大数据下企业会计信息质量研讨论文
摘要： 大数据时代，对企业会计信息质量也带来了深远的影响。本文针对大数据时代企业会计信息质量，首先简要概述了大数据时代对会计信息质量的影响，并就大数据时代提升企业会计信息质量进行了详细的论述分析。
关键词： 大数据时代；企业会计信息质量；影响分析
会计信息作为企业经济活动中的重要信息数据，也是企业进行经济决策的重要数据基础，对于经济运行也有着非常重要的影响。随着当前经济社会发展信息化智能化的迈进，大数据时代来临，大数据由于具有信息来源纷繁多样、信息规模海量化等一系列的特点，信息数据质量出现了参差不齐的问题。同样，在大数据时代，会计信息质量也深受影响，会计信息质量控制方面出现了不少的问题。因此，做好大数据时代企业会计信息质量控制，增强大数据时代财务数据分析能力，不论是对于企业长远发展，还是对于经济社会有序运行，都具有重要意义。
一、大数据对企业会计信息质量影响分析
在会计信息数据的可靠性方面，以往会计信息披露主要为纸质方式，会计信息需要经过层层审批，一定程度上来说有利于提高会计信息质量。在大数据背景下，会计信息获取更加容易，会计信息的发布更加便捷，再加上会计信息容易受到网络安全影响，导致了会计信息的可靠性也会受到相应的影响。在会计信息数据的及时性方面，由于大数据时代在智能化网络化的迅速发展下，会计信息数据披露的时效性也得到了大幅改善提升。然而越是会计信息披露的及时性得到了大幅改善提高，越是对会计信息数据质量提出了较高的要求，如果会计信息数据出现失真问题，其大范围快速传播对经济活动造成的损失也将是非常严重的。在会计信息数据的相关性方面，大数据时代下会计信息数据统计范围大幅增加，与传统的会计信息数据有重点有侧重的抽样统计相比，会计信息数据的相关性降低。同时会计信息数据统计范围的扩大，造成了会计信息数据筛选难度大幅增加，会计信息数据归集分析的工作量和工作难度也大幅增加。在会计信息数据的完整性方面，大数据时代下会计信息数据出现了碎片倾向，海量的信息数据下，财务会计信息数据通常会独立披露，由于会计信息数据发布的系统性统一性受到影响，造成了数据分析容易出现片面性的问题。
二、大数据时代提高企业会计信息数据质量的措施分析
大数据时代，从企业外部环境来分析，应该重视良好网络环境建设、强化会计信息质量外部监督。从企业内部分析，更主要的是应该适应大数据时代，积极地完善内部管理，可以从以下几方面采取措施：
(一)利用大数据优势丰富会计信息数据内容
传统会计信息数据归集分析方面，通常主要是集中在结构化和货币化度量数据方面，对有形资产反映准确，而对无形资产缺少必要的.记录、反应和监督。在大数据时代，应该充分利用大数据优势解决这些问题，按照结构化和非结构化、静态和动态数据进行会计信息归集分析。静态结构化数据，主要是企业的会计信息系统和管理信息系统形成的一系列非实时项目数据，比如期末的计提、结转、税费结算等数据。静态非结构数据主要是源于互联网和移动互联网等设备，难以用结构化数据表示的。动态数据主要是实时性数据，动态结构数据主要是企业的会计系统中各类日常业务数据，动态非结构数据则主要是企业技术研发、产品市场信息、企业社会关系以及企业管理能力等数据。
(二)强化对企业会计信息数据发布及分析的监管
在大数据背景下，由于企业的会计信息数据归集分析的工作量大幅度增加，因此为了保证企业会计信息数据披露水平以及各类财务信息数据的分析水平，企业应该设立相应的会计信息披露和企业的财务数据分析中心，专门负责对企业内部各项财务会计信息和数据的归集、分析、披露。需要注意的是，在企业会计信息数据的披露和财务数据分析方面，既应该对企业内部财务数据进行全方面和深入地分析，形成标准化高质量的财务会计信息报告，同时也应该注意对企业相关行业的会计信息进行全面的收集分析，为企业经济活动决策提供数据基础。
(三)积极推进管理会计与财务会计融合
促进提升会计信息数据质量大数据时代下提高企业会计信息质量，必须注重推进管理会计与财务会计的深度融合。以往情况下，财务会计主要对外披露数据，管理会计主要对内决策服务，一定程度上存在着企业会计信息处理效率低下和会计信息资源浪费的问题。充分运用大数据技术，实现财务会计和管理会计的融合，可以将企业内部的各类会计活动以及非会计活动进行分类整理后，构成财务会计信息数据库，依托数据库既可以提升财务会计数据质量提高财务报告水平，也可以为管理会计提供全面的各项基础数据，进一步改进会计信息数据的不对称性，为企业决策提供科学系统的信息数据支持。
三、结语
大数据时代，影响企业会计信息质量的因素多种多样，既有外部环境因素，也有企业自身原因。从企业角度出发，应该更加注重强化企业内部会计信息化建设，提升数据资源水平，提高会计信息发布以及财务数据分析专业化水平，进而确保大数据背景下企业会计信息质量得到提升。
参考文献：
[1]温航，沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望，2015，(22)：1+3.
