大數據企業報表

1. 企業銷售部門常用的大數據分析軟體有哪些呢

數據分析軟體抄的話，國產的推薦億信華辰的ABI和億信BI，還有永洪BI，不過做的還不錯的應該是億信華辰的ABI了，功能很全。

億信ABI具備的二次開發平台可是滿足定製開發。面對客戶提出的新增功能或是客戶不止使用我們的產品，還需要與其他公司產品集成在一起，或是客戶提出用戶信息加密規則是特殊處理，我們的產品必須與他們的加密規則保持一致等，基於以上的種種情況，我們就需要用到定製開發。億信ABI具備的二次開發應用，避免了研發人員針對原有工程進行開分支的定製開發，可以隨意修改代碼邏輯，這樣就避免了工程泛濫的同時也可以方便完成需求的定製開發。

2. 大數據時代對會計報表有什麼影響

回顧人類會計的發展歷史不難看出，財務的產生離不開經濟的發展與人類社會的進步，特別是人類進入現代社會後，財務會計隨著市場經濟的不斷發展而得到了完善和更新。從這一發展規律中不難看出，財務會計的發展必然會隨著經濟環境的變化而產生變化或做出相應的調整，最終實現財務會計的發展與經環境變化之間的相互協調。隨著現代信息化程度的不斷加深，企業的數據量逐漸增多，並呈現出爆炸式的增長趨勢、數據結構復雜化的發展變化態勢。在這樣一個信息爆炸的年代，無論是國有大型企業，還是私營的中小企業都在加快腳步追趕著大數據發展的腳步，希望從中能夠發現企業實現財富的途徑和資源，提高企業的核心競爭力和自身價值。

一、大數據時代對會計工作提出的要求與產生的影響

隨著人類時代背景的不斷演進，大數據時代的到來決定了企業的發展步伐必須緊跟時代的發展和進步，與時俱進、及時創新。作為時代發展的必然產物，會計工作的發展必須與時代同步，必須在一定的時代背景下進行完善，因此，大數據時代的到來為會計工作提出了新的要求。

（一）會計工作應收集並存儲更多的具有多種結構的數據資料

信息時代的發展所帶來的大數據所蘊含的價值是無法估量的，其中所包含的各種有用信息也是無法估算的。大數據技術更為全面的反映企業的經濟業務所需數據治療提供來便利條件。企業通過有效的收集各種大數據，幫助企業有效的提高了企業的市場佔有率、成為企業搶占競爭優勢的一種必然趨勢。企業的會計部門作為直接與各種數據、資料、信息相接處的部門，如果能更好地利用這種大數據時代所創造的大量的數據資料，將為企業的信息使用者提供第一手的信息資料，便於企業進行各種決策。因此，這就要求企業的財務人員必須能夠熟悉信息技術，能夠快捷的、准確的從眾多數據資料、繁雜的數據形式中探尋到有價值的數據，用以全面反應企業的經濟業務的發展狀況，消滅信息不對稱產生的問題。例如：對於企業的成本控制與內部控制人員，隨著市場經濟的不斷發展與完善，在微利時代成本的高低將成為企業獲利的關鍵性因素，在大數據時代下，專業的成本分析與控制人員，不僅要具備豐富的、扎實的財務專業知識，還必須對企業的各項生產工藝流程、生產環節、企業的內控流程等進行了解與高度關注，對各種指標及時進行把控（如：生產效率、產品報廢率、各種產品成本的差異、各種費用的使用情況等數據指標）。並在成本控制系統地幫助下，充分挖掘相關成本數據，並對成本數據進行合理的分配、歸集、構成分析等，從而為企業成本的有效控制奠定基礎，為企業的決策提供幫助。

