时间：2024-01-22 15:07:19
序论：在您撰写大数据时代的影响时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
大数据具有4 个特点： 第一，数据体量巨大 （ Volume） ，从 TB 级别跃升到 PB 级别。第二，处理速度快 （ Velocity） ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多 （ Variety） ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高 （ Value） 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值。
二、大数据时代审计工作的改变
（一）持续性审计将成为内部审计发展的方向和重心。大数据时代下的信息化审计将使持续性审计模式成为现实，内部审计可以常态化开展对机构和业务的持续关注、风险评估、持续监测、专项分析、审计发现跟踪等活动，动态掌握被审计单位的业务运营状况、风险变化态势等整体情况，实现对整个集团全机构、全产品各类风险的“全面、深入、持续”的有效审计覆盖，并以此为主线形成内部审计对业务发展及经营管理中各风险环节及其随环境变化情况的持续关注与快速反应。
（二）审计项目的作业模式发生颠覆性变化。对信息的全面掌握、充分挖掘和技术的广泛运用，将会极大地改变现有审计项目的作业模式，大幅提升审计效能。立项依据将由“专家经验+风险评估”向“持续性审计信息触发”转变。审计视角将由识别“单业务条线风险”向运用整合信息“全面识别风险”转变。审计范围将由“抽样审计”向“全量审计”转变。工作方式将由“现场+非现场”向“信息化+智能化”的方式转变。
（三）内部审计管理模式将重新构造。信息化审计的另一层涵义，是审计管理的全面智能化。计划制定与调控变得科学化。资源配置与管理变得合理化。流程控制与监督变得规范化。成果统计与跟踪变得自动化。
三、大数据时代审计的风险防范
信息是把双刃剑，大数据更是如此。我们在享受大数据带来的成果时，也不断受到大数据风险的侵扰。在大数据的风险管理方面应该投入更多的精力，需要做好以下几个方面的工作：建立严格有效的数据加密管理体系；严格数据传输存储使用过程的保密管理；建立分层的数据分析形式；建立数据授权制。
四、大数据时代开展审计的建议
为了应对“大数据”时代对审计技术和方法发展的影响，审计理论界、实务界和行业组织应未雨绸缪，采取各种措施积极应对。
（一） 制定大数据时代审计应用的长远发展战略。大数据时代应根据审计行业自身的特点，制定大数据技术审计应用的发展战略，在较短的时期内实现审计行业和实务的大数据化。这需要审计行业苦练内功，在现有的审计信息化成果的基础上，通过全行业艰苦不懈的努力才能完成，是一项广泛涉及到技术和业务的复杂系统工程，必须在发展战略指导下有计划、有步骤地实施。
（二） 加快大数据时代的审计法规建设。现行法律、法规和审计准则没有明确规定应用大数据技术，因此审计应用大数据技术缺乏法律依据。大数据技术应用的合法性问题是审计立法面临的一项重要而迫切的课题。只有拥有符合其发展规律的法规支持，大数据技术应用才能成为审计人员依法审计的基础。不解决与大数据技术等应用相关的审计法律依据问题，大数据、云计算技术应用就很难在审计领域中真正展开。
（三） 加强大数据审计分析模型和审计软件的研发。不同行业需要不同的大数据分析模型和开发环境，审计行业需要加强适合自身特点的大数据分析模型和软件的研究与开发。审计数据分析可以分为查询型分析、多维分析和挖掘型分析等类型。由于大数据涵盖内容广泛，在解决具体审计问题时，所需的高端人才除了数据分析专家，根据不同问题也可能需要地理、生态、数学和统计、社会网络和社会行为心理等领域专家参与。大数据审计分析模型和审计软件不仅要有审计功能，而且应有预测功能。
【关键词】 大数据 数据中心 海量 价值
智能电网在发电、输电、变电、配电和用电各个环节产生了海量的数据，电网数据类型复杂，并且数据体量已极具规模，传统数据中心已无法满足海量复杂数据的处理和分析要求。目前，电力企业数据中心已初步完成了结构化数据库、实时数据库、非结构化数据库、地理信息数据库的建设，但是各数据库分别独立部署，数据共享和关联性不高，传统数据中心平台难以快速处理海量复杂数据、无法满足大数据时代下的数据挖掘需求，无法支撑不同类型数据的关联分析应用。因此，电力企业需要积极思考传统数据中心需要如何应对大数据的挑战。