[2]俞常娥.独立董事特征对会计信息披露质量的影响研究[D].江西财经大学，2015.
[3]孙玥璠，杨超，张梦实.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构[J].财务与会计，2015，(06)：47
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
1.1战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
1.2管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
1.3大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
2.1从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
2.2从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
2.3从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献：
［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.
［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
1.1战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
1.2管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
1.3大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
2.1从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
2.2从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
2.3从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献：
［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.
［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.
成本会计在大数据下的优势和改革策略论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。写起论文来就毫无头绪？下面是我收集整理的成本会计在大数据下的优势和改革策略论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
摘要：
大数据技术作为信息技术的新一代革命性的技术，已被广泛地应用到各个领域和行业。数据量大、速度快和种类多等是大数据的特点，而且大数据背景下可开发的数据仓库、数据安全和数据挖掘等具有商业价值。在大数据时代下，成本会计也发生了重大的变化，要进一步推动成本会计的发展和变革，积极采用大数据中的新技术和新思想，促进成本会计业务朝着大数据时代的方向发展，从而提高成本会计水准，有效为企业的发展保驾护航。
关键词：
大数据；成本会计；发展与变革；
引言：
在大数据背景下，各类企业都积极采用大数据技术促进企业的优化和发展，成本会计核算与管理工作同样需要结合大数据相关技术，不断推动成本会计的发展和变革。通过大数据技术，企业可以提高成本会计核算与管理工作质量和效率，有效节省人力成本，增加经济收益。
一、成本会计概述
企业在发展过程中对商品经营方面的生产成本、费用进行核算，了解企业在经营中产生的单位成本和总成本，在企业核算过程中成本会计占有重要地位，发挥着重要作用。分析企业发展过程中经济情况，必须围绕成本会计进行核算，才能更好了解企业当前的发展水平和未来发展趋势，从而为企业经营发展更好地制定战略目标和战略任务及措施。随着经济的不断发展，成本会计的应用范围也不断扩大。它不仅要对企业发展过程中的财务活动情况进行分析和核算，还要对企业未来发展过程中可能遇到的成本进行预测，对企业的内部经济进行有效控制，防止财务风险等问题发生。成本会计在企业中还包括事后成本风险处理等方面，并且还要对企业生产经营中的资源进行预算和分析，充分改善企业的资源利用情况，从而帮助企业实现最大化利润目标，促进企业长远、高度发展。
