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【摘要】大数据不仅改变着人们的生活也改变着企业的运营方式和管理模式。本文探讨了大数据的最新发展及其特征，分析了大数据对会计理论与实务的影响和挑战，提出了基于大数据环境下的会计理论和实务创新措施。
【关键词】大数据；会计理论；实务创新
【中图分类号】F234.4
一、大数据的结构特征
（一）大数据的定义
2010～2019年被命名为“大数据十年”（Gillis&Stephanny，2014）。虽然“大数据”一词越来越普遍，但目前还没有唯一的，国际公认的定义。美国一家信息技术研究和咨询公司Gartner定义了Big数据为“大批量，高速度和/或多品种的信息资产，需要新的处理形式，以增强决策能力，洞察力發现能力和过程优化能力。1”Gartner的定义包括类型（Variety）、产生速度（Velocity）、规模（Volume）三个维度，被称为“3V”。在此理论基础上，IBM提出了一个新的“V”即与数据可靠性相关的真实性（Veracity），其重要性就是追求高品质的数据。目前，虽然不同学者和研究机构对大数据的定义不尽相同，但这四个特征“4V”得到了广泛认可。
（二）大数据的结构特征
大数据不仅包括传统的可以用二维表结构表达的结构化数据，如数字、符号等；还包括不能或不便用二维表结构表达的非结构化数据以及介于结构化数据和非结构化数据之间的半结构化数据，如：各种格式的文本、图片、视频、音频等。通常，我们把半结构化数据也视同非结构化数据。据统计，结构化数据约占数据总量的15%，非结构化数据约占85%（TechAmerican Foundation，2012）。根据这份报告，大数据就是财务数据、企业范围数据和新型内部和外部数据的组合，其中大部分数据是非结构化的，大数据环境下这些非结构化的数据大大弥补了传统会计数据的不足。大数据正在被许多企业利用。例如，大数据在物流、医疗保健、政府服务、零售、制造业、金融服务和供应链等各个行业得到广泛的应用（Gillis&Stephanny，2014）。在商业中利用大数据的潜在益处包括：有利于组织更有针对性的营销活动、改进的商业决策、降低成本和产生操作效率、增强规划和战略决策以及提高商业敏捷性、风险分析欺诈检测，减少浪费和客户保留（www.eskills. com）。事实上，研究显示，77%的数据处理良好的公司取得了更好的财务业绩（经济智库，2013）。此外，Pearson和Wegener（2013）的一项研究显示，早期采用大数据分析的人不仅在企业界获得了实质性的领先地位，而且那些具有先进分析能力的人在很大程度上胜过他们的竞争对手。因此如何正确提取、挖据、分析、处理这些非结构化的数据是我们会计从业者面临的最大困难和挑战。
二、大数据环境下对会计理论与实务的挑战
（一）大数据对会计理论的影响
1.对会计职能的影响
大数据时代，当海量的数据尤其是以非结构化数据占主导时，传统会计的核算和监督职能在其会计对象面前就显得心有余力不足了。企业为了应对这种变化，势必需要纳入会计信息化系统。这就需要会计人员对这些数据进行提炼、分析，服务于企业的发展，为企业带来更大效益，由此会计的职能无形中也从核算转向了管理。
随之而来的云计算、云财务、移动互联、交互体验等新兴技术的应用，使得会计信息化系统得到了迅猛发展。会计信息的特点也表现为实时、动态、准确和多样化，企业不需要再投入过多的精力在会计核算方面，会计人员的工作重心转变为：在“4V”的大数据面前进行整理、筛选与企业相关的数据，预测企业未来的收益和风险，为企业做出正确决策提供有力保障。由此企业的会计工作也从财务型转换为管理型。
2.对会计要素确认的影响
