‘壹’ 大数据时代如何管理会计发展
大数据时代管理会计发展对策
（一）转变管理会计工作理念
大数据背景下针对管理会计面临的挑战，企业的管理会计应进行工作思维模式的转变。首先，企业应认知到管理会计工作实践的益处，重视管理会计在企业发展过程中的实施，并针对当前管理会计存在的财务会计发展模式，推进管理会计的融入，明确管理会计工作机制，为管理会计在企业实施提供保障。其次，企业重视大数据运用到自身工作进程中，并根据大数据下对管理会计的挑战，迎合其挑战，明确管理会计工作方向与目标，并根据大数据工作形式，制定相关的管理会计工作机制，推进管理会计在企业发展中良好的实施。最后，企业在工作实践中，不仅重视管理会计工作的变革，也重视其他部门工作的变革，诸如销售部门、营销部门等，以大数据运用优势，推进各个部门工作的联网模式，使各个部门的工作信息在大数据平台中流通，进而实现企业工作管理模式的转变。
（二）创新管理会计方式
在大数据背景下，企业管理会计方式的创新是重点。在大数据支撑下，管理会计工作模式应与时俱进，实现工作模式的创新，包含预算工作模式、审计工作模式、核算工作模式等等。首先，企业的管理会计人员应认知到信息数据运用之重要性，加强信息数据的运用。例如：在项目审核中，借助网络平台获取相关的信息数据，包含市场发展信息、项目资金投入信息等等，以这些信息，进一步加强项目资金的审核，明确项目在市场发展的作用性，知晓项目运行资金投入情况等等，将这些信息以报表模式上报给管理层，作为企业项目投资、决策的凭借。其次，在管理会计人员在日常工作中，应重视现代化技术的运用，包含借助大数据存储财务信息资源、借助大数据进行数据整合、分析等工作模式，为企业发展提供准确性的财务数据，进而实现管理会计工作模式的创新。
（三）完善管理会计网络化工作机制
在大数据时代下，管理会计向互联网发展进程，应构建管理会计网络化的工作机制，以工作机制为导向，为管理会计人员工作指明方向。首先，企业立足于以往的管理会计机制，推进大数据融入到其中，根据管理会计信息化工作实践模式，完善管理会计网络化的工作机制。例如：针对管理会计数据分析、整合模式，加强相关的规章制度构建，使管理会计人员能够根据规章制度进行工作，避免错误的工作操作现象生成。构建完善的管理会计网络化工作机制，不仅为管理会计人员数据化工作模式指明方向，也能够为新进员工良好工作提供保障，使员工根据管理会计网络化工作机制，能够快速胜任管理会计一职。其次，企业为了推进大数据运用到管理会计机制中，应构建激励机制，鼓励、激励员工将大数据运用到工作中，使管理会计人员在大数据的作用下快速的完成工作，进而提升管理会计实施的质量。
（四）培养管理会计人才
在知识经济社会发展进程中，人才的培养是重点，尤其在企业财务管理工作中，管理会计人才培养是要素。在大数据背景下，针对管理会计面临的工作实践问题，应加强管理会计人才的培养，以优秀型、应用型的管理会计人才为导向，推进管理会计工作模式的转变，进而以管理会计工作成效推助企业发展。首先，在管理会计人才培养中，重视管理会计专业化能力的培养，提升管理会计专业化能力，使其业务能力得到增强。其次，在管理会计人才培养中，重视管理会计职业化能力的提升，重视创新能力、创造能力、社交能力的提升，进而使管理会计能够胜任财务管理工作职位。最后，在大数据背景下，管理会计人才的培养，重视信息素养的提升，使管理会计具有信息分析、处理能力，以自身工作能力，实现管理会计模式的优化性，进而实现管理会计工作模式的创新。
锦绣·上旬2021年4期
‘贰’ 大数据的存储方式有哪几种什么特点
我好觉得一般来说的话，这种存储都还是比较稳定的一种方式
‘叁’ 大数据时代需要什么样的存储
众多专家认为，大数据时代的存储，应当是分布式的存储，并呈现出与计算融合的趋势。当然，不同专家对融合的理解也有所区别。 SNIA-China技术委员会主席雷涛表示，在当前的大数据时代，由于数据量TB、PB级的急剧膨胀，传统的数据搬移工作已经不现实，因而存储服务器出现新的融合趋势。在这样的架构中，数据不再移动，写入以后分散在STORAGE，它的计算节点融合在数据旁边的CPU，数据越来越贴近计算。 雷涛补充说，大数据只谈商业分析的数据支持，这是小数据思维，从金融、运营商、政府行业我们做的项目里面发现，大数据是嵌入到整个行业里面，替换以前的存储和计算的系统架构的过程。 华为存储产品线Marketing部长经宁认为，大数据带来的三大变化，包括从集中式走向分布式，从水平走向纵向，从计算为中心转向以数据为中心，总结一句话，即在大数据下架构方向走向分布式存储的架构。 2013年，华为存储产品线把理念进行升级，变成“存以致用，融以致远”。经宁表示，融合架构是我们面对大数据挑战一个很好的选择。华为更多的希望把数据智能用起来产生价值，通过融合架构实现计算存储融合，可以带来更高的管理效率更高效能，大大降低我们管理上的开销。 中桥国际调研咨询公司首席分析师王丛女士则从虚拟化、云计算数据保护和融合架构三个维度谈了中国数据中心的发展变化。她表示，具有高可移动性的虚拟机用于生产，掉了链子就很难判断是哪个物理环境，这就驱动了融合架构。融合架构避免了整合的时间和网络问题判断的时间，能够实现统一集中透明管理，可以根据工作负载去实时动态配置资源，也可以实时监控哪里出了问题，怎么解决问题。 