二、成本会计发展过程中存在的问题
（一）单位重视程度不够
成本会计在发展过程中，除缺乏相应的成本会计制度外,还存在企业对成本会计工作重视程度不够的问题。企业管理层主要以实现成本控制指标为目的来看待成本会计，未充分将成本会计工作从具体生产和经营过程中体现出来。并且成本会计工作需要其他部门共同配合完成，才有利于更好地对公司成本进行预测和控制，但部分企业的成本会计是在企业中独立发展和运行的，各部门之间缺少良好的协作和沟通。造成成本会计系统在发展过程中难以更好地掌握和了解其他部门的相关资料，也不利于公司更好地掌握各部门经营与发展情况，使成本会计的价值没有充分发挥出来，难以全面为企业发展提供良好的帮助。
（二）相关制度不够完善
在当前成本会计发展过程中，很多企业的成本会计制度还不完善。部分企业过于对成本预测和成本控制等方面的重视，而忽略成本会计工作过程中的其他环节，比如企业发展过程中常见的成本计划和决策等工作。由于成本会计发展过程中缺乏相应的制度，使很多企业财务部门在工作的过程中存在一定的缺陷和问题，难以更好地根据成本会计的相关制度，对企业其他部门的资产使用情况进行合理的预测，从而使企业成本会计的发展难以达到理想的目标。另外，虽然有的企业在成本会计发展过程中制定了相应的成本会计制度，但仍然存在着成本会计制度缺乏灵活度的问题，依然采用传统和死板的管理方法来管理成本会计方面的工作。这种方式在一定程度上会降低企业的成本控制执行力度，从而影响企业的经营和决策，导致企业出现财务风险或资源损失等情况发生。
（三）方式方法过于落后
成本会计在发展过程中，仍然存在企业的成本管理和核算方法采用传统分类法和品种法为主的现象，未能积极结合分批法的方式进行成本核算与管理。同时，在成本会计工作期间，相关工作人员缺乏对会计电算化或者信息化工作方式的应用，没有有效发挥出信息化的工作方式对提升成本会计工作效率的'作用。除此之外，部分企业在成本会计工作过程中，缺乏对技术的研发和投入，甚至还有些企业闭关自守，忽略对其他会计工作方式方法的学习，进而造成成本会计方式方法过于落后。
（四）会计人员素质不高
受体制机制影响，部分企业难以更好地规范和控制企业员工，造成企业内部出现假账以及违法乱纪情况发生，还有企业为实现无税时的优惠价格，在采购的过程中未向相关部门索要发票，进而造成企业在发展过程中难以对成本进行更好的控制和预算，给企业发展和经营带来不良的影响。并且相关单位缺乏对会计人员的培养工作，忽略人员素质与能力的提升，进而造成工作人员素质不能满足工作的需要。
三、大数据背景下成本会计的优势
（一）大数据对成本会计管理的影响
在网络信息技术快速发展的过程中，大数据以数据量大、速度快、类型多等优势不断出现在各个行业中。企业和个人通过数据分析和数据挖掘来实现自身利益的最大化。大数据技术为成本会计的发展带来一定的机遇，而且对成本会计管理产生深刻的影响。通过大数据技术，可以转变传统的核算管理方法，并采用云计算、分布式处理技术以及储存技术等方式来对企业成本核算中的月度、季度以及年度等综合核算。不仅使成本会计管理变得更加系统化，也大大提高成本会计的核算与控制效果，实现成本会计从数据采集、处理和储存到形成结果的整个过程。促进成本会计向着快捷化和精准化的方向发展，也能够提高管理会计战略决策和执行力度，推动成本会计的全面发展。
（二）优化核算方法
在大数据背景下，企业可以充分转变传统成本会计的核算方法，实现成本核算的快速统一。不同企业在管理过程中成本核算方法也不同，传统成本核算方法存在一定缺陷和不足，影响成本核算的效率，造成成本和算力的难度和时间增加。而通过大数据技术，可以使企业在进行成本会计核算的过程中，从企业的各个方面对成本会计核算中的数据进行采集和搜集，对大量信息进行快速处理，打破传统核算方法的局限性。企业也可以通过大数据背景下的相关技术，采用符合企业发展特点的核算方法，使企业更加快速和全面地了解企业经营与发展中的成本信息，也可更好地了解其他企业的发展情况，提高企业成本核算与管理工作的质量和水平。
（三）改革成本会计报告
