会计工作面临的机遇和挑战毕业论文共浅谈会计工作面临的机遇和挑战2篇(会计工作中的机遇与挑战)

在当前经济形势下，会计工作越发得到了广泛的重视和关注。然而，面对日益增多的财务信息、复杂的对外业务和不断更新的法律法规等挑战，会计人员也面临着机遇和挑战。本文将从多角度进行探讨，剖析会计工作面临的机遇和挑战。

第1篇

?摘要】跟随着科学技术的进步，就现阶段社会发展来讲已经到达了一个新的阶段就是大数据时代，大数据时代在蓬勃发展的同时也为各行各业提供了极大的机会以及全新的挑战。本文关键介绍了大数据阶段背景下可能会带来的宏观经济发展机会，并积极探索大数据可能会带来的宏观经济的挑战，并就此给予应对政策，以此积极推动我国宏观经济的蓬勃发展。

就传统的宏观经济来讲，一般依据宏观经济指标来实施比对并就此来预估宏观经济下阶段的发展动向，而该指标包含金融、财政、消费、投资以及国民经济总体指标等诸如此类。传统经济指标而言并不能做到全面有效的预测，这就让宏观经济下阶段的发展遭遇了更多的挑战同时也出现了更多的机会。

伴随着大数据时代的迅速发展，不断扩增的全球数据规模接踵而至，其类型扩展以及数量的增长都呈现出迅猛的态势，目前我国宏观经济部分数据库也在逐渐实现建立健全。就现阶段而言，大数据包含内容较多，例如诸多媒体的宣传以及报道信息、相关图片信息、邮件信息以及图像信息等等，以上形式存在的数据为我国宏观经济的发展打下了夯实的根基。就相比于传统的宏观经济数据，经济学家就对上述数据解析可以在最大程度上提升数据的数量以及准确性，尽可能的让宏观经济数据的类型以及渠道实现有效的拓展。

互联网技术的迅猛发展也促进诸多类型的移动通讯设施的进步，依靠这些移动设施来传送数据，能得到较高的传输的效率，例如:诸多企业运用微信及微博等网络平台发布企业相关资讯，比起传统的发布方式来说，这种办法的时效性优良，数据传播速度喜人。有效合理利用大数据有关软件来创建相对应的资讯处理平台，能够有效的实现信息归类，并且能够开展实时的跟踪调研以及数据的采集，运用大数据的办法有效收集一些实时改变的实情能最大程度上提升数据的收集以及解决效率。

从某些方面来讲，大数据阶段给予了我国宏观经济的发展诸多机会，但实际上同一时间带来的也有很多需要去面对的挑战。在实际操作过程当中，其主要体现在以下几部分:

伴随着大数据时代的迅速发展，宏观经济有关信息也在增加，与此同时，宏观经济的筛选有效可靠数据也越来越难。从一方面来讲，大数据的源头十分庞杂，尤其是网络平台所包含的信息，并没有足够的价值，况且不能确定数据是否准确以及可靠，就此来说，准确筛选资讯数据是一件非常困难的事情。从另一方面来讲，排除宏观经济的结构化数据之后，剩余信息中还包含大量视频、图片等资讯信息，就存在的这类数据会极大的增加筛选难度。

现当代。随着网络技术的不断创新，个人数据不再安全，以至于对宏观经济造成了客观影响。目前面临的一个问题就是网络非法分子的存在，他们对个人数据，企业以及国家信息造成威胁，体现在哪些方面呢?如果有价值的信息过于集中就容易被不法分子盯上从而受到攻击导致数据泄露，对宏观经济的分析造成很大的影响。我们面临的另一个问题就是数据库的安全性不足，数据库是现在对数据进行储存的最基本形式，也正是依靠数据库宏观经济的分析才得以发展，但是在安全性上数据库的方式还存在着或多或少的漏洞，这就容易导致数据的泄露，所以这些缺陷还需要不断地完善。

虽然大数据在近来几年得到了大力的发展，但是这个概念却在上世纪八十年代就已经有人提出来了。因为我国最近几年大数据的发展得到了大力的推崇发展，所以人才的匮乏就日益的体现了出来。缺少能掌握相关专业技术手段的精英人才，大部分从业的研究以及技术人员的素养较低，能力不强，跟不上时代发展的需求，综合素质高的从业人员达到了稀缺地步。

数据收集和处理在各个行业中都体现出不同，这就要求相关的技术人员开发出针对每个行业的数据交流平台，使其适应于各个行业的环境特点，适合每个行业的从业人员所使用。因为网络技术的不断创新，新的大数据系统不断地投入到了实践应用中去，比如最著名的hadoop和ma-pre－duce系统已经实际应用到了各个行业中去，但是这两个大数据系统并不能适应所有的行业。由此看出各行各业对此类大数据平台仍然具有相当大的需求量，适应各行各业的大数据平台的开发仍然是很有市场前景的.，加快此类平台的开发将有利于宏观经济的发展。

