當今，大數據伴隨著云計算、移動互聯網的發展，正在對全球經濟社會產生巨大的影響。大數據給現代會計、審計提供了新的技術和方法，要求人們把握大數據的特點，變革現代會計、審計的思維與技術和方法，推動大數據時代會計、審計的發展。

大數據的涵義與特征

“數據”(data)這個詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實”。2009年，“大數據”這個概念才逐漸開始在社會上傳播。“大數據”概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在2012年高調宣布了其“大數據研究和開發計劃”。這標志著“大數據”時代真正開始進入社會經濟生活。

互聯網數據中心(IDC)為“大數據”下的定義：“大數據”是指為了更經濟更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。大數據具有4V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)，1秒定律，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第三，數據類型繁多(Variety)，有網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等多種形式。第四，價值密度低，商業價值高(Value)。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

大數據的精髓在于促使人們在采集、處理和使用數據時思維的轉變，這些轉變將改變我們理解和研究社會經濟現象的技術和方法。

1在大數據時代，不再依賴抽樣分析，可以收集和處理整體的所有數據。

19世紀以來，當面臨大的樣本量時，人們都依賴于抽樣分析。但是，抽樣分析是由于信息缺乏和取得信息受限制的條件下采用的一種方法，這其實是一種人為的限制。如今，科學技術條件已經有了很大的提高，雖然人類可以處理的數據依然是有限的，但是可以處理的數據量已經大量增加，而且未來會越來越多。

統計抽樣其實只是為了在條件和技術受限制的特定時期，是在不可能收集和分析全部數據的情況下的選擇。統計抽樣本身存在許多固有的缺陷，它的效果依賴于抽樣的絕對隨機性。但是，實現抽樣的絕對隨機性非常困難，一旦抽樣過程中存在任何偏見，分析結果就會相距甚遠。隨著大數據分析取代了抽樣分析，社會科學不再單純依賴于抽樣調查和分析實證數據，現在可以收集過去無法收集到的數據，更重要的是，現在可以不再依賴抽樣分析。

2在大數據時代，不再熱衷于追求數據的精確度，而是追求利用數據的效率

當測量事物的能力受限制時，關注的是獲取最精確的結果。但是，在大數據時代，當擁有海量數據時，大數據紛繁多樣，優劣摻雜，絕對的精準不再是人們追求的主要目標，更重要的追求數據的及時性和使用效率。

現在，人們能夠容忍模糊和不確定性出現在一些過去依賴于清晰和精確的領域，當然過去可能也只是有清晰的假象和不完全的精確，只要人們能夠得到對一個事物更完整的概念，人們就能接受模糊和不確定性的存在。相比依賴于小數據和精確性的時代，大數據因為更強調數據的完整性和混雜性，幫助人們進一步接近事情的真相。

3在大數據時代，人們不再熱衷于尋找事物的因果關系，而是充分利用事物的相關關系

尋找因果關系，是人類長期發展過程中形成的習慣。相關關系也許不能準確地告知某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生，在許多情況下，這種提醒的幫助作用已經足夠大了。

在大數據時代，人們可不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己“發聲”。知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。通過找到一個事物的良好的相關關系，就可以幫助人們捕捉到事物的現在和預測未來。如果A和B經常一起發生，人們只需要注意到B發生了，就可以預測A也會發生了。

大數據時代會計、審計的發展趨勢

面對大數據所帶來的新思維、新技術和方法的變革，會計、審計人員需要應時而變來適應思維模式及數據處理模式的變化。大數據對會計、審計發展的影響，主要表現在以下幾個方面：

1從事后的財務報告向實時財務報告發展

傳統會計中，會計人員只是在企業生產經營業務發生后才編制財務報告，而且財務報告編制過程漫長，年度財務報告一般用三至四個月時間才能完成編制，嚴重影響了會計信息的及時性和利用效率。隨著信息技術迅速發展，越來越多的人意識到實時財務報告的重要性，而大數據技術使實時財務報告成為可能。實時財務報告是信息技術與大數據技術較好交叉融合的產物，是信息化條件下會計技術和方法發展的必然產物，尤其對業務數據和風險控制“實時性”要求較高的特定行業，如銀行、證券、保險等行業，在這些行業中實施實時財務報告迫在眉睫。

在大數據時代，企業要實現實時財務報告，首先要在企業內部局域網中實現企業的會計信息系統和管理信息系統的數據集成，這可以通過建立企業的中心數據庫來實現;其次是將企業內部局域網與國際互聯網相連，實時財務報告系統中所用到數據則來源于外部國際互聯網和企業內部局域網的中心數據庫。實時財務報告由會計人員對數據庫信息進行網頁化處理后供用戶瀏覽，同時用戶也可根據需求自己定制所需信息，通過ASP等動態頁面生成技術即時生成所需的財務信息頁面，為財務報告使用者提供實時的財務會計信息。

2從會計的反映過去向預測未來發展

在大數據時代，會計人員需要更多地探尋如何利用大數據資源幫助企業預測或防范風險，并確保績效和實現價值的持續增長。大數據能夠讓會計人員進行徹底革新，并有機會在企業中發揮更具戰略性和“前瞻性”的作用。會計人員通過各種技術不斷收集、儲存和傳遞的海量數據會改變會計工作的工作重心，從數據分析和挖掘過程中向企業領導提出預測性的重要趨勢，并為股東和利益相關方創造新的財富。