随着大数据技术的普及和发展，成本会计报告也发生了改革和变化。成本会计的披露方式主要通过表格、图形和文字，来对企业当前发展过程中的情况进行分析。在大数据背景下，成本会计的披露方式可以通过网络技术以及实验报告的方式进行披露，使成本会计报告方面的价值信息和财务信息更加精准，有利于企业通过成本会计的分析报告识别出发展过程中存在的风险问题。企业可以根据自身的发展需求以及发展趋势，利用大数据技术将已有的财务报告和基础成本相关的报表相统一，推动财务报告模式向个性化的方向发展。另外，企业可以通过数据挖掘和数据分析等方式来快速获取成本会计相关的信息，并通过云计算当中的云储存和虚拟化技术对成本会计当中的数据和信息进行剖析，更加精准地预测成本会计的哪个环节出现财务风险问题。不仅有利于提高企业成本会计的财务报告质量，也能使企业财务报告的分析更加满足企业的发展需求。
（四）创建成本会计信息监督体系
通过大数据技术，企业可以创建信息化监督系统，有效监督企业各部门之间成本控制情况和成本核算情况，推动企业成本会计向成本信息系统化的方向发展。通过大数据中的云计算系统，企业可以实现数据输入时的计算核对的工作。企业在进行成本会计控制和核算过程中，可以围绕大数据中的数据挖掘和数据分析情况对相关部门进行管理，更加直观地了解各部门的数据情况，对企业未来发展进行预测，并通过数据管理，更好地改进成本会计管理过程中的风险，合理监督企业实际运营情况，从而推动企业财务向透明化的方向发展。
四、大数据背景下成本会计的变革策略
（一）建立健全信息管理中心部门
为促进成本会计的变革和发展，需要相关企业建立健全信息管理中心部门，通过大数据技术让成本会计工作向精细化的方向发展，提高成本管理效率和质量。健全信息管理中心部门，需要结合成本会计的发展情况和管理模式，共同在企业内部建立大数据信息资源库，对企业发展过程中的各类成本信息进行整理。让各部门在大数据背景下实现良好的信息交流和沟通，并及时对数据库进行更新和维护。通过大数据中的分析技术，企业可以对各项业务以及人力安排进行优化和组织，及时掌握成本管理和控制中的生产、销售和客户服务水平，提高成本会计信息精准度和完整性，推动企业内部的改革和发展，真正提高大数据技术对成本会计核算的效率和作用。
（二）优化成本会计管理制度
不断优化成本会计管理制度是非常重要的，在大数据背景下，企业可以通过信息技术获取高增长率和多样化的信息资产。为进一步保障企业成本会计核算与管理的效率和质量，企业需要不断优化相应的规章制度，不断提升企业员工的成本意识，积极培养成本会计管理和核算人员的大数据技术的应用能力，才能有效保证数据分析的有效性，提高企业成本会计核算的效率和质量。
（三）合理选择成本会计核算方法
为进一步提高成本会计核算的效率和质量，企业要合理选择成本会计核算方法。企业可以结合自身的发展需求，积极采用数据挖掘算法、云计算以及分布式处理技术进行成本会计的核算，将核算的整个过程通过数据直观地展示出来。也可通过大数据背景下的互联网和可拓展的储存系统，对企业经营生产过程中的相关数据进行整理，采集多方面的市场信息，并将双倍余额递减法和年数综合法与大数据技术相结合，更好地分析和了解企业的发展形势以及未来发展方向，实现企业经营成本的节约，提升企业资产价值的最大化水平。
（四）加强信息化体系构建与人员培养
在市场经济快速发展的过程中，各类企业的市场竞争日益激烈，成本会计核算与管理过程中的信息处理工作量增加，这给企业的成本管理和核算带来一定难度。为进一步提高信息处理的有效性，企业要构建成本会计管理信息化体系，并积极利用大数据中的可视化分析、数据挖掘算法、数据管理等方法，对成本会计中出现的数据进行提取、分析以及挖掘其中的价值。不仅有利于实现成本会计工作的标准化流程，也可有效提高分析结果的质量。另外，加强人员素质培养，令工作人员在掌握信息化手段，对企业成本会计核算和控制过程中以及经营发展过程中的财务信息和资金使用情况进行分析，从而使企业通过智能系统快速获取数据，减少成本会计的信息处理工作量，提高数据处理的速度和效率。
五、结语
在我国经济发展的过程中，成本会计在企业经营生产中起到积极的影响和作用。大数据时代下，加快成本会计的变革是非常有必要的，有利于提高成本会计水准，进而推动成本会计核算一体化发展。
参考文献
[1]赵妍蕾.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革分析[J].中国乡镇企业会计，2018,(5):143-144.
[2]梁靓.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革研究[J].中国管理信息化，2017,(5):27-28.