我国现行的会计准则规定资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润作为会计的“六要素”2。随着大数据、互联网等兴起，企业呈现出与原有传统产业完全不同的商业模式。比如：百度、新浪、阿里巴巴等这些平台运作非常成功网站，其平台、流量就是他们最重要的资产，通过平台投放广告、用户注册、软件下载等作为盈利模式，还有一些靠提供虚拟网络游戏的网游公司，其资产可以反复使用，成本费用的归集确认也不同于传统行业。多样化的资产、负债形式，多元化的盈利模式，模糊不清的成本项目都给会计要素的确认带来了很大难度。
同时会计利润的操控空间也因此扩大。当会计要素定义的模糊不清，再加上非结构化数据的不确定性，这使企业可能利用损益类要素定义的模糊性人为操作某些交易来为企业扩大或减少利润。
3.对会计计量的影响
会计要素的确认和计量是不可分割的，当会计要素的确认出现模糊不清的定义时，也给会计计量带来了不确定性。在传统的财务会计中常见的两种计量单位就是历史成本和公允价值，二者之间，公允价值因其“公允性”表现尤为突出。在公允价值计量下，能直接客观反映企业的经济价值，具有高度的相关性，保证数据的有效性，有利于企业资本保全，同时也是我国会计发展趋同于国际惯例的重要表现。
但公允价值计量在实际操作过程中也存在着诸多问题。一是缺乏可靠性，难以获得准确的结果；二是公允价值主观性较强，在计量过程中充满了人为的判断和估计，影响了投资者的分析决策，在使用效果上大打折扣。大数据信息的海量、高速、多样化使公允价值计量日益透明。虽从整体上提升了公允价值的可靠性、客观性、科学性，但弊端仍然存在，因此会计计量走向现值成为趋势。
4.对财务报告和信息披露的影响
财务报告的作用是向信息使用者提供有助于了解企业财务状况的综合信息，现有的财务报告包括会计报表、附注和财务报告情况说明书3。在正常情况下，财务信息的披露是以会计报表为基础，并以附注和报告说明书作为补充，对信息的进一步的披露要求甚少。财务工作者也是以会计报表编制平衡作为工作重心，往往会忽略附注及报告说明的反应。 大数据环境下，大批量非结构化数据的出现，它和会计报表中的结构化数据同样重要。信息使用者也更加关注数字以外的信息，帮助他们做出正确的投资决策，这就要求财务报告信息披露更及时、更全面、更公开，并具有选择性。信息用户可以根据自己的需求过滤所需要的信息。以实现目标。因此将非结构化数据纳入财务报告系统，更能反映企业所处的行业地位、未来发展潜力，并为投资者提供更有利的数据支撑。
（二）大数据对会计实务的影响
1.会计信息来源多样化
大数据时代下会计数据来源不仅包含了数字、表格的定量性的结构数据，还包含了如音频、视频、邮件等定性描述式的非结构化数据，这些多视角、多样化大数据使得财务信息的收集、提取，甚至分析都更加复杂。传统的会计数据的采集是根据数字、表格直接提取，会计数据的分析也是通过简单的汇总，编制出财务报表提供给企业的利益相关者。但是对于非结构化的数据进行采集提取就要注意以下问题：一是并非所有的非结构化的数据都能纳入会计数据系统，必须是有价值的，有一定密度的数据才能得以采用，这就需要会计人员利用数据挖掘技术对数据进行筛选。二是如何对提取的非结构化数据进行有效的清洗并进行及时准确的分析，为信息使用者提供全面有效的信息是会计从业者都需要解决的问题。
2.会计核算工作流程的变化
传统会计核算工作流程一般是企业的各业务部门将业务发生时取得的原始凭证提供给财务部门，由财务部门统一填制凭证、审核凭证、记账，在整个会计核算工作流程里需要原始凭证一式多联在相关责任人和不同部门之间流转、存储，并在月末统一进行结账、汇总。这样的工作流程造成业务信息不能及时上传，各部门存在重复劳动，而且财务部门月末汇总工作量巨大，往往使会计人员的关注点都集中在期末的会计核算上。
面对大数据、互联网技术的进步和ERP企业管理系统的普及，数据传输发生了变化。企业业务部门可以在业务发生的第一时间录入原始凭证，此时会计凭证也变成了无纸化的电子凭证，财务部门可以通过信息系统及时汇总业务部门的实时数据，加快会计信息的处理速度，缩减人力物力成本，实现财务信息的共享。会计人员的工作重心也由“事后监督”，转变为“事前预测”“事后控制”。
3.会计信息安全性难以保障
