時間：2024-01-22 15:07:19
序論：在您撰寫大數據時代的影響時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
大數據具有4 個特點： 第一，數據體量巨大 （ Volume） ，從 TB 級別躍升到 PB 級別。第二，處理速度快 （ Velocity） ，這與傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第三，數據種類多 （ Variety） ，有圖片、地理位置信息、視頻、網絡日志等多種形式。第四，價值密度低，商業價值高 （ Value） 。存在單一數據的價值并不大，但將相關數據聚集在一起，就會有很高的商業價值。
二、大數據時代審計工作的改變
（一）持續性審計將成為內部審計發展的方向和重心。大數據時代下的信息化審計將使持續性審計模式成為現實，內部審計可以常態化開展對機構和業務的持續關注、風險評估、持續監測、專項分析、審計發現跟蹤等活動，動態掌握被審計單位的業務運營狀況、風險變化態勢等整體情況，實現對整個集團全機構、全產品各類風險的“全面、深入、持續”的有效審計覆蓋，并以此為主線形成內部審計對業務發展及經營管理中各風險環節及其隨環境變化情況的持續關注與快速反應。
（二）審計項目的作業模式發生顛覆性變化。對信息的全面掌握、充分挖掘和技術的廣泛運用，將會極大地改變現有審計項目的作業模式，大幅提升審計效能。立項依據將由“專家經驗+風險評估”向“持續性審計信息觸發”轉變。審計視角將由識別“單業務條線風險”向運用整合信息“全面識別風險”轉變。審計范圍將由“抽樣審計”向“全量審計”轉變。工作方式將由“現場+非現場”向“信息化+智能化”的方式轉變。
（三）內部審計管理模式將重新構造。信息化審計的另一層涵義，是審計管理的全面智能化。計劃制定與調控變得科學化。資源配置與管理變得合理化。流程控制與監督變得規范化。成果統計與跟蹤變得自動化。
三、大數據時代審計的風險防范
信息是把雙刃劍，大數據更是如此。我們在享受大數據帶來的成果時，也不斷受到大數據風險的侵擾。在大數據的風險管理方面應該投入更多的精力，需要做好以下幾個方面的工作：建立嚴格有效的數據加密管理體系；嚴格數據傳輸存儲使用過程的保密管理；建立分層的數據分析形式；建立數據授權制。
四、大數據時代開展審計的建議
為了應對“大數據”時代對審計技術和方法發展的影響，審計理論界、實務界和行業組織應未雨綢繆，采取各種措施積極應對。
（一） 制定大數據時代審計應用的長遠發展戰略。大數據時代應根據審計行業自身的特點，制定大數據技術審計應用的發展戰略，在較短的時期內實現審計行業和實務的大數據化。這需要審計行業苦練內功，在現有的審計信息化成果的基礎上，通過全行業艱苦不懈的努力才能完成，是一項廣泛涉及到技術和業務的復雜系統工程，必須在發展戰略指導下有計劃、有步驟地實施。
（二） 加快大數據時代的審計法規建設?，F行法律、法規和審計準則沒有明確規定應用大數據技術，因此審計應用大數據技術缺乏法律依據。大數據技術應用的合法性問題是審計立法面臨的一項重要而迫切的課題。只有擁有符合其發展規律的法規支持，大數據技術應用才能成為審計人員依法審計的基礎。不解決與大數據技術等應用相關的審計法律依據問題，大數據、云計算技術應用就很難在審計領域中真正展開。
（三） 加強大數據審計分析模型和審計軟件的研發。不同行業需要不同的大數據分析模型和開發環境，審計行業需要加強適合自身特點的大數據分析模型和軟件的研究與開發。審計數據分析可以分為查詢型分析、多維分析和挖掘型分析等類型。由于大數據涵蓋內容廣泛，在解決具體審計問題時，所需的高端人才除了數據分析專家，根據不同問題也可能需要地理、生態、數學和統計、社會網絡和社會行為心理等領域專家參與。大數據審計分析模型和審計軟件不僅要有審計功能，而且應有預測功能。
【關鍵詞】 大數據 數據中心 海量 價值
智能電網在發電、輸電、變電、配電和用電各個環節產生了海量的數據，電網數據類型復雜，并且數據體量已極具規模，傳統數據中心已無法滿足海量復雜數據的處理和分析要求。目前，電力企業數據中心已初步完成了結構化數據庫、實時數據庫、非結構化數據庫、地理信息數據庫的建設，但是各數據庫分別獨立部署，數據共享和關聯性不高，傳統數據中心平臺難以快速處理海量復雜數據、無法滿足大數據時代下的數據挖掘需求，無法支撐不同類型數據的關聯分析應用。因此，電力企業需要積極思考傳統數據中心需要如何應對大數據的挑戰。
一、大數據的特征
目前大數據（Big Data）在業界尚無形成統一的定義，引用麥肯錫全球研究院在《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》報告中的描述，即：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。雖然大數據的定義還未統一，但大數據的特征卻是明確和公認的。