[3]吕穗.信息技术环境下企业成本会计的发展与变革[J].中国市场，2016,(29):141-142.
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
1.1战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
1.2管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
1.3大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
2.1从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
2.2从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
2.3从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献：
［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.
［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
浅谈计算机数据库的管理与应用论文
摘要： 随着社会经济的快速发展，信息化网络技术手段不断进步，信息技术在人们日常生活、工作及学习中的广泛渗透，不仅给人们生活带来了极大便利，还极大的提升了人们工作与学习效率，为社会各领域的发展起到了巨大的推动作用。数据库是伴随着计算机信息化网络技术发展的，而其又是信息技术发展的核心所在，数据库技术的快速发展一方面在计算机技术的发展和完善上发挥举足轻重作用的同时，一方面也为社会的进步作出突出贡献。本文将就计算机数据库的管理进行详细分析，并在此基础上阐述计算机数据库的应用情况。
关键词： 计算机数据库；管理应用
21世纪是信息大爆炸的时代，伴随着信息化技术的快速发展及在社会生活等各领域的广泛渗透，人们的生活观念及方式都发生了很大的变化，尤其是计算机核心技术之一的数据库技术的发展及应用，不仅使人们生活更加轻松便捷，数据库技术在人们工作学习中的应用，还极大的提升了人们的工作与学习效率，为社会的发展进步起到了巨大的推动作用。计算机数据库的主要定义是其是为了达成相关目标而组织在一起并存储在计算机中的一系列数据。而数据库技术则是指研究数据库的相关管理、设计及结构的一系列方法与手段，以达到对数据的有效分析及处理等，这些方法和手段可以是相关理论知识及技术等。计算机数据库的主要特征有数据库中所有数据信息都存在一定的相互间的联系，同时各数据信息间有保持一定的相对独立性，此外，数据库采用DBMS来对数据进行控制及管理。数据库技术主要经过以下三个发展历程数据的手动管理时段、通过采用文件系统对数据进行管理时段以及数据库形成系统时段，每个阶段数据库技术的特点都不同，有着鲜明的时代特征。下文将就计算机数据库的管理进行详细分析，并在此基础上阐述计算机数据库的应用情况。
一、计算机数据库的管理
计算机数据库的管理主要有以下几种管理技术。
1.存取管理技术
数据库的存取管理技术主要有包括以下技术：一是用户认证技术。对于计算机网络来说，用户的一切信息资料都是采用一系列且具有一定组合的数据来表达，因而用户只存在数据身份而不存在其现实身份，相应的在相关授权方面，计算机网络也是对用户实行数据身份形式的授权模式。该技术可以采用用户设置的相关密码及口令来实施计算机对用户的鉴别，此外，当前还有一种采用生物特征的方式来对用户进行鉴别。用户认证技术能够有效的防止没有经过认证授权的用户，访问、使用及修改数据库的权限；二是控制访问技术。该技术主要是对用户的一些权力进行一定限制，既可以限制骇客非法入侵数据库及访问相关资源，又能够对合法用户的某些权力进行限制，如不允许其访问受保护的文件及访问目录等资源。该技术对主客体的访问权限作了相关规定和限制，对用户的相关访问要求作出相应控制，其中主体主要指的是用户，客体指的是文件等数据库资源。在控制策略方面主要有防火墙控制、权限控制等。
2.恢复和备份技术
由于当前计算机网络情况十分复杂，计算机数据库的安全受到多方面因素的干扰和影响，因此当计算机数据库因某种原因出现故障时，事先做好对数据库信息资源的备份并对其进行恢复就显得尤为必要。系统一旦出现故障，其数据库信息资源便会受到一定破坏甚至丢失，当前应对数据丢失问题的主要对策有对数据进行备份，经过备份的数据信息能够非常简便的对其进行恢复。当前的数据库备份手段包括动态、静态及逻辑备份等。而数据库的恢复手段则包括数据库备份及通过在线日志来进行恢复等。用户应根据计算机系统故障原因及自身情况选择最优的数据库备份和恢复手段，以减少或避免因数据丢失造成的巨大损害。