（二）會計工作應更加關注非結構化數據帶來的價值

目前，各企事業單位的會計處理中主要是針對具有結構化的數據進行各種處理，現代計算機技術的發展、信息技術的發展、網路技術的普及等都為會計人員進行結構化的數據處理提供了便利，在這方面已經基本趨於成熟，對於結構化的數據計算、匯總、統計等工作已經非常嫻熟，即使是在遇到較大的數據量時，也能在相應的商業軟體的協助下完整這些工作。但是，隨著信息時代的不斷發展，很多半結構化、非結構化的數據和組件成為數據界的主流，這種本質上的取代和飛躍不僅僅體現在數據量的變化上，更充分體現在數據所產生的價值中。因此，這就要求會計工作要想真正從海量的數據資料中找到具有豐富價值的數據，就必須充分分析這些數據中的價值，並努力從中挖掘非結構數據，數據價值挖掘的越多越能為企業的經營發展帶來競爭的優勢。

（三）應不斷滿足會計信息使用者的個性化需要

會計工作是一項為企業的經營者提供決策信息的系統化工程，隨著社會主義市場經濟的不斷深入發展，各企業面臨的市場競爭日益激烈，企業的各利益相關者們對於經營決策的科學性、正確性、適用性等方面的內容越來越關注，這也就引發了企業會計工作目標的變化，並逐漸完成了由經濟管理的責任向決策責任的轉變。隨著大數據時代的到來，雲計算的應用、數據信息容量的增加、信息使用者的需求逐漸變得更加多元化、復雜化、個性化，而這些要求對於會計工作而言是難以預測的。隨著大數據時代的發展，企業的決策者們更加關注會計信息的個性化發展趨勢，這對傳統的會計工作是一次重大的挑戰。會計工作在大數據時代的改進中應努力遵循這一基本原則，採取積極的措施來應對這種不確定性。

（四）有效提升了會計信息的准確度

在傳統的會計工作中，企業的財務報告的編制主要是建立在基本的確認、計量、記錄的基礎上的，由於技術手段的缺乏與不完善，企業的財務數據、相關的業務數據作為企業管理中的重要資源，並未將其價值充分發揮出來，也並未引起足夠的重視。特別是有的企業在進行決策時由於受技術條件的限制，對於決策需求的數據信息並未及時的、充分的得到收集、整理、分析、評價，導致數據之間的整理存在難度，數據的使用效率偏低，從而影響了企業財務信息的真實性、准確性、精確性、可用性，例如：很多財務管理的數據在為企業生產財務報表後就失去了它的作用和價值而處於休眠狀態中。但是，大數據時代的到來，促進了技術的發展，企業可以高效率的處理、整合各種海量的數據，並從中挖掘更有價值、更能促進企業發展的數據，從而提升企業財務管理數據的准確性，使其向著科學化、標准化、規范化的方向邁進。

（五）全面促進財務人員的角色轉化

大數據時代的到來，使得企業的會計人員拜託了傳統的角色性，不僅僅進行簡單的記賬、符合、報表分析等工作，而是想著進行高層次的會計管理工作的方向轉變。傳統的會計人員通過對報表數據的分析，簡單的為企業的管理者、經營者、決策者提供數據依據。市場經濟的發展、競爭的加劇，建立在財務報表基礎上的簡單的數據分析不足以滿足信息需求者的需要。在大數據時代，企業的財務人員可以從不同的角度、不同的層面探尋企業發展所需的信息，徹底打破傳統的Excel數據分析中所不能實現的數據分析難題，通過這些數據的本質看到企業在發展中的問題、現狀，並及時的對企業的經營狀況、經營成果進行客觀的評價，從中揭示企業的不足，為轉變經營者的思路提供明確的方向。
二、大數據網路時代會計工作的新思路

（一）順應時代發展作為會計工作的總綱領

會計工作實務是在不斷變遷的外部環境中發展起來的，並伴隨著環境的變化而產生變革。因此，會計工作必須結合密切的時代背景、生活背景、社會背景，讓會計的發展順應時代發展的潮流。在大數據時代，人們獲取數據信息的途徑越來越簡單、越來越快捷，因此，會計工作的發展必須以適應時代潮流作為總綱領。