數據體量巨大（Volume）。企業的各種終端設備和傳感器產生了大量的數據，PB級的數據集規?？芍^是常態。
數據類型繁多（Variety）。大數據時代，非結構化數據越來越多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些不同類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
處理速度快（Velocity）。這是大數據區分于傳統數據中心的最顯著特征，在海量的復雜數據面前，數據的處理效率就是企業的生命，并且受數據時效性的制約，大數據要求處理速度更快、實時性更高。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，一段1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何在海量的復雜數據中快速完成數據價值的“去噪”和“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
二、大數據對傳統數據中心的影響
目前，多數企業已建成一體化企業級數據中心平臺，能夠滿足日常業務的需求，但大數據時代對傳統數據中心的數據存儲能力、數據處理能力、數據交換能力、數據展現能力以及數據挖掘能力都提出了更高的要求，大數據對傳統數據中心提出了新的挑戰。
2.1 非結構化數據的重要性越來越大
傳統數據中心的數據一般來源于用戶通過個人電腦、移動終端、POS機等常規渠道生成的結構化數據。而大數據時代數據類型多樣化，半結構化數據和非結構化數據呈現爆發式增長，且增長速度遠遠超過結構化數據。這些通過傳感器、監測儀、機讀儀器等機器設備產生的天氣、位置、音頻、文本等海量復雜數據越來越多，企業開始使用這些數據來改進產品、提高效率、尋找缺陷，其數據的重要性將會越來越大。
2.2 數據的時效性要求越來越高
傳統數據中心的數據更新周期基本為日、周、月，輔以少量的實時數據更新，商務智能也基本以日、周、月、季度和年為時間維度的靜態數據分析。大數據時代，對數據的處理速度和數據的時效性提出了更高要求，而當今社會日益加劇的商業競爭讓每個企業都希望能通過實時分析報表和結果數據來隨時掌握企業運營狀況，并迅速作出決策和判斷。以電力電量平衡測算為例，需要實時采集電網數據、實時分析、實時計算，快速測算結果，并反饋至電力調度部門進行有序用電執行預案的實時決策，如果相關數據獲取不及時則會大大影響調度部門對有序用電的分析和決策。
2.3 大數據改變數據分析模式
傳統數據分析以結構化數據分析為主，業務分析更是以被動式信息接受為主。大數據時代下，隨著數據的累積和增加，可做的分析和對比也越來越多。通過對大量的數據進行分析，從而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢；通過結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的融合關聯分析，實現文本分析、數據挖掘、圖形分析、空間分析等數據分析模式，為決策者提供不同角度不同形式的分析判斷依據。
2.4 大數據影響信息基礎架構
目前電力企業數據中心主要以Unix為代表的操作系統服務器硬件平臺、以Oracle關系型數據庫為代表的企業級數據存儲平臺和以BW（數據倉庫，Business Warehouse）、BO（業務對象，Business Object）為代表的企業級商務智能分析平臺組成。隨著智能電網的發展，半結構化和非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，大量部署的傳感器、監視器、智能交互終端等設備都可以成為數據來源，并且其數據量大大超過了結構化數據。大數據時代下，分布式處理的軟件框架使得x86服務器開始大行其道，列存儲、內存數據庫、NOSQL存儲、流計算等技術將成為數據存儲和處理的主流技術。
傳統數據中心商務智能專注單一數據集的分析處理，這造成了不同類型數據之間的割裂。而大數據分析聚合多個數據集，注重不同類型數據的融合集成與關聯分析，是一種綜合關聯性分析。因此，傳統數據中心分析處理架構已無法適應大數據時代的分析要求。
三、大數據時代下傳統數據中心發展的思考
大數據的核心價值在于從海量的復雜數據中挖掘出有價值的信息，通過大數據技術進行更快地分析、更準確地預測，發掘出新的業務模式，創造新的商業發展機會。因此，大數據時代下，企業迫切需要思考如何應用大數據技術改造完善已有數據中心平臺，提升企業的數據處理能力，提高數據分析水平，將大數據融入企業的整體數據方案。
3.1 部署大數據分布式處理框架