一、大数据的特征
目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。
数据体量巨大（Volume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。
数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。
价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
二、大数据对传统数据中心的影响
目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。
2.1 非结构化数据的重要性越来越大
传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重要性将会越来越大。
2.2 数据的时效性要求越来越高
传统数据中心的数据更新周期基本为日、周、月，辅以少量的实时数据更新，商务智能也基本以日、周、月、季度和年为时间维度的静态数据分析。大数据时代，对数据的处理速度和数据的时效性提出了更高要求，而当今社会日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能通过实时分析报表和结果数据来随时掌握企业运营状况，并迅速作出决策和判断。以电力电量平衡测算为例，需要实时采集电网数据、实时分析、实时计算，快速测算结果，并反馈至电力调度部门进行有序用电执行预案的实时决策，如果相关数据获取不及时则会大大影响调度部门对有序用电的分析和决策。
2.3 大数据改变数据分析模式
传统数据分析以结构化数据分析为主，业务分析更是以被动式信息接受为主。大数据时代下，随着数据的累积和增加，可做的分析和对比也越来越多。通过对大量的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势；通过结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的融合关联分析，实现文本分析、数据挖掘、图形分析、空间分析等数据分析模式，为决策者提供不同角度不同形式的分析判断依据。
2.4 大数据影响信息基础架构
目前电力企业数据中心主要以Unix为代表的操作系统服务器硬件平台、以Oracle关系型数据库为代表的企业级数据存储平台和以BW（数据仓库，Business Warehouse）、BO（业务对象，Business Object）为代表的企业级商务智能分析平台组成。随着智能电网的发展，半结构化和非结构化数据呈现出快速增长的势头，大量部署的传感器、监视器、智能交互终端等设备都可以成为数据来源，并且其数据量大大超过了结构化数据。大数据时代下，分布式处理的软件框架使得x86服务器开始大行其道，列存储、内存数据库、NOSQL存储、流计算等技术将成为数据存储和处理的主流技术。
传统数据中心商务智能专注单一数据集的分析处理，这造成了不同类型数据之间的割裂。而大数据分析聚合多个数据集，注重不同类型数据的融合集成与关联分析，是一种综合关联性分析。因此，传统数据中心分析处理架构已无法适应大数据时代的分析要求。
三、大数据时代下传统数据中心发展的思考
大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。
3.1 部署大数据分布式处理框架
分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。
3.2 研究构建大数据分析处理架构
梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。
3.3 利用大数据分析创造价值
数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。
信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因素融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。
3.4 如何让数据驱动业务
如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须由数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。
