大数据下会计电算化的问题研究

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一、大数据的定义

大数据（big data），指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

二、电算化的发展历程

我国会计电算化发展历程主要分为以下几个阶段：第一阶段：1980年会计电算化研究的根本起点，会计电算化有了初步的基本思路。这一阶段会计电算化起步工作相当困难。第二阶段：1985年-1990年，会计软件进入商品化开发时期。这一阶段会计软件称为“核算型”软件。第三阶段：20世纪90年代商品化的会计软件进入相对完善阶段。这一阶段将会计软件作出一定的改进，将软件的功能逐渐完善。第四阶段：现在会计电算化的会计软件进入到企业信息管理阶段。

三、大数据时代下会计电算化存在的问题

（一）会计电算化软件功能不完善、内部衔接性弱。我国的会计电算化软件功能还不够完善，一些相关软件有时候很难适应企业财务管理的需求，软件的开发者没有继续开发软件的实际功能，不能实现一个模块的处理到另一个模块的处理，并且数据不能共用；会计软件的开发者并没有将系统内各个子系统之间的数据连接起来，而且会计软件无法实现数据的共享，对企业的报表数据本鞥进行分析。

（二）电算化信息系统安全性与保密性差。很多会计软件的开发者着重于完善会计软件的操作功能，没有重视解决财务数据的保密性问题，每个企业的财务数据都是属于自己公司的绝对机密，财务数据决定着企业的生存和发展。尽管目前会计软件都与每个企业的管理信息制度保持着必然的适应性，但是有很少的会计软件考虑到企业财务信息的安全性和保密性，即使有一部分会计软件提出了保密性的方法，但只是针对于软件自身的保密，没有考虑到企业会计信息的保密，无法起到保密性的真正作用。

（三）会计人员电算化操作水平不高、缺乏专业人才。现在很多企业的电算化操作人员并不是专业人士，而是由会计人员通过简单的培训而来的，很多人对计算机的操作技术并不了解，对会计电算化的专业知识掌握不够。除此之外会计软自身也存在问题，如果操作不当可能会导致数据的丢失。

（四）电算化软件缺少通用性、信息不能共享。会计电算化相关软件的开发者缺少对企业会计核算特点的考虑，对于类型不同的企业和规模不同的用户都采用相同的会计软件， 导致大部分时候会计软件没有办法帮助软件的使用者提高他们的工作效率；而且现在没有形成统一的数据交流中心，不能实现数据和会计信息有效的分享和交流。

四、大数据时代下完善会计电算化的建议

（一）提高会计软件内部连接性。目前应着重将会计软件系统中的各个子系统连接起来，做到相关数据的自动转换，使数据能够被各个部门更好的利用。在大数据时代的到来，我们可以让企业的财务数据不止在财务部门，在企业营运过程中，其他部门也可以应用企业的财务数据，将大数据与电算化结合，提到企业对财务数据的利用率。

（二）培养复合型人才以及专业性人才。会计软件的操作人员不仅包括要会计专业人才，也要包括计算机软件方面的专业人才。因此在大数据发展时代，无论是电算化操作人员还是会计软件的开发人员，在掌握自己专业的知识外，也要掌握与之相关联专业的专业知识，自己发展成复合型人才。

（三）加强会计软件功能的监督治理。提升会计电算化的安全性和保密性。提升会计数据的安全性可以建立企业财务数据的安全管理中心，对公司财务数据进行加密处理，只有经过登陆授权才可以查看数据，构建安全防护系统，以此加强安全性与保密性。五、结论基于大数据下，尽管我国会计电算化的发展取得了长足进步，但是由于我国电算化相比西方发达国家起步较晚，没有形成一套完整的发展体系。因此，在大数据时代，将大数据的优势与会计电算化相结合，以此为我国会计行业的发展作出新的贡献。