分布式處理框架是大數據時代下數據中心架構的基本特征，包括分布式存儲和分布式計算。分布式存儲采用了可擴展的系統架構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然后將分解后的任務分配到不同的處理節點，最后將計算結果綜合起來得到最終的結果。分布式計算具有更強的并行計算能力和擴展性，且適合多類型數據的混合處理，因此，電網企業需要在原有數據中心架構基礎上，構建分布式處理框架，提升數據存儲和處理能力。
3.2 研究構建大數據分析處理架構
梳理電網企業數據中心現有的技術架構，研究大數據關鍵技術，結合目前行業主流的大數據處理架構，重點研究基于大數據平臺的數據中心信息基礎架構，在保護企業現有信息化投資的基礎上，探索適合自身的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據方案。利用大數據技術改造完善數據中心分析處理架構，研究融合結構化數據、實時數據、位置數據和非結構化數據的大數據信息基礎架構，構建企業級大數據分析與挖掘平臺，實現不同類型數據的融合集成與關聯分析，支撐大數據分析應用，提升數據分析和挖掘能力。
3.3 利用大數據分析創造價值
數據的核心是發現價值，駕馭數據的核心是分析。如何駕馭大數據，如何在海量數據中挖掘有價值的信息是重中之重，因此企業更應專注于數據中隱藏的價值，通過應用大數據技術分析，充分挖掘數據的核心價值，不斷優化業務流程，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。
信息的影響力取決于數據關聯的能力，聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護提供商和氣象部門合作就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，對這些數據進行交叉關聯分析，可以幫助種植戶收獲更高的產量。而在電力企業，將來自配電、用電、客戶、天氣等不同數據源的數據經過轉換、整合，將會產生新的業務價值。對電力交易數據、氣候數據與客戶家庭年齡結構、生活習慣等因素融合分析，了解客戶用電行為，滿足客戶的差異化需求，并通過探尋深層需求開辟新的增值業務空間。
3.4 如何讓數據驅動業務
如何讓數據驅動業務，這是大數據時代下數據中心必須思考的關鍵問題。傳統數據中心疲于應付業務部門的需求，而大數據時代下，數據的復雜性決定了數據中心需要更加快速地應對業務需求的變化和不確定性，因此數據中心必須由數據的保管者和服務者轉變為數據的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門提供數據服務。
數據驅動業務是指數據作為一種生產力將數據分析挖掘的信息實時、主動地反饋給業務決策者并影響、反哺企業業務的過程。大數據時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、模擬預測，實時進行反饋，并及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從數據上立即得以感知，業務可以用數據評價并由數據決策。
關鍵詞：大數據；數據挖掘；管理會計職能
一、數據挖掘技術的含義
數據挖掘技術是一項新興的技術科學，它是隨著網絡數據應用的普及而不斷發展起來的，它的使用范圍并不僅僅局限于商業領域，它能夠適用于各種各樣的沒有規則的、沒有任何程序可言的、非常復雜的數據信息的環境。運用數據挖掘技術的根本目的是想要通過這種技術手段把重要的信息從復雜的數據環境中分離出來，被人們合理的利用。
二、大數據時代數據挖掘對管理會計職能的影響
(一)數據挖掘技術能夠有效的提高管理會計的成本控制職能
企業中管理會計的核心職能就是要對成本進行有效控制，在企業的經營活動，每個環節都與成本控制息息相關，企業在編制執行計劃或者年度預算也都是為了能夠對企業的成本實現有效控制。然而，在大數據時代，僅僅通過計劃或者預算來控制成本已經不能夠滿足企業對成本控制的要求了，企業需要利用數據挖掘技術，通過對大量數據進行分析，從而得出更加實際的結論，從結論中吸取經驗教訓，從而更好的進行成本控制。首先，企業可以通過數據挖掘技術對外部信息進行有效分析，從而更好的了解企業競爭對手的相關信息以及行業供應鏈和供應商的相關信息，企業還能夠通過數據挖掘技術了解購買商之間的競爭以及合作的相關信息。其次，企業可以利用云計算的篩選功能找到最合適的數據對成本控制中每個部門的相關成本進行管理，從而能夠及時的分析出產品成本投入的穩定性，發現在產品實際生產的成本與預算的差距有多大，為企業更好的控制企業的發展戰略提供準確的數據依據。
(二)數據挖掘技術能夠變革管理會計職能對數據利用方式
