大数据时代财务管理面临的机遇与挑战
大数据背景下企业财务管理的挑战与变革
大数据背景下企业财务管理的挑战与变革大数据技术的发展给企业带来了巨大的机遇和挑战，企业财务管理也面临着前所未有的变革和挑战。
本文将从大数据背景下企业财务管理的挑战与变革两个方面进行分析。
一、大数据背景下企业财务管理的挑战1. 数据量大、多样性强：大数据背景下，企业面临着海量数据的管理和分析，这对传统的财务数据处理系统提出了极高的要求。
如何在海量数据中准确、及时地获取有价值的信息，成为了企业财务管理的重要挑战。
2. 数据质量与数据安全：大数据背景下，数据质量问题成为了企业财务管理中的一个重要挑战。
数据质量低下会影响到企业决策的准确性和有效性。
大数据时代也给企业的数据安全带来了挑战，如何保护企业财务数据的安全成为了企业必须面对的问题。
3. 数据分析与应用：企业如何利用大数据进行财务分析和应用，也是一个重要的挑战。
传统的财务分析方法已经难以适应大数据时代的需求，如何通过大数据技术进行更精细化、个性化的财务分析，成为了企业财务管理中的重要问题。
二、大数据背景下企业财务管理的变革1. 数据驱动决策：在大数据背景下，企业财务管理从传统的以经验和直觉为基础的决策模式向数据驱动决策模式转变。
企业结合大数据分析技术，通过分析大量的数据，获得更全面、准确的信息，从而为决策提供有力的依据。
2. 数字化财务管理：随着大数据技术的发展，企业财务管理也在向数字化、智能化方向转变。
企业可以通过大数据技术实现财务数据的自动化采集、处理和分析，提高财务管理的效率和准确性，降低人工成本。
3. 更精细化的财务分析：大数据技术使得企业在进行财务分析时可以更精细、个性化。
企业可以根据大数据分析的结果，针对不同的情况进行差异化的财务分析，提供更准确的决策支持。
4. 数据安全与隐私保护：大数据时代，数据安全和隐私保护成为了企业财务管理的重要问题。
企业需要加强对财务数据的安全保护，采取相应的措施来防止数据泄露和滥用。
大数据背景下企业财务管理面临着巨大的挑战和变革。
大数据背景下企业财务管理的挑战与变革
大数据背景下企业财务管理的挑战与变革随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据技术的兴起为企业的财务管理带来了挑战和变革。
在大数据背景下，企业财务管理面临着数据量大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值高等挑战。
大数据技术也为企业财务管理带来了智能化、高效化、精细化、统筹化的变革。
本文将就大数据背景下企业财务管理的挑战与变革展开详细阐述。
一、挑战：1. 数据量大：大数据时代的到来，企业财务管理面临着海量的数据。
从企业的日常交易数据到市场的行情数据，再到宏观经济的大数据，企业需要处理的数据量巨大。
传统的财务管理系统往往难以处理如此大量的数据，因此企业需要引入新的技术和方法来处理这些数据。
2. 数据类型多样：大数据时代的数据类型多种多样，不仅包括结构化数据（如关系数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件、JSON文件）还包括非结构化数据（如文档、图片、视频等）。
企业财务管理需要处理不同类型的数据，并从中提取有价值的信息和洞察，这对传统的财务管理系统提出了新的要求。
3. 数据处理速度快：在大数据时代，数据的生成速度非常快，要求企业财务管理系统能够及时地处理、分析和提取有价值的信息。
只有及时地获取和分析数据，企业才能更好地把握市场动态、调整企业战略。
4. 数据价值高：大数据时代的数据往往包含了更多的信息和洞察，如何从大数据中挖掘出有价值的信息成为了企业财务管理面临的挑战之一。
如何从海量的数据中提取出对企业决策有帮助的信息成了企业财务管理的一大挑战。
二、变革：1. 智能化：大数据技术为企业财务管理带来了智能化。
大数据技术可以通过机器学习、深度学习等技术，对海量的数据进行分析和挖掘，从而为企业提供智能化的决策支持。
企业可以通过大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，辅助企业管理层进行决策。
2. 高效化：大数据技术可以提高企业财务管理的工作效率。
通过大数据技术，企业可以对海量的数据进行快速的分析和处理，提高数据处理的效率。
分析大数据背景下企业财务管理的挑战与变革
分析大数据背景下企业财务管理的挑战与变革【摘要】随着大数据技术的发展，企业财务管理面临着诸多挑战和变革。
本文首先介绍了大数据背景下企业财务管理的重要性和研究意义。