需要从多方面对大数据背景下宏观经济的发展环境进行不断地完善和改进。首先，应得到国家政策的支持，国家应该在大数据发明出台相关的有利政策，这将从环境方面对大数据的发展提供有利条件。并且应该拨款为其提供相应的研发与发展资金。资金是各行各业发展的基础需求，大数据也不例外，它的研究与推行运作都离不开资金的保障，因此国家应该提供相应的支持资金以保持大数据系统的基本运行。同时，大数据也需要对其进行保护，在安全性上给与一定的保障，这就需要政府在法律方面给与一定的保护政策，以保障大数据的信息安全。其次，为了创造良好的大数据运行环境，我们需要政府以及企业和科研人才的协同作用，保护重要的专业信息，培养信息精确性的环境土壤，使其能够更加便捷的对有价值的信息进行管理，在这些条件下，宏观经济的精确性将得到不少的加强。

针对现在大数据发展的环境而言，对其数据安全的监管予以提高是非常有必要的。在实践中，可以在下面几个方面来提高数据安全的监管工作，首先，我们应该以分析和统筹作为宏观经济的基石，将重点放在实践中去，关键是将数据的搜集和来源方式进行不断地扩大，同时在数据的储存管理和保护方面进行严格的要求，这样就能最大化的使管理更加的规范化，从而得到更加准确的结果。其次，通过对制度的准确执行以及不断加强改造来保证数据的安全，所以，有关单位务必出台缜密的大数据库管理规定，同时遵循规定的计划来提高数据库安全性，使宏观经济的分析得到保证。在这个流程下，应该遵循各个行业的实际情况，同时统一甚至加密管理关键的企业数据库，从而形成严密的管理规章制度，这将有利于提升数据库的安全性。

加强精英能人的培养计划是很有必要的，要想使宏观经济分析得到推动和加强，相关的精英能人是不可或缺的，他们的存在才能推进宏观经济的发展。通过实践中的考察发现，可以在多个方向加强精英的培养，首先，现在的人才需求中，对复合型精英人才的需求较大，此类精英人才不仅要熟悉计算机的基础操作，而且还还应该能够对宏观经济进行分析，通过定期的培训，还要使精英人才搜集数据以及对数据的分析处理能力得到提高。其次，需要推行各大高校的精英能人培养计划，对计算机的基础技能培训以及指引教育应该是所有高校对宏观经济能人培训中的重点，这样能够使得宏观经济分析的精英团队不断地壮大。精英团队的成长壮大可以在大数据背景下体现出它的关键作用。

针对现在大数据交流管理平台漏洞过多的现象，对大数据管理系统的开发将变得非常有必要。在实践的活动中，工作的开展可以注重下面几个方面，首先，应该实行相关鼓励制度来使得计算机算法技术人才同现在的经济分析精英取得联动，对经济分析的未来走向和现行特点进行分析，以此为基础进行数据收集，审核以及解决。其次，提升技术的发展程度，大数据的发展虽然很快，但是并非所有的技术都适合经济分析，所以，有关的科研部门应该参考国外的优秀思想，再同我国的现状结合后进行探讨，不断提高国内的科研程度。由此可见，大数据的背景下，等待着经济分析的将是机会和困难，所以，应该对此背景下的工作引起重视，为大数据的发展构建适合发展的环境，通过数据安全性和信息的搜集与管理工作的完善化使得宏观经济分析的工作效率和国内的科研水平得到提高。

［1］申红艳，吴晨生，扆铁梅等．大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战［j］．经济研究参考，(63)

［2］邸淑娜．大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战［j］．河北企业，(9)

［3］张晔海．关于大数据时代宏观经济面临的机遇分析与挑战探讨［j］．价值工程，2017(31)

第2篇

摘要：作为与数据紧密相关的统计学学科，在大数据的时代背景下，当今数据的获取和规模发生了根本的变化，统计学面临着新的机遇和挑战，需要在方法论上有所突破，研究统计学在大数据时代的发展趋势有着十分重要的时代意义。

21世纪爆发的信息技术革命，改变了社会发展过程中的方方面面。在云技术、物联网技术等高科技信息技术的大规模革新背景下，网络数据增长速率十分惊人，海量庞大的数据标志着大数据时代的来临。作为与数据紧密相关的统计学学科，在大数据的时代背景下，将会面临一系列的机遇和挑战，研究统计学在大数据时代的发展趋势有着十分重要的时代意义。