（二）樹立以人為本的重點工作

人力資源在知識經濟時代成為企業競爭力提升的主要源泉，並在企業價值的創造與轉移中起著至關重要的作用。傳統的人力資源管理模式看似穩定，實際上隱患重重，很容易在員工中造成相互推諉、扯皮現象的發生。大數據時代的到來，信息的傳遞呈現出碎片化的現象們只有充分發揮人的主觀能動性、創造性才能提高海量數據的生產力，因此，以人為本將使大數據時代對會計工作的轉變。例如：長期以來，財務人員都是脫離了企業的業務實際，坐在辦公室中部門造車，業務財務人員則實現了將財務與業務的完美結合。要求財務人員必須深入打破企業的各個業務部門和環節中，將業務信息直接轉變為各種有價值的財務信息，為企業提供更為專業的財務分析。在這方面海爾集團的業務財務人員的成功轉型就做的較好。

（三）信息技術的支持將大大提升財務管理能力

現代信息技術的發展帶動了物聯網、互聯網、企業內部網路之間的迅猛發展，也促進了大數據時代的發展。因此，離開了信息技術的支持，針對打大數據的收集、處理、輸出、分析等將受到重重阻礙。因此，現代信息技術已經成為現代企業競爭中獲勝的重要手段、成為擊敗對手的重要武器。例如：物聯網就以其廣泛的通信網路作為基礎，實現了物聯網與信息需求的結合。隨著大數據時代的到來，先進的信息技術為了順應企業的經營管理者的需要而得到不斷的發展，企業的財務管理者在大數據背景下，降低了資金成本、提高了資金使用效率，為企業的發展帶來了豐厚的利潤。

總之，隨著大數據時代的到來，企業選擇數據、處理數據、分析數據、整合數據的能力將不斷增強。面對新形勢，企業的會計工作必須及時進行創新才能確保企業的健康、穩定、可持續發展。

3. 國內做企業大數據比較全的有哪些公司

這個比較全：全國31省大數據單位列表

全國31省大數據單位列表

4. 商業智能bi，大數據，傳統報表，數據分析有何區別

作者：胡海
鏈接：https://www.hu.com/question/56839362/answer/151311039
來源：知乎
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BI(BusinessIntelligence)即商業智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
標簽：ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表
BI工具：Tableau、Qlikview、帆軟大數據BI ——FineBI
技術發展方向：自助式BI（工具簡單易用）、移動BI、雲BI（SAAS級）；數據挖掘技術、R語言等分析語言的結合，拓展專業數據分析的功能
大數據(Big Data)是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
標簽：Hadoop、MPP、HDFS、MapRece、流處理等。
大數據工具：Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等等
技術發展方向：內存技術、機器科學、預測分析、關系挖掘
傳統報表就是用於展示固定格式的報表，可以是業務報表也可以是分析報表。形式上可以用表格、圖表等格式來動態顯示數據。
標簽：表格、填報、Dashboard、行式報表、分組報表、交叉報表等。
報表工具：帆軟報表FineReport、Excel高級功能、水晶報表
技術發展方向：近年來報表有向BI方向發展的趨勢
數據分析是運用各種統計方法將數據進行剖析，最大化地發現數據價值，以發揮數據的作用。說白了就是基於數據事實找出規律的方法。

5. 國內主流的數據分析報表軟體有哪些

目前國內主流報表工具有一站式數據分析平台--ABI，潤乾報表專，水晶報表，數巨報表，快樂報屬表等等。

1. 一站式分析平台--ABI是目前國內報表軟體領域市場份額比較高的。平台打通數據生命周期各環節，為用戶提供一站式數據服務，功能十分強大。是類Excel的編輯器，一般操作的過程中只需要進行簡單的拖拽即可，能夠實現基本市面上所有的報表功能。

