大数据企业报表

1. 企业销售部门常用的大数据分析软件有哪些呢

数据分析软件抄的话，国产的推荐亿信华辰的ABI和亿信BI，还有永洪BI，不过做的还不错的应该是亿信华辰的ABI了，功能很全。

亿信ABI具备的二次开发平台可是满足定制开发。面对客户提出的新增功能或是客户不止使用我们的产品，还需要与其他公司产品集成在一起，或是客户提出用户信息加密规则是特殊处理，我们的产品必须与他们的加密规则保持一致等，基于以上的种种情况，我们就需要用到定制开发。亿信ABI具备的二次开发应用，避免了研发人员针对原有工程进行开分支的定制开发，可以随意修改代码逻辑，这样就避免了工程泛滥的同时也可以方便完成需求的定制开发。

2. 大数据时代对会计报表有什么影响

回顾人类会计的发展历史不难看出，财务的产生离不开经济的发展与人类社会的进步，特别是人类进入现代社会后，财务会计随着市场经济的不断发展而得到了完善和更新。从这一发展规律中不难看出，财务会计的发展必然会随着经济环境的变化而产生变化或做出相应的调整，最终实现财务会计的发展与经环境变化之间的相互协调。随着现代信息化程度的不断加深，企业的数据量逐渐增多，并呈现出爆炸式的增长趋势、数据结构复杂化的发展变化态势。在这样一个信息爆炸的年代，无论是国有大型企业，还是私营的中小企业都在加快脚步追赶着大数据发展的脚步，希望从中能够发现企业实现财富的途径和资源，提高企业的核心竞争力和自身价值。

一、大数据时代对会计工作提出的要求与产生的影响

随着人类时代背景的不断演进，大数据时代的到来决定了企业的发展步伐必须紧跟时代的发展和进步，与时俱进、及时创新。作为时代发展的必然产物，会计工作的发展必须与时代同步，必须在一定的时代背景下进行完善，因此，大数据时代的到来为会计工作提出了新的要求。

（一）会计工作应收集并存储更多的具有多种结构的数据资料

信息时代的发展所带来的大数据所蕴含的价值是无法估量的，其中所包含的各种有用信息也是无法估算的。大数据技术更为全面的反映企业的经济业务所需数据治疗提供来便利条件。企业通过有效的收集各种大数据，帮助企业有效的提高了企业的市场占有率、成为企业抢占竞争优势的一种必然趋势。企业的会计部门作为直接与各种数据、资料、信息相接处的部门，如果能更好地利用这种大数据时代所创造的大量的数据资料，将为企业的信息使用者提供第一手的信息资料，便于企业进行各种决策。因此，这就要求企业的财务人员必须能够熟悉信息技术，能够快捷的、准确的从众多数据资料、繁杂的数据形式中探寻到有价值的数据，用以全面反应企业的经济业务的发展状况，消灭信息不对称产生的问题。例如：对于企业的成本控制与内部控制人员，随着市场经济的不断发展与完善，在微利时代成本的高低将成为企业获利的关键性因素，在大数据时代下，专业的成本分析与控制人员，不仅要具备丰富的、扎实的财务专业知识，还必须对企业的各项生产工艺流程、生产环节、企业的内控流程等进行了解与高度关注，对各种指标及时进行把控（如：生产效率、产品报废率、各种产品成本的差异、各种费用的使用情况等数据指标）。并在成本控制系统地帮助下，充分挖掘相关成本数据，并对成本数据进行合理的分配、归集、构成分析等，从而为企业成本的有效控制奠定基础，为企业的决策提供帮助。