数据驱动业务是指数据作为一种生产力将数据分析挖掘的信息实时、主动地反馈给业务决策者并影响、反哺企业业务的过程。大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以感知，业务可以用数据评价并由数据决策。
关键词：大数据；数据挖掘；管理会计职能
一、数据挖掘技术的含义
数据挖掘技术是一项新兴的技术科学，它是随着网络数据应用的普及而不断发展起来的，它的使用范围并不仅仅局限于商业领域，它能够适用于各种各样的没有规则的、没有任何程序可言的、非常复杂的数据信息的环境。运用数据挖掘技术的根本目的是想要通过这种技术手段把重要的信息从复杂的数据环境中分离出来，被人们合理的利用。
二、大数据时代数据挖掘对管理会计职能的影响
(一)数据挖掘技术能够有效的提高管理会计的成本控制职能
企业中管理会计的核心职能就是要对成本进行有效控制，在企业的经营活动，每个环节都与成本控制息息相关，企业在编制执行计划或者年度预算也都是为了能够对企业的成本实现有效控制。然而，在大数据时代，仅仅通过计划或者预算来控制成本已经不能够满足企业对成本控制的要求了，企业需要利用数据挖掘技术，通过对大量数据进行分析，从而得出更加实际的结论，从结论中吸取经验教训，从而更好的进行成本控制。首先，企业可以通过数据挖掘技术对外部信息进行有效分析，从而更好的了解企业竞争对手的相关信息以及行业供应链和供应商的相关信息，企业还能够通过数据挖掘技术了解购买商之间的竞争以及合作的相关信息。其次，企业可以利用云计算的筛选功能找到最合适的数据对成本控制中每个部门的相关成本进行管理，从而能够及时的分析出产品成本投入的稳定性，发现在产品实际生产的成本与预算的差距有多大，为企业更好的控制企业的发展战略提供准确的数据依据。
(二)数据挖掘技术能够变革管理会计职能对数据利用方式
数据挖掘技术能够快速的对大量数据进行整合，从而得出最准确的数据信息，这就让数据挖掘技术的使用者节省了大量的时间与精力，省去了对数据进行进一步加工的环节，能够让数据挖掘技术的使用者快速提炼和利用数据信息。同时，数据挖掘技术还能够对会计数据进行实时处理，让企业管理者更好的利用会计数据，这就彻底的改变了管理会计对于数据的利用方式，很大程度上加快了信息的传输速度，比如说在企业的存货管理中，保管员可以通过以往存货数量和市场需求进行分析，利用数据挖掘技术分析出来的结果，大概确定企业的最为恰当的存货数量，从而能够减少库存挤压给企业带来的经济损失，还能够减少库存不足给企业带来的经济利益的损失。这是数据时代对于企业管理会计职能的最新要求，企业想要发展，在激烈的市场竞争中占据一席之地，就必须紧跟时代的发展方向，科学合理的利用数据挖掘技术提高管理会计职能的水平。
(三)数据挖掘技术能够提高管理会计职能的工作效率与质量
管理会计是服务于企业的经营管理的。企业进行经营管理，其主要目的是想通过管理人员对企业的经营活动进行科学的计划与领导。管理会计是通过一系列的分析管理能够为企业的管理者提供决策的可靠依据，让企业管理者能够为企业做出更好的决策，从而有利于企业的发展。企业的管理会计一般都是通过内部控制对企业的经营活动进行有效的管理，分析内部数据，根据内部数据的变化调整企业的经营管理方式，从而能够以不变应万变，让企业的经营活动顺利进行。然而，随着数据挖掘技术在企业的管理会计中的不断应用，管理会计的职能得到了很大的改变，管理会计从加强内部控制的管理方式逐步的向多种管理方式并存，全方位的提高企业的经营管理水平上来，因为只有这样才能适应大数据时代企业发展的需要。数据挖掘技术不仅能够有效分析企业的内部数据信息，还能够全面整合企业外部环境中的各种信息，包括供应商、销售商以及竞争对手的相关信息。这些外部信息都是随时变化的同时也不受企业的控制，数据挖掘技术能够快速、准确的把外部信息生成有价值的信息，从而帮助企业管理者进行正确的经营决策。
(四)数据挖掘技术能够变革管理会计职能的工作内容
利用数据挖掘技术进行管理会计工作，会随之产生很多和大数据有关的管理会计工作的新内容，数据挖掘技术能很好的满足管理会计在技术方法创新方面的需要，管理会计其自身是一门与多种学科交叉在一起的边缘学科，它的发展是通过不断吸收与之相关的学科的技术方法和相关内容来不断的丰富起来的一项技术。数据挖掘技术在处理海量的数据信息方面和数据的深加工方面以及对隐含信息的发掘方面都有非常特殊的优势，因此在管理会计中应用数据挖掘技术是非常必要的。随着数据挖掘技术在管理会计中的应用，其管理会计职能的范围能够进一步的提高，其工作内容将会更加的丰富。这也要求企业中从事管理会计工作的人员必须要不断提高自身的专业素质，不断适应新时代企业的新需要，了解更多关于数据挖掘技术的相关内容，不断充实自身的专业水平，从而更好的为企业服务。