2. 潤乾這一款軟體也有著強大的功能，能夠處理復雜的報表。對於一些如果沒有任何基礎的用戶來說，操作起來不易上手。

3. 水晶報表也是目前相對比較主流的報表，但水晶報表有個問題是它採用控制項拖拽式繪制報表，這種方案完全沒有體現表格的規律性，當表頭復雜的時候，對齊非常繁瑣。

6. 企業審計中如何運用大數據

大數據分析是通過對大規模、多樣化的數據進行科學化採集和分析，從而挖掘出其中隱藏價值的過程。大數據時代的到來，給現代企業審計提出了新的要求和新的挑戰。如何在信息時代更有效地進行企業審計是審計機關需要面對和解決的問題。
一、大數據分析是創新企業審計技術方法的必然要求
「審計工作，就是讓數據說話」。傳統的企業審計是事後審計，在事後對企業的會計報表、賬簿和憑證等財務資料進行抽查核實，是讓財務數據說話的事後審計。大數據時代是實時審計，實時採集企業的業務數據，並與企業外部的銀行、工商、稅務、物流、其他企業業務數據等進行綜合分析與挖掘，實時判斷企業生產經營情況，甚至基於當前狀態對企業未來發展進行短期預判，是讓業務數據說話的實時審計。現階段，我們正處在由傳統審計向大數據審計的轉化過程中，但仍處於以財務審計為主、外部數據核查為輔的大數據初級階段。
要在一個行業中應用大數據技術，不能一蹴而就，前期探索階段需要以技術和工具為主，從分析工具及分析思路出發挖掘價值；後期則以數據為主，從數據本身出發挖掘價值。在當前的企業審計實踐中，大數據應用較為原始，主要體現在數據分析理念的應用上。即通過採集企業某業務流程的全部數據，結合外部信息系統或記錄台賬，對該業務的流程進行全面多維度對比分析。通過貫徹大數據「樣本=總體」、「相關>因果」的理念，數據分析不再拘泥於抽樣調查，也不僅僅局限於業務流程本身，而是以全體業務數據關聯外部數據，從業務本身及相關流程進行分析挖掘。大數據審計思維對企業的業務數據分析共分為以下6個步驟：
第一步是對業務或問題進行了解。要了解企業業務的性質、業務流程、關鍵節點、管控可能存在的薄弱環節和漏洞，從各個角度理解企業業務並初步提出可能存在的問題，這是分析思路和分析模型的出發點。
第二步是對數據進行了解。要了解該業務會產生什麼數據、數據存儲位置、存儲形式和結構、不同階段業務活動在數據中如何體現、資料庫的設計結構和數據字典以及更新策略如何設計等。除本業務外，還需了解該業務的外部活動，互動的外部活動產生的數據存儲位置、存儲形式等，這是對數據進行分析的基礎工作。
第三步是准備數據。若進入真正的大數據時代，此步驟會因數據太大無法移動而被舍棄，但現階段還不能跳過。准備數據即先採集目標業務信息系統的所有數據，並根據第二步對數據的了解對所收集數據進行整理、重組，在可行的前提下，進行丟棄數據中的冗餘、雜訊，對明顯的錯誤進行糾錯等清洗操作，這是用於分析的數據原材料。
第四步是正式對數據進行分析，以第一步提出的問題為目標，採取合適的分析方法，建立相應的分析模型，對第三步准備好的數據進行分析和挖掘，找出其中所需的結果。分析方法和模型不是越復雜越好，在能達成目標的前提下，越簡單的分析模型越有效。
第五步是形成觀點或結論，把分析出的數據結果加以解讀，以數據分析動態或數據分析報告的模式，用可視化、通俗語言的方式來表達整個分析步驟及結果，包括此次數據分析的目標、分析思路和方法、分析結果，並提出建議關注的重點和延伸方向。
第六步是實證使用，將第五步形成的分析結果用於審計實踐，來幫助指引審計方向、推進實際工作。同時，實證使用也是對前期分析思路正確與否、完善與否的重要驗證。若在實際操作時發現分析結果與實際情況出入較大，則可以反饋至數據分析組，幫助數據分析團隊完善對業務和數據的理解及分析方法的思考，調整分析模型，必要時重新調整挖掘方向。

7. 廣州做大數據分析較好的公司有哪些有處理公司數據報表等的OA系統推薦嗎

環球軟體協同辦公系統(OA系統)的功能主要包括任務管理、公文管理、檔案管理、回新聞管理、內部信答息、會議管理、數據處理、報表等功能模塊，符合企事業單位的辦公習慣和特點，用戶將日常辦公工作轉到OA系統上完成，並且環球協同辦公系統中實現了痕跡保留、手機簡訊、數據介面等OA領域技術。

8. 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

9. 公司一般使用什麼大數據分析軟體

公司一般使用spark和Hadoop這些軟體