任何事物的发展背后都会有它的弊端，当大数据借助互联网平台带来更加公开透明的海量信息时，无数信息也面临着严峻的安全考验。在大数据环境下，个人的隐私已经脱离了掌控，更何况资产过百万千万甚至过亿的企业，一旦企业信息系统遭受黑客或病毒入侵，会给企业和社会带来不可估量的损失。
会计信息的不安全性还体现在在数据使用者身上。数据最终是要被人利用的，是人就会有主观性，有自己对事物的理解，当面临定性描述式的非结构化数据时，解读分析这些非定量的数据就会因人的理解产生差异，导致数据分析不够客观，判断不够准确，为企业的预测、决策带来风险。
三、应对措施
（一）加强非结构化数据在会计领域的利用
前文所述，非结构化数据占据了当今信息的85%，其中蕴含的价值越发巨大，对企业价值的影响力也越来越强，投资决策者所参考的信息已不仅限于相关的结构化数据，而是更多的参考非结构化数据。因此对非结构化数据的搜集、存储、利用是企业提升竞争力的关键举措。
在我国，数据作为一项重要的资产已经被许多行业加以利用，如：电信、保险、银行、电子商务等行业。都借助行业优势存贮了大量的客户资源，通过分析客户使用行为和使用效果，有针对性的制定后续销售政策。同时，根据客户的实用行为和效果，还可预测客户的使用习惯和趋势，为制定新产品的研发，以及为企业在市场竞争中找准定位提供了可靠信息支撑。因此强化大数据资产概念的意识，建立大数据贮存数据库，加大非结构化数据的利用是应对大数据海量多样化的措施之一。
（二）丰富大数据下会计确认计量理论
在大数据背景下，为了修正传统会计计量方法的不适应性，我们不妨采用未来现金流量的现值这一计量方法。传统的企业商品只能销售一次，但现在的互联网企业的产品主要是虚拟资产，这些虚拟产品可以销售多次，甚至长久销售，复制成本极低。这些虚拟资产的价值已经远远大于最初的投入成本，此时的资产价值正是企业未来能够控制并给企业带来收益的资产。采用未来现金流量的现值法充分体现了货币的时间价值和资产的未来回报。
另外，面对大数据多元化的数据结构，原有的传统会计货币计量单位是“元”，已经无法满足非结构化数据的计量，我们需要增设一些如：时间、数量、重量、容量等多元化的计量单位。
有了计量方法和计量单位，可以把无法计量的某些负债和资产纳入财务报告中，比如环境资源、社会责任、人力资源因为无法定价，一直脱离企业信息披露之外，此举可以增加财务报告的透明度。
（三）完善会计信息安全保障机制
在大数据环境下，会计信息安全问题应该成为日常管理的一部分，应该强化安全风险意识，时刻防范企业信息外泄、黑客入侵；并建立严格的系统运作管理体系，建立使用者权限；对数据的采集、分析、运用各个阶段都设立完善的会计信息风险预警机制，责任到人，设置访问机制、安全控件等形式确保会计信息的安全。
另外，可以加大审计系统的研发。目的在于将风险控制在事前，及时发现问题，纠正偏差。目前国内的审计信息系统刚刚起步，并没有跟上日益完善的会计信息处理系统，也没有独立的监管信息化系统的机构，这就使海量的数据在采集、使用过程中处于无人监管状态，随取随用，谁想用谁就用。因此，建立完善的审计信息系统和独立公正的大数据监管机构是当务之急。
（四）提高会计人员处理大数据的能力
大数据使会计职能由基础的核算监督职能转向管理职能，这就需要会计从业者及时补充转化知识结构，提升大数据的处理能力，以应对工作重心的转移。首先，应该提高会计信息处理能力，进阶要求就是掌握计算机系统的知识，通过会计信息系统分析相关数据，并根据需求调整更新会计软件，使得信息系统更加为我所用，更有效的整合对企业有用的数据。其次，增加管理会计和财务管理的知识。一直以来会计人员的知识结构局限于會计核算的掌握，尤其在中小企业，管理会计和财务管理完全无用武之地，久而久之从业人员忽略了这方面知识的储备，当大数据来临，面对繁杂的多元化数据，就需要会计人员具备各种财务管理方法，数据分析整理能力，统计数据能力，以及相关的金融等各种知识，为企业制定战略目标，编制合理的预测控制，做出正确投资决策。
主要参考文献：
[1]李伟，李艳鹤.“互联网+”、大数据环境下会计理论创新与实践[J]. 会计改革与创新.2017（9.18）.