會計人員要實現從反映過去向預測未來發展，將需要做到以下三方面的工作：首先，要制定數據評估的方法和服務，在符合法規且有效管理數據資產方面，發揮其對合規與內控方面的作用。其次，利用大數據提供更具針對性的決策支持，可以是通過實時方式，并決定何時與內部和外部利益相關方分享數據最有效，或何時將數據“兌現”為新產品。最后，利用大數據及其相關工具并不只是為了實時識別風險和提高會計服務能力，而是為了評估生產經營活動中所面臨的短期和長期風險和規避。

3從財務管理理念向綜合管理理念發展

大數據的出現將顛覆現行財務管理的理念和模式，財務管理將不再局限于傳統的財務領域，而是向銷售、研發、人力資源等多個領域延伸和滲透，對于跟企業業務有關的一切數據的收集、處理和分析將成為財務管理的主要定位和主導任務。大數據時代的財務管理拓展了傳統財務管理的領域和范圍，一些原本不屬于傳統財務管理范疇的業務會進入大數據時代的財務管理視野，可以將其稱之為“綜合財務管理”。

綜合財務管理因為大數據技術的支撐，能在企業決策時通過數據挖掘掌握大量的有用信息，這些信息有助于企業減少常規錯誤，有利于企業減少系統性風險，可以使企業對未來發展的預測更加準確。另外，大數據使得財務人員在進行相關數據分析時，及早覺察到異常情況，這樣企業就可以提前采取措施，減少可能的損失或免受潛在的風險。綜合財務管理極大地擴展了財務管理的領域和深度，從企業所處的行業背景分析、企業的競爭能力估計、企業無形資產評估、產品價值分析和自身財務狀況出發，做到不僅“知己”，而且“知彼”。從這個意義上說，大數據時代，綜合財務管理將成為企業的核心資源與核心競爭力。

4從抽樣審計模式向總體審計模式發展

抽樣審計模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量的業務活動，無法完全發現和揭示被審計單位的重大舞弊行為，隱藏著嚴重的審計風險。在大數據時代，數據的跨行業、跨企業搜集和分析，可以不用隨機抽樣方法，而采用搜集和分析被審計單位所有數據的總體審計模式。大數據環境下的總體審計模式是要分析與審計對象相關的所有數據，使得審計人員可以建立總體審計的思維模式。

審計人員實施總體審計模式，可以規避抽樣審計風險。審計人員能夠收集總體的所有數據，就能看到更細微、深入的信息，就可對數據進行多角度的深層次分析，從而發現隱藏在細節數據中的對審計問題更具價值的信息。審計人員實施總體審計模式，能發現從抽樣審計模式所不能發現的問題。總體具有局部根本沒有的功能，當各個局部以合理的結構形成總體時，總體就具有全新的功能，總體的功能就會大于各個局部功能之和。大數據技術給審計人員提供了一種能夠從總體把握審計對象的技術手段，從而幫助審計人員能從總體的視角發現以前難以發現的問題。

5從單一審計報告向綜合審計成果應用發展

目前，審計人員的審計成果主要是提供給被審計單位的審計報告，其格式固定，內容單一，包含的信息較少。隨著大數據技術在審計中廣泛應用，審計人員的審計成果除了審計報告外，還有在審計過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數據，可以提供給被審計單位用于改進經營管理，促進審計成果的綜合應用，提高綜合審計成果的應用效果。

審計人員對大數據技術的應用，促進了審計成果的進一步綜合應用。首先，審計人員通過對審計中獲取的大量數據的匯總、歸納，從中找出內在規律、共性問題和發展趨向，為被審計單位投資者和其他利益相關者提供數據證明、關聯分析和決策建議。其次，審計人員通過應用大數據技術，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。再次，審計人員將審計成果進行智能化留存，通過大數據技術，將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢。最后。審計人員將審計成果與被審計單位進行關聯，可以減少實地審計的時間和工作量，提高審計工作的效率。

6從精確的數字審計向高效的數據審計發展

直到今天，審計人員的數字審計技術依然建立在精準的基礎上。這種思維方式適用于掌握“小數據量’的情況，因為需要分析的數據很少，所以審計人員必須盡可能精準地量化被審計單位的業務。相比依賴于小數據和精確性的時代，大數據因為更強調數據的完整性和混雜性，幫助審計人員進一步接近事情的真相，“局部”和“精確”的將不再是審計人員追求的目標，審計人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。

在大數據環境下，傳統的很多審計技術和方法顯得效率低下和無法實施，大數據時代的超大數據體量和占相當比例的半結構化和非結構化數據的存在，已經超越了傳統數據庫的管理能力，必須使用新的大數據存儲、處理和檢索方法。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理與分析技術將不斷涌現。在實施審計時，審計人員應使用分布式拓樸結構、云數據庫、聯網審計、數據挖掘等新型的技術手段和工具，以提高審計的效率。