Ⅰ 大数据财务会计的发展趋势
一是现状分析与讨论，结合访谈与问卷调查所得到的资料和数据，阐述当前企业界人士对有关大数据、管理会计等问题的基本认识和一些困惑。二是理论与逻辑分析，针对财务信息与非财务信息、管理会计研究边界、大数据范畴等问题，给出大数据引领管理会计变革的理论解释与框架。三是从实践应用角度，介绍大数据对管理会计应用五大职能的改进，描述价值创造的具体路径。最后，我们展望大数据对财务功能与财务人员知识能力建设方面的影响与挑战。
一、现状分析与讨论
课题组搜集和整理了有关大数据与管理会计方面的文献，深入企业进行实地访谈，并通过有针对性地发放调查问卷，大致对目前我国大数据在企业中的应用、大数据对管理会计的影响、企业对大数据与管理会计关系的认识等问题做了基本了解。
（一）调查问卷统计与分析
为了保证资料来源的广泛性和可靠性，我们有选择地针对全国会计领军人才项目、总会计师能力提升项 目、地方会计领军人才项目等长期项目进行了调查。共发放问卷411份，其中有效问卷388份，无效问卷23份，问卷有效率94.40%。被调查企业共涉及18个行 业，其中，制造业62家，占比17%，其他依次为金融业（10%）、交通运输业（7%）、建筑业（8%）等各行业。被调查企业范围包括国有企业（63%）、民营企业（22%）、中外合资（5%）等各类所有制企业，其中上市公司共59家，41家在境内上市，18家在境外上市。被调查企业分布在20个省级地区，营收规模在100亿元以上的企业占比19.5%，10亿元以上的企业占比36.1%。被调查对象绝大多数为财务人员，非财务工作人员占比14%；财务人员的职务层级较高，财务经理以上人员占财务人员总数的90%
Ⅱ 财务大数据的处理流程是什么
处理财务大数据的流程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：获取所有与财务相关的数据，包括财务报表、账单、交易记录等，这些数据可以来自内部系统或外部数据源。2. 数据清洗：对数据进行初步清洗和过滤，去除重复数据、错误数据和不完整的数据等。这一步骤是确保数据质量的基础。3. 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便日后的分析和挖掘。4. 数据分析：对数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，以揭示数据背后的潜在规律和趋势，并提供预测和建议。5. 报告和可视化：将处理后的数据和分析结果以图表、报告等形式呈现给决策者和管理人员，以帮助他们更好地理解和利用数据。需要注意的是，财务大数据的处理流程可能会因应不同的任务和数据而有所差异，但以上步骤通常是基本的处理流程。
Ⅲ 未来大数据与会计需要哪些技能未来
大数据与会计主要学习的课程有很多，主要包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等。
会计主要研究会计理论知识，包括基本的会计概念、假设、原则，使学生能够根据企业的实际经济业务填制凭证、登记账簿和编制会计报表，运用所学的知识为企业降低生产经营成本。例如：收集与整理原始凭证、根据原始凭证编制记账凭证、汇总编制资产负债表和现金流量表、为公司做好成本分析等。
大数据会计与会计的区别主要有以下三点：
1、时间不同。大数据会计和会计相比，大数据会计出现要晚一些，先有大数据后才有相关的会计需求。
2、接触不同。会计负责结账核算已经完成的资金活动，并描述资金账目，而财务则负责分析资金运转，并对未来资金做预算，而大数据会计对于数据接触比较多。
3、方式不同。大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展，让传统会计的工具得到了发展，从而变成大数据会计。
大数据会计的相关解释：
1、会计学（大数据方向）前瞻性培养适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征。
2、会计学（大数据方向）具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术 “文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才和会计财务领导者。
3、毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。
4、大量重复性、标准化的会计职能被替代，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。