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
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04