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一、大数据时代的特征
数据分析，数据处理，大数据…… 引起了社会的广泛关注。但是数据分析并不是一个全新的概念，为什么现在数据被冠以“大”来修饰，何谓大呢？IBM调查发现每天约有2.5*10^18字节的数据产生，据估算，现在存在世界上的数据是90%是两年前产生的。而现在数据的产生已经超过了现有科技处理能力的更新速度。 50多年前，现代管理之父彼得·德鲁克，认为“信息黑洞”是超载的信息量将损害而不是加强信息使用者的决策能力。如果德鲁克还在世，一定会被每天通过我们屏幕的数据量所震撼。通过每天互联网上产生的数据量可以推算出现在全世界有24亿网民。据Google前首席执行官估计网民们每两天，将生产5百亿亿字节的数据。而大数据已然成为当今的流行术语，彰显了大数据对于当下和未来的重要影响。
数据专家JohnRauser认为：大数据就是一台电脑难以处理的数据量。著云台的分析师团队的观点是：大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据；而还有的人认为“从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术”，并期待将这种能力应用到会计信息化平台中。数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据处理正在向半结构化和非结构化数据处理迈进——预示着大数据时代的来临。计算机可以通过对文件夹的搜索和查找对非结构化和半结构化数据进行统一的管理。大数据时代是对各种类型数据的综合管理。随着互联网的日益普及，网络已经成为人们日常中必不可少的信息来源库。无论是国内外重大政治动态，娱乐八卦的轻松一刻， 各大搜索引擎上的有问必答。只有你想不到的，没有你搜不到的。真正达到了“秀才不出门，尽知天下事”的状态。这样的背景下，人们获取会计信息也是轻而易举的事。人们便不会再满足于财务部门提供的有限会计信息，人类需要的是比现有会计信息内涵与外延均广泛得多的综合信息。而会计工作者在这样的大数据时代下，将扮演“数字移民”的角色。必须去适应数字原住民一些费解的习惯，并满足他们的决策需要。
二、会计数据本身所面临的挑战
会计数据的来源是企业日常发生的经济事项。例如购买原材料，支付职工薪酬，缴纳海关税费等。然后运用会计语言将经济事项反映在记账凭证中。借方科目，贷方科目，摘要，时间，金额；反映了原始凭证上的经济行为，最后将记账凭证上的数据汇总到相关科目的借贷方，平行登记明细账和总账，最后编制资产负债表，整体反映企业的经济状况、财务成果和营利能力。会计数据是记录下来的经济事项，也是会计信息产生的原始资料，好比统计学中的统计原始资料一样。通过会计上的加工和提炼，转变成与决策相关的会计信息——对外财务报表、对内财务报表。
企业的数据有内部的、外部的；包括：企业资源信息平台、客户资源管理系统、生产和运输的传感设备系统、网络和社交媒体、电子商务平台……而只有非常有限的一部分信息转化成了会计语言。也就是目前各大公司普遍的“漏斗式”信息处理手段。会计数据处理经历了传统手工记账阶段和会计电算化阶段。手工会计由于自身数据处理能力的限制，从原始凭证到记账凭证的过程中，只关注会计要素，丢弃了很多非结构化数据，虽然为了尽可能多的反映经济业务的全貌而将原始凭证附在记账凭证后作为佐证，但在后续的报告中无法还原全貌，只能以结构化的数据解释经济事项，使得原始信息中大量的非结构化信息被舍弃，也将这些信息中蕴藏得使用价值一并遗弃。信息化会计系统，仅是手工会计的翻版，模拟手工会计的数据处理过程，在信息量上并未增多。
从传统手工会计到信息化会计，在数据量的处理上并未发生实质性的改变，仅仅是解决手工处理的效率问题。从量上看，日常工作中，结构化的数据占20%，而非结构化的数据则占80%；从本质上看，非结构化数据中蕴含着的巨大信息量是结构化数据所不能比拟的。对于大数据时代的到来，会计信息以统一的财务报表格式已经无法满足市场信息提供者的竞争性要求。如何记录经济活动中非结构化和半结构化信息，向信息使用者提供多样化的个性化的会计信息，将会计信息系统与非财务信息系统相结合，共同反映企业经济活动事项的全貌，成为了会计变革的重大风险和契机。
三、如何实现会计变革
2012年，瑞典举办的达沃斯世界经济论坛上，数据被定义为一种新型资产，与货币和黄金一样。在毕马威的全球调查中：94%的高官们认为目前业务的复杂性是企业的重大挑战，而信息管理被公认为是导致挑战原因中的前两位。在商业坏境变化如此迅速的时代，公司依据多样化有价值的数据做决策判断和风险管理将成为企业的一项重大竞争优势。数据分析可在很多方面帮助管理者更有效的管理公司。普遍认为可分为四大类：
