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    論大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)的影響

    2020-11-23 03:50:17鄧博文
    商業(yè)會(huì)計(jì) 2020年13期
    關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)化會(huì)計(jì)人員分析

    鄧博文

    (廣東虎門大橋有限公司廣東東莞523910)

    大數(shù)據(jù)是指可以通過分析獲得見解的大量數(shù)據(jù)和信息。大數(shù)據(jù)幾乎影響著會(huì)計(jì)的各個(gè)方面:在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方面,大數(shù)據(jù)分析有助于檢測(cè)財(cái)務(wù)報(bào)告中的錯(cuò)誤,使財(cái)務(wù)信息更加準(zhǔn)確可靠;在審計(jì)中,大數(shù)據(jù)促進(jìn)了審計(jì)模式的轉(zhuǎn)變,同時(shí)對(duì)審計(jì)人員提出了更高的要求;在管理會(huì)計(jì)中,大數(shù)據(jù)有助于識(shí)別管理風(fēng)險(xiǎn)。

    一、什么是大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)的定義在不同領(lǐng)域有所不同,根據(jù)英國特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師公會(huì)(ACCA)的說法,大數(shù)據(jù)是指通過信用卡、客戶會(huì)員卡、互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體以及日益普及的無線傳感器和電子卷標(biāo)等設(shè)備和技術(shù)不斷收集的海量資料。收集的大部分?jǐn)?shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的或是不符合顯式的、預(yù)先定義的數(shù)據(jù)模型。

    從本質(zhì)上看,大數(shù)據(jù)可以四個(gè)“V”代表——Volume(容量)、Variety(種類)、Velocity(速度)和最重要的Value(價(jià)值)。容量:與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源相比,大數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)量很大。種類:這里包含兩個(gè)方面,一個(gè)是數(shù)據(jù)來源多樣化,也就是采集的數(shù)據(jù)通過不同的渠道、不同的平臺(tái)產(chǎn)生的多樣化;另一個(gè)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化,包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的。速度:創(chuàng)建數(shù)據(jù)的速度非??臁r(jià)值:由于大數(shù)據(jù)的來源渠道多種多樣,因此必須評(píng)估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性或質(zhì)量。

    這些數(shù)據(jù)通常又分為四種類型:公司數(shù)據(jù):產(chǎn)品銷售、運(yùn)營指標(biāo)、營銷活動(dòng)和財(cái)務(wù)績效等。消費(fèi)者數(shù)據(jù):性別、消費(fèi)記錄、在線行為等。傳感器數(shù)據(jù):一種新的數(shù)據(jù)類別,通常與跟蹤人或物有關(guān),也稱為物聯(lián)網(wǎng)。聯(lián)合數(shù)據(jù):從供應(yīng)商處獲取的數(shù)據(jù),例如調(diào)查數(shù)據(jù)。

    二、大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)

    (一)數(shù)據(jù)量大。近年來,伴隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展以及社交媒體的融合,全球的數(shù)據(jù)量正在呈幾何級(jí)增長。根據(jù)IBM大數(shù)據(jù)和分析中心在2015年進(jìn)行的研究,全球每天大約產(chǎn)生2.5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù),且當(dāng)前的數(shù)據(jù)中有90%是在過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。

    (二)數(shù)據(jù)的多樣化。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,文本、視頻和音頻數(shù)據(jù)逐漸與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈接在一起,數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的,也可以是非結(jié)構(gòu)化的。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是形式簡單的數(shù)據(jù),可以輕松地使用和存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中,并以各種形式進(jìn)行檢索,比如銷售系統(tǒng)、庫存管理系統(tǒng)和客戶/供應(yīng)商管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來自于多個(gè)渠道,并且具有多種形式,例如電子郵件、音頻、視頻、社交媒體(如微博)發(fā)布的內(nèi)容、網(wǎng)站流量等。

    (三)不能使用傳統(tǒng)的工具與方法進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)不能使用傳統(tǒng)的Excel電子表格及分析方法進(jìn)行處理,一般使用大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲(chǔ)集群進(jìn)行存儲(chǔ),主要使用數(shù)據(jù)挖掘、語義分析、數(shù)據(jù)可視化、地理空間分析和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等技術(shù)進(jìn)行處理。例如,數(shù)據(jù)可視化使用信息圖表和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示;文本挖掘和語義分析用以分析以文本形式儲(chǔ)存的數(shù)據(jù),例如文檔、電子郵件、微博等。此外,更先進(jìn)的技術(shù)包括模式識(shí)別、自然語言處理、遺傳算法、A/B測(cè)試關(guān)聯(lián)和人工智能(例如決策樹和機(jī)器學(xué)習(xí))等。