[2]陈志.“互联网+”视域下大数据对管理会计的影响研究[J].管理会计.2018（15）.
[3]潘恒智.大数据对传统会计的影响及对策[J].财会研究.2018（20）.
[4]刘俊琪.大数据对会计的挑战及应对[J].科技经济市场.2017（02）.
[5]何冰.大数据会计与财务信息相关性研究[J].会计之友.2017（07）.
[6]杨淑蕊.大数据时代对会计的机遇与挑战[J].现代经济信息.2018（12）.
[7]谢京萱.互联网大数据经济对管理会计环境的影响[J].信和金融.2016（06）.
[8]杨娟，郑珺.会计制度的大数据时代[J].会计理论.2016（6）.
[9]方培慧.大数据对会计的挑战及其应对措施研究[J].中国商论.2017（06）.
[10]Pandula Gamage.Big Data：are accounting educators ready .Acconting and management Systems. Vol.15，No.3，pp.588-604.2016.
【关键词】大数据；会计理论；实务创新
【中图分类号】F234.4
一、大数据的结构特征
（一）大数据的定义
2010～2019年被命名为“大数据十年”（Gillis&Stephanny，2014）。虽然“大数据”一词越来越普遍，但目前还没有唯一的，国际公认的定义。美国一家信息技术研究和咨询公司Gartner定义了Big数据为“大批量，高速度和/或多品种的信息资产，需要新的处理形式，以增强决策能力，洞察力發现能力和过程优化能力。1”Gartner的定义包括类型（Variety）、产生速度（Velocity）、规模（Volume）三个维度，被称为“3V”。在此理论基础上，IBM提出了一个新的“V”即与数据可靠性相关的真实性（Veracity），其重要性就是追求高品质的数据。目前，虽然不同学者和研究机构对大数据的定义不尽相同，但这四个特征“4V”得到了广泛认可。
（二）大数据的结构特征
大数据不仅包括传统的可以用二维表结构表达的结构化数据，如数字、符号等；还包括不能或不便用二维表结构表达的非结构化数据以及介于结构化数据和非结构化数据之间的半结构化数据，如：各种格式的文本、图片、视频、音频等。通常，我们把半结构化数据也视同非结构化数据。据统计，结构化数据约占数据总量的15%，非结构化数据约占85%（TechAmerican Foundation，2012）。根据这份报告，大数据就是财务数据、企业范围数据和新型内部和外部数据的组合，其中大部分数据是非结构化的，大数据环境下这些非结构化的数据大大弥补了传统会计数据的不足。大数据正在被许多企业利用。例如，大数据在物流、医疗保健、政府服务、零售、制造业、金融服务和供应链等各个行业得到广泛的应用（Gillis&Stephanny，2014）。在商业中利用大数据的潜在益处包括：有利于组织更有针对性的营销活动、改进的商业决策、降低成本和产生操作效率、增强规划和战略决策以及提高商业敏捷性、风险分析欺诈检测，减少浪费和客户保留（www.eskills. com）。事实上，研究显示，77%的数据处理良好的公司取得了更好的财务业绩（经济智库，2013）。此外，Pearson和Wegener（2013）的一项研究显示，早期采用大数据分析的人不仅在企业界获得了实质性的领先地位，而且那些具有先进分析能力的人在很大程度上胜过他们的竞争对手。因此如何正确提取、挖据、分析、处理这些非结构化的数据是我们会计从业者面临的最大困难和挑战。