數據挖掘技術能夠快速的對大量數據進行整合，從而得出最準確的數據信息，這就讓數據挖掘技術的使用者節省了大量的時間與精力，省去了對數據進行進一步加工的環節，能夠讓數據挖掘技術的使用者快速提煉和利用數據信息。同時，數據挖掘技術還能夠對會計數據進行實時處理，讓企業管理者更好的利用會計數據，這就徹底的改變了管理會計對于數據的利用方式，很大程度上加快了信息的傳輸速度，比如說在企業的存貨管理中，保管員可以通過以往存貨數量和市場需求進行分析，利用數據挖掘技術分析出來的結果，大概確定企業的最為恰當的存貨數量，從而能夠減少庫存擠壓給企業帶來的經濟損失，還能夠減少庫存不足給企業帶來的經濟利益的損失。這是數據時代對于企業管理會計職能的最新要求，企業想要發展，在激烈的市場競爭中占據一席之地，就必須緊跟時代的發展方向，科學合理的利用數據挖掘技術提高管理會計職能的水平。
(三)數據挖掘技術能夠提高管理會計職能的工作效率與質量
管理會計是服務于企業的經營管理的。企業進行經營管理，其主要目的是想通過管理人員對企業的經營活動進行科學的計劃與領導。管理會計是通過一系列的分析管理能夠為企業的管理者提供決策的可靠依據，讓企業管理者能夠為企業做出更好的決策，從而有利于企業的發展。企業的管理會計一般都是通過內部控制對企業的經營活動進行有效的管理，分析內部數據，根據內部數據的變化調整企業的經營管理方式，從而能夠以不變應萬變，讓企業的經營活動順利進行。然而，隨著數據挖掘技術在企業的管理會計中的不斷應用，管理會計的職能得到了很大的改變，管理會計從加強內部控制的管理方式逐步的向多種管理方式并存，全方位的提高企業的經營管理水平上來，因為只有這樣才能適應大數據時代企業發展的需要。數據挖掘技術不僅能夠有效分析企業的內部數據信息，還能夠全面整合企業外部環境中的各種信息，包括供應商、銷售商以及競爭對手的相關信息。這些外部信息都是隨時變化的同時也不受企業的控制，數據挖掘技術能夠快速、準確的把外部信息生成有價值的信息，從而幫助企業管理者進行正確的經營決策。
(四)數據挖掘技術能夠變革管理會計職能的工作內容
利用數據挖掘技術進行管理會計工作，會隨之產生很多和大數據有關的管理會計工作的新內容，數據挖掘技術能很好的滿足管理會計在技術方法創新方面的需要，管理會計其自身是一門與多種學科交叉在一起的邊緣學科，它的發展是通過不斷吸收與之相關的學科的技術方法和相關內容來不斷的豐富起來的一項技術。數據挖掘技術在處理海量的數據信息方面和數據的深加工方面以及對隱含信息的發掘方面都有非常特殊的優勢，因此在管理會計中應用數據挖掘技術是非常必要的。隨著數據挖掘技術在管理會計中的應用，其管理會計職能的范圍能夠進一步的提高，其工作內容將會更加的豐富。這也要求企業中從事管理會計工作的人員必須要不斷提高自身的專業素質，不斷適應新時代企業的新需要，了解更多關于數據挖掘技術的相關內容，不斷充實自身的專業水平，從而更好的為企業服務。
三、結束語
綜上所述，在大數據時代，想要充分的發揮管理會計的職能就必須要更加合理的運用數據挖掘技術，同時要充分的提高數據挖掘技術的利用水平，不能盲目的使用，更不能錯誤的運用這種技術，不斷提高數據挖掘技術的準確性，讓數據挖掘技術最大限度的服務于企業管理。企業的會計人員也要加強學習，不斷提高自身的專業素質，熟練掌握數據挖掘技術的關鍵要領，深入理解大數據技術的精髓，能夠真正的運用大數據技術來分析企業數據從而更好的服務于企業，為企業更好的發展貢獻一份力量。
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一、大數據時代簡介
大數據是時展的必然產物，它是借助于互聯網技術所新發展起來的一種網絡工具，其特點就在于涉及的數量非常龐大，如果只是采取傳統的數據處理方式不能夠有效的進行分析處理，需要利用專門的大數據工具才能夠對信息進行有效的加工利用。信息在得到處理之后，可以分析數據之間所存在的緊密聯系，不同的信息能夠折射出不同的規律，將這些規律信息應用到日常的生產和生活當中。例如，如果有效的利用大數據技術對不同的網絡社交、購物等平臺進行數據分析，就可以得出不同的客戶對于不同產品的需求，這有利于結合客戶需求對產品進行開發，而且還可以根據分析的結果制定合理的營銷策略，打響企業產品的知名度，由此就可以增加企業產品的銷售數量，提高企業的利潤水平。
二、大數據時代對當前企業市場營銷帶來的影響
1.企業長期營銷計劃的制定受到影響
一個企業的營銷計劃可以說是關乎企業生存的重要決定，直接影響到銷售的業績。隨著大數據時代的來臨，市場變化莫測，產品周期普遍縮短，這給制定長期的營銷計劃增加了更多的困難性和不確定性，企業需要根據市場的變化隨時調整營銷計劃，這必須要借助大數據技術才能夠精準的掌握市場的變化情況。由此可見，長期營銷計劃重要性不同傳統的銷售模式中那么重要，再加上以往的長期營銷計劃一般要反映企業三年甚至更多的營銷情況，但是目前基本上都是以一年為期。
2.傳統營銷手段的效果逐漸降低
