在當前經濟形勢下，會計工作越發得到了廣泛的重視和關注。然而，面對日益增多的財務信息、複雜的對外業務和不斷更新的法律法規等挑戰，會計人員也面臨着機遇和挑戰。本文將從多角度進行探討，剖析會計工作面臨的機遇和挑戰。
第1篇
?摘要】跟隨着科學技術的進步，就現階段社會發展來講已經到達了一個新的階段就是大數據時代，大數據時代在蓬勃發展的同時也為各行各業提供了極大的機會以及全新的挑戰。本文關鍵介紹了大數據階段背景下可能會帶來的宏觀經濟發展機會，並積極探索大數據可能會帶來的宏觀經濟的挑戰，並就此給予應對政策，以此積極推動我國宏觀經濟的蓬勃發展。
就傳統的宏觀經濟來講，一般依據宏觀經濟指標來實施比對並就此來預估宏觀經濟下階段的發展動向，而該指標包含金融、財政、消費、投資以及國民經濟總體指標等諸如此類。傳統經濟指標而言並不能做到全面有效的預測，這就讓宏觀經濟下階段的發展遭遇了更多的挑戰同時也出現了更多的機會。
伴隨着大數據時代的迅速發展，不斷擴增的全球數據規模接踵而至，其類型擴展以及數量的增長都呈現出迅猛的態勢，目前我國宏觀經濟部分數據庫也在逐漸實現建立健全。就現階段而言，大數據包含內容較多，例如諸多媒體的宣傳以及報道信息、相關圖片信息、郵件信息以及圖像信息等等，以上形式存在的數據為我國宏觀經濟的發展打下了夯實的根基。就相比於傳統的宏觀經濟數據，經濟學家就對上述數據解析可以在最大程度上提升數據的數量以及準確性，儘可能的讓宏觀經濟數據的類型以及渠道實現有效的拓展。
互聯網技術的迅猛發展也促進諸多類型的移動通訊設施的進步，依靠這些移動設施來傳送數據，能得到較高的傳輸的效率，例如:諸多企業運用微信及微博等網絡平台發佈企業相關資訊，比起傳統的發佈方式來説，這種辦法的時效性優良，數據傳播速度喜人。有效合理利用大數據有關軟件來創建相對應的資訊處理平台，能夠有效的實現信息歸類，並且能夠開展實時的跟蹤調研以及數據的採集，運用大數據的辦法有效收集一些實時改變的實情能最大程度上提升數據的收集以及解決效率。
從某些方面來講，大數據階段給予了我國宏觀經濟的發展諸多機會，但實際上同一時間帶來的也有很多需要去面對的挑戰。在實際操作過程當中，其主要體現在以下幾部分:
伴隨着大數據時代的迅速發展，宏觀經濟有關信息也在增加，與此同時，宏觀經濟的篩選有效可靠數據也越來越難。從一方面來講，大數據的源頭十分龐雜，尤其是網絡平台所包含的信息，並沒有足夠的價值，況且不能確定數據是否準確以及可靠，就此來説，準確篩選資訊數據是一件非常困難的事情。從另一方面來講，排除宏觀經濟的結構化數據之後，剩餘信息中還包含大量視頻、圖片等資訊信息，就存在的這類數據會極大的增加篩選難度。
現當代。隨着網絡技術的不斷創新，個人數據不再安全，以至於對宏觀經濟造成了客觀影響。目前面臨的一個問題就是網絡非法分子的存在，他們對個人數據，企業以及國家信息造成威脅，體現在哪些方面呢?如果有價值的信息過於集中就容易被不法分子盯上從而受到攻擊導致數據泄露，對宏觀經濟的分析造成很大的影響。我們面臨的另一個問題就是數據庫的安全性不足，數據庫是現在對數據進行儲存的最基本形式，也正是依靠數據庫宏觀經濟的分析才得以發展，但是在安全性上數據庫的方式還存在着或多或少的漏洞，這就容易導致數據的泄露，所以這些缺陷還需要不斷地完善。
雖然大數據在近來幾年得到了大力的發展，但是這個概念卻在上世紀八十年代就已經有人提出來了。因為我國最近幾年大數據的發展得到了大力的推崇發展，所以人才的匱乏就日益的體現了出來。缺少能掌握相關專業技術手段的精英人才，大部分從業的研究以及技術人員的素養較低，能力不強，跟不上時代發展的需求，綜合素質高的從業人員達到了稀缺地步。
數據收集和處理在各個行業中都體現出不同，這就要求相關的技術人員開發出針對每個行業的數據交流平台，使其適應於各個行業的環境特點，適合每個行業的從業人員所使用。因為網絡技術的不斷創新，新的大數據系統不斷地投入到了實踐應用中去，比如最著名的hadoop和ma-pre－duce系統已經實際應用到了各個行業中去，但是這兩個大數據系統並不能適應所有的行業。由此看出各行各業對此類大數據平台仍然具有相當大的需求量，適應各行各業的大數據平台的開發仍然是很有市場前景的.，加快此類平台的開發將有利於宏觀經濟的發展。
