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摘 要：随着信息技术的发展与应用，世界已经迈入了大数据时代。会计作为经济社会的一个重要组成部分，与数据有着密切联系，不可避免的要受到大数据的影响。本文主要分析了大数据对传统会计的影响和挑战，诸如会计数据、会计人员等方面，并针对性地提出了传统会计在大数据时代下，应进行一定改革来顺应时代潮流，谋求更好发展。
关键词：大数据 传统会计 半结构化数据 会计流程 云会计
一、引言
在社会不断发展，信息化程度不断加深的时代背景下，企业的数据量迎来爆炸式的增长，并且数据结构也日趋复杂化。企业进行数据处理仅仅依赖于传统的关系型数据库的重要的查询功能已经不能适应时代潮流，而这正是世界进入大数据时代的重要标志。简单来说，“所谓大数据就是用现在的一切技术难以管理的大量数据集合。”而作为企业数据的集散中心，会计部门汇集了企业的关键数据资源。对内，它为企业改善经营管理提供数据支持；对外，它为信息使用者传达数据，帮助其了解企业的财务状况与经营成果，以便他们对特定问题作出相关决策。可见会计部门是一个与数据有着密切关系的组织，因此它必须受到来自大数据的巨大影响。本文以大数据时代的特征为立足点，发现传统会计与大数据时代不相协调的部分，进而变革重构传统会计，以便会计能够与经济环境相适应。
二、大数据时代，传统会计变革的必要性
1.会计数据类型：从“结构化”到“非结构化”。传统的会计数据以结构化数据为主，大数据时代下，会计数据不仅仅包括结构化数据，还包括如图表、音视频等非结构化数据，并且后者所占比重不断上升。现代大部分企业对结构化会计数据处理技术日趋成熟，而对于非结构化数据的处理应用相对欠缺，而“大数据”的真正价值在于通过收集、整理、处理、分析庞大的信息来获取新的知识与洞见，从而有利于更好地作出决策。这一时代背景要求传统会计必须有所创新。
2.会计数据处理；从“集中式”到“分布式”。传统会计数据处理对于用户来说，只需提交运算内容，然后就可以等待运算结果。对于计算设备来说，计算流程中的步骤都是可以知道的并且有效执行的，而且计算单元的程序执行为循序渐进，即后一指令的执行需等待前一个指令执行完成。在大数据时代来临之前，通过不断优化计算机硬件来满足会计数据计算需求，即所谓的垂直扩展法，基本上能满足企业的需求。而在大数据时代下，数据的指数化增长对数据处理有了更高的要求，即全量和在线。全量是指几乎所有的样本数据需纳入数据分析当中，往往样本容量是非常巨大的。在线是指会计的分析处理要持续进行，以方便用户实时获取有效信息，通过分析正确的趋势信息作出正确的决策。这种全量、在线的计算需求对传统的垂直扩展做法提出了挑战，要求传统会计有所改革。
3.会计数据分析：从“数据仓库”到“深度学习”。一开始数据挖掘是基于传统的数据仓库的，即通过对关系型数据库中存储的会计数据进行挖掘来满足企业业务报表、决策分析等需求。大数据时代下，半结构化数据和非结构化数据的出现，使这种传统的关系型数据库不能满足时代需求，而通过大数据技术，企业可以将人群意识与行为趋向落实到会计数据层面。这一智能化发展，将使企业会计数据挖掘在更多维度进行。
4.会计数据输出：从“图表化”到“可视化”。传统的会计数据输出以传统的表格化分析结果为主，而在大数据时代下，信息使用者更加關注会计数据的变化情况和发展趋势。将晦涩难懂的会计数据转化成简单易懂的图形，呈现给最普通的信息使用者，这是传统的表格分析结果难以满足的。
三、大数据时代下传统会计的具体变革