以往的營銷方式多見于電視廣告、展板等，這樣的傳統營銷方式往往缺乏吸引力，與客戶之間不存在互動性，所以必然收不到相應的營銷效果。隨著互聯網時代的來臨，越來越多的人開始樂于游覽網絡上的信息，移動客戶端的使用數量也在與日俱增。人們已經開始習慣在移動網絡上進行交流，這幾乎已經成為了時代的必然發展趨勢，那么就要求我們要充分利用大數據技術，將產品展示到不同的網絡營銷平臺上去，只有這樣才能夠保證企業在新的市場競爭當中保持良好的優勢。
3.市場調查方式發生改變
大部分的企業在進行市場調查的時候，往往局限在抽樣調查的層面上，但是如果僅僅根據這樣的調查結果去對整個市場環境進行預測，制定相應的銷售策略，可想而知差異是必然存在的。但是如果采取大數據技術去進行全面的市場調查分析，通過對大量的數據去進行深入研究，得出的預測結果的準確度會更高。很明顯，抽樣調查顯然已經不能夠適應當前時代的發展了，不僅如此大數據技術還可以將市場調查從線下轉為線上線下綜合分析，通過購物平臺的信息進行收集，可以收集到不同人群對于產品的了解、需求等等，以此再來調整相應的銷售策略，想必一定能夠事半功倍。
三、大數據時代背景下對企業市場營銷的改進策略
1.采用個性化的營銷策略
隨著時代的不斷變遷，現階段越來越多尤其是年輕的消費者，消費個性化需求越來越受到追捧，針對這樣的營銷環境，企業就應當制定出個性化的營銷策略，提高營銷方式的針對性和獨特性。大數據技術在個性化分析上提供了很好的便利，通過該技術可以分析不同用戶的信息，辨別不同消費者的需求、愛好等，包括特定消費者的消費習慣、經濟能力、購買方式等等，組合不同的產品推薦給客戶，可以有效地提升企業產品的銷售量。
2.加強客戶關系管理
應對激烈的市場競爭最為有效的一個辦法就是維護好客戶關系，對于客戶的需求，尤其是潛在需求要充分了解，企業的管理者要重視客戶關系的管理工作。除了傳統的客戶管理的方式以外，也可以采取大數據技術的管理模式，對于已經掌握的客戶信息進行深度分析和挖掘，根據其對應的產品需求，提供最合適的產品，一方面能夠更好的籠絡住客戶，同時也可以有效地增加企業的收入利益。這要求在日常的工作中，客戶信息的錄入、客戶信息更新、定期的分析都是必不可少的，只有這樣才能夠保證作出正確的判斷。
3.改變企業營銷部門的人才結構
由于當前大數據技術在越來越多的企業當中得到了有效地應用，但是要想充分的發揮技術優勢，就必須有效地改善營銷人才結構，要充分的引入大數據專業性的人才，開設專門的崗位為市場營銷的數據采集和分析提供技術支持，這也是當今時展的必然趨勢要求。
關鍵詞：大數據；數據分析；營銷
隨著數字時代的崛起，數據對商業模式產生了巨大的影響，以追蹤客戶行為為目的的免費服務這一網絡媒體業務模式也隨之同步增長，這個世界已經被數據所淹沒，在現實中似乎善于使用數字使公司成長的更快，越來越多的企業意識到了數據對于企業的作用，尤其是營銷模式的影響，精準營銷、私人定制、一系列新的營銷模式都是建立在數據的基礎之上。
一、數據對營銷為什么有這么大的影響
在大數據時代之前，成功的營銷準則并不復雜。只要學過營銷的4P理論，當企業的品牌遇到挑戰時，只要使用熟知的營銷方案，加上好的產品和漂亮的廣告，基本就可以完成營銷的目標。而進入到新的數據時代，營銷人員的客戶基礎已經發生到了需要數據支持的地步，也就是說，需要通過數據分析來獲得有益于客戶體驗的信息，客戶期望獲得與他們的需求相關的、精準的、有價值的信息。其次，人們對于企業的要求不斷地提高，特別是享受了更精準的服務后。例如我們登陸亞馬遜的網站，每個用戶會看到為他們定制的個性化的產品列表，那么他們就會對別的企業也有相同的要求，逐漸的形成了新的服務規范。一些建立在數據分析基礎上的企業讓數據推動了人們對個性化需求的體驗，這就要求傳統企業也需要提高企業營銷對于客戶需求的精準分析，逐漸的越來越多的企業都在尋求數據對于企業的幫助，幫助企業優化營銷策略。例如通過分析用戶的社交媒體活動，企業可以向用戶推薦消費者感興趣的產品或者服務；通過公開社交數據，企業可以有針對性地進行線上和線下的產品推薦活動；在了解用戶消費趨向的同時，可在相應地區增加相關產品庫存；通過社交媒體的監控將能夠針對用戶需求的產品提前備貨等等。
二、數據分析是現代營銷的支柱
在數據化的時代，企業可以實現真正意義上的消費者的個性化，以前的個性化一般都是通過調查問卷的形式劃分不同的群體，按照群體提供不同的產品或者服務，而現在的數據分析可以讓企業做的更加的精準，將人群不斷的細分，一直細分到個體，在企業的數據庫中，所有的用戶都可以以標簽的屬性形式存在。數據已經成為企業開展營銷活動的依據。1.數據的規模日益龐大數據時代使得人們的溝通方式、消費方式、互動方式都有跡可尋，很多公司將這些痕跡收集、優化并尋找之間的相關性，就能得到想要的客戶信息。數據為企業帶來了巨大的機會，數據分析和數據管理成為了營銷人員的核心競爭力。市場營銷現在逐漸的成為了一個數字游戲，投資回報率是衡量營銷效果的一個基本指標，通過數據分析企業可以發現現有的營銷策略和改變營銷策略的差別，并對整個營銷戰略提供依據。越來越多的企業都將營銷預算偏向技術和數據分析。2.