需要從多方面對大數據背景下宏觀經濟的發展環境進行不斷地完善和改進。首先，應得到國家政策的支持，國家應該在大數據發明出台相關的有利政策，這將從環境方面對大數據的發展提供有利條件。並且應該撥款為其提供相應的研發與發展資金。資金是各行各業發展的基礎需求，大數據也不例外，它的研究與推行運作都離不開資金的保障，因此國家應該提供相應的支持資金以保持大數據系統的基本運行。同時，大數據也需要對其進行保護，在安全性上給與一定的保障，這就需要政府在法律方面給與一定的保護政策，以保障大數據的信息安全。其次，為了創造良好的大數據運行環境，我們需要政府以及企業和科研人才的協同作用，保護重要的專業信息，培養信息精確性的環境土壤，使其能夠更加便捷的對有價值的信息進行管理，在這些條件下，宏觀經濟的精確性將得到不少的加強。
針對現在大數據發展的環境而言，對其數據安全的監管予以提高是非常有必要的。在實踐中，可以在下面幾個方面來提高數據安全的監管工作，首先，我們應該以分析和統籌作為宏觀經濟的基石，將重點放在實踐中去，關鍵是將數據的蒐集和來源方式進行不斷地擴大，同時在數據的儲存管理和保護方面進行嚴格的要求，這樣就能最大化的使管理更加的規範化，從而得到更加準確的結果。其次，通過對制度的準確執行以及不斷加強改造來保證數據的安全，所以，有關單位務必出台縝密的大數據庫管理規定，同時遵循規定的計劃來提高數據庫安全性，使宏觀經濟的分析得到保證。在這個流程下，應該遵循各個行業的實際情況，同時統一甚至加密管理關鍵的企業數據庫，從而形成嚴密的管理規章制度，這將有利於提升數據庫的安全性。
加強精英能人的培養計劃是很有必要的，要想使宏觀經濟分析得到推動和加強，相關的精英能人是不可或缺的，他們的存在才能推進宏觀經濟的發展。通過實踐中的考察發現，可以在多個方向加強精英的培養，首先，現在的人才需求中，對複合型精英人才的需求較大，此類精英人才不僅要熟悉計算機的基礎操作，而且還還應該能夠對宏觀經濟進行分析，通過定期的培訓，還要使精英人才蒐集數據以及對數據的分析處理能力得到提高。其次，需要推行各大高校的精英能人培養計劃，對計算機的基礎技能培訓以及指引教育應該是所有高校對宏觀經濟能人培訓中的重點，這樣能夠使得宏觀經濟分析的精英團隊不斷地壯大。精英團隊的成長壯大可以在大數據背景下體現出它的關鍵作用。
針對現在大數據交流管理平台漏洞過多的現象，對大數據管理系統的開發將變得非常有必要。在實踐的活動中，工作的開展可以注重下面幾個方面，首先，應該實行相關鼓勵制度來使得計算機算法技術人才同現在的經濟分析精英取得聯動，對經濟分析的未來走向和現行特點進行分析，以此為基礎進行數據收集，審核以及解決。其次，提升技術的發展程度，大數據的發展雖然很快，但是並非所有的技術都適合經濟分析，所以，有關的科研部門應該參考國外的優秀思想，再同我國的現狀結合後進行探討，不斷提高國內的科研程度。由此可見，大數據的背景下，等待着經濟分析的將是機會和困難，所以，應該對此背景下的工作引起重視，為大數據的發展構建適合發展的環境，通過數據安全性和信息的蒐集與管理工作的完善化使得宏觀經濟分析的工作效率和國內的科研水平得到提高。
［1］申紅豔，吳晨生，扆鐵梅等．大數據時代宏觀經濟分析面臨的機遇與挑戰［j］．經濟研究參考，(63)
［2］邸淑娜．大數據時代宏觀經濟分析面臨的機遇與挑戰［j］．河北企業，(9)
［3］張曄海．關於大數據時代宏觀經濟面臨的機遇分析與挑戰探討［j］．價值工程，2017(31)
第2篇
摘要：作為與數據緊密相關的統計學學科，在大數據的時代背景下，當今數據的獲取和規模發生了根本的變化，統計學面臨着新的機遇和挑戰，需要在方法論上有所突破，研究統計學在大數據時代的發展趨勢有着十分重要的時代意義。
21世紀爆發的信息技術革命，改變了社會發展過程中的方方面面。在雲技術、物聯網技術等高科技信息技術的大規模革新背景下，網絡數據增長速率十分驚人，海量龐大的數據標誌着大數據時代的來臨。作為與數據緊密相關的統計學學科，在大數據的時代背景下，將會面臨一系列的機遇和挑戰，研究統計學在大數據時代的發展趨勢有着十分重要的時代意義。
統計學是一門傳統的學科，發展至今已經有幾千年歷史，無論是學科理論領域內還是生產實踐過程中，統計學的發展已經十分成熟，存在着許多成熟的研究成果。統計學的不斷髮展為人類的社會生產帶來了極大的影響，隨着大數據時代數據呈現海量、分散式的分佈狀態，其對統計學的影響也是較為明顯的。一方面，大數據時代數據之“大”已經超出人們的想象，數據之“全”讓人們對於事情的認知更加全面，大數據的多樣性、大體量改變了數據樣本與總體之間的關係，另一方面，大數據的數據多樣性的特點改變了傳統統計對數據統計分析的主觀訴求，過去人們通過統計分析更偏向於追求“為什麼”，而現在的統計分析更趨同與追求“是什麼”。這一系列的影響對於統計學的進一步發展提出了新的發展挑戰：