描述性：帮助企业了解组织里发生了什么，什么正在发生。
诊断性：帮着企业了解为什么某一事项或结果发生。
预见性：帮助企业基于一系列的变量，什么最有可能发生。
规范性：帮助企业标准化面对一系列事项的措施。什么该做，什么是对的解决方式。
从普华永道的2013年的数字智商调查中。高级专业咨询师最普遍的关注点在于如何完成转变从获得数据到提炼数据背后深层次的价值，数据处理的可视化也是一项重大的挑战，除此之外，包括数据分析和人才短缺。
如何运用大数据为会计工作者服务，如何更好地收集整理非结构化和半结构化信息，更全面的描述经济业务的全貌，成为了当今会计变革的主导方向。
1.识别凭证的真假：会计工作中，票据的审核，差旅是否合理是财会工作的一直以来的难题。在大数据时代下，结合航班信息，票务，租金等第三方信息，可以对票据的真实性做出判断。
2.会计估计更准确，公允价值更易得：大数据时代为会计人员提供了广泛多元的数据信息源和传播渠道，随着数据开放程度的不断提高，会计人员将利用各项数据源做出更加准确的会计估计，更加顺畅地获取精准的公允价值。
3.成本控制更有效，全面预算更合理：大数据能够及时采集与企业生产制造成本相关的各种类型数据，并将这些海量数据应用于企业成本控制系统，通过科学地汇集、分配，能够更加准确地计算出各项成本，从而为企业进行有效的成本控制提供科学的决策依据。同时，大数据技术有助于实现财务和非财务资源的恰当分配，为全面预算的科学性、合理性、准确性提供数据性支持。
4.集中财务核算，突显管理功能：在大数据背景下，越来越多的集团性大企业开始建立财务共享服务中心，实现企业会计核算处理的集中化运作，整合企业内部的知识资源，提高企业财务模式的扩展和复制能力，将财务人员从琐碎的账务工作中解放出来，更多地参与决策支持、风险管控等管理工作。
5.支持专业化的实时决策：在未来，会计师的作用不再仅仅是提供财务数据，而是根据分析不同的数据集，提供决策相关的数据支撑。
大数据时代下，企业会计工作者要更多的参与到企业的控制和管理运营中，而不是单纯的做记录、审核、汇总的工作。建立高效的财务流程对企业的现金流，收购兼并，资源配置，风险管控进行管理。利用大數据等分析工具进行深度洞察。将资源更好的配置在增长领域。无论是构建有效的财务共享平台，还是提升财务组织的运营能力，抑或是加强战略、运营、绩效的关联度，提升预算管理水平，进行有效的风险管控和资金管理。
作者简介：王迎秋（1991—），女，汉族，四川南充人，硕士， 四川大学学生。
数据分析，数据处理，大数据…… 引起了社会的广泛关注。但是数据分析并不是一个全新的概念，为什么现在数据被冠以“大”来修饰，何谓大呢？IBM调查发现每天约有2.5*10^18字节的数据产生，据估算，现在存在世界上的数据是90%是两年前产生的。而现在数据的产生已经超过了现有科技处理能力的更新速度。 50多年前，现代管理之父彼得·德鲁克，认为“信息黑洞”是超载的信息量将损害而不是加强信息使用者的决策能力。如果德鲁克还在世，一定会被每天通过我们屏幕的数据量所震撼。通过每天互联网上产生的数据量可以推算出现在全世界有24亿网民。据Google前首席执行官估计网民们每两天，将生产5百亿亿字节的数据。而大数据已然成为当今的流行术语，彰显了大数据对于当下和未来的重要影响。
数据专家JohnRauser认为：大数据就是一台电脑难以处理的数据量。著云台的分析师团队的观点是：大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据；而还有的人认为“从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术”，并期待将这种能力应用到会计信息化平台中。数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据处理正在向半结构化和非结构化数据处理迈进——预示着大数据时代的来临。计算机可以通过对文件夹的搜索和查找对非结构化和半结构化数据进行统一的管理。大数据时代是对各种类型数据的综合管理。随着互联网的日益普及，网络已经成为人们日常中必不可少的信息来源库。无论是国内外重大政治动态，娱乐八卦的轻松一刻， 各大搜索引擎上的有问必答。只有你想不到的，没有你搜不到的。真正达到了“秀才不出门，尽知天下事”的状态。这样的背景下，人们获取会计信息也是轻而易举的事。人们便不会再满足于财务部门提供的有限会计信息，人类需要的是比现有会计信息内涵与外延均广泛得多的综合信息。而会计工作者在这样的大数据时代下，将扮演“数字移民”的角色。必须去适应数字原住民一些费解的习惯，并满足他们的决策需要。
二、会计数据本身所面临的挑战