數據可以幫助企業分析問題數據不僅可以幫助企業改進營銷的活動或者發現營銷的機會，但是可以幫助分析企業在運營過程中所出現的問題。例如定價問題。我們都知道企業定價是企業產品銷售是否成功的關鍵，在數據分析之前定價通常是要做詳細的市場調查，通過相同產品、競爭對手、潛在市場等多個條件共同衡量，而數據時代我們可以通過銷售量和價格的變化，找到兩者之間的相關性，確定平均價格是不是符合企業定價。3.數據可以提高企業營銷的時效性大數據時代互聯網技術與互聯網平臺的運用改變了消費者的購買行為，也促使了消費者對于企業服務時效性的提高。時效性要求企業能夠更快的對用戶需求做出響應，數據分析和數據管理可以提高企業對于消費者需求和潛在需求的反應，提高企業大數據營銷的效果與效益。
三、收集數據指導營銷的途徑
怎樣找到和收集數據，傳統意義找到數據最好的方就是建立數據庫，建立數據庫不單單是購買一套數據分析的軟件，購買一臺電腦或者服務器就可以完成了，要想使數據庫能夠發揮作用需要做以下幾個工作：1．數據庫人才和營銷人才的整合有的企業認為想要對數據庫的數據進行分析，應該需要計算機的相關人才，其實光是計算機人才是不對的，企業想要對收集的數據進行分析和提煉是需要數據翻譯人員，也就是將數字轉化為數據，再將數據轉化為可操作的營銷思想的人。這樣，企業需要的人才應該是數據庫和營銷整合的人才，一方面現有的營銷人員的技能就要發生變化，營銷人員要有一定的分析數據的能力，能夠從數據中提取見解，將見解可以轉化成可改進的營銷策略，另一方面也可以引進了解營銷模式的計算機復合人才。2.增加新的組織模式由于數據對于營銷的重要性，想要更好的利用數據，需要建立一個收集和分析數據的樞紐，將所有的數據存放在一個地方，統一存放可以便于營銷人員更快捷的查看想要的所有客戶信息或者數據，如果沒有統一的存放，營銷人員看到的數據就是片面的或者需要更長的時間才可以查詢到完整的數據，這樣不利于企業營銷策略的靈活性和反應度，所以統一存放、統一管理數據是企業分析數據的必要前提。統一存放數據就需要一個獨立的或者相對獨立的分析數據的部門或組織，這樣企業所有客戶數據都可以在這個組織下整合，為企業營銷活動的展開提供依據。3.數據分析的目標要和公司的總體目標相一致。隨著數據在企業的角色越來越重要，很多企業都逐漸開始建立為以數據為中心的管理模式，但我們覺得數據雖然重要，但數據還是應該為營銷目的服務，而營銷目的應該和企業的總體目標相一致。見圖1。所有的數據分析和管理都不是最終的目的，而是達到目的的方式，為企業整體目標的視線而采用的有效的方式。例如數據分析應當根據企業經營的特點，結合所提品或服務的特色，對相應的市場與消費者群體進行梳理與歸類。例如企業的總體目標是提高企業的銷售額，企業的營銷目標是提高某個明星產品在某個地區的影響力，那么我們的數據分析就應該以這個市場為核心，收集該市場潛在客戶的需求和對該明星產品的評價以及相似產品的評價等數據，為市場細分目標和精準地開展營銷活動提供數據支持與幫助。4.數據的甄別和選擇在大數據分析中，企業有效地甄別與選擇相應的重點消費者群體，有選擇、有目標地梳理與企業經營活動密切相關的消費者群體，實現有重點、有選擇地進行主要消費者群體的營銷活動，從而提高企業營銷活動的效率，獲得更好的營銷效益是非常重要的。對營銷人員來說，避免出現“分析癱瘓”，建立一個系統和流程以確保正確的、相關的和可操作的數據能夠浮出水面并得以傳播，將是非常必要的。大量的數據為營銷人員找到營銷的思路，但最重要的還需要忽略不相關的信息，關注重要的信息，善于從大量的噪音中發現線索。提高數據的相關性，開展更精準的具有針對性的營銷活動。
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關鍵詞：大數據 會計 審計
大數據時代背景之下，會計以及審計不斷進行創新與發展，針對會計海量信息以及冗雜的數據內容，促使數據之中的關聯性呈現出復雜化特點，并會對決策者進行決策產生重要影響。因此，就需要會計以及審計工作的開展進行創新與發展，促使企業能夠形成有力條件，這也是現代企業發展過程中必然趨勢。
一、大數據時代背景下的會計工作影響及應對辦法
（一）財務會計的工作影響分析
大數據背景之下財務會計工作表現出非結構性數據的大量增加，同時這種情況也會更多體現在會計信息之中，這也是大數據的重要標志。為了能夠促使非結構性數據以及結構性數據兩者的融合，加強對數據的準確分析，就需要充分發揮大數據背景下的會計工作的優勢。大戶數據能夠產生大量數據資源，為了確保這些有價值的資源能夠公開透明，需要進一步提升信息可信度。還應當進一步促使財務管理相關人員在職能等方面進行轉變，充分運用高效率的財務管理流程，完成對財務等方面的數據內容的統計。
（二）管理會計的影響分析