然后分析了大数据对企业财务管理的影响，包括数据采集与存储、数据处理与分析以及数据安全与隐私保护等挑战。
接着探讨了智能化财务决策和实时监控与预警机制等变革对企业财务管理的影响。
最后展望未来，指出企业需要不断适应和应对大数据时代的挑战，不断完善财务管理体系，以提升企业的竞争力和创新能力。
这些变革和挑战将在未来对企业的财务管理产生深远的影响，为企业带来更多的机遇和发展空间。
【关键词】大数据、企业财务管理、挑战、变革、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据安全、隐私保护、智能化财务决策、实时监控、预警机制、未来展望、总结。
1. 引言1.1 背景介绍在当今数字化时代，大数据已经成为企业发展的关键驱动力之一。
随着信息技术的不断发展和应用，企业可以利用大数据分析来更好地了解市场趋势、消费者需求和业务运营情况，进而做出更明智的决策。
在这个背景下，企业财务管理也面临着前所未有的挑战和变革。
财务部门不再只是简单地处理账目和报表，而是需要深度参与到企业战略规划和执行中，以更好地支持企业的发展和竞争力。
随着大数据技术的不断进步，企业财务管理也逐渐朝着智能化、实时化的方向发展。
数据量大幅增加，企业需要面对数据采集与存储、数据处理与分析、数据安全与隐私保护等方面的挑战。
智能化财务决策和实时监控与预警机制的应用也为企业带来了更高效、更精准的风险控制和财务管理工具。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，企业财务管理将进一步迎接挑战，实现更加精准、智能化的管理。
1.2 研究意义企业财务管理在大数据背景下面临着诸多挑战与变革，这不仅是一次技术革新，更是对传统财务管理理念和模式的颠覆与重构。
随着大数据技术的迅速发展和普及，企业面临着海量数据的处理和管理问题，特别是在财务领域，数据量之大、种类之多、形态之杂多超出了传统财务管理的能力范围。
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战目录一、内容描述 (2)二、大数据时代企业财务管理的机遇 (3)1. 数据驱动决策，提高管理效率 (4)1.1 数据挖掘与分析技术的应用 (5)1.2 精准预测与风险防范能力增强 (6)1.3 推动企业实现资源优化配置 (8)2. 信息化提升，优化业务流程 (9)2.1 财务数据处理的自动化与实时化 (11)2.2 业务流程的精简与优化 (12)2.3 加强企业内部协同合作 (13)三、大数据时代企业财务管理面临的挑战 (15)1. 数据安全与隐私保护问题 (16)1.1 数据泄露风险增加 (17)1.2 隐私保护意识需加强 (18)1.3 安全防护技术的更新与升级 (19)2. 信息系统建设与维护成本较高 (20)2.1 信息系统硬件投入大 (22)2.2 软件系统维护与升级成本高 (23)2.3 专业人才短缺问题突出 (24)3. 财务分析人才匮乏，高素质团队难组建 (25)3.1 传统财务人员转型难度较在 (26)3.2 大数据技术背景的专业人才稀缺 (27)3.3 高效协作的财务分析团队构建困难 (28)四、应对策略与建议措施概述 (29)五、结论与启示 (30)一、内容描述在大数据时代，企业财务管理正面临着前所未有的机遇与挑战。
随着数据量的爆炸式增长，传统的财务管理模式已经难以满足企业日益复杂的需求。
大数据技术的应用为企业带来了全新的财务管理视角和工具，使得财务信息的获取、处理和分析更加高效、准确。
在机遇方面，大数据技术能够帮助企业实现更精细化的管理。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以更加准确地把握市场趋势和客户需求，从而优化产品结构和定价策略。
大数据还可以降低财务风险，通过实时监控和分析财务数据，企业可以及时发现潜在的风险点并采取相应的措施进行防范和应对。
在挑战方面，大数据时代也给企业财务管理带来了诸多问题。
数据安全问题不容忽视，大量的财务数据涉及到企业的核心机密和商业秘密，一旦泄露可能会给企业带来严重的损失。
大数据背景下企业财务管理转型分析
大数据背景下企业财务管理转型分析随着科技的不断进步和经济的快速发展，大数据已经成为了当今社会发展的一个重要方面，也成为了各行各业的普遍趋势。
在这个背景下，企业财务管理也在向着数字化转型，利用大数据技术来实现更高效、更准确的财务管理和分析，从而为企业的决策提供更多可靠的依据。
本文将从大数据的角度出发，分析企业财务管理在数字化转型中所面临的挑战和机遇，并探讨如何引导企业财务管理的数字化转型。