（二）会计工作应更加关注非结构化数据带来的价值

目前，各企事业单位的会计处理中主要是针对具有结构化的数据进行各种处理，现代计算机技术的发展、信息技术的发展、网络技术的普及等都为会计人员进行结构化的数据处理提供了便利，在这方面已经基本趋于成熟，对于结构化的数据计算、汇总、统计等工作已经非常娴熟，即使是在遇到较大的数据量时，也能在相应的商业软件的协助下完整这些工作。但是，随着信息时代的不断发展，很多半结构化、非结构化的数据和组件成为数据界的主流，这种本质上的取代和飞跃不仅仅体现在数据量的变化上，更充分体现在数据所产生的价值中。因此，这就要求会计工作要想真正从海量的数据资料中找到具有丰富价值的数据，就必须充分分析这些数据中的价值，并努力从中挖掘非结构数据，数据价值挖掘的越多越能为企业的经营发展带来竞争的优势。

（三）应不断满足会计信息使用者的个性化需要

会计工作是一项为企业的经营者提供决策信息的系统化工程，随着社会主义市场经济的不断深入发展，各企业面临的市场竞争日益激烈，企业的各利益相关者们对于经营决策的科学性、正确性、适用性等方面的内容越来越关注，这也就引发了企业会计工作目标的变化，并逐渐完成了由经济管理的责任向决策责任的转变。随着大数据时代的到来，云计算的应用、数据信息容量的增加、信息使用者的需求逐渐变得更加多元化、复杂化、个性化，而这些要求对于会计工作而言是难以预测的。随着大数据时代的发展，企业的决策者们更加关注会计信息的个性化发展趋势，这对传统的会计工作是一次重大的挑战。会计工作在大数据时代的改进中应努力遵循这一基本原则，采取积极的措施来应对这种不确定性。

（四）有效提升了会计信息的准确度

在传统的会计工作中，企业的财务报告的编制主要是建立在基本的确认、计量、记录的基础上的，由于技术手段的缺乏与不完善，企业的财务数据、相关的业务数据作为企业管理中的重要资源，并未将其价值充分发挥出来，也并未引起足够的重视。特别是有的企业在进行决策时由于受技术条件的限制，对于决策需求的数据信息并未及时的、充分的得到收集、整理、分析、评价，导致数据之间的整理存在难度，数据的使用效率偏低，从而影响了企业财务信息的真实性、准确性、精确性、可用性，例如：很多财务管理的数据在为企业生产财务报表后就失去了它的作用和价值而处于休眠状态中。但是，大数据时代的到来，促进了技术的发展，企业可以高效率的处理、整合各种海量的数据，并从中挖掘更有价值、更能促进企业发展的数据，从而提升企业财务管理数据的准确性，使其向着科学化、标准化、规范化的方向迈进。

（五）全面促进财务人员的角色转化

大数据时代的到来，使得企业的会计人员拜托了传统的角色性，不仅仅进行简单的记账、符合、报表分析等工作，而是想着进行高层次的会计管理工作的方向转变。传统的会计人员通过对报表数据的分析，简单的为企业的管理者、经营者、决策者提供数据依据。市场经济的发展、竞争的加剧，建立在财务报表基础上的简单的数据分析不足以满足信息需求者的需要。在大数据时代，企业的财务人员可以从不同的角度、不同的层面探寻企业发展所需的信息，彻底打破传统的Excel数据分析中所不能实现的数据分析难题，通过这些数据的本质看到企业在发展中的问题、现状，并及时的对企业的经营状况、经营成果进行客观的评价，从中揭示企业的不足，为转变经营者的思路提供明确的方向。
二、大数据网络时代会计工作的新思路

（一）顺应时代发展作为会计工作的总纲领

会计工作实务是在不断变迁的外部环境中发展起来的，并伴随着环境的变化而产生变革。因此，会计工作必须结合密切的时代背景、生活背景、社会背景，让会计的发展顺应时代发展的潮流。在大数据时代，人们获取数据信息的途径越来越简单、越来越快捷，因此，会计工作的发展必须以适应时代潮流作为总纲领。