此項工作的重點與關鍵是能夠通過管理會計進一步加強對企業的管理效率提升，并能夠在實施管理的過程中針對各環節與步驟形成有效應對措施。大數據背景下，將會造成企業財務信息產生巨大裱花，信息已經無法滿足目前企業發展實際需要，伊霓裳，就應當對大數進行更深層次的挖掘，并充分掌握企業的數據信息情況。以便能夠在企業的經營與管理過程中充分降低經營風險水平。
（三）基于大數據背景下有效應對策略
1、完善大數據資產的概念
現階段，我國在部分企業與行業之中都形成了大數據資產，并通過借助大數據資產的運轉，能夠對用戶使用情況以及使用效果形成系統性的分析，同時也能夠充分明確企業發展方向。更加能夠借助大數據資產等完成對用戶方面的有效預測。與此同時，能夠借助大數據資產的方式完成對用戶行為習慣上的基本預測，并可以針對企業在行業內部的地位以及自身發展方面形成有效判斷，并能夠充分了解自身市場定位情況，掌握與客戶之間需求的情況，進一步提升企業的健康發展。為此，需要針對大數據資產等相關概念進行充分了解，只有這樣企業才能夠在現今的社會環境之中獲得真正的水平的提升，能夠為促進企業經濟效益發展形成幫助。
2、保障財務信息安全水平
通過利用云計算以及信息平臺，則大數據能夠為企業創造更多更加廣闊的存儲空間，并能夠在這個過程中獲得足夠的信息數據，針對惡意侵犯以及非法訪問等情況起到良好遏制作用。為了能夠提升大數據所具有的安全性，還需要建立系統內部的安全驗證功能，一邊進一步提升系統的安全性等級，促使信息具有保障性。
二、大數據時代背景下的審計工作影響及應對辦法
（一）針對審計工作開展的具體影響
1、審計方法
結合數據時代背景，采用傳統方式的設計工作已經無法真正滿足企業的需要，審計數據在進行判定以及評估方面都會受到影響。采用傳統模式進行審計，目標是希望能夠通過較小的投入實現更大收益，這個過程中審計工作的失誤率相對較高，比較容易造成審計風險問題出現。內部審計工作者們需要能夠充分了解企業之中的風險問題情況，并形成科學決策。
2、審計方式
傳統審計方式強調的是對不同階段進行的審計方式，這對數據內容進行有效分析，但是無法真正進行監督，則需要通過借助事后審計的形式完成管理。并能夠對管理層方面形成決策上的困難。在大數據背景之下，在對數據進行審計的環節中，才能夠更好的降低審計風險，并能夠為實現經營決策提供有力支撐。
（二）審計單位面臨的按數據背景下的主要應對措施
1、認清大數據審計過程中的艱巨性
審計工作的開展效率提升，則需要借助大數據，同時，更加需要決策者具備專門的審計知識結構，能夠對相關數據進行合理的應用。更加應當打破傳統審計模式，不斷對審計流程與程序進行優化。除此之外，因為大數據保密性比較差，因此，應當確保數據能夠在生成以及傳輸的過程中具有安全性。
2、加強審計系統研發與投入
現階段，我國企業應用大數據進行經營決策的程度與水平都比較低，因此就需要相關環節進行科學規劃，并建立長遠目標，最終能夠促使企業數據分析水平提升。
三、結束語
綜上所述，大數據的快速發展，為企業獲得發展提供了全新動力，更加從根本上轉變了企業原本的會計以及審計模式，促使企業會計以及審計的不同工作都創造了機遇。面對這種情況，企業需要結合大數據發展的優勢，能夠為企業獲得發展提供必要的決策，更加能夠有效解決企業在經營過程中存在的問題。對企業進行管理工作方面也起到了良好作用。是實現企業資產管理以及會計與審計工作實現的重要保障。希望通過本研究能夠更進一步實現企業的發展，對我國經濟發展起到良好促進作用。
參考文獻：
[1]龍子午，王云鵬.大數據時代對CPA審計風險與審計質量的影響探究[J].會計之友，2016，08：112-114
[2]李記超.大數據時代數據處理技術對審計的影響研究[J].商場現代化，2016，15：73-74
關鍵詞 大數據時代 會計信息化 影響
隨著我國社會科學技術的進步，網絡已經成為人們所必不可少的生活中的重要工具，大數據時代已經悄然走進我們的生活，信息數據呈現幾何形勢的增長。大數據時代的到來不僅給人們的生活帶來了影響，對于企業的生存和發展也同樣具有嚴重的作用。大數據時代對于企業的財務發展和運行帶來了強大的技術支持，其中會計信息是企業進行發展的重要信息和依據，其能夠有效提升財務會計質量，對于公司的治理結構發展起到一定的推動作用。
一、大數據時代對會計信息化的推動作用
（1）資源利用范圍的擴大。隨著大數據時代的到來，企業會計信息化所實用的資源范圍越來越大，并且數字化、軟件以及相關的運算處理能力都為企業信息化的發展提供了強有力的支持，并且在數據的范圍方面也進行了進一步的擴大。企業要想在激烈的競爭中獲得立足之地以及取得長足的發展，就必須要認識到不同的信息，其經過加工之后能夠為企業所帶來的效益，同時更加需要認識到不同的信息化技術和軟件的進步所帶給企業發展的重要作用。大數據時代，會計信息化一方面是對會計作業上的數據進行有效的分析；另一方面也是要通過對各個搜索引擎和瀏覽器數據的分析來獲得企業所處的重要地位和所具有的優勢、劣勢。
