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開啟會計大數據應用新時代 - 中國會計網
信息來源:互聯網 作者:互聯網 更新日期:2018/7/6
湖南匯才會計師:   隨著會計大數據時代的到來,傳統的關系型數據庫管理系統已經遠遠不能滿足信息發展的需要,然而,基于云計算模式下的數據倉庫將能夠解…
湖南匯才會計師:

  隨著會計大數據時代的到來,傳統的關系型數據庫管理系統已經遠遠不能滿足信息發展的需要,然而,基于云計算模式下的數據倉庫將能夠解決海量數據的導入、查詢和統計分析,其中海量數據可以是結構化、非結構化以及結構可變的數據。可以說,云計算技術給數據倉庫的建立以及高效計算帶來了一次革命。

  企業應用

  由于是基于標準的企業數據倉庫設計的,企業數據倉庫建立完成之后,就可以進行標準化數據的導入與導出了。因此,根據標準基礎性數據這一特征,可以實現會計信息共享的效果。

  由此建立起來的會計數據資源庫,不僅可以對本單位的發展歷史進行縱向的分析,還可以進行數據擴展,如搜集上市公司公開披露的有關會計數據,建立行業類的會計數據資源庫,從而進行行業分析,并與本單位相關經濟業務數據進行比較,找出自身的優勢與劣勢,以提高本單位相關決策的質量。企業使用了數據倉庫之后,可以進行基礎性數據的查詢,不僅能夠對業務數據的分析提供查詢服務,還能通過商業智能提供查詢基礎性數據的服務。企業可以根據自己的需求分析,在數據倉庫的基礎上,建立“數據集市”,從而分析具體的領域。

  行業應用

  企業如何通過強大的機器算法更迅速地完成對數據價值的“提純”,就要看如何在云計算服務的模式下,對大數據的數據倉庫進行怎樣的深度數據挖掘。

  所謂數據挖掘,也被稱為知識發現,是指通過對大量數據進行處理分析,從中發現有用的規律和知識,從而加深對數據的理解,最終為決策提供服務的過程。

  如今基于云計算模式之下的數據挖掘,使得用戶不需要具體了解內部的復雜分析算法,只需要選擇合適的算法來處理數據,就可以最終得到數據挖掘的結果。

  XBRL(可擴展商業報告語言)的產生和發展,為會計數據的標準化做出了巨大的貢獻。它極大地提高了會計數據的獲取和使用效率,促進會計信息系統的開發和應用。會計數據進行了標準化規范之后,基于標準化數據的數據倉庫可以對數據進行導入或者導出。通過導入已經披露的上市公司數據,通過多維度多角度設置可以獲得其他公司經營狀況的一些信息,通過數據挖掘技術從大量數據中發現有用的信息,進而有利于信息使用者發現這些歷史數據存在的潛在聯系,就可以對未知的商業活動進行預測。

  在同一個行業里,會計數據的同質性強,可以建立行業分析模型,對會計數據進行挖掘和分析,也可以對收入、成本、利潤、費用等進行行業比較分析、區域市場分析、增長情況分析等,從而發現經濟的近期和遠期規律,以控制行業風險、挖掘市場潛力,提升行業競爭力。

  宏觀應用

  會計數據的標準化,使不同行業和地區單位都在同一的標準下形成可以統一處理的數據,這為建立社會性的大會計數據打下了基礎,使會計數據的宏觀應用成為可能。

  信息技術的發展,在網絡傳輸、數據庫支撐、高性能服務器等方面都已經滿足了大數據存儲和處理的需求。而XBRL標準的應用和推廣,為大數據的獲取提供了可能。

  建立宏觀的會計數據庫后,按照需要建立數據模型,基于數據挖掘和分析工具就能快速獲得分析的結果。這為一個地區或較大的區域進行決策提供了的支撐條件,可以充分發揮會計數據的綜合分析能力,分析出經濟的趨勢。

  會計大數據同時也給我們帶來了機遇,賦予我們洞察未來的能力。馬云就是通過大數據成功預測2008年國際金融危機,“2008年初,阿里巴巴平臺上整個買家詢盤數急劇下滑,歐美對中國的采購在下滑。海關是賣了貨,出去以后再獲得數據;而我們提前半年時間從詢盤上就推斷出世界貿易發生變化了。”

  應用的新天地

  會計數據的標準化,已經為建立國家會計數據中心提供了前提條件。

  會計數據是準確反映一個國家經濟運行情況的“晴雨表”。通過歷史數據的分析,可以反映未來的經濟運行走勢。通過會計數據中心,可以按照行業、地區、月度、季度、年度等多個維度進行分析,從不同側面分析經濟運行情況,為國家決策提供可靠的依據。

  按照云計算技術,可以建立會計分中心,通過互聯網將數據整合為一體,實現數據的分布式計算,達到快速處理的目的。

  通過會計數據中心,可以不斷積累數據。而歷史數據積累越多,越能為長期趨勢分析提供更多的數據基礎,就能對經濟問題的成因進行深度的剖析,這對控制經濟按照最優的模式運行提供了手段。同時,還可從多個角度按照趨勢分析的結論進行經濟推演,進而就未來可能發生的問題準備預案,提高經濟運行的質量。

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客服專員

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