（二）树立以人为本的重点工作

人力资源在知识经济时代成为企业竞争力提升的主要源泉，并在企业价值的创造与转移中起着至关重要的作用。传统的人力资源管理模式看似稳定，实际上隐患重重，很容易在员工中造成相互推诿、扯皮现象的发生。大数据时代的到来，信息的传递呈现出碎片化的现象们只有充分发挥人的主观能动性、创造性才能提高海量数据的生产力，因此，以人为本将使大数据时代对会计工作的转变。例如：长期以来，财务人员都是脱离了企业的业务实际，坐在办公室中部门造车，业务财务人员则实现了将财务与业务的完美结合。要求财务人员必须深入打破企业的各个业务部门和环节中，将业务信息直接转变为各种有价值的财务信息，为企业提供更为专业的财务分析。在这方面海尔集团的业务财务人员的成功转型就做的较好。

（三）信息技术的支持将大大提升财务管理能力

现代信息技术的发展带动了物联网、互联网、企业内部网络之间的迅猛发展，也促进了大数据时代的发展。因此，离开了信息技术的支持，针对打大数据的收集、处理、输出、分析等将受到重重阻碍。因此，现代信息技术已经成为现代企业竞争中获胜的重要手段、成为击败对手的重要武器。例如：物联网就以其广泛的通信网络作为基础，实现了物联网与信息需求的结合。随着大数据时代的到来，先进的信息技术为了顺应企业的经营管理者的需要而得到不断的发展，企业的财务管理者在大数据背景下，降低了资金成本、提高了资金使用效率，为企业的发展带来了丰厚的利润。

总之，随着大数据时代的到来，企业选择数据、处理数据、分析数据、整合数据的能力将不断增强。面对新形势，企业的会计工作必须及时进行创新才能确保企业的健康、稳定、可持续发展。

3. 国内做企业大数据比较全的有哪些公司

这个比较全：全国31省大数据单位列表

全国31省大数据单位列表

4. 商业智能bi，大数据，传统报表，数据分析有何区别

作者：胡海
链接：https://www.hu.com/question/56839362/answer/151311039
来源：知乎
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BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表
BI工具：Tableau、Qlikview、帆软大数据BI ——FineBI
技术发展方向：自助式BI（工具简单易用）、移动BI、云BI（SAAS级）；数据挖掘技术、R语言等分析语言的结合，拓展专业数据分析的功能
大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
标签：Hadoop、MPP、HDFS、MapRece、流处理等。
大数据工具：Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等等
技术发展方向：内存技术、机器科学、预测分析、关系挖掘
传统报表就是用于展示固定格式的报表，可以是业务报表也可以是分析报表。形式上可以用表格、图表等格式来动态显示数据。
标签：表格、填报、Dashboard、行式报表、分组报表、交叉报表等。
报表工具：帆软报表FineReport、Excel高级功能、水晶报表
技术发展方向：近年来报表有向BI方向发展的趋势
数据分析是运用各种统计方法将数据进行剖析，最大化地发现数据价值，以发挥数据的作用。说白了就是基于数据事实找出规律的方法。

5. 国内主流的数据分析报表软件有哪些

目前国内主流报表工具有一站式数据分析平台--ABI，润乾报表专，水晶报表，数巨报表，快乐报属表等等。

1. 一站式分析平台--ABI是目前国内报表软件领域市场份额比较高的。平台打通数据生命周期各环节，为用户提供一站式数据服务，功能十分强大。是类Excel的编辑器，一般操作的过程中只需要进行简单的拖拽即可，能够实现基本市面上所有的报表功能。

