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摘要：在大数据来临之际，给予会计行业和审计行业带来了一次全新的“工业革命”。如何把大数据运用到企业的经营预测中去，并针对所产生的影响给出的应对策略进行了分析。
关键词：预测 大数据 会计 影响
目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉及大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。但是大部分人都对数据感到厌倦，它好像总让人觉得乏味。数据仿佛是无数事实和数字的堆砌，每条数据都显得无聊，其乏味程度等同于“我买了一件新衣服”之类的微博。这是一大堆尚未加工的索然无味的材料，只有企业才会去细细咀嚼。其实，数据里凝结了极为珍贵的值得学习的经验。随着数据的不断累积，人们也开始掀起了从数据中获取财富的淘金热。但数据本身并不是黄金，作为原始材料的数据只是枯燥无味的代码组合，只有从数据中提炼出的规律和知识才是黄金。
预测是根据过去的历史资料和现在所取得的信息，运用掌握的科学知识和实践经验，按照事物发展规律，有目的地预计和推测未来。预测是现代管理会计的重要职能之一，管理会计中的预测分析是为了实现企业经营目标而展开的销售预测、利润预测、成本预测和资金需求量预测的系统。预测分析使得人们在做出决策时越来越注重“数据驱动”也就是更依据客观统计数据而不是某人的“判断”。在这个以事实为基础的领域中，常见的词汇都是“分析学”、“大数据”、“数据科学”等。在大数据来临之际，传统会计行业和审计行业，无论从会计信息化、管理会计职能，还是从审计目标及审计方法上，都受到了前所未有的冲击，也给予会计行业和审计行业带来了一次全新的“工业革命”。
企业经营预测分析的方法有定量分析法和定性预测法，定量分析法是根据历史数据，揭示各有关变量之间的规律关系，并据此建立相应的数学模型，推算出未来可能达到的规模或水平。定量分析法主要包括算术平均法、移动平均法、趋势平均法、加权平均法、平滑指数法、修正的时间序列回归法、本量利分析法、投入产出法、回归分析法和经济计量法。在定量分析的过程中运用到大量的历史数据，这时候就可以运用到我们的大数据。然而大数据时代与传统数据时代存在一定的区别，在于：1 是数据的突然增多，且多为非结构性的业务数据;2 是面对这些海量数据，要求会计从业人員的反应时间短，反应速度快。因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。在传统会计分析中强调的是准确、精准，而大数据时代强调的则是数据使用效果。传统会计分析认为，会计信息的精准性无比重要，同时也不接受舞弊造假信息或是非系统性错误。但大数据技术存在数据真假难分的问题，这也是大数据技术的一大缺陷。大数据时代则更多的关注会计信息分析带来的效果，而对精准性没有那么高的要求，或者说，绝对的精准并非是大数据时代所关注的。预测分析在收集整理资料时，需要建立在充分的信息基础之上，财务人员需要将财务数据和业务信息结合起来，运用一定的方法将数据进行整理，并从中找出重点数据，使其能够保质保量地运用于实际工作中。同时，数据的安全性也极大地影响企业的长久运行和可持续发展。大多数企业都在积极想办法解决确保自己企业数据的安全，应用大数据技术可确保信息不外泄，企业的基础数据以及加工数据都会在会计主体之间保持着良好的联系。
大数据技术使得财务管理人员的管理职能发生了转变。财务管理人员需要参与建立企业的数据分析模型，并在建立模型的过程中定义关键指标和风险价值等工作，这不仅要求财务人员熟悉企业前端业务、生产流程，还需要对市场环境、金融环境有足够的了解，除了关注企业内部数据的同时还有关注同行业和其他竞争企业的各类数据进行分析、预测。传统财务管理人员，他们的职能往往在于财务核算、财务管理，而当海量数据出现的时候，其数据的繁多与冗长、数据分析能力的不断提高，要求财务管理人员的职能越来越多的转向有价值的资源配置中去。需要我们将原本杂乱无章、零散的数据，通过合理的分析、运用，整合成为对企业会计有用的数据。原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、报告、归档等工作中;而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据，将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。因此，财务人员应与时俱进，积极完善自身的工作模式，将大数据技术科学的应用到实际工作中，为企业制定战略目标，提供更加有价值的财务数据，为企业的健康、可持续发展提供有效的数据支撑，帮助企业把握发展机会，提高企业的管理水平，增强企业的市场竞争能力。
参考文献
[1]李英楠 大数据思维与技术在会计工作中的应用研究 《现代营销》 2018年（02）