一、大数据时代对企业财务管理的挑战随着数字化时代的到来，企业所面临的数据量越来越大，而企业的财务状况、成本结构、客户需求等信息数据也越来越复杂多变，这对企业财务管理提出了更高的要求。
传统的财务管理方式已经不能满足现代企业的需求。
1. 数据复杂性随着企业规模的扩大和数据来源的增多，数据的复杂性也在不断增加。
数据的来源、类型和格式千差万别，需要经过整合、清洗、归类等处理，才能用于财务分析和决策。
2. 数据处理速度企业需要实时获取数据，及时反映市场变化、客户需求、供应链状况等信息，但传统的财务管理方式依赖于手动输入和数据处理，难以实时反映数据变化。
3. 数据安全性面对日益增长的大数据，企业财务管理的数据安全问题越来越突出。
数据的泄露、篡改、劫持等安全问题都可能导致企业的经济损失，甚至影响其生存和发展。
二、大数据时代下企业财务管理的机遇企业利用大数据技术进行财务管理，可以实现数据的自动化处理和分析，提高财务管理的效率和准确性。
随着大数据技术的不断发展和应用，企业也将面临更多的机遇。
1. 提高财务管理效率通过数据的自动采集和分析，企业可以及时了解财务状况、成本结构、运营效率等信息，从而更加精准地制定财务决策，提高财务管理的效率和准确性。
2. 实现智能决策大数据技术可以通过机器学习、人工智能等手段，对财务数据进行智能分析和预测，从而帮助企业更好地制定财务决策并实现智能化管理。
3. 加强风险控制利用大数据技术进行财务管理，可以检测并预测风险，提高企业的风险控制能力，及时制定应对措施，从而保障企业的财务安全。
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革随着大数据时代到来，多种先进信息技术高速发展，数据呈现出海量增长态势，同时市场竞争较为激烈，企业在运营过程中，数据分析与处理工作更加复杂，将大数据技术运用在企业发展中，将推动企业进一步发展。
财务管理是一项重要内容，对企业高速发展具有重要意义，将大数据技术与财务管理工作相融合，能够为财务管理工作提供准确的数据信息，提升企业财务管理水平与企业经济效益。
大数据时代下，企业财务管理理念以及运作方式发生转变，有利于提高企业核心竞争力，实现企业良性运转。
一、大数据时代概述（一）大数据时代概念大数据主要指的是运用计算机，对海量数据信息进行分析，并从中获取有价值的信息。
大数据具有诸多特征，如高速性、多样性以及真实性等。
大数据时代到来，为企业发展提供了诸多机遇，企业强化对先进技术的运用，对内部财务数据进行处理与整合，确保数据信息处理的准确性，便于企业制定科学决策。
大数据时代在促进企业发展的同时，还存在一定劣势，首先大数据时代下，信息量较大，信息采集十分普遍，存在部分不法分子，会收集大量隐私信息并出售，信息安全性得不到保障。
其次虽然信息量较大，但却无法保证信息质量，存在片面性信息以及虚假信息。
（二）大数据时代对企业财务管理的重要性1．提高财务数据处理效率企业在开展财务管理工作中，往往需要按照相应流程开展工作，管理程序较多，数据信息处理效率低下，缺乏准确性，财务部门无法获取准确信息数据，财务管理质量受限。
将高速发展的大数据技术运用在财务管理中，转变传统财务管理方式，发挥技术优势，处理并分析数据，提升数据处理效率，缓解员工工作压力，保证工作质量。
2．有利于规避财务风险企业在运营过程中，财务风险客观存在，若财务风险处理不及时，必然会对企业发展产生影响，造成经济损失。
在大数据时代下，可利用大数据技术构建风险预警机制，对企业运营全过程进行动态监测，及时发现风险，便于企业采取风险应对措施，降低财务风险对企业的影响。
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革策略
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革策略随着大数据时代的到来，企业面临着前所未有的挑战和机遇。
在这个背景下，财务管理成为企业发展中不可或缺的一环。
本文将探讨大数据背景下企业财务管理面临的挑战，并提出相应的变革策略。
一、挑战1. 数据量的爆炸性增长随着大数据技术的快速发展，企业所拥有的数据量成倍增长。
这给财务管理带来了巨大的挑战。
传统的财务报表往往无法准确反映企业的真实情况，而且无法全面分析和利用大数据带来的新机遇。
2. 数据质量和准确性问题大数据时代，企业面临着数据质量和准确性的问题。
由于数据量过大，数据准确性和一致性变得更加困难。
财务管理需要面对大量的数据清洗、处理和分析，以确保数据的准确性和合规性，这对财务团队的能力提出了更高的要求。
3. 数据隐私和安全性大数据背景下，企业面临着数据隐私和安全性的挑战。
