熊黛林海边度蜜月随着大量数据的流入，企业需时刻保持警惕，以从广袤的数据海洋中找到有价值的信息和见解，同时也需要清除无用的数据。

　　大数据在这方面发挥了作用。恰如其名，大数据涵盖了大量不同种类的数据。这些数据极速生成，而传统的数据处理系统绝不可能完成这一任务。

　　打个比方——人们也许有过这样的经历：用一台老旧的电脑在打开一个相当大的视频文件时，电脑死机了。这是因为处理器无法处理该视频文件中包含的大量数据。

　　尽管在谈及大数据时，数据的总量无法感知。比如，单单Facebook每天就要生成4千兆的数据。

　　在会计行业也是如此，专业人员已经开始意识到大数据的意义。如果置身会计领域，大数据有助于开辟有关数据洞察和分析的全新且未触及的道路。将大数据与区块链人工智能和自动化以及机器学习等先进技术相结合，有助于创造强有力的自动化会计处理流程。

　　随着会计行业自动化的引入，会计员从重复的核算任务中脱离出来，扮演起了业务咨询的角色。他们负责为其客户打造融资计划，提供有价值的见解。

　　大数据也是一个可信任的企业顾问。会计可以利用大数据，基于相关数据集帮助企业做出明智的财务决策，还可以创建/形成长期的金融战略。

　　审计是会计行业极为重要的一部分，在分析公司资产方面发挥作用。然而在现代社会中，传统的审计方法输出的结果，无法与企业所期望的有价值的见解相匹配。与数据分析相结合的大数据正在改变审计的过程。审计过程正逐渐从基于样本的测试转变为由数据驱动、基于人口水平的审计，包括了企业所有关键领域。

　　大数据为审计员提供了现实中的结构化数据。因此，审计员能够探索更多领域，更快识别异常值。

　　会计事务所的成功取决于对金融风险的识别和纠正。在大数据和预测分析的帮助下，注册会计师（CPAs）能够预测未来的风险，建议客户采取必要举措。

　　通过大数据的处理，会计师还能够识别潜在欺诈行为。这一过程无需人为介入，也无需在大量数据集上使用算法。

　　企业绩效取决于多种参数，如员工、核心过程和预算管理等。借助具有高级分析能力的大数据，可以通过确定新的绩效指标（KPI）来跟踪企业绩效。此外，大量数据集也有助于认清市场走向，在竞争中保持领先。

　　将大数据和高级分析法结合使用，有助于识别、分析顾客模式，从而完善顾客体验。

　　数据可视化是将数据转化为更加可感知形式的过程。结合数据可视化利用大数据，就能为会计界专业人士提供可见性较高的会计数据。

　　大数据、人工智能、机器学习、自动化及区块链等新的技术，都将成为新时代会计行业发展的关键贡献者。

　　大数据可以与这些技术结合使用，预测未来风险，识别市场模式，并强化风险管理过程。

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