（2）降低會計信息化成本。傳統的會計信息化需要企業在會計基礎設施方面投入較多的費用，對于硬件軟件還要進行必要的維護和升級，這給企業的會計信息化發展帶來了極大的限制，尤其對于中小企業而言，其所要指出的花費將會出現增長的趨勢。而大數據時代背景下，企業的會計信息化建設則對此方面逐漸淡化，企業更多的是可以根據自己的實際情況，對所利用的資源進行甄別和選擇，對所使用資源的情況進行詳細了解，根據需要進行使用時間以及對費用支出的確定。這樣可以降低企業的運營成本，讓企業集中精力進行更大的發展。
（3）提高會計信息化效率。傳統的會計信息化在效率的提升方面受到很大的限制，比如地域和條件等等情況。這樣人們在進行交流和溝通的時候就會造成不及時的現象產生，錯過很多關鍵信息，嚴重的甚至還會對公司運行產生極大的影響。而大數據時代的會計信息化，打破了地域和條件給其所帶來的影響，并因為大數據時代云計算能力的應用給會計信息化提供了快速計算的平臺，網絡給人們提供了交流和溝通的渠道，人們能夠更好地運用會計信息化來促進企業的發展，讓企業立于不敗之地。
二、大數據時代會計信息化對會計的影響
（1）對會計職能的影響。大數據時代會計信息化改變了傳統會計的核算和監督職能，其更加側重的是數據的分析和有效掌控。在大數據時代，企業為了應對新形勢的變化，必然會引入信息共享系統，這就需要會計人員對于各種數據能夠隨時掌握，并對其進行有效分析，從而提高公司的經營效益。同時，財務人員也會進入到企業管理層和決策層，根據數據的顯示提供相關建議和意見。
（2）對會計流程的影響。傳統的會計主要是以記錄為主，但是大數據時代的會計信息化更加側重的是報告、分析，以及相應的決策，這對傳統會計流程是一個很大的挑戰。新型會計流程采用的是系統ERP模式，其數據的收集、提取、分析速度都已經獲得極大的提高，決策和記錄的時差越來越短，記錄、判斷、控制環節基本可以同時進行。
（3）對會計分期的影響。會計分期的目的是為了能夠及時有效地提供相關會計信息，以滿足相關部門對于會計信息的需要。但是大數據時代會計信息化對于會計分期則產生了很大的影響。新式的會計信息化能夠存儲更多的信息量，對于信息能夠做到“隨用隨取”，這讓會計分期處于一種非常尷尬的境地，其存在的必要性得到了削減，甚至已經沒有存在必要，因為不會產生成本費用的跨期分配問題，從而使收益等會計信息更真實、可靠。
（4）對會計主體的影響。大數據環境下，新式會計信息化將是財務會計未來發展的方向和趨勢，其必將代替傳統的會計信息化發揮更大的作用，體現更大的價值。但是，企業中一部分老員工或者傳統會計信息化的操作者，對于基于網絡、云計算等內容進行的會計信息化產生極大的排斥或者不適應。其在工作中需要進行新知識的學習，以及新技術的掌握，這給本身年紀稍大的工作人員的提高和發展帶來了阻礙。
三、大數據時代下提高會計信息化應用的策略
大數據時代下，企業要不斷提高會計信息化的應用，加強會計信息化意識。緊緊抓住時代所賦予的優勢，同時也要敢于迎接其所帶來的挑戰。不斷開拓新的局面建立會計信息化的應用氛圍，讓人們更快更好地適應大數據時代環境下的會計信息化建設。
（1）建立核心數據庫，提供可靠云服務。大數據時代對于會計信息化的要求均是建立在數據的基礎上實行的，因此，對于會計信息化應用提高方面，必然需要高速計算的支持。企業在進行會計信息化建設的時候需要選擇安全、有效的云存儲平臺，根據自己的實際情況選擇合適的云會計模塊，可以將自己單位重要的信息在云模塊中進行存儲，從而可以實現數據和信息的共享和高速運轉。企業在進行云會計模塊選擇的時候要對運營商進行仔細斟酌和選擇，在對運營商進行綜合評價之后，進行可靠選擇。
（2）優化企業機構設置。企業要適應市場的變化，學習先進的會計信息化技術和知識，運用前沿的會計信息化理論指導實踐工作，推廣企業云會計系統的構建和運行，讓企業具有鮮活的生命力，從而在市場激烈的競爭中占據優勢。企業要根據自身的實際情況，進行企業機構設置，對企業機構進行優化，選擇最適合自身情況的云會計應用的高效組織機構，推動企業高效化運行。同時，企業也要讓企業中的每一名員工感受到組織機構的變化，并積極調整自身狀態，以適應企業的需要。
（3）優化網絡傳輸，提高員工意識。大數據時代下的會計信息化需要具有高效運輸的網絡做橋梁。因此，企業要在自身條件的基礎上優化網絡傳輸，提供最高效的網絡傳輸環境，員工在進行數據傳輸的時候不會因為客觀原因而造成數據的丟失或者傳輸失敗。同時，企業還要對員工進行云會計知識的培訓，讓員工切實了解到新時代會計信息化與傳統的會計信息化的不同，改變傳統的思想觀念，讓新知識武裝員工頭腦，將最先進的云會計信息化理念與實踐相結合，保證員工在進行操作的時候做到熟練、高效。
四、結語
大數據時代下，會計信息化有了新的變化和要求。這需要企業自身的不斷成長，從公司領導層到基層工作員工都要提高新形勢的會計信息化建設意識，讓云會計信息化理念深入到公司的每一個角落，讓其為公司的發展提供最可靠的動力支持。
參考文獻
[1] 彭超然.大數據時代下會計信息化的風險因素及防范措施[J].財政研究，2014（04）.