二、大数据环境下对会计理论与实务的挑战
（一）大数据对会计理论的影响
1.对会计职能的影响
大数据时代，当海量的数据尤其是以非结构化数据占主导时，传统会计的核算和监督职能在其会计对象面前就显得心有余力不足了。企业为了应对这种变化，势必需要纳入会计信息化系统。这就需要会计人员对这些数据进行提炼、分析，服务于企业的发展，为企业带来更大效益，由此会计的职能无形中也从核算转向了管理。
随之而来的云计算、云财务、移动互联、交互体验等新兴技术的应用，使得会计信息化系统得到了迅猛发展。会计信息的特点也表现为实时、动态、准确和多样化，企业不需要再投入过多的精力在会计核算方面，会计人员的工作重心转变为：在“4V”的大数据面前进行整理、筛选与企业相关的数据，预测企业未来的收益和风险，为企业做出正确决策提供有力保障。由此企业的会计工作也从财务型转换为管理型。
2.对会计要素确认的影响
我国现行的会计准则规定资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润作为会计的“六要素”2。随着大数据、互联网等兴起，企业呈现出与原有传统产业完全不同的商业模式。比如：百度、新浪、阿里巴巴等这些平台运作非常成功网站，其平台、流量就是他们最重要的资产，通过平台投放广告、用户注册、软件下载等作为盈利模式，还有一些靠提供虚拟网络游戏的网游公司，其资产可以反复使用，成本费用的归集确认也不同于传统行业。多样化的资产、负债形式，多元化的盈利模式，模糊不清的成本项目都给会计要素的确认带来了很大难度。
同时会计利润的操控空间也因此扩大。当会计要素定义的模糊不清，再加上非结构化数据的不确定性，这使企业可能利用损益类要素定义的模糊性人为操作某些交易来为企业扩大或减少利润。
3.对会计计量的影响
会计要素的确认和计量是不可分割的，当会计要素的确认出现模糊不清的定义时，也给会计计量带来了不确定性。在传统的财务会计中常见的两种计量单位就是历史成本和公允价值，二者之间，公允价值因其“公允性”表现尤为突出。在公允价值计量下，能直接客观反映企业的经济价值，具有高度的相关性，保证数据的有效性，有利于企业资本保全，同时也是我国会计发展趋同于国际惯例的重要表现。
但公允价值计量在实际操作过程中也存在着诸多问题。一是缺乏可靠性，难以获得准确的结果；二是公允价值主观性较强，在计量过程中充满了人为的判断和估计，影响了投资者的分析决策，在使用效果上大打折扣。大数据信息的海量、高速、多样化使公允价值计量日益透明。虽从整体上提升了公允价值的可靠性、客观性、科学性，但弊端仍然存在，因此会计计量走向现值成为趋势。
4.对财务报告和信息披露的影响
财务报告的作用是向信息使用者提供有助于了解企业财务状况的综合信息，现有的财务报告包括会计报表、附注和财务报告情况说明书3。在正常情况下，财务信息的披露是以会计报表为基础，并以附注和报告说明书作为补充，对信息的进一步的披露要求甚少。财务工作者也是以会计报表编制平衡作为工作重心，往往会忽略附注及报告说明的反应。 大数据环境下，大批量非结构化数据的出现，它和会计报表中的结构化数据同样重要。信息使用者也更加关注数字以外的信息，帮助他们做出正确的投资决策，这就要求财务报告信息披露更及时、更全面、更公开，并具有选择性。信息用户可以根据自己的需求过滤所需要的信息。以实现目标。因此将非结构化数据纳入财务报告系统，更能反映企业所处的行业地位、未来发展潜力，并为投资者提供更有利的数据支撑。
