京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据怎样在财务系统提升数据价值(1)_数据分析师考试
大数据已经成为一个商业流行词。随着众多企业领导者逐渐了解其风险和机遇,它的前景和隐患正日益受到世界各地企业的关注。
产生和存储的数据量正在迅速增长,甚至呈指数增长。根据预测,数据量每两年就可能翻倍。同时,从业人员能够运用新的高级分析技术,来连接和查询原先分散的数据集,只要这些数据集中含有数据。
新数据和新分析的结合,正和企业运作的其他深层转变一同改变着商业局面。企业变得更加灵活,更具流动性,更加开放:它们的复杂性正日益上升。
随着大数据和大数据分析的影响带来商业上的转型,财会专业人士的角色也同样会发生变化。那些能够发现数据模式、将其转化为引人注目的战略故事的专业人士,将处于21世纪商业的核心位置。
会计师和财会专业人士已经发现了大数据的潜力。2012~13年ACCA技术趋势调查显示,78%的受访者表示,他们希望未来两年内大数据得到广泛应用。该调查还表明,在显着改变商业和会计行业局面的潜力方面,大数据堪称第二大最具影响力的技术趋势。
要实现大数据在财会行业的广泛应用,需要新能力、新度量和新的思维方式。
新类型的数据也将带来全新挑战:未来十年内,衡量和评估数据的新标准将得到发展,在报告、建模和预测中将采用全新的、更多样化的数据集。同时也存在不太好衡量的问题,例如涉及道德和隐私的问题。围绕这些问题的冲击和影响展开的辩论才刚开始——但如果不处理好这些问题,后果将不堪设想。
本报告全面描绘了未来5至10年内大数据对财会行业的影响。核心问题是:“未来5至10年内大数据将对企业产生哪些影响,它将为财会行业带来哪些机遇和挑战?”作为“未来思维”的一部分,本报告并非声称预测未来,而是力求确定和研究未来几年内可能对全球财会行业产生影响的大数据趋势。
大数据和商业未来
大数据拥有几乎改变商业的各个方面的潜能——从研发到销售和营销再到供应链管理,还拥有为增长提供新机遇的潜力。
然而,要获得这些效益并非易事。数据集能创造价值,也能摧毁价值。它们需要有效及专业的管理,并需要企业的大力投资。
什么是大数据?
大数据主要指通过信用卡、客户会员卡、互联网、社交媒体以及日渐普及的无线传感器和电子卷标等设备和技术不断收集的海量资料。大数据是一种委婉的说法,一种经过仔细斟酌而决定的简称,它指的是那些数量之巨大、内容之复杂、变化之迅速到无法用Microsoft Excel之类的标准软件来处理的数据集。
Gartner是美国一家信息技术研究权威和咨询公司,早在2001年就首次开发了大数据模型。它的“3V”模型包含“数量(volume)、速率(velocity)和种类(variety)。”
Gartner公司在2012年正式作出定义:“大数据是指数量大、变化快和/或多样化的信息资产,需要新的处理形式,从而强化决策,促进洞察力以及优化流程”。
同时,也存在其他不那么正式的定义。随着大数据成为主流,一旦其庞大规模成为“常态”,很有可能出现全新的定义特征。
大数据的兴起
从Gartner的定义可知,大数据拥有增值的潜力。企业正利用商业智慧和数据挖掘工具来提高效率、发现新机遇、为客户提供更好的产品和服务,以及预测未来的行为模式。不出所料,“价值”一词正被热捧为Gartner “3V”模型中的一个新“V”。
机遇并不专属于大企业。Google Analytics和Tableau图表绘制等以云为基础的在线平台意味着中小企业无需进行大量资本投资就能够从大数据中挖掘出商业见解。这些不受大型旧有系统限制的企业有时能够跳过“旧技术”,几乎从一开始就使用大数据。
大数据的商业潜能如此之大,以至于它如今被誉为“新型石油”,其在信息领域的作用堪比石油这种曾在19和20世纪对经济产生重大影响的自然资源。
这一比喻不无道理,但尚有缺陷。不像石油,大数据几乎可以无限量供应,且“可再生”。它的数量每年都在增长,而且呈数量级增长。十年前,人们谈论的是千兆字节的资料;现在他们谈论则是兆兆字节,整整增加了一千倍。
未来10年数据容量持续增长的关键是所谓的“物联网”,也称为“万物互联”(IoE)。新技术——例如调频识别技术(RFID)和近场通信(NFC)3技术——正不断将物体与互联网相连,允许信息在二者之间传递。纽约市场情报公司ABI研究预测,到2020年将有超过300亿的设备连接到无线网络(ABI研究,2013)。
大数据对商业的意义
大数据分析除了使企业能够着眼于历史数据之外,亦能“审视”新兴趋势所处的环境。因此,它有潜力改变新产品开发、市场定位和定价等流程的成本和效益。
大数据被提炼和完善为可付诸实施的商业见解,并被细分和应用于每个细微的决策过程,因此成为了兼具商业性和战略计划特性的工具。
然而,信息不仅是工具:它本身就是一种商业机遇。在从专有数据中开发新产品和新服务的趋势中,这点得到了最明显的体现。
目前,企业正在通过出售自己的资料来创造新的收入来源。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23