3.加密技术
随着信息化网络技术在人们日常生活工作中的广泛应用，其在为人们创造巨大效益的同时，也无形中加大对其依赖性，这也导致网络信息安全问题的'不断发生，木马、病毒等危害计算机安全的情况越来越普遍。尤其是当前人们将大量重要的数据信息存储于计算机数据库中，部分人出于各种目的，抓住用户网络安全意识薄弱及网络技术缺乏的弱点，通过计算机漏洞采用非法手段入侵用户计算机系统，通过盗取用户密码的方式，非法访问用户数据信息并对其进行篡改，极大的威胁到了用户的数据信息安全。而通过采用数据加密技术则能有效的避免这些情况的发生，对数据库中的重要信息实施加密，不仅能有效杜绝骇客入侵，还能在系统因某种原因崩溃时，相关数据信息依然不受影响，从而实现数据信息的安全[1]。
二、计算机数据库的应用情况
1.多媒体中的广泛应用
计算机数据库在多媒体领域的广泛运用主要指的是将多媒体的数字化相关技术及数据压缩等技术与数据库技术整合起来，实现数据库技术在多媒体领域的广泛应用。多媒体数据库技术就是在数据库技术不断发展和应用过程中出现，其主要应用领域有图书馆、博物馆及电子商务中。该技术通过将声像等数据信息有机整合起来，形成巨大的多媒体信息资源数据库，从而极大的提高了传统多媒体信息资源的容量，进而能高效的进行多媒体信息资源的大量演示。数据库技术在多媒体领域的广泛应用，不仅多媒体领域的技术水平及服务质量，还为多媒体领域创造了巨大的经济效益，为社会的健康可持续发展提供巨大推动力。
2.信息管理中的广泛应用
随着计算机数据库技术的不断发展，其在信息资源管理中的应用也越来越广泛，并取得了良好效果，数据库技术不仅提升了信息资源的容量，还极大的保障了信息资源的安全及稳定性，提升了用户信息管理水平。当前数据库按照应用领域不同可分为统计数据库、生态环境数据库及海河流域数据库等；按照传统模式分类，则可分为网状、关系及层次型三种模式。数据库技术在信息资源管理中运用，其主要特点有以下几方面：一是运用领域的拓展。以往的信息管理只包括单一农业或工业，现今数据库技术在信息资源管理中的运用后，其管理范围拓展到能涵盖工、农及服务业，这极大的提升了工作效率，促进了生产力的发展；二是数据库技术的巨大进步，使得其在信息资源管理中的应用更加具有可操作性，应用范围更广泛，运用效果更加良好；三是数据库的安全性得到极大提高。数据库的加密技术极大的提升了信息资源的安全性，通过采用用户账号及加密等手段，能够有效对信息资源进行管理，在提升信息管理效率的同时，也能极大的减少甚至避免数据信息风险，从而实现信息管理的安全稳定[2]。
3.在文献管理中的广泛应用
其主要可用于以下几方面：一是数据库技术可有效的运用与文献档案的检索和存储中。可以通过将文献资源录入光盘的形式，实现大量资源的有效存储，而且其还具备成本低廉、安全可靠及容量巨大、携带方便等特点。如其还可以用于教育教学中，如将大量的教学素材及资源通过压缩成光盘的形式，这可以极大的提升教学工作的效率；二是用于计算机C语言文献资源的检索及浏览。可以通过建立计算机C语言的相关理论知识及文献研究资料的数据库信息系统，对其数据信息进行细致分类，引进先进的检索系统，这有助于教师的教学和科研活动的顺利开展。如教师可以根据数据库检索有用资源进行教学设计，这能极大的提升教学的效果。此外，还可以根据数据库的信息资源开展科研活动[3]。
三、结语
计算机数据库技术的发展和应用，不仅能给人们工作、学习及生活带来极大效益，还能创造巨大的社会经济效率，为社会的发展进步起到巨大推动作用。因此，加强对计算机数据库管理与应用的研究有着积极意义。
参考文献
[1]曾令思.计算机数据库的管理与应用[J].电子制作，2014，（06）：58-59.
[2]陆根美.浅谈计算机数据库的管理技术及其应用[J].电子世界，2014，（10）：335-336.
[3]江绍虎，潘澜月.浅谈计算机数据库的应用与管理[J].科技资讯，2012，（19）：25-26.
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会计问题我明白道理可以些
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。