    (四)數(shù)據(jù)共享創(chuàng)造價(jià)值。大數(shù)據(jù)代表了一種新的經(jīng)商方式,即通過大量不同的數(shù)據(jù)源快速制定策略。傳統(tǒng)上,組織可獲得的信息主要是內(nèi)部的,與企業(yè)的交易和運(yùn)營有關(guān)?,F(xiàn)如今,許多其他的外部數(shù)據(jù)源也可能對(duì)組織有用。例如:零售商店或汽車經(jīng)銷店外停車場(chǎng)的衛(wèi)星圖像可用于衡量客戶數(shù)量和庫存周轉(zhuǎn)情況,產(chǎn)品評(píng)論可用于預(yù)測(cè)銷量甚至是潛在的召回事件,職位發(fā)布可用于確定企業(yè)是否正在拓展新業(yè)務(wù)。實(shí)際上,未來會(huì)有更多的人意識(shí)到:分享信息能夠創(chuàng)造競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)的公開,這種分享將使客戶參與進(jìn)來形成共建協(xié)同。例如:為了提高效率,寶潔、沃爾瑪?shù)绕髽I(yè)已經(jīng)開始分享供應(yīng)鏈的相關(guān)數(shù)據(jù),并達(dá)到了雙贏的目的。

    三、大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)

    (一)要求會(huì)計(jì)人員掌握新的數(shù)據(jù)分析技能。傳統(tǒng)上,數(shù)據(jù)分析與技術(shù)行業(yè)相關(guān)聯(lián),現(xiàn)如今,幾乎所有的行業(yè)都在由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),這就要求會(huì)計(jì)人員也應(yīng)具備數(shù)據(jù)分析能力。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)刺激了會(huì)計(jì)界的變革,在會(huì)計(jì)行業(yè)中,關(guān)于大數(shù)據(jù)有兩個(gè)明顯的趨勢(shì):首先,將不同的數(shù)據(jù)源集成到會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中,例如,文本、視頻和音頻數(shù)據(jù)逐漸與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈接在一起。其次,會(huì)計(jì)人員需要增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析技能,以處理大量數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等技能,收集和分析大數(shù)據(jù)已成為會(huì)計(jì)工作的一部分。

    (二)財(cái)務(wù)工作更具有戰(zhàn)略性。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,會(huì)計(jì)人員的角色也同樣會(huì)發(fā)生變化,會(huì)計(jì)將在組織中扮演更具戰(zhàn)略性的角色。通過各種新技術(shù)收集、存儲(chǔ)和傳遞的海量數(shù)據(jù)正在改變著許多企業(yè)的優(yōu)先事務(wù),并向這些企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者提出了一個(gè)重要的問題:如何對(duì)多樣化、無聯(lián)系而且通常來說無組織的數(shù)據(jù)集進(jìn)行管理并從中獲得有價(jià)值的信息?會(huì)計(jì)人員在接受了財(cái)務(wù)信息的組織、收集和分析方面的訓(xùn)練之后,就能夠?qū)⒆约旱暮诵募寄苓\(yùn)用到非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集和其他數(shù)據(jù)集中,并提供一種新的關(guān)鍵服務(wù):使大數(shù)據(jù)變小,變得更加結(jié)構(gòu)化,可以從數(shù)據(jù)中提取切實(shí)可行的商業(yè)見解,并為企業(yè)帶來巨大的價(jià)值增長。在未來5—10年內(nèi),財(cái)務(wù)部門可能會(huì)發(fā)生從服務(wù)部門向關(guān)鍵業(yè)務(wù)服務(wù)部門的質(zhì)變,并處于戰(zhàn)略決策的核心位置。