财务数据作为企业核心机密之一，必须得到有效的保护和管理。
同时，随着数据泄露和信息安全事件的频发，企业需要制定相应的数据安全策略，并采用先进的技术手段保护财务数据的安全。
二、变革策略1. 引入智能化财务管理系统为了应对大数据时代的挑战，企业可以引入智能化财务管理系统。
这种系统能够自动化地处理和分析大量的财务数据，并提供准确的财务报表和决策支持。
智能化财务管理系统可以帮助企业实现财务数据的实时监测和预警，提高财务管理的效率和准确性。
2. 加强数据质量管理为了确保财务数据的准确性和一致性，企业应加强数据质量管理。
可以建立数据质量管理团队，制定严格的数据清洗和校验流程，确保财务数据的准确性和合规性。
此外，可以采用数据分析工具，提高对财务数据的全面分析和利用能力。
3. 强化数据安全管理数据安全是企业财务管理中不可忽视的一环。
为了保护财务数据的安全，企业应加强数据安全管理。
可以建立完善的数据安全政策和制度，确保财务数据的完整性和机密性。
同时，可以借助先进的数据安全技术，如加密、身份验证等手段，提高财务数据的安全性。
大数据背景下企业财务管理所面临的挑战及应对措施
大数据背景下企业财务管理所面临的挑战及应对措施【摘要】在大数据背景下，企业财务管理面临诸多挑战。
首先是数据量大、复杂，给财务分析带来了困难；其次是数据安全和隐私保护问题亟待解决；数据质量和准确性也是企业面临的难题；缺乏数据分析技术和人才更让企业难以有效管理财务信息。
为了解决这些问题，企业可以采用先进的数据管理技术和工具，加强数据安全和隐私保护措施，建立完善的数据质量管理体系，以及加强人才的培养和引进。
只有通过合理的应对措施，企业才能在大数据时代中立于不败之地。
未来，随着技术的不断发展，企业财务管理将迎来更多机遇和挑战。
【关键词】关键词：大数据、企业财务管理、挑战、应对措施、数据量、数据安全、数据质量、数据分析技术、人才培养、数据管理技术、数据安全保护、数据质量管理、未来展望1. 引言1.1 背景介绍在当前大数据时代，企业面临着前所未有的海量、复杂的数据处理挑战。
企业财务管理作为企业经营的重要环节，也面临着诸多挑战和压力。
随着数字化转型的加速，企业财务数据的规模和种类不断增加，数据量大且日益复杂，传统的财务管理工作已经无法胜任。
数据安全和隐私保护成为财务管理中的重要问题，一旦数据泄露或损坏，将对企业财务稳定和声誉造成严重影响。
数据质量和准确性问题也日益突出，不良数据质量会导致财务决策的失误和风险增加。
数据分析技术和人才匮乏也是企业财务管理中的痛点，企业需要加强对数据分析技术的引进和人才的培养。
为了应对这些挑战，企业需要采用先进的数据管理技术和工具，加强数据安全和隐私保护措施，建立完善的数据质量管理体系，加强人才培养和引进。
未来，随着技术的不断进步和应用，企业财务管理也将迎来更多机遇和挑战。
2. 正文2.1 挑战一：数据量大、复杂在大数据背景下，企业面临着数据量大、数据复杂的挑战。
随着科技的快速发展和互联网的普及，企业生成的数据量呈指数级增长。
海量的数据需要企业进行存储、管理和分析，这对企业财务管理提出了更高的要求。
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大数据时代财务管理面临的机遇与挑战大数据时代财务管理面临的机遇与挑战摘要这是一个信息爆炸的时代，也是一个被数字淹没的世界。
在财务领域最终能崛起的企业，必然是对数据最敏感的机构，也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。
纵然所有企业对此趋之若鹜，然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。
如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口“说话”，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。
关键词管理；财务；大数据的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。
工具先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。
Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。
如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。
不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。