王丛还指出，融合架构有不同的形态，其中一种是在原来硬件基础上用一个软件罩上，然后形成融合架构，实现目的是可以在线扩展，所有动态可以负载均衡，在最大限度提高部署效率前提下，又能够降低因为硬件问题而导致的应用性能降低和应用的不稳定。 老牌存储厂商NetApp同样对存储架构很有体会。NetApp公司北方区及电信事业部技术总监刘炜表示，在今天把数据存起来不是很难的问题，买一个移动硬盘就可以存储数据，但是在上面存储享受的服务级别不同的，不同于放在数据中心和网络云上面的服务级别的。 为了不让数据成为整个企业发展的负担，而是成为真正的价值点，从资料变成资产，基础架构需要快速、安全地支持一些新的技术手段。刘炜认为，应用级别和服务级别怎么定义需要有很好存储架构。NetApp集群存储系统，并不是简单地迎合新概念，而是面向实际的应用设计。NetApp做了很多IT架构的设计，满足应用分级、资源分层的需求，你可以用虚拟化，也可以不用。 Fusion-io大中国区技术总监Tonny Ai与英特尔公司通信和存储基础架构事业部存储部市场总监 Christine M Rice女士谈到了SSD在大数据时代数据中心的应用。Tonny Ai表示，让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息，不仅仅是服务器要快，存储速度也要跟上CPU的速度，闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案，能够有效提高存储的性能。 同时，Tonny Ai认为，在云计算、大数据时代，集中式存储需要的管理和维护非常困难，分布式存储模型是大势所趋。在这其中，Fusion-io提供了PCIe闪存卡、全闪存阵列以及SDK工具，支持提升各种应用的性能。 Christine M Rice女士指出，SSD不只是让数据变快。她认为，通过SSD在数据中心的使用，能够帮助节约成本，降低延迟，加快访问数据的速度，同时还能够提供非常高的可靠性和管理级别，结合了DRM的使用进行软件分层管理。 戴尔亚太存储技术总监许良谋则强调了SSD的利用要在成本和性能之间的平衡，如何更好地应对大数据——闪存的成本和寿命让很多企业对它爱恨交加。许良谋认为，大数据需要一个高容量高速度的共享存储，戴尔的流动数据架构就是一个让数据平滑迁移的平台。 戴尔实现了一个新的技术突破，即快速SLC和eMLC大容量盘可以用到流动架构里面，再加上普通的大容量盘，两级固态盘优化和流动数据架构的配合，这种方案可以比普通纯闪存的方式实现75%以上的成本节约。 许良谋介绍到，戴尔一直通过收购、合作等方式，在自身产品线中不断引入新的存储技术，力图把最好的存储产品以最经济的方式提供给用户。
‘肆’ 简述会计信息化对会计数据存储方式的影响
会计信息化是对会计数据的统计收集分析编制成报表能给管理层进行自动化分析，给经济带来发展的一种信息工具作为会计的主要核心工作之一，业绩合作工作在会计信息化能很好的体现出来。会计信息化对。会计数据库存带来很大的病例，特别是现代的会计管理工作，其中的档案管理，现有的档案管理方式多为电子档案，也就是快数字化的档案。
‘伍’ 数据信息的存储方式可以分为几类
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
‘陆’ 大数据的数据的存储方式是什么
大数据有效存储和管理大数据的三种方式：
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
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云端
当然，不可否认的是，大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。
‘柒’ 大数据存储与管理多采用什么计算及存储模式
大数据存储与管理多采用云计算以及仓库存储模式。
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
大数据存储方式：
存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。 分布式键值系统：分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。
‘捌’ 会计大数据的含义是什么
会计数据是在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。它不仅包括以数量形式出现的定量的属性值 (数值数据)，而且还包括以文字出现的定性的属性值 (非数值数据)。在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划 (预算) 执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。会计数据来源广泛，数据繁多，具有系统性、周期性、连续性和多重利用性等特点。会计数据和信息的加工处理流程（确认、计量、输入、储存、处理、传递、反馈、输出、发布），可以把会计数据分为三类：原始会计数据、中间会计数据和会计信息、发布的会计信息。
收集与录入