会计数据的来源是企业日常发生的经济事项。例如购买原材料，支付职工薪酬，缴纳海关税费等。然后运用会计语言将经济事项反映在记账凭证中。借方科目，贷方科目，摘要，时间，金额；反映了原始凭证上的经济行为，最后将记账凭证上的数据汇总到相关科目的借贷方，平行登记明细账和总账，最后编制资产负债表，整体反映企业的经济状况、财务成果和营利能力。会计数据是记录下来的经济事项，也是会计信息产生的原始资料，好比统计学中的统计原始资料一样。通过会计上的加工和提炼，转变成与决策相关的会计信息——对外财务报表、对内财务报表。
企业的数据有内部的、外部的；包括：企业资源信息平台、客户资源管理系统、生产和运输的传感设备系统、网络和社交媒体、电子商务平台……而只有非常有限的一部分信息转化成了会计语言。也就是目前各大公司普遍的“漏斗式”信息处理手段。会计数据处理经历了传统手工记账阶段和会计电算化阶段。手工会计由于自身数据处理能力的限制，从原始凭证到记账凭证的过程中，只关注会计要素，丢弃了很多非结构化数据，虽然为了尽可能多的反映经济业务的全貌而将原始凭证附在记账凭证后作为佐证，但在后续的报告中无法还原全貌，只能以结构化的数据解释经济事项，使得原始信息中大量的非结构化信息被舍弃，也将这些信息中蕴藏得使用价值一并遗弃。信息化会计系统，仅是手工会计的翻版，模拟手工会计的数据处理过程，在信息量上并未增多。
从传统手工会计到信息化会计，在数据量的处理上并未发生实质性的改变，仅仅是解决手工处理的效率问题。从量上看，日常工作中，结构化的数据占20%，而非结构化的数据则占80%；从本质上看，非结构化数据中蕴含着的巨大信息量是结构化数据所不能比拟的。对于大数据时代的到来，会计信息以统一的财务报表格式已经无法满足市场信息提供者的竞争性要求。如何记录经济活动中非结构化和半结构化信息，向信息使用者提供多样化的个性化的会计信息，将会计信息系统与非财务信息系统相结合，共同反映企业经济活动事项的全貌，成为了会计变革的重大风险和契机。
三、如何实现会计变革
2012年，瑞典举办的达沃斯世界经济论坛上，数据被定义为一种新型资产，与货币和黄金一样。在毕马威的全球调查中：94%的高官们认为目前业务的复杂性是企业的重大挑战，而信息管理被公认为是导致挑战原因中的前两位。在商业坏境变化如此迅速的时代，公司依据多样化有价值的数据做决策判断和风险管理将成为企业的一项重大竞争优势。数据分析可在很多方面帮助管理者更有效的管理公司。普遍认为可分为四大类：
描述性：帮助企业了解组织里发生了什么，什么正在发生。
诊断性：帮着企业了解为什么某一事项或结果发生。
预见性：帮助企业基于一系列的变量，什么最有可能发生。
规范性：帮助企业标准化面对一系列事项的措施。什么该做，什么是对的解决方式。
从普华永道的2013年的数字智商调查中。高级专业咨询师最普遍的关注点在于如何完成转变从获得数据到提炼数据背后深层次的价值，数据处理的可视化也是一项重大的挑战，除此之外，包括数据分析和人才短缺。
如何运用大数据为会计工作者服务，如何更好地收集整理非结构化和半结构化信息，更全面的描述经济业务的全貌，成为了当今会计变革的主导方向。
1.识别凭证的真假：会计工作中，票据的审核，差旅是否合理是财会工作的一直以来的难题。在大数据时代下，结合航班信息，票务，租金等第三方信息，可以对票据的真实性做出判断。
2.会计估计更准确，公允价值更易得：大数据时代为会计人员提供了广泛多元的数据信息源和传播渠道，随着数据开放程度的不断提高，会计人员将利用各项数据源做出更加准确的会计估计，更加顺畅地获取精准的公允价值。
3.成本控制更有效，全面预算更合理：大数据能够及时采集与企业生产制造成本相关的各种类型数据，并将这些海量数据应用于企业成本控制系统，通过科学地汇集、分配，能够更加准确地计算出各项成本，从而为企业进行有效的成本控制提供科学的决策依据。同时，大数据技术有助于实现财务和非财务资源的恰当分配，为全面预算的科学性、合理性、准确性提供数据性支持。
4.集中财务核算，突显管理功能：在大数据背景下，越来越多的集团性大企业开始建立财务共享服务中心，实现企业会计核算处理的集中化运作，整合企业内部的知识资源，提高企业财务模式的扩展和复制能力，将财务人员从琐碎的账务工作中解放出来，更多地参与决策支持、风险管控等管理工作。
5.支持专业化的实时决策：在未来，会计师的作用不再仅仅是提供财务数据，而是根据分析不同的数据集，提供决策相关的数据支撑。
大数据时代下，企业会计工作者要更多的参与到企业的控制和管理运营中，而不是单纯的做记录、审核、汇总的工作。建立高效的财务流程对企业的现金流，收购兼并，资源配置，风险管控进行管理。利用大數据等分析工具进行深度洞察。将资源更好的配置在增长领域。无论是构建有效的财务共享平台，还是提升财务组织的运营能力，抑或是加强战略、运营、绩效的关联度，提升预算管理水平，进行有效的风险管控和资金管理。
作者简介：王迎秋（1991—），女，汉族，四川南充人，硕士， 四川大学学生。