人员在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。
大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。
成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。
以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。
成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。
决心顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。
CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。
表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。
五、大数据背景下财务数据处理的变革财务数据作为企业的核心，反映和支持着企业资本和交易的正常运转，我们对财务数据的处理与财务讯息的充分发掘后，就可以有效率的改进财务管理的运作方式，压缩企业资金运作成本，为企业带来不错的，客观的利润。
企业的财务数据是最基本的，企业资源最丰富的积累，整理和分析的基础上能给企业带来价值增值。
(一)财务数据处理的发展历程企业经营活动过程中，会计数据是各项经济活动系统记录。
会计数据的处理技术就是指对会计的数据进行加工整理分析的技术。
会计数据处理技术发展包括五个阶段：1.会计数据手工处理阶段，2.会计数据机械处理阶段，3.会计数据电子计算机处理阶段。
4.会计数据网络化处理阶段。
5.大数据时代会计数据处理阶段。
(二)大数据时代的财务数据处理在信息技术发展的同时，移动互联网技术、电脑技术也协同发展，会计采集和处理的信息量和信息结构会更加复杂。
这些数据除具有大数据的4个“V”的一般特征外，还具有的特征包括无形性与粘性：1.数据规模大(Volume)。
2.数据种类多(Variety)。
物联网环境下的数据不但包含数字登结构化数据，还有语音、图片等这样非结构化的数据。
因为这些数据和业务事件的关相关性，进而使结构化数据和非结构化数据更复杂，更不容易处理。
3.及时性(Velocity)。
物联网下时间对数据处理的要求很高，因为物联网下物和人的行为要求要在非常短的时间内完成，所以物联网下数据的产生与数据的处理都具有及时性。
4.价值密度低(value)。
企业的会计数据会不断产生，然而具有实际应用价值的数据仅仅只是一系列数据中的一个片段或一个部分。
拿视讯来说，连续检测过程中，能够使用的数据可能只有一两秒钟。
5.会计数据的无形性与粘性。
非介质的数量信息是当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要信息。
这些数据可以通过传感器直接检测，这是很容易传播的；但会计数据是看不见的数据，它不能通过传感器感知。
与此同时，会计数据是在业务数据之中存在，不能够与业务数据脱节。
所以，粘性和无形性也是会计数据一特点。
由于大数据时代的财务数据包含以上重要特点，所以让财务大数据的处理变得挑战巨大并且要求甚高。
基于企业大数据中心开发平台建立的数据分析平台主要包括高素质人才配置，设备采购等。
要想用一个单一的解决方案解决大数据的问题是不可能的，需要一系列传统与新技术的解决方案的融合。
想要构建大数据分析平台并且从大数据中挖掘出来有价值的讯息，首先企业需要一个可扩展的、灵活且可管理的数据基础架构，亦即企业大数据中心开发平台。
当前，人们对数据中心开发平台的理解各持一词，但下面几点是彼此的共鸣：( 1 )数据中心是数据继承和交换的心脏。
( 2 )数据中心是数据处理和对外衔接的媒介，也是对应用系统的设计和工具箱的集成。
( 3 )它是一种兼容性非常强的大型数据库，能够在一个框架内，把不同厂家，不同的格式，不同的标准以及分布在异地的数据统一在一个体系之内。
( 4 )数据中心就是一个功能仓库，能对这些功能用同样的方式调用和执行。
( 5 )数据中心是一个应用程序的集成系统，该系统运用灵活的设计理念，意味着系统可以快速的被搭建起来，并可以随着需求的变化迅速做出调整。
六、大数据时代的管理会计的改变和革新大数据技术的出现会让管理会计发生更过的更重大的变革：(一)从基于结果的分析向基于过程的挖掘转变以快速消费品行业销售分析为例，传统的分析方法通过对终端的销售数据进行合并分析，但后续问题的分析，无法准确得到结论，只是粗略来定性判断，这意味着决策风险。