樣本統計屬於統計學的核心內容，統計學通過樣本統計對客觀事物數量特點、數量關係等展開研究。在大數據背景下，樣本與總體之間的局部與整體之間的關聯性將會進一步地降低，造成樣本即是總體的變化趨勢，因而會造成大樣本的標準化的變更。數據來源的多樣化進一步的提升了樣本數量，繼而提升了統計精確度，促進了統計學學科的高精尖的發展。但隨着樣本數量越來越多，而從網絡環境中採集到的數據多半屬於非結構化的數據，但傳統統計學要求結構化數據，利用傳統的關係數據庫難以對非結構數據進行有效的轉換，難以挖掘大數據大樣本數據中的潛在信息。大數據時代統計樣本的選取工作難度不斷提升，傳統統計學缺乏非結構數據的建設，難以發揮出大數據時代，大數據庫有效轉換非結構與結構數據的優勢，也為統計學的進一步發展提出了新的挑戰。
隨着信息計算機技術的快速發展，基於計算機運算環境的統計學軟件應運而生，統計學軟件的使用有效提升了統計學中對數據分析和處理的效率和精準率，統計模型也進一步的.簡化了統計的實際操作，更有利於一般性的統計工作的實踐操作。大數據背景下，現階段發展較為成熟的統計學軟件如spss、dps等，尚不能夠實現大數據高速傳輸、存儲功能，軟件功能還需要一定的開發和升級。與此同時，數據在大數據時代下屬於一項資本，其被開發的水平還略顯不足，絕大多數被互聯網、搜索引擎以及電子商務等相關it公司、統計機構所掌握。
在大數據時代，統計學的統計效率得到了更好的體現。一方面，大數據的多樣化、及時性特徵能夠有效彌補傳統統計中數據的滯後性問題，有效的提升了統計的時效性，另一方面，大數據的高速傳輸為統計的動態數據的收集提供了保障。與此同時，大數據可被頻繁反覆應用，採集的統計數據不再單單侷限於一種相關用途，其能夠服務於各式各樣的需求。對採集數據應用的次數逐步增多，數據所具備的潛在價值被更全面的挖掘，而採集數據所產生的成本並不會受數據應用的次數所影響，故各式各樣用途的平均統計成本將得到顯著地降低。
大數據引入到統計學科之中，龐大的數據使得樣本的選取、標準劃分都產生了新的變化，傳統統計中的樣本統計將會進一步的朝向總體統計的方向發展，一併囊括總體統計、樣本統計的統計學科體系，能夠有效消除總體統計的數據採集難度，彌補樣本統計的數據採集不足，達到有效延伸統計學科體系的目的。
傳統的統計學實踐是為了去了解一個結果或者一個原因，但基於大數據的統計學科將向人們展示的是一個具體的過程。從前，人們習慣於根據“研究問題”來驅動“收集數據”。今後，大數據到處可得，人們將會用“數據”驅動“研究問題”而這種功能性的還變，促進了統計學應用範圍的進一步擴大，例如傳統的統計學往往被用來作為一個數學形式的參考信息，例如衞生統計、生產統計等等，但在大數據背景下，數據本身所含有的信息更加豐富化和多元化，基於海量用户下的網絡數據所包含的信息極為廣闊，而這些信息涉及到他們生活中的方方面面，這些信息一旦被深入挖掘出來，將會促進許多產業的快速發展。在大數據背景下，傳統統計學的結構化數據侷限會逐步接觸，在非結構或者半結構的數據統計下，統計學將會應用到許多傳統意義上無法數據化的行業領域中。
數據是統計學科的核心，也是統計學科的主要價值體現。大數據時代改變了傳統的數據的意義，數據所包含的信息、傳播速度、分佈速度也遠遠超出了我們的想象，數據核心意義的轉變，迫使得以此為基礎的統計學科必然會隨之做出改變。機遇與挑戰並存，在新的時期，統計學要想快速完成其學科的有效轉換，就必須要進一步的深入研究大數據的時代特徵，並有效地與傳統統計學結合起來，以達成統計學科的進一步發展。
[1]維克托邁爾－舍恩伯格，肯尼思庫克耶．大數據時代―生活、工作與思維的大變革［m］．盛楊燕，周濤譯，杭州:浙江人民出版社．
[2]遊士兵，張佩，姚雪梅．大數據對統計學的挑戰和機遇［j］．珞珈管理評論，2013，(02):165－171．
[3]邱東．大數據時代對統計學的挑戰[j]．統計研究，，31(01):16－22．
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