对于原始会计数据的确认、计量、标准化采集和储存，实际上已经进行了多年的探索，各企事业单位对业务进行分析，从中查找有规律可循的各类经济业务。并通过公式定义等方式存储于公式库文件之中，而对于少数不经常发生的、无规律可循的经济业务，则暂时采用人工方法加以
填制。所以，国内不少软件中都有了各自的模式凭证和自动转账凭证，国外软件也能自动生成各种凭证。例如SAPR/3，能够自动生成和校验各种记账凭证，能将每月必有的、可按一定规律形成的会计凭证全部实行自动生成。在国家标准《信息技术会计核算软件数据接口规范》（GB/T19581-2004）中，已经对记账凭证的数据元素（数据项）进行了规范。所以，可以结合电子商务和ERP系统，在经济业务发生时，以网络实时数据采集方式，由各项业务的经办人员操作，根据财会软件在计算机屏幕上的提示和引导，把原始会计数据导入临时数据库。临时数据库中的会计数据，由会计人员确认后，计算机程序自动进行分类整理和格式转换、存入基于XML（eXtensible Markup Lan-guage）的数据仓库，会计人员通过网络进行实时控制管理，完成原始会计数据的标准化储存工作，用实时更新的数据仓库提“供原汁原味”的会计数据。
会计部门和各类信息使用者（管理、审计、投资、政府部门）可以依据各自的权限，方便地进入数据仓库的相应层次，运用各自预先准备好的专用软件，自动查阅采集所需的会计数据。
对临时数据库中经济业务的数据格式，在软件的初始化时，需要预先规定统一的标准，并且设置好“默认值”和“必须填写数据”等输入控制参数。对数据仓库的结构、元数据和多维数据模型，需要根据不同的行业进行设置。
原始会计数据的标准化采集和储存，将做到实时、准确、减少冗余，协调电子商务（例如用XML描述的电子单证）与会计信息系统的联系，提高相关部门的工作效率。
‘玖’ 大数据时代，数据应该如何存储
PB或多PB级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在RAID阵列上处理数据之间的差别。"
当Day在2009年加入Shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。
"每N个PB的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，"Day表示，"面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？"RAID问题解决故障的标准答案是复制，通常以RAID阵列的形式。但Day表示，面对庞大规模的数据时，RAID解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统RAID数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着RAID阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3TB磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。
"实际上，我们使用RAID并不存在任何操作问题，"Day表示，"我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1TB和2TB的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。"
对于Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。Day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当Day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。
采用擦除代码技术的下一代存储
里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（Forward Error Correction, FEC）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于CD和DVD来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。
基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是Cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。
每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像RAID一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。
"当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，"Cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁Russ Kennedy表示，"你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。"