（二）大数据对会计实务的影响
1.会计信息来源多样化
大数据时代下会计数据来源不仅包含了数字、表格的定量性的结构数据，还包含了如音频、视频、邮件等定性描述式的非结构化数据，这些多视角、多样化大数据使得财务信息的收集、提取，甚至分析都更加复杂。传统的会计数据的采集是根据数字、表格直接提取，会计数据的分析也是通过简单的汇总，编制出财务报表提供给企业的利益相关者。但是对于非结构化的数据进行采集提取就要注意以下问题：一是并非所有的非结构化的数据都能纳入会计数据系统，必须是有价值的，有一定密度的数据才能得以采用，这就需要会计人员利用数据挖掘技术对数据进行筛选。二是如何对提取的非结构化数据进行有效的清洗并进行及时准确的分析，为信息使用者提供全面有效的信息是会计从业者都需要解决的问题。
2.会计核算工作流程的变化
传统会计核算工作流程一般是企业的各业务部门将业务发生时取得的原始凭证提供给财务部门，由财务部门统一填制凭证、审核凭证、记账，在整个会计核算工作流程里需要原始凭证一式多联在相关责任人和不同部门之间流转、存储，并在月末统一进行结账、汇总。这样的工作流程造成业务信息不能及时上传，各部门存在重复劳动，而且财务部门月末汇总工作量巨大，往往使会计人员的关注点都集中在期末的会计核算上。
面对大数据、互联网技术的进步和ERP企业管理系统的普及，数据传输发生了变化。企业业务部门可以在业务发生的第一时间录入原始凭证，此时会计凭证也变成了无纸化的电子凭证，财务部门可以通过信息系统及时汇总业务部门的实时数据，加快会计信息的处理速度，缩减人力物力成本，实现财务信息的共享。会计人员的工作重心也由“事后监督”，转变为“事前预测”“事后控制”。
3.会计信息安全性难以保障
任何事物的发展背后都会有它的弊端，当大数据借助互联网平台带来更加公开透明的海量信息时，无数信息也面临着严峻的安全考验。在大数据环境下，个人的隐私已经脱离了掌控，更何况资产过百万千万甚至过亿的企业，一旦企业信息系统遭受黑客或病毒入侵，会给企业和社会带来不可估量的损失。
会计信息的不安全性还体现在在数据使用者身上。数据最终是要被人利用的，是人就会有主观性，有自己对事物的理解，当面临定性描述式的非结构化数据时，解读分析这些非定量的数据就会因人的理解产生差异，导致数据分析不够客观，判断不够准确，为企业的预测、决策带来风险。
三、应对措施
（一）加强非结构化数据在会计领域的利用
前文所述，非结构化数据占据了当今信息的85%，其中蕴含的价值越发巨大，对企业价值的影响力也越来越强，投资决策者所参考的信息已不仅限于相关的结构化数据，而是更多的参考非结构化数据。因此对非结构化数据的搜集、存储、利用是企业提升竞争力的关键举措。
在我国，数据作为一项重要的资产已经被许多行业加以利用，如：电信、保险、银行、电子商务等行业。都借助行业优势存贮了大量的客户资源，通过分析客户使用行为和使用效果，有针对性的制定后续销售政策。同时，根据客户的实用行为和效果，还可预测客户的使用习惯和趋势，为制定新产品的研发，以及为企业在市场竞争中找准定位提供了可靠信息支撑。因此强化大数据资产概念的意识，建立大数据贮存数据库，加大非结构化数据的利用是应对大数据海量多样化的措施之一。
（二）丰富大数据下会计确认计量理论