1.大数据时代背景下会计数据处理必须引入云计算。若企业要参与全球化、网络化、信息化的经济竞争，首先要融入全球网络信息组织当中，而企业要想转型为网络型企业，必须能够有效收集、分类、处理、分析信息。而面对大规模数据，就必然要求会计由传统形式的信息化模式发生革命性的变化，而云会计的出现恰好能解决这一难题。其次，大数据时代下，会计数据的处理必须借助于云模型。原因在于大数据时代具有信息数量巨大且来源庞杂、快速、非结构性强，含有很多不确定性、随机性和模糊性的特点。而且人们分析研究认知问题的核心是把数学运算运用到海量数据上来预测事情发生的可能性、随机性，常用概率表示，而难以给出精确判断。
2.财务人员应对大数据的几点建议。
2.1提升专业技能。大数据时代背景下，财会人员的作用更加突出。其扮演的角色不仅是数据的处理者，更是数据的管理者、分析者，乃至技术支持者，这就相应要求财会人员要不断提高自主学习意识，提升专业技能，培养对数据的敏感度，树立大数据思维。
2.2培养“软技能”。要想发挥大数据的真正作用，就要能够从数量众多、结构复杂的数据中洞察有价值的信息并作出反应。这也就要求财会人员所掌握的技能较传统的财会人员有一个真正的转变，即不再局限于简单的对数据进行获取、整合和分析。而是要立足于此，做数据的掌舵者，充分发挥数据的潜能。同时也要求财会人员打破传统的部门界限，加强与其他部门的沟通与合作，帮助实现数据价值的最大化。
2.3保护数据安全性。大数据时代背景下，企业面临的不安全因素有所增加，要求企业一方面要加强内部管理，另一方面要积极应对外部攻击。财会人员要在相应的权限和范围内挖掘、利用数据，不得违背法律的审查与监管，并定期对系统账户权限进行验证，防止企业财务信息泄露，确保数据存储和分析的安全性。
3.会计流程重组。传统的会计流程包括数据采集、数据处理、数据存储和数据输出流程。在大数据时代，随着信息技术的发展，人们获取信息的渠道越来越多元化，获取信息对人们来说已不是难事。相应地，人们更加关注对信息价值的挖掘。现代会计的目标是决策有用性，即会计不应是单纯反映企业的经济活动和财务状况，而重要的是要提供信息中所蕴含的价值。显然，传统的会计流程不能满足这一需要，因为它忽略了数据价值挖掘的机会，所以数据分析也应该成为会计流程的一个重要组成部分，并且应该得到充分的关注。所以现代会计流程应该包括数据收集、数据加工、数据输出和数据分析几个流程。
四、结语
随着信息技术的出现与发展，人类社会已经进入了大数据时代。 作为一个与数据有着密切联系的行业，传统会计必将受到大数据的影响，大量事实也表明在大数据时代传统会计在表现出了种种弊端，因此其改革势在必行。同时传统会计以货币计量为基本假设，而在大数据时代随着大量半结构化和非结构化数据的大量引入，计量单位势必会变得多元化，如时间、数量等计量单位会增加；财务报告相关性和报告范畴也将扩大化，众所周知，传统的财务会计报告只能提供一些量化的财务信息，而忽视一些至关重要的非财务信息。而这些非财务信息可能对信息使用者决策产生至关重要的影响，甚至会误导决策，其次传统的财务报表应该扩大报告范畴，以将那些不能量化的企业资源体现在报表上；最后，传统会计变革的必要性还表现在会计人员智能的管理化，传统会计时代，会计人员的主要职能是记账、算账、报账等基础工作，而在大数据时代，由于非财务数据的大量引用，财会人员要从传统的存数据转化为用数据，会计由核算财务向价值提升转化。大数据时代所带来的这些变化都驱动着传统会计必须变革。通过变革，使传统会计与大数据时代相协调，会计行业才会更好更快发展。因此本文从会计数据处理、会计人员、会计流程几个方面提出了一些改革建议。
参考文献：
[1]候姗姗.大数据时代会计流程重组研究[D].中国海洋大学管理学院.2014：10-42.
[2]王一帆.大数据视角下管理会计面临的挑战[J].会计审计，2014（14）：43-44.
[3]樊燕萍，曹薇.大数据时代下的云会计特征及应用[J].中国流通经济，2014（6）：76-81.