三、结束语
综上所述，在大数据时代，想要充分的发挥管理会计的职能就必须要更加合理的运用数据挖掘技术，同时要充分的提高数据挖掘技术的利用水平，不能盲目的使用，更不能错误的运用这种技术，不断提高数据挖掘技术的准确性，让数据挖掘技术最大限度的服务于企业管理。企业的会计人员也要加强学习，不断提高自身的专业素质，熟练掌握数据挖掘技术的关键要领，深入理解大数据技术的精髓，能够真正的运用大数据技术来分析企业数据从而更好的服务于企业，为企业更好的发展贡献一份力量。
参考文献:
[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[N].重庆三峡学院学报，2014，10（103）:145-147
[2]汤昌盛.大数据大财务[J].中国总会计师,2014,1:54
一、大数据时代简介
大数据是时展的必然产物，它是借助于互联网技术所新发展起来的一种网络工具，其特点就在于涉及的数量非常庞大，如果只是采取传统的数据处理方式不能够有效的进行分析处理，需要利用专门的大数据工具才能够对信息进行有效的加工利用。信息在得到处理之后，可以分析数据之间所存在的紧密联系，不同的信息能够折射出不同的规律，将这些规律信息应用到日常的生产和生活当中。例如，如果有效的利用大数据技术对不同的网络社交、购物等平台进行数据分析，就可以得出不同的客户对于不同产品的需求，这有利于结合客户需求对产品进行开发，而且还可以根据分析的结果制定合理的营销策略，打响企业产品的知名度，由此就可以增加企业产品的销售数量，提高企业的利润水平。
二、大数据时代对当前企业市场营销带来的影响
1.企业长期营销计划的制定受到影响
一个企业的营销计划可以说是关乎企业生存的重要决定，直接影响到销售的业绩。随着大数据时代的来临，市场变化莫测，产品周期普遍缩短，这给制定长期的营销计划增加了更多的困难性和不确定性，企业需要根据市场的变化随时调整营销计划，这必须要借助大数据技术才能够精准的掌握市场的变化情况。由此可见，长期营销计划重要性不同传统的销售模式中那么重要，再加上以往的长期营销计划一般要反映企业三年甚至更多的营销情况，但是目前基本上都是以一年为期。
2.传统营销手段的效果逐渐降低
以往的营销方式多见于电视广告、展板等，这样的传统营销方式往往缺乏吸引力，与客户之间不存在互动性，所以必然收不到相应的营销效果。随着互联网时代的来临，越来越多的人开始乐于游览网络上的信息，移动客户端的使用数量也在与日俱增。人们已经开始习惯在移动网络上进行交流，这几乎已经成为了时代的必然发展趋势，那么就要求我们要充分利用大数据技术，将产品展示到不同的网络营销平台上去，只有这样才能够保证企业在新的市场竞争当中保持良好的优势。
3.市场调查方式发生改变
大部分的企业在进行市场调查的时候，往往局限在抽样调查的层面上，但是如果仅仅根据这样的调查结果去对整个市场环境进行预测，制定相应的销售策略，可想而知差异是必然存在的。但是如果采取大数据技术去进行全面的市场调查分析，通过对大量的数据去进行深入研究，得出的预测结果的准确度会更高。很明显，抽样调查显然已经不能够适应当前时代的发展了，不仅如此大数据技术还可以将市场调查从线下转为线上线下综合分析，通过购物平台的信息进行收集，可以收集到不同人群对于产品的了解、需求等等，以此再来调整相应的销售策略，想必一定能够事半功倍。
三、大数据时代背景下对企业市场营销的改进策略
1.采用个性化的营销策略
随着时代的不断变迁，现阶段越来越多尤其是年轻的消费者，消费个性化需求越来越受到追捧，针对这样的营销环境，企业就应当制定出个性化的营销策略，提高营销方式的针对性和独特性。大数据技术在个性化分析上提供了很好的便利，通过该技术可以分析不同用户的信息，辨别不同消费者的需求、爱好等，包括特定消费者的消费习惯、经济能力、购买方式等等，组合不同的产品推荐给客户，可以有效地提升企业产品的销售量。
2.加强客户关系管理