    (三)公允價(jià)值會(huì)計(jì)估值系統(tǒng)將發(fā)生變化。公允價(jià)值會(huì)計(jì)是大數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生影響并發(fā)生重大作用的一個(gè)領(lǐng)域?,F(xiàn)階段,在實(shí)際運(yùn)用過程中,由于公允價(jià)值估值的過程較為復(fù)雜,而且受到會(huì)計(jì)人員時(shí)間、精力、專業(yè)勝任能力的限制,公允價(jià)值計(jì)量中會(huì)涉及到比較多的主觀判斷因素。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,可能會(huì)出現(xiàn)專門從事數(shù)據(jù)收集與特定數(shù)據(jù)評(píng)估的數(shù)據(jù)服務(wù)公司,從而降低公允價(jià)值估值中的主觀假設(shè),提高會(huì)計(jì)信息的相關(guān)性和可靠性。例如,湯森路透公司通過將分散的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集到單個(gè)可搜索的存儲(chǔ)庫中來提供對(duì)應(yīng)的估值服務(wù),并且實(shí)現(xiàn)了每日定價(jià)和估值工作流程自動(dòng)化。

    (四)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則將發(fā)生改變。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)的傳輸成本和收集速度都將發(fā)生巨大變化,極有可能會(huì)推動(dòng)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的改變。數(shù)據(jù)是否是真正的資產(chǎn)?據(jù)信息時(shí)代公司預(yù)測(cè),到2024年,基于標(biāo)準(zhǔn)的信息/數(shù)據(jù)將在公開交易市場(chǎng)上出售和交易,會(huì)計(jì)人員需要認(rèn)同信息/數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的概念。早在上世紀(jì)90年代,Doug Laney就創(chuàng)造了“信息經(jīng)濟(jì)學(xué)”,并將信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息原理描述為一種資產(chǎn),需要在賬簿中對(duì)其進(jìn)行管理、估價(jià)和核算。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,這一理論正在成為現(xiàn)實(shí)。

    四、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生的影響

    (一)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方面。大數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的影響主要體現(xiàn)在:(1)利用技術(shù)來簡化會(huì)計(jì)任務(wù),而不是將時(shí)間花在手動(dòng)和重復(fù)性任務(wù)上。(2)確保財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告的可靠性。在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中,大數(shù)據(jù)分析有助于檢測(cè)財(cái)務(wù)報(bào)告中的錯(cuò)誤,使財(cái)務(wù)報(bào)告提供的信息更加準(zhǔn)確和可靠。例如美國安全和交易委員會(huì)使用大數(shù)據(jù)分析工具來查明企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告中的違規(guī)行為、違反安全法的行為以及審計(jì)中的問題。(3)財(cái)務(wù)報(bào)告的周期性將會(huì)消失。例如會(huì)計(jì)人員在上傳日記賬分錄后,就可以提取適當(dāng)?shù)男畔⒂靡悦刻鞂?duì)賬,而不用等到月底。會(huì)計(jì)人員可以從花費(fèi)時(shí)間在數(shù)據(jù)收集上轉(zhuǎn)移到專注于分析上,財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量也會(huì)更佳。(4)數(shù)據(jù)的共享。允許用戶訪問數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展帶來了財(cái)務(wù)報(bào)告的變化,這主要是因?yàn)樨?cái)務(wù)報(bào)告已經(jīng)轉(zhuǎn)移至云平臺(tái),在此情況下,企業(yè)的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序位于中央系統(tǒng)內(nèi),企業(yè)及其利益相關(guān)者可以非常方便地訪問各種形式的數(shù)據(jù),并進(jìn)行相應(yīng)的分析。(5)增加了實(shí)現(xiàn)綜合報(bào)告的可能性,即同時(shí)利用財(cái)務(wù)信息與非財(cái)務(wù)信息反映企業(yè)的長期績效。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,越來越多的企業(yè)將多個(gè)數(shù)據(jù)集聯(lián)系起來,展現(xiàn)更為完整的績效情況。未來,會(huì)計(jì)人員將利用更為多樣化的數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。