[2]刘蟠虹 大数据背景下财务会计向管理会计转型的思考 《全国流通经济》2019（17）
[3]张中庆 大数据技术对管理会计的影响分析 《中国新通信》2019（21）
关键词：预测 大数据 会计 影响
目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉及大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。但是大部分人都对数据感到厌倦，它好像总让人觉得乏味。数据仿佛是无数事实和数字的堆砌，每条数据都显得无聊，其乏味程度等同于“我买了一件新衣服”之类的微博。这是一大堆尚未加工的索然无味的材料，只有企业才会去细细咀嚼。其实，数据里凝结了极为珍贵的值得学习的经验。随着数据的不断累积，人们也开始掀起了从数据中获取财富的淘金热。但数据本身并不是黄金，作为原始材料的数据只是枯燥无味的代码组合，只有从数据中提炼出的规律和知识才是黄金。
预测是根据过去的历史资料和现在所取得的信息，运用掌握的科学知识和实践经验，按照事物发展规律，有目的地预计和推测未来。预测是现代管理会计的重要职能之一，管理会计中的预测分析是为了实现企业经营目标而展开的销售预测、利润预测、成本预测和资金需求量预测的系统。预测分析使得人们在做出决策时越来越注重“数据驱动”也就是更依据客观统计数据而不是某人的“判断”。在这个以事实为基础的领域中，常见的词汇都是“分析学”、“大数据”、“数据科学”等。在大数据来临之际，传统会计行业和审计行业，无论从会计信息化、管理会计职能，还是从审计目标及审计方法上，都受到了前所未有的冲击，也给予会计行业和审计行业带来了一次全新的“工业革命”。
企业经营预测分析的方法有定量分析法和定性预测法，定量分析法是根据历史数据，揭示各有关变量之间的规律关系，并据此建立相应的数学模型，推算出未来可能达到的规模或水平。定量分析法主要包括算术平均法、移动平均法、趋势平均法、加权平均法、平滑指数法、修正的时间序列回归法、本量利分析法、投入产出法、回归分析法和经济计量法。在定量分析的过程中运用到大量的历史数据，这时候就可以运用到我们的大数据。然而大数据时代与传统数据时代存在一定的区别，在于：1 是数据的突然增多，且多为非结构性的业务数据;2 是面对这些海量数据，要求会计从业人員的反应时间短，反应速度快。因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。在传统会计分析中强调的是准确、精准，而大数据时代强调的则是数据使用效果。传统会计分析认为，会计信息的精准性无比重要，同时也不接受舞弊造假信息或是非系统性错误。但大数据技术存在数据真假难分的问题，这也是大数据技术的一大缺陷。大数据时代则更多的关注会计信息分析带来的效果，而对精准性没有那么高的要求，或者说，绝对的精准并非是大数据时代所关注的。预测分析在收集整理资料时，需要建立在充分的信息基础之上，财务人员需要将财务数据和业务信息结合起来，运用一定的方法将数据进行整理，并从中找出重点数据，使其能够保质保量地运用于实际工作中。同时，数据的安全性也极大地影响企业的长久运行和可持续发展。大多数企业都在积极想办法解决确保自己企业数据的安全，应用大数据技术可确保信息不外泄，企业的基础数据以及加工数据都会在会计主体之间保持着良好的联系。
大数据技术使得财务管理人员的管理职能发生了转变。财务管理人员需要参与建立企业的数据分析模型，并在建立模型的过程中定义关键指标和风险价值等工作，这不仅要求财务人员熟悉企业前端业务、生产流程，还需要对市场环境、金融环境有足够的了解，除了关注企业内部数据的同时还有关注同行业和其他竞争企业的各类数据进行分析、预测。传统财务管理人员，他们的职能往往在于财务核算、财务管理，而当海量数据出现的时候，其数据的繁多与冗长、数据分析能力的不断提高，要求财务管理人员的职能越来越多的转向有价值的资源配置中去。需要我们将原本杂乱无章、零散的数据，通过合理的分析、运用，整合成为对企业会计有用的数据。原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、报告、归档等工作中;而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据，将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。因此，财务人员应与时俱进，积极完善自身的工作模式，将大数据技术科学的应用到实际工作中，为企业制定战略目标，提供更加有价值的财务数据，为企业的健康、可持续发展提供有效的数据支撑，帮助企业把握发展机会，提高企业的管理水平，增强企业的市场竞争能力。
参考文献
[1]李英楠 大数据思维与技术在会计工作中的应用研究 《现代营销》 2018年（02）
[2]刘蟠虹 大数据背景下财务会计向管理会计转型的思考 《全国流通经济》2019（17）
[3]张中庆 大数据技术对管理会计的影响分析 《中国新通信》2019（21）