应对激烈的市场竞争最为有效的一个办法就是维护好客户关系，对于客户的需求，尤其是潜在需求要充分了解，企业的管理者要重视客户关系的管理工作。除了传统的客户管理的方式以外，也可以采取大数据技术的管理模式，对于已经掌握的客户信息进行深度分析和挖掘，根据其对应的产品需求，提供最合适的产品，一方面能够更好的笼络住客户，同时也可以有效地增加企业的收入利益。这要求在日常的工作中，客户信息的录入、客户信息更新、定期的分析都是必不可少的，只有这样才能够保证作出正确的判断。
3.改变企业营销部门的人才结构
由于当前大数据技术在越来越多的企业当中得到了有效地应用，但是要想充分的发挥技术优势，就必须有效地改善营销人才结构，要充分的引入大数据专业性的人才，开设专门的岗位为市场营销的数据采集和分析提供技术支持，这也是当今时展的必然趋势要求。
关键词：大数据；数据分析；营销
随着数字时代的崛起，数据对商业模式产生了巨大的影响，以追踪客户行为为目的的免费服务这一网络媒体业务模式也随之同步增长，这个世界已经被数据所淹没，在现实中似乎善于使用数字使公司成长的更快，越来越多的企业意识到了数据对于企业的作用，尤其是营销模式的影响，精准营销、私人定制、一系列新的营销模式都是建立在数据的基础之上。
一、数据对营销为什么有这么大的影响
在大数据时代之前，成功的营销准则并不复杂。只要学过营销的4P理论，当企业的品牌遇到挑战时，只要使用熟知的营销方案，加上好的产品和漂亮的广告，基本就可以完成营销的目标。而进入到新的数据时代，营销人员的客户基础已经发生到了需要数据支持的地步，也就是说，需要通过数据分析来获得有益于客户体验的信息，客户期望获得与他们的需求相关的、精准的、有价值的信息。其次，人们对于企业的要求不断地提高，特别是享受了更精准的服务后。例如我们登陆亚马逊的网站，每个用户会看到为他们定制的个性化的产品列表，那么他们就会对别的企业也有相同的要求，逐渐的形成了新的服务规范。一些建立在数据分析基础上的企业让数据推动了人们对个性化需求的体验，这就要求传统企业也需要提高企业营销对于客户需求的精准分析，逐渐的越来越多的企业都在寻求数据对于企业的帮助，帮助企业优化营销策略。例如通过分析用户的社交媒体活动，企业可以向用户推荐消费者感兴趣的产品或者服务；通过公开社交数据，企业可以有针对性地进行线上和线下的产品推荐活动；在了解用户消费趋向的同时，可在相应地区增加相关产品库存；通过社交媒体的监控将能够针对用户需求的产品提前备货等等。
二、数据分析是现代营销的支柱
在数据化的时代，企业可以实现真正意义上的消费者的个性化，以前的个性化一般都是通过调查问卷的形式划分不同的群体，按照群体提供不同的产品或者服务，而现在的数据分析可以让企业做的更加的精准，将人群不断的细分，一直细分到个体，在企业的数据库中，所有的用户都可以以标签的属性形式存在。数据已经成为企业开展营销活动的依据。1.数据的规模日益庞大数据时代使得人们的沟通方式、消费方式、互动方式都有迹可寻，很多公司将这些痕迹收集、优化并寻找之间的相关性，就能得到想要的客户信息。数据为企业带来了巨大的机会，数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力。市场营销现在逐渐的成为了一个数字游戏，投资回报率是衡量营销效果的一个基本指标，通过数据分析企业可以发现现有的营销策略和改变营销策略的差别，并对整个营销战略提供依据。越来越多的企业都将营销预算偏向技术和数据分析。2.数据可以帮助企业分析问题数据不仅可以帮助企业改进营销的活动或者发现营销的机会，但是可以帮助分析企业在运营过程中所出现的问题。例如定价问题。我们都知道企业定价是企业产品销售是否成功的关键，在数据分析之前定价通常是要做详细的市场调查，通过相同产品、竞争对手、潜在市场等多个条件共同衡量，而数据时代我们可以通过销售量和价格的变化，找到两者之间的相关性，确定平均价格是不是符合企业定价。3.数据可以提高企业营销的时效性大数据时代互联网技术与互联网平台的运用改变了消费者的购买行为，也促使了消费者对于企业服务时效性的提高。时效性要求企业能够更快的对用户需求做出响应，数据分析和数据管理可以提高企业对于消费者需求和潜在需求的反应，提高企业大数据营销的效果与效益。
三、收集数据指导营销的途径