    (二)管理會(huì)計(jì)方面。大數(shù)據(jù)分析在管理會(huì)計(jì)中最主要的用途是增強(qiáng)會(huì)計(jì)人員的決策能力并獲得競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)角度協(xié)助企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、成本管理和風(fēng)險(xiǎn)管理,從而提高企業(yè)的運(yùn)營效率,具體表現(xiàn)在:(1)提高企業(yè)的預(yù)測(cè)能力。被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用第一人”的維克托·邁爾·舍恩伯格在他的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,企業(yè)通過獲得及時(shí)有效的巨量信息,可以提高對(duì)未來財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果、現(xiàn)金流量等指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力。(2)利用客戶分析獲得競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)的流行,拉近了企業(yè)和客戶之間的距離,來自客戶分析的見解可用于處理業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。例如,通過分析社交媒體有關(guān)產(chǎn)品的投訴信息可以用于改進(jìn)產(chǎn)品。同樣,可以基于社交媒體上對(duì)某種產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人數(shù)來預(yù)測(cè)銷售額。(3)使企業(yè)的經(jīng)營計(jì)劃、預(yù)算和決策更為準(zhǔn)確?;诖髷?shù)據(jù)技術(shù),可以使成本控制變?yōu)閷?duì)成本的全面動(dòng)態(tài)管理,能夠提升企業(yè)的運(yùn)營管理效率,減少人員雇傭或部門設(shè)置,形成“財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心”,節(jié)約成本支出。(4)階段性月報(bào)轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)報(bào)告。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)告,既可以滿足外部使用者的信息需求,還能使管理層更為方便地掌控企業(yè)的變化,對(duì)發(fā)現(xiàn)的偏差予以及時(shí)糾正。(5)由于越來越多的人擔(dān)心“云”中的商業(yè)敏感數(shù)據(jù)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊,管理會(huì)計(jì)人員必須對(duì)網(wǎng)絡(luò)和信息安全予以更加深入的了解。

    (三)審計(jì)方面。2015年,中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于完善審計(jì)制度若干重大問題的框架意見》明確,要構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)工作模式,提高審計(jì)能力、質(zhì)量和效率,擴(kuò)大審計(jì)監(jiān)督的廣度和深度,這是我國應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代提出的有關(guān)審計(jì)未來發(fā)展的重要意見。

    大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合正在改變審計(jì)模式與審計(jì)流程,大數(shù)據(jù)可以為審計(jì)人員實(shí)時(shí)提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因此可以擴(kuò)大審核范圍并減少審計(jì)的滯后性。審核過程正在從基于樣本的測(cè)試逐步過渡到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的總體級(jí)別的審核,從事后審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)性審計(jì)。大數(shù)據(jù)時(shí)代,審計(jì)不僅僅是對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表和損益表的分析,除了正式的企業(yè)記錄之外,審計(jì)人員還必須評(píng)估大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如電子郵件等。過去,審計(jì)人員可能不得不通過人工查閱大量文件,現(xiàn)在則可以使用文本分析技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。2015年,美國注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)(AICPA)、加拿大注冊(cè)會(huì)計(jì)師(CPA Canada)和羅格斯大學(xué)商學(xué)院(Rutgers Business School)合作創(chuàng)建了羅格斯AICPA數(shù)據(jù)分析研究計(jì)劃,該計(jì)劃旨在將數(shù)據(jù)分析集成到審計(jì)流程中,以提高審計(jì)質(zhì)量。從以下幾點(diǎn)可以看出該計(jì)劃將如何影響審計(jì):(1)由于交易數(shù)據(jù)的數(shù)字化和數(shù)據(jù)分析成本的降低,總體水平的測(cè)試將比傳統(tǒng)采樣更為可行。(2)隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),審計(jì)師的角色將從陳述級(jí)保證轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)級(jí)保證。(3)審計(jì)師將通過使用文本分析來管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如財(cái)務(wù)報(bào)告中的管理討論和分析部分中的文本。(4)如果每項(xiàng)資產(chǎn)的記錄都輔以相關(guān)的音頻、視頻和文本信息,審計(jì)人員在判斷固定資產(chǎn)的存在方面將面臨較少的挑戰(zhàn)。

    大數(shù)據(jù)背景下,審計(jì)人員應(yīng)具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的知識(shí),能夠分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。審計(jì)人員需要具備發(fā)展信息技術(shù)的能力,能夠理解信息系統(tǒng)并熟練操作,這就需要審計(jì)人員對(duì)統(tǒng)計(jì)方法(例如回歸分析、樣本量確定和假設(shè)檢驗(yàn)等)有扎實(shí)的理解,要求審計(jì)人員既懂審計(jì)業(yè)務(wù),又懂編程業(yè)務(wù)。