在大数据背景下，为了修正传统会计计量方法的不适应性，我们不妨采用未来现金流量的现值这一计量方法。传统的企业商品只能销售一次，但现在的互联网企业的产品主要是虚拟资产，这些虚拟产品可以销售多次，甚至长久销售，复制成本极低。这些虚拟资产的价值已经远远大于最初的投入成本，此时的资产价值正是企业未来能够控制并给企业带来收益的资产。采用未来现金流量的现值法充分体现了货币的时间价值和资产的未来回报。
另外，面对大数据多元化的数据结构，原有的传统会计货币计量单位是“元”，已经无法满足非结构化数据的计量，我们需要增设一些如：时间、数量、重量、容量等多元化的计量单位。
有了计量方法和计量单位，可以把无法计量的某些负债和资产纳入财务报告中，比如环境资源、社会责任、人力资源因为无法定价，一直脱离企业信息披露之外，此举可以增加财务报告的透明度。
（三）完善会计信息安全保障机制
在大数据环境下，会计信息安全问题应该成为日常管理的一部分，应该强化安全风险意识，时刻防范企业信息外泄、黑客入侵；并建立严格的系统运作管理体系，建立使用者权限；对数据的采集、分析、运用各个阶段都设立完善的会计信息风险预警机制，责任到人，设置访问机制、安全控件等形式确保会计信息的安全。
另外，可以加大审计系统的研发。目的在于将风险控制在事前，及时发现问题，纠正偏差。目前国内的审计信息系统刚刚起步，并没有跟上日益完善的会计信息处理系统，也没有独立的监管信息化系统的机构，这就使海量的数据在采集、使用过程中处于无人监管状态，随取随用，谁想用谁就用。因此，建立完善的审计信息系统和独立公正的大数据监管机构是当务之急。
（四）提高会计人员处理大数据的能力
大数据使会计职能由基础的核算监督职能转向管理职能，这就需要会计从业者及时补充转化知识结构，提升大数据的处理能力，以应对工作重心的转移。首先，应该提高会计信息处理能力，进阶要求就是掌握计算机系统的知识，通过会计信息系统分析相关数据，并根据需求调整更新会计软件，使得信息系统更加为我所用，更有效的整合对企业有用的数据。其次，增加管理会计和财务管理的知识。一直以来会计人员的知识结构局限于會计核算的掌握，尤其在中小企业，管理会计和财务管理完全无用武之地，久而久之从业人员忽略了这方面知识的储备，当大数据来临，面对繁杂的多元化数据，就需要会计人员具备各种财务管理方法，数据分析整理能力，统计数据能力，以及相关的金融等各种知识，为企业制定战略目标，编制合理的预测控制，做出正确投资决策。
主要参考文献：
[1]李伟，李艳鹤.“互联网+”、大数据环境下会计理论创新与实践[J]. 会计改革与创新.2017（9.18）.
[2]陈志.“互联网+”视域下大数据对管理会计的影响研究[J].管理会计.2018（15）.
[3]潘恒智.大数据对传统会计的影响及对策[J].财会研究.2018（20）.
[4]刘俊琪.大数据对会计的挑战及应对[J].科技经济市场.2017（02）.
[5]何冰.大数据会计与财务信息相关性研究[J].会计之友.2017（07）.
[6]杨淑蕊.大数据时代对会计的机遇与挑战[J].现代经济信息.2018（12）.
[7]谢京萱.互联网大数据经济对管理会计环境的影响[J].信和金融.2016（06）.
[8]杨娟，郑珺.会计制度的大数据时代[J].会计理论.2016（6）.
[9]方培慧.大数据对会计的挑战及其应对措施研究[J].中国商论.2017（06）.
[10]Pandula Gamage.Big Data：are accounting educators ready .Acconting and management Systems. Vol.15，No.3，pp.588-604.2016.