假如我们将数据的应用范围向前拓展，直到和消费者第一接触的销售终端。
举个例子，我们让我们的促销员，对每一个前来驻足浏览我们商品的消费者，都热情的招待，可以随便问问他们的使用体验如何、家中几个成员、买该商品的频率等信息;即使消费者选择了竞争对手的产品，也可以上去询问一下其作出上述选择的理由。
一个类似的过程，一天发生多次，遇到很多人，很难让促销员现场作记录，那么采取现场录音的形式，然后每天把录音发送到公司的后台，让后台的专业人士来处理。
你会发现不仅促销员的工作效率提高了，信息的真实性也保证了。
从这个过程中可以看到，我们有了消费者评价这样的非结构化数据，消费者购买时决策的数据，加上每日收集竞争对手的产品促销和产品价格信息，该信息将成为大数据时代下企业的宝藏，并在适当的条件下，转化成企业的收入源。
(二)从基于单类型的结构化数据向多类型转变因为非结构化数据的支持，财务分析工作将更全面的展开，因此数据内容的拓展将会是更加丰富多彩的行为。
例如，企业对客户的信用评价，不仅可以从客户的背景和对外报表开始，分析评估人员还能从QQ/微博上采集对某个客户的评论、顶、踩等讯息，丰富企业的信息库存，进一步降低因为交易中信息不对称造成的风险。
再举个例子，从风险管理和控制角度，想判断一个客户的业务情况，只看看他的财务报表是不靠谱的，那么你需要捕获多个信道的信息反馈，即“数据混搭”。
2007年，当时在职的辽宁省委书记李克强说，他更偏好3个指标追踪辽宁的经济趋势：全省铁路货运量、用电总数和银行放贷量，来矫正统计数字的误差。
据报道，“克强指数”反映的现实中国状况比GDP更有可靠性。
同样的，目前房屋的空置率可以确定购买行为是否满足市场刚性需求标准。
房地产企业发布的积极的数字，消费者用自己的方法甄别，他们通过比较难作假的小区内的用电量、用水量判断空房率，不过要是遇到奸商，把空房的灯和水都打开，让用电用水量评估空置率的办法没有了作用。
不过生活垃圾量是不好伪造的，所以获知空房率数据的另一个有效手段，可以是从垃圾每天运送的多少来判断。
(三)从阶段性的月度报告向实时报告转变大数据技术的日益成熟,极大提高了财务报表的及时性。
如营销终端信息收集，当终端信息更新的时候，营销政策和区域市场分析报告的个性化可以定期发布，如果不是每天，每周报告将在不久的将来实现。
七、财务大数据时代的财务人员作为数据时代，特别是大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，财务大数据的处理能力和技术，在未来会愈发凸显出重要性，通过大数据的信息加工达成管理建议及财务管控的目的，对企业、对个人也会愈发具有价值。
在结合个人经验对财务大数据进行阐述时，刘海颖表示，财务人员不仅是一个擅长与数字打交道的专业人士，也是一个具备丰富管理会计的知识储备和实践经验的人，如今的互联网时代，财务所面对的数据规模越来越庞大、数据类型越来越复杂，而企业管理者要求他们将数据在几秒钟内甚至是实时被分析出有价值的信息，这就需要他们具备娴熟的管理会计技巧和能力。
除此以外，刘海颖还指出，既然“大数据”的趋势不可改变，那么作为财务管理者的CFO有责任做到通过将业务分析贯穿财务规划流程，洞悉企业利润和成本来源，改善结算流程的处理时间和完整性。
”ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。
这篇名为《大数据：机遇和风险》(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。
八、大数据的优势在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。
企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。
组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。
ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。
能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。
大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。
财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。
”“财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。