怎样找到和收集数据，传统意义找到数据最好的方就是建立数据库，建立数据库不单单是购买一套数据分析的软件，购买一台电脑或者服务器就可以完成了，要想使数据库能够发挥作用需要做以下几个工作：1．数据库人才和营销人才的整合有的企业认为想要对数据库的数据进行分析，应该需要计算机的相关人才，其实光是计算机人才是不对的，企业想要对收集的数据进行分析和提炼是需要数据翻译人员，也就是将数字转化为数据，再将数据转化为可操作的营销思想的人。这样，企业需要的人才应该是数据库和营销整合的人才，一方面现有的营销人员的技能就要发生变化，营销人员要有一定的分析数据的能力，能够从数据中提取见解，将见解可以转化成可改进的营销策略，另一方面也可以引进了解营销模式的计算机复合人才。2.增加新的组织模式由于数据对于营销的重要性，想要更好的利用数据，需要建立一个收集和分析数据的枢纽，将所有的数据存放在一个地方，统一存放可以便于营销人员更快捷的查看想要的所有客户信息或者数据，如果没有统一的存放，营销人员看到的数据就是片面的或者需要更长的时间才可以查询到完整的数据，这样不利于企业营销策略的灵活性和反应度，所以统一存放、统一管理数据是企业分析数据的必要前提。统一存放数据就需要一个独立的或者相对独立的分析数据的部门或组织，这样企业所有客户数据都可以在这个组织下整合，为企业营销活动的展开提供依据。3.数据分析的目标要和公司的总体目标相一致。随着数据在企业的角色越来越重要，很多企业都逐渐开始建立为以数据为中心的管理模式，但我们觉得数据虽然重要，但数据还是应该为营销目的服务，而营销目的应该和企业的总体目标相一致。见图1。所有的数据分析和管理都不是最终的目的，而是达到目的的方式，为企业整体目标的视线而采用的有效的方式。例如数据分析应当根据企业经营的特点，结合所提品或服务的特色，对相应的市场与消费者群体进行梳理与归类。例如企业的总体目标是提高企业的销售额，企业的营销目标是提高某个明星产品在某个地区的影响力，那么我们的数据分析就应该以这个市场为核心，收集该市场潜在客户的需求和对该明星产品的评价以及相似产品的评价等数据，为市场细分目标和精准地开展营销活动提供数据支持与帮助。4.数据的甄别和选择在大数据分析中，企业有效地甄别与选择相应的重点消费者群体，有选择、有目标地梳理与企业经营活动密切相关的消费者群体，实现有重点、有选择地进行主要消费者群体的营销活动，从而提高企业营销活动的效率，获得更好的营销效益是非常重要的。对营销人员来说，避免出现“分析瘫痪”，建立一个系统和流程以确保正确的、相关的和可操作的数据能够浮出水面并得以传播，将是非常必要的。大量的数据为营销人员找到营销的思路，但最重要的还需要忽略不相关的信息，关注重要的信息，善于从大量的噪音中发现线索。提高数据的相关性，开展更精准的具有针对性的营销活动。
参考文献：
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关键词：大数据 会计 审计
大数据时代背景之下，会计以及审计不断进行创新与发展，针对会计海量信息以及冗杂的数据内容，促使数据之中的关联性呈现出复杂化特点，并会对决策者进行决策产生重要影响。因此，就需要会计以及审计工作的开展进行创新与发展，促使企业能够形成有力条件，这也是现代企业发展过程中必然趋势。
一、大数据时代背景下的会计工作影响及应对办法
（一）财务会计的工作影响分析
大数据背景之下财务会计工作表现出非结构性数据的大量增加，同时这种情况也会更多体现在会计信息之中，这也是大数据的重要标志。为了能够促使非结构性数据以及结构性数据两者的融合，加强对数据的准确分析，就需要充分发挥大数据背景下的会计工作的优势。大户数据能够产生大量数据资源，为了确保这些有价值的资源能够公开透明，需要进一步提升信息可信度。还应当进一步促使财务管理相关人员在职能等方面进行转变，充分运用高效率的财务管理流程，完成对财务等方面的数据内容的统计。
（二）管理会计的影响分析
此项工作的重点与关键是能够通过管理会计进一步加强对企业的管理效率提升，并能够在实施管理的过程中针对各环节与步骤形成有效应对措施。大数据背景下，将会造成企业财务信息产生巨大裱花，信息已经无法满足目前企业发展实际需要，伊霓裳，就应当对大数进行更深层次的挖掘，并充分掌握企业的数据信息情况。以便能够在企业的经营与管理过程中充分降低经营风险水平。
（三）基于大数据背景下有效应对策略
1、完善大数据资产的概念
现阶段，我国在部分企业与行业之中都形成了大数据资产，并通过借助大数据资产的运转，能够对用户使用情况以及使用效果形成系统性的分析，同时也能够充分明确企业发展方向。更加能够借助大数据资产等完成对用户方面的有效预测。与此同时，能够借助大数据资产的方式完成对用户行为习惯上的基本预测，并可以针对企业在行业内部的地位以及自身发展方面形成有效判断，并能够充分了解自身市场定位情况，掌握与客户之间需求的情况，进一步提升企业的健康发展。为此，需要针对大数据资产等相关概念进行充分了解，只有这样企业才能够在现今的社会环境之中获得真正的水平的提升，能够为促进企业经济效益发展形成帮助。