2. 润乾这一款软件也有着强大的功能，能够处理复杂的报表。对于一些如果没有任何基础的用户来说，操作起来不易上手。

3. 水晶报表也是目前相对比较主流的报表，但水晶报表有个问题是它采用控件拖拽式绘制报表，这种方案完全没有体现表格的规律性，当表头复杂的时候，对齐非常繁琐。

6. 企业审计中如何运用大数据

大数据分析是通过对大规模、多样化的数据进行科学化采集和分析，从而挖掘出其中隐藏价值的过程。大数据时代的到来，给现代企业审计提出了新的要求和新的挑战。如何在信息时代更有效地进行企业审计是审计机关需要面对和解决的问题。
一、大数据分析是创新企业审计技术方法的必然要求
“审计工作，就是让数据说话”。传统的企业审计是事后审计，在事后对企业的会计报表、账簿和凭证等财务资料进行抽查核实，是让财务数据说话的事后审计。大数据时代是实时审计，实时采集企业的业务数据，并与企业外部的银行、工商、税务、物流、其他企业业务数据等进行综合分析与挖掘，实时判断企业生产经营情况，甚至基于当前状态对企业未来发展进行短期预判，是让业务数据说话的实时审计。现阶段，我们正处在由传统审计向大数据审计的转化过程中，但仍处于以财务审计为主、外部数据核查为辅的大数据初级阶段。
要在一个行业中应用大数据技术，不能一蹴而就，前期探索阶段需要以技术和工具为主，从分析工具及分析思路出发挖掘价值；后期则以数据为主，从数据本身出发挖掘价值。在当前的企业审计实践中，大数据应用较为原始，主要体现在数据分析理念的应用上。即通过采集企业某业务流程的全部数据，结合外部信息系统或记录台账，对该业务的流程进行全面多维度对比分析。通过贯彻大数据“样本=总体”、“相关>因果”的理念，数据分析不再拘泥于抽样调查，也不仅仅局限于业务流程本身，而是以全体业务数据关联外部数据，从业务本身及相关流程进行分析挖掘。大数据审计思维对企业的业务数据分析共分为以下6个步骤：
第一步是对业务或问题进行了解。要了解企业业务的性质、业务流程、关键节点、管控可能存在的薄弱环节和漏洞，从各个角度理解企业业务并初步提出可能存在的问题，这是分析思路和分析模型的出发点。
第二步是对数据进行了解。要了解该业务会产生什么数据、数据存储位置、存储形式和结构、不同阶段业务活动在数据中如何体现、数据库的设计结构和数据字典以及更新策略如何设计等。除本业务外，还需了解该业务的外部活动，互动的外部活动产生的数据存储位置、存储形式等，这是对数据进行分析的基础工作。
第三步是准备数据。若进入真正的大数据时代，此步骤会因数据太大无法移动而被舍弃，但现阶段还不能跳过。准备数据即先采集目标业务信息系统的所有数据，并根据第二步对数据的了解对所收集数据进行整理、重组，在可行的前提下，进行丢弃数据中的冗余、噪声，对明显的错误进行纠错等清洗操作，这是用于分析的数据原材料。
第四步是正式对数据进行分析，以第一步提出的问题为目标，采取合适的分析方法，建立相应的分析模型，对第三步准备好的数据进行分析和挖掘，找出其中所需的结果。分析方法和模型不是越复杂越好，在能达成目标的前提下，越简单的分析模型越有效。
第五步是形成观点或结论，把分析出的数据结果加以解读，以数据分析动态或数据分析报告的模式，用可视化、通俗语言的方式来表达整个分析步骤及结果，包括此次数据分析的目标、分析思路和方法、分析结果，并提出建议关注的重点和延伸方向。
第六步是实证使用，将第五步形成的分析结果用于审计实践，来帮助指引审计方向、推进实际工作。同时，实证使用也是对前期分析思路正确与否、完善与否的重要验证。若在实际操作时发现分析结果与实际情况出入较大，则可以反馈至数据分析组，帮助数据分析团队完善对业务和数据的理解及分析方法的思考，调整分析模型，必要时重新调整挖掘方向。

7. 广州做大数据分析较好的公司有哪些有处理公司数据报表等的OA系统推荐吗

环球软件协同办公系统(OA系统)的功能主要包括任务管理、公文管理、档案管理、回新闻管理、内部信答息、会议管理、数据处理、报表等功能模块，符合企事业单位的办公习惯和特点，用户将日常办公工作转到OA系统上完成，并且环球协同办公系统中实现了痕迹保留、手机短信、数据接口等OA领域技术。

8. 企业如何进行大数据分析

1、数据存储和管理

MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类

EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘

豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类

亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

9. 公司一般使用什么大数据分析软件

公司一般使用spark和Hadoop这些软件