[4]刘召丽，浅谈大数据时代财会人员机遇与挑战[J].财经纵览，2014（34）：189.
作者简介：殷祥祥（1991—），女，安徽安庆人，安徽大学2015级会计学硕士，研究方向：审计理论与方法。
关键词：大数据 传统会计 半结构化数据 会计流程 云会计
一、引言
在社会不断发展，信息化程度不断加深的时代背景下，企业的数据量迎来爆炸式的增长，并且数据结构也日趋复杂化。企业进行数据处理仅仅依赖于传统的关系型数据库的重要的查询功能已经不能适应时代潮流，而这正是世界进入大数据时代的重要标志。简单来说，“所谓大数据就是用现在的一切技术难以管理的大量数据集合。”而作为企业数据的集散中心，会计部门汇集了企业的关键数据资源。对内，它为企业改善经营管理提供数据支持；对外，它为信息使用者传达数据，帮助其了解企业的财务状况与经营成果，以便他们对特定问题作出相关决策。可见会计部门是一个与数据有着密切关系的组织，因此它必须受到来自大数据的巨大影响。本文以大数据时代的特征为立足点，发现传统会计与大数据时代不相协调的部分，进而变革重构传统会计，以便会计能够与经济环境相适应。
二、大数据时代，传统会计变革的必要性
1.会计数据类型：从“结构化”到“非结构化”。传统的会计数据以结构化数据为主，大数据时代下，会计数据不仅仅包括结构化数据，还包括如图表、音视频等非结构化数据，并且后者所占比重不断上升。现代大部分企业对结构化会计数据处理技术日趋成熟，而对于非结构化数据的处理应用相对欠缺，而“大数据”的真正价值在于通过收集、整理、处理、分析庞大的信息来获取新的知识与洞见，从而有利于更好地作出决策。这一时代背景要求传统会计必须有所创新。
2.会计数据处理；从“集中式”到“分布式”。传统会计数据处理对于用户来说，只需提交运算内容，然后就可以等待运算结果。对于计算设备来说，计算流程中的步骤都是可以知道的并且有效执行的，而且计算单元的程序执行为循序渐进，即后一指令的执行需等待前一个指令执行完成。在大数据时代来临之前，通过不断优化计算机硬件来满足会计数据计算需求，即所谓的垂直扩展法，基本上能满足企业的需求。而在大数据时代下，数据的指数化增长对数据处理有了更高的要求，即全量和在线。全量是指几乎所有的样本数据需纳入数据分析当中，往往样本容量是非常巨大的。在线是指会计的分析处理要持续进行，以方便用户实时获取有效信息，通过分析正确的趋势信息作出正确的决策。这种全量、在线的计算需求对传统的垂直扩展做法提出了挑战，要求传统会计有所改革。
3.会计数据分析：从“数据仓库”到“深度学习”。一开始数据挖掘是基于传统的数据仓库的，即通过对关系型数据库中存储的会计数据进行挖掘来满足企业业务报表、决策分析等需求。大数据时代下，半结构化数据和非结构化数据的出现，使这种传统的关系型数据库不能满足时代需求，而通过大数据技术，企业可以将人群意识与行为趋向落实到会计数据层面。这一智能化发展，将使企业会计数据挖掘在更多维度进行。
4.会计数据输出：从“图表化”到“可视化”。传统的会计数据输出以传统的表格化分析结果为主，而在大数据时代下，信息使用者更加關注会计数据的变化情况和发展趋势。将晦涩难懂的会计数据转化成简单易懂的图形，呈现给最普通的信息使用者，这是传统的表格分析结果难以满足的。
三、大数据时代下传统会计的具体变革
1.大数据时代背景下会计数据处理必须引入云计算。若企业要参与全球化、网络化、信息化的经济竞争，首先要融入全球网络信息组织当中，而企业要想转型为网络型企业，必须能够有效收集、分类、处理、分析信息。而面对大规模数据，就必然要求会计由传统形式的信息化模式发生革命性的变化，而云会计的出现恰好能解决这一难题。其次，大数据时代下，会计数据的处理必须借助于云模型。原因在于大数据时代具有信息数量巨大且来源庞杂、快速、非结构性强，含有很多不确定性、随机性和模糊性的特点。而且人们分析研究认知问题的核心是把数学运算运用到海量数据上来预测事情发生的可能性、随机性，常用概率表示，而难以给出精确判断。
