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浅谈大数据对会计的影响及应对措施-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---挑战中分析并找出应对措施，从而实现企业财务会计的处理方法和职能等更加适应大数据时代的要求。
关键词大数据；会计；机遇；挑战；应对策略
OnTheEffectsThatBigDataToAccountingAndTheCountermeasures
AbstractWiththerapiddevelopmentandwideapplicationofnetworkinformationtechnology,Internetdomainwasgreatlyextended,allkindsofinformationareflockingintoourworld,today'sworldhasenteredintotheinformationexplosioneraofbigdata[1].Asajobofeconomicmanagement,accountingisveryimportanttoabusiness.Accountingmeasurement,validation,reporting,etc.,andaccountingcomputerizationareinevitablyaffectedbythechangesbroughtbythebigdata.Inthebigdataage,theinformationislarge,complex,diverseandvaluable,whichputsforwardtothenewrequirementsforaccounting,bringsopportunitiesandchallenges[2].Thispapermainlydiscussestheconceptandcharacteristicsofbigdata,fullyunderstandandanalyzetheopportunitiesandchallengesofbigdatainaccounting,Fromtheseopportunitiesandchallenges,wecanfindoutthecountermeasures,soastorealizetheprocessingmethodsandfunctionsofenterprisefinancialaccountingismoreadaptedtotherequirementoftheeraofbigdata.
Keywordsbigdata;accounting;opportunities;challenge;response
前言
最近几年我国已经进入信息爆炸型的大数据时代，互联网云计算等技术得到极大的发展，使得大数据时代的信息不仅数量巨大，而且种类很多，这给会计的确认计量报告等带来了很大的改变和影响。大数据时代信息繁多，信息来源广，信息共享平台搭建，这为会计工作提供了便利和条件，为会计理论完善、技术创新提供了数据支持；大数据时代数据繁多复杂、结构性数据与非结构性数据共存等，这给会计信息的整理分析、企业的经营决策带来了一定的困难。在信息繁多

并且极易获取和共享的大数据时代，我们应当注重研究加快会计转型的方式方法，使得会计工作能够更加适应大数据时代的要求；此外我们应当考虑通过什么样的方式能够筛选整理出有效真实的信息；最后我们应当积极寻找措施来应对大数据给会计带来的挑战。通过对这些方面的研究，使得会计工作更好地转型以适应大数据时代。
一、大数据的概念与特征（一）大数据的概念
“数据”这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。早在2009年，“大数据”这一概念已经在社会上开始传播，奥巴马政府在2012年宣布实施“大数据研究和开发计划”，这使得“大数据”这一概念变的火爆，同时也标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活，渗透到经济社会的方方面面。大数据的产生是网络技术发展的产物。所谓大数据就是指数据的数量繁多，结构复杂，类型较多。大数据时代，数据数量多，并且数据的有效性强[3]。正因为这样，企业都会紧跟时代特点，大量获取、分析大数据，为投资者或其他使用者使用。
（二）大数据的特征1.数据的数量大
在大数据时代，网络信息技术已经接近成熟，信息的传播和交换可以通过互联网快速实现，企业可以通过多种方式获取不同种类的、大量的数据[4]。企业不仅可以利用云计算和内部信息管理系统获取有关本企业自身的财务状况、经营成果等信息，也可以通过互联网和一些信息共享平台找到其他相关企业的信息和数据。在大数据时代数据的获取量是非常大的。2.数据结构复杂
在大数据时代，企业获得的大量数据中不仅包含着结构性数据还包含有大量非结构性数据。结构性数据是指信息能够用数字或统一的结构表示，比如数字、符号等，而非结构性数据是指信息无法用数字或统一的格式表示，比如一些图片、声音、视频等。结构性数据与非结构性数据并存，有时候甚至是相互结合的，这给决策带来一定的困难，使得问题不易分析处理。决策者在做出决策之前要综合分析数字等结构性数据和文本视频等非结构性数据。

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