    (四)稅務(wù)方面。大數(shù)據(jù)時(shí)代,稅務(wù)機(jī)關(guān)將改變過去依靠人工經(jīng)驗(yàn)、“以票控稅”的傳統(tǒng)管理模式,充分利用人工智能、機(jī)器深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù),以達(dá)到科學(xué)和智能管稅的目的。大數(shù)據(jù)在稅收中的使用主要體現(xiàn)在以下幾方面。(1)建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的指標(biāo)模型,設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警點(diǎn)。在稅收征管系統(tǒng)內(nèi),可建立各種指標(biāo)模型,并對(duì)指標(biāo)賦予臨界值,當(dāng)系統(tǒng)計(jì)算的數(shù)值超過臨界值時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)將信息推送給企業(yè),可以起到主動(dòng)提醒與服務(wù)企業(yè)的作用。(2)分析關(guān)聯(lián)方的全景數(shù)據(jù)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),依據(jù)貨物上下游供應(yīng)鏈或企業(yè)人員任職關(guān)系鏈,對(duì)企業(yè)開展分析,找到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與異常點(diǎn),使逃稅漏稅無處遁形。(3)大幅提高預(yù)測(cè)分析能力。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持與幫助下,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)不僅可以對(duì)納稅人以往的納稅行為進(jìn)行分析從而識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),還可以根據(jù)當(dāng)前的信息對(duì)納稅人未來數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    五、大數(shù)據(jù)時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)

    (一)數(shù)據(jù)安全性問題。利用大數(shù)據(jù)引起的威脅涉及隱私、安全、存儲(chǔ)等問題。首先,分析個(gè)人的公開數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致暴露個(gè)人的隱私信息,需要實(shí)施法律政策來保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù),限制數(shù)據(jù)的收集和使用。其次,部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)信息保護(hù)不夠重視,在大數(shù)據(jù)信息安全方面缺乏資金投入和技術(shù)支持,存在一定的安全隱患,需要企業(yè)提高自身網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)。最后,大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也存在挑戰(zhàn),因?yàn)槟承?shù)據(jù)集太大,需要強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器用來處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

    (二)防止錯(cuò)進(jìn)錯(cuò)出。即使會(huì)計(jì)人員具備了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)能力,但由于管理上的可操縱性,數(shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。簡言之,如果分析中使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在缺陷,那么分析結(jié)果也將存在缺陷。使用大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)必須確保所使用的數(shù)據(jù)是可靠且有價(jià)值的。

    六、結(jié)論與建議

    大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)造成了較大的影響,數(shù)據(jù)共享機(jī)制意味著未來企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人員的需求將逐漸減少。因此,對(duì)于希望在大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)揮積極作用的會(huì)計(jì)人員而言,做好準(zhǔn)備并了解和采用新興技術(shù)至關(guān)重要。具體來說,需要重點(diǎn)關(guān)注以下領(lǐng)域:(1)向業(yè)財(cái)融合轉(zhuǎn)變。會(huì)計(jì)人員要深入理解商業(yè)策略與業(yè)務(wù)模式。(2)發(fā)展業(yè)務(wù)分析能力。在遇到業(yè)務(wù)問題時(shí),能夠識(shí)別和提取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù),執(zhí)行數(shù)據(jù)分析,使用大數(shù)據(jù)提供更多專業(yè)的決策支持。(3)學(xué)習(xí)使用專為大數(shù)據(jù)世界設(shè)計(jì)的處理大型數(shù)據(jù)的工具,例如SQL,Ha?doop,MongoDB,R等。(4)積極學(xué)習(xí)新興技術(shù),了解編程原理,能熟練使用Python之類的編程語言。

    大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來了很多機(jī)會(huì),但是有效利用這些機(jī)會(huì)并真正從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值,起關(guān)鍵作用的不是數(shù)據(jù),而是人,企業(yè)需要的是了解大數(shù)據(jù)以及企業(yè)基本面和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的人。展望未來,會(huì)計(jì)人員的職責(zé)在增加,而不是減少。面對(duì)企業(yè)經(jīng)營中出現(xiàn)的問題,會(huì)計(jì)人員可以使用其業(yè)務(wù)知識(shí)將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合到分析中,從而找到答案。未來隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,會(huì)計(jì)人員將成為運(yùn)營和銷售的強(qiáng)大戰(zhàn)略合作伙伴。

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