2.财务人员应对大数据的几点建议。
2.1提升专业技能。大数据时代背景下，财会人员的作用更加突出。其扮演的角色不仅是数据的处理者，更是数据的管理者、分析者，乃至技术支持者，这就相应要求财会人员要不断提高自主学习意识，提升专业技能，培养对数据的敏感度，树立大数据思维。
2.2培养“软技能”。要想发挥大数据的真正作用，就要能够从数量众多、结构复杂的数据中洞察有价值的信息并作出反应。这也就要求财会人员所掌握的技能较传统的财会人员有一个真正的转变，即不再局限于简单的对数据进行获取、整合和分析。而是要立足于此，做数据的掌舵者，充分发挥数据的潜能。同时也要求财会人员打破传统的部门界限，加强与其他部门的沟通与合作，帮助实现数据价值的最大化。
2.3保护数据安全性。大数据时代背景下，企业面临的不安全因素有所增加，要求企业一方面要加强内部管理，另一方面要积极应对外部攻击。财会人员要在相应的权限和范围内挖掘、利用数据，不得违背法律的审查与监管，并定期对系统账户权限进行验证，防止企业财务信息泄露，确保数据存储和分析的安全性。
3.会计流程重组。传统的会计流程包括数据采集、数据处理、数据存储和数据输出流程。在大数据时代，随着信息技术的发展，人们获取信息的渠道越来越多元化，获取信息对人们来说已不是难事。相应地，人们更加关注对信息价值的挖掘。现代会计的目标是决策有用性，即会计不应是单纯反映企业的经济活动和财务状况，而重要的是要提供信息中所蕴含的价值。显然，传统的会计流程不能满足这一需要，因为它忽略了数据价值挖掘的机会，所以数据分析也应该成为会计流程的一个重要组成部分，并且应该得到充分的关注。所以现代会计流程应该包括数据收集、数据加工、数据输出和数据分析几个流程。
四、结语
随着信息技术的出现与发展，人类社会已经进入了大数据时代。 作为一个与数据有着密切联系的行业，传统会计必将受到大数据的影响，大量事实也表明在大数据时代传统会计在表现出了种种弊端，因此其改革势在必行。同时传统会计以货币计量为基本假设，而在大数据时代随着大量半结构化和非结构化数据的大量引入，计量单位势必会变得多元化，如时间、数量等计量单位会增加；财务报告相关性和报告范畴也将扩大化，众所周知，传统的财务会计报告只能提供一些量化的财务信息，而忽视一些至关重要的非财务信息。而这些非财务信息可能对信息使用者决策产生至关重要的影响，甚至会误导决策，其次传统的财务报表应该扩大报告范畴，以将那些不能量化的企业资源体现在报表上；最后，传统会计变革的必要性还表现在会计人员智能的管理化，传统会计时代，会计人员的主要职能是记账、算账、报账等基础工作，而在大数据时代，由于非财务数据的大量引用，财会人员要从传统的存数据转化为用数据，会计由核算财务向价值提升转化。大数据时代所带来的这些变化都驱动着传统会计必须变革。通过变革，使传统会计与大数据时代相协调，会计行业才会更好更快发展。因此本文从会计数据处理、会计人员、会计流程几个方面提出了一些改革建议。
参考文献：
[1]候姗姗.大数据时代会计流程重组研究[D].中国海洋大学管理学院.2014：10-42.
[2]王一帆.大数据视角下管理会计面临的挑战[J].会计审计，2014（14）：43-44.
[3]樊燕萍，曹薇.大数据时代下的云会计特征及应用[J].中国流通经济，2014（6）：76-81.
[4]刘召丽，浅谈大数据时代财会人员机遇与挑战[J].财经纵览，2014（34）：189.
作者简介：殷祥祥（1991—），女，安徽安庆人，安徽大学2015级会计学硕士，研究方向：审计理论与方法。