，会计数据建立在业务基础上。

2.数据挖掘特点析

（1）驱动式

数据挖掘由庞大的数据库开始，提取其中有用信息需要强大的数据析工具

与知识提取方法，整个过程中经过匹配与筛选，获得有用的信息。现有挖掘技术

具有简单的自我学习能力，有助于提高实施效率。

2（）实时析式

利用数据挖掘技术通过计算机系统实现实时析，在不断变化的数据析过

程中起着重要作用。

3（）集成化式

数据挖掘技术融合定量统计、机器学习等技术，还融入结构化数据与非结构

化数据，有效挖掘数据。在处理财务与非财务信息方面数据挖掘技术具有显著优

势。

二、企业会计工作中大数据应用价值与现状

1.大数据技术应用优势

大数据技术，可以从海量财务数据中提取出有价值的数据，较为适合会计中

数据繁多、种类多样、数据可靠性的特点。会计工作中运用大数据技术，也就是

我们所说的财务大数据，帮助财务人员短时间内从海量数据中筛选出所需的财务

数据，大幅度提升财务工作效率。

（1）符合市场发展趋势

全球经济一体化背景下，会计信息化发展已成为必然。会计信息化建设背景

下利用大数据可以做好会计数据采集与析，提高析结果的准确性，达成会计

信息共享，起到帮助管理者做决定的作用，推动企