2、保障财务信息安全水平
通过利用云计算以及信息平台，则大数据能够为企业创造更多更加广阔的存储空间，并能够在这个过程中获得足够的信息数据，针对恶意侵犯以及非法访问等情况起到良好遏制作用。为了能够提升大数据所具有的安全性，还需要建立系统内部的安全验证功能，一边进一步提升系统的安全性等级，促使信息具有保障性。
二、大数据时代背景下的审计工作影响及应对办法
（一）针对审计工作开展的具体影响
1、审计方法
结合数据时代背景，采用传统方式的设计工作已经无法真正满足企业的需要，审计数据在进行判定以及评估方面都会受到影响。采用传统模式进行审计，目标是希望能够通过较小的投入实现更大收益，这个过程中审计工作的失误率相对较高，比较容易造成审计风险问题出现。内部审计工作者们需要能够充分了解企业之中的风险问题情况，并形成科学决策。
2、审计方式
传统审计方式强调的是对不同阶段进行的审计方式，这对数据内容进行有效分析，但是无法真正进行监督，则需要通过借助事后审计的形式完成管理。并能够对管理层方面形成决策上的困难。在大数据背景之下，在对数据进行审计的环节中，才能够更好的降低审计风险，并能够为实现经营决策提供有力支撑。
（二）审计单位面临的按数据背景下的主要应对措施
1、认清大数据审计过程中的艰巨性
审计工作的开展效率提升，则需要借助大数据，同时，更加需要决策者具备专门的审计知识结构，能够对相关数据进行合理的应用。更加应当打破传统审计模式，不断对审计流程与程序进行优化。除此之外，因为大数据保密性比较差，因此，应当确保数据能够在生成以及传输的过程中具有安全性。
2、加强审计系统研发与投入
现阶段，我国企业应用大数据进行经营决策的程度与水平都比较低，因此就需要相关环节进行科学规划，并建立长远目标，最终能够促使企业数据分析水平提升。
三、结束语
综上所述，大数据的快速发展，为企业获得发展提供了全新动力，更加从根本上转变了企业原本的会计以及审计模式，促使企业会计以及审计的不同工作都创造了机遇。面对这种情况，企业需要结合大数据发展的优势，能够为企业获得发展提供必要的决策，更加能够有效解决企业在经营过程中存在的问题。对企业进行管理工作方面也起到了良好作用。是实现企业资产管理以及会计与审计工作实现的重要保障。希望通过本研究能够更进一步实现企业的发展，对我国经济发展起到良好促进作用。
参考文献：
[1]龙子午，王云鹏.大数据时代对CPA审计风险与审计质量的影响探究[J].会计之友，2016，08：112-114
[2]李记超.大数据时代数据处理技术对审计的影响研究[J].商场现代化，2016，15：73-74
关键词 大数据时代 会计信息化 影响
随着我国社会科学技术的进步，网络已经成为人们所必不可少的生活中的重要工具，大数据时代已经悄然走进我们的生活，信息数据呈现几何形势的增长。大数据时代的到来不仅给人们的生活带来了影响，对于企业的生存和发展也同样具有严重的作用。大数据时代对于企业的财务发展和运行带来了强大的技术支持，其中会计信息是企业进行发展的重要信息和依据，其能够有效提升财务会计质量，对于公司的治理结构发展起到一定的推动作用。
一、大数据时代对会计信息化的推动作用
（1）资源利用范围的扩大。随着大数据时代的到来，企业会计信息化所实用的资源范围越来越大，并且数字化、软件以及相关的运算处理能力都为企业信息化的发展提供了强有力的支持，并且在数据的范围方面也进行了进一步的扩大。企业要想在激烈的竞争中获得立足之地以及取得长足的发展，就必须要认识到不同的信息，其经过加工之后能够为企业所带来的效益，同时更加需要认识到不同的信息化技术和软件的进步所带给企业发展的重要作用。大数据时代，会计信息化一方面是对会计作业上的数据进行有效的分析；另一方面也是要通过对各个搜索引擎和浏览器数据的分析来获得企业所处的重要地位和所具有的优势、劣势。
（2）降低会计信息化成本。传统的会计信息化需要企业在会计基础设施方面投入较多的费用，对于硬件软件还要进行必要的维护和升级，这给企业的会计信息化发展带来了极大的限制，尤其对于中小企业而言，其所要指出的花费将会出现增长的趋势。而大数据时代背景下，企业的会计信息化建设则对此方面逐渐淡化，企业更多的是可以根据自己的实际情况，对所利用的资源进行甄别和选择，对所使用资源的情况进行详细了解，根据需要进行使用时间以及对费用支出的确定。这样可以降低企业的运营成本，让企业集中精力进行更大的发展。