统计学是一门传统的学科，发展至今已经有几千年历史，无论是学科理论领域内还是生产实践过程中，统计学的发展已经十分成熟，存在着许多成熟的研究成果。统计学的不断发展为人类的社会生产带来了极大的影响，随着大数据时代数据呈现海量、分散式的分布状态，其对统计学的影响也是较为明显的。一方面，大数据时代数据之“大”已经超出人们的想象，数据之“全”让人们对于事情的认知更加全面，大数据的多样性、大体量改变了数据样本与总体之间的关系，另一方面，大数据的数据多样性的特点改变了传统统计对数据统计分析的主观诉求，过去人们通过统计分析更偏向于追求“为什么”，而现在的统计分析更趋同与追求“是什么”。这一系列的影响对于统计学的进一步发展提出了新的发展挑战：

样本统计属于统计学的核心内容，统计学通过样本统计对客观事物数量特点、数量关系等展开研究。在大数据背景下，样本与总体之间的局部与整体之间的关联性将会进一步地降低，造成样本即是总体的变化趋势，因而会造成大样本的标准化的变更。数据来源的多样化进一步的提升了样本数量，继而提升了统计精确度，促进了统计学学科的高精尖的发展。但随着样本数量越来越多，而从网络环境中采集到的数据多半属于非结构化的数据，但传统统计学要求结构化数据，利用传统的关系数据库难以对非结构数据进行有效的转换，难以挖掘大数据大样本数据中的潜在信息。大数据时代统计样本的选取工作难度不断提升，传统统计学缺乏非结构数据的建设，难以发挥出大数据时代，大数据库有效转换非结构与结构数据的优势，也为统计学的进一步发展提出了新的挑战。

随着信息计算机技术的快速发展，基于计算机运算环境的统计学软件应运而生，统计学软件的使用有效提升了统计学中对数据分析和处理的效率和精准率，统计模型也进一步的.简化了统计的实际操作，更有利于一般性的统计工作的实践操作。大数据背景下，现阶段发展较为成熟的统计学软件如spss、dps等，尚不能够实现大数据高速传输、存储功能，软件功能还需要一定的开发和升级。与此同时，数据在大数据时代下属于一项资本，其被开发的水平还略显不足，绝大多数被互联网、搜索引擎以及电子商务等相关it公司、统计机构所掌握。

在大数据时代，统计学的统计效率得到了更好的体现。一方面，大数据的多样化、及时性特征能够有效弥补传统统计中数据的滞后性问题，有效的提升了统计的时效性，另一方面，大数据的高速传输为统计的动态数据的收集提供了保障。与此同时，大数据可被频繁反复应用，采集的统计数据不再单单局限于一种相关用途，其能够服务于各式各样的需求。对采集数据应用的次数逐步增多，数据所具备的潜在价值被更全面的挖掘，而采集数据所产生的成本并不会受数据应用的次数所影响，故各式各样用途的平均统计成本将得到显著地降低。

大数据引入到统计学科之中，庞大的数据使得样本的选取、标准划分都产生了新的变化，传统统计中的样本统计将会进一步的朝向总体统计的方向发展，一并囊括总体统计、样本统计的统计学科体系，能够有效消除总体统计的数据采集难度，弥补样本统计的数据采集不足，达到有效延伸统计学科体系的目的。

传统的统计学实践是为了去了解一个结果或者一个原因，但基于大数据的统计学科将向人们展示的是一个具体的过程。从前，人们习惯于根据“研究问题”来驱动“收集数据”。今后，大数据到处可得，人们将会用“数据”驱动“研究问题”而这种功能性的还变，促进了统计学应用范围的进一步扩大，例如传统的统计学往往被用来作为一个数学形式的参考信息，例如卫生统计、生产统计等等，但在大数据背景下，数据本身所含有的信息更加丰富化和多元化，基于海量用户下的网络数据所包含的信息极为广阔，而这些信息涉及到他们生活中的方方面面，这些信息一旦被深入挖掘出来，将会促进许多产业的快速发展。在大数据背景下，传统统计学的结构化数据局限会逐步接触，在非结构或者半结构的数据统计下，统计学将会应用到许多传统意义上无法数据化的行业领域中。

数据是统计学科的核心，也是统计学科的主要价值体现。大数据时代改变了传统的数据的意义，数据所包含的信息、传播速度、分布速度也远远超出了我们的想象，数据核心意义的转变，迫使得以此为基础的统计学科必然会随之做出改变。机遇与挑战并存，在新的时期，统计学要想快速完成其学科的有效转换，就必须要进一步的深入研究大数据的时代特征，并有效地与传统统计学结合起来，以达成统计学科的进一步发展。

[1]维克托迈尔－舍恩伯格，肯尼思库克耶．大数据时代―生活、工作与思维的大变革［m］．盛杨燕，周涛译，杭州:浙江人民出版社．

[2]游士兵，张佩，姚雪梅．大数据对统计学的挑战和机遇［j］．珞珈管理评论，2013，(02):165－171．

[3]邱东．大数据时代对统计学的挑战[j]．统计研究，，31(01):16－22．