（3）提高会计信息化效率。传统的会计信息化在效率的提升方面受到很大的限制，比如地域和条件等等情况。这样人们在进行交流和沟通的时候就会造成不及时的现象产生，错过很多关键信息，严重的甚至还会对公司运行产生极大的影响。而大数据时代的会计信息化，打破了地域和条件给其所带来的影响，并因为大数据时代云计算能力的应用给会计信息化提供了快速计算的平台，网络给人们提供了交流和沟通的渠道，人们能够更好地运用会计信息化来促进企业的发展，让企业立于不败之地。
二、大数据时代会计信息化对会计的影响
（1）对会计职能的影响。大数据时代会计信息化改变了传统会计的核算和监督职能，其更加侧重的是数据的分析和有效掌控。在大数据时代，企业为了应对新形势的变化，必然会引入信息共享系统，这就需要会计人员对于各种数据能够随时掌握，并对其进行有效分析，从而提高公司的经营效益。同时，财务人员也会进入到企业管理层和决策层，根据数据的显示提供相关建议和意见。
（2）对会计流程的影响。传统的会计主要是以记录为主，但是大数据时代的会计信息化更加侧重的是报告、分析，以及相应的决策，这对传统会计流程是一个很大的挑战。新型会计流程采用的是系统ERP模式，其数据的收集、提取、分析速度都已经获得极大的提高，决策和记录的时差越来越短，记录、判断、控制环节基本可以同时进行。
（3）对会计分期的影响。会计分期的目的是为了能够及时有效地提供相关会计信息，以满足相关部门对于会计信息的需要。但是大数据时代会计信息化对于会计分期则产生了很大的影响。新式的会计信息化能够存储更多的信息量，对于信息能够做到“随用随取”，这让会计分期处于一种非常尴尬的境地，其存在的必要性得到了削减，甚至已经没有存在必要，因为不会产生成本费用的跨期分配问题，从而使收益等会计信息更真实、可靠。
（4）对会计主体的影响。大数据环境下，新式会计信息化将是财务会计未来发展的方向和趋势，其必将代替传统的会计信息化发挥更大的作用，体现更大的价值。但是，企业中一部分老员工或者传统会计信息化的操作者，对于基于网络、云计算等内容进行的会计信息化产生极大的排斥或者不适应。其在工作中需要进行新知识的学习，以及新技术的掌握，这给本身年纪稍大的工作人员的提高和发展带来了阻碍。
三、大数据时代下提高会计信息化应用的策略
大数据时代下，企业要不断提高会计信息化的应用，加强会计信息化意识。紧紧抓住时代所赋予的优势，同时也要敢于迎接其所带来的挑战。不断开拓新的局面建立会计信息化的应用氛围，让人们更快更好地适应大数据时代环境下的会计信息化建设。
（1）建立核心数据库，提供可靠云服务。大数据时代对于会计信息化的要求均是建立在数据的基础上实行的，因此，对于会计信息化应用提高方面，必然需要高速计算的支持。企业在进行会计信息化建设的时候需要选择安全、有效的云存储平台，根据自己的实际情况选择合适的云会计模块，可以将自己单位重要的信息在云模块中进行存储，从而可以实现数据和信息的共享和高速运转。企业在进行云会计模块选择的时候要对运营商进行仔细斟酌和选择，在对运营商进行综合评价之后，进行可靠选择。
（2）优化企业机构设置。企业要适应市场的变化，学习先进的会计信息化技术和知识，运用前沿的会计信息化理论指导实践工作，推广企业云会计系统的构建和运行，让企业具有鲜活的生命力，从而在市场激烈的竞争中占据优势。企业要根据自身的实际情况，进行企业机构设置，对企业机构进行优化，选择最适合自身情况的云会计应用的高效组织机构，推动企业高效化运行。同时，企业也要让企业中的每一名员工感受到组织机构的变化，并积极调整自身状态，以适应企业的需要。
（3）优化网络传输，提高员工意识。大数据时代下的会计信息化需要具有高效运输的网络做桥梁。因此，企业要在自身条件的基础上优化网络传输，提供最高效的网络传输环境，员工在进行数据传输的时候不会因为客观原因而造成数据的丢失或者传输失败。同时，企业还要对员工进行云会计知识的培训，让员工切实了解到新时代会计信息化与传统的会计信息化的不同，改变传统的思想观念，让新知识武装员工头脑，将最先进的云会计信息化理念与实践相结合，保证员工在进行操作的时候做到熟练、高效。
四、结语
大数据时代下，会计信息化有了新的变化和要求。这需要企业自身的不断成长，从公司领导层到基层工作员工都要提高新形势的会计信息化建设意识，让云会计信息化理念深入到公司的每一个角落，让其为公司的发展提供最可靠的动力支持。
参考文献
[1] 彭超然.大数据时代下会计信息化的风险因素及防范措施[J].财政研究，2014（04）.
