当今，大数据伴随着云计算、移动互联网的发展，正在对全球经济社会产生巨大的影响。大数据给现代会计、审计提供了新的技术和方法，要求人们把握大数据的特点，变革现代会计、审计的思维与技术和方法，推动大数据时代会计、审计思维和技术与方法的发展。
一、大数据的涵义与特征
“数据”（Data）这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。数据代表对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组。2009 年，“大数据”这个概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在 2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”，美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的 84 个子课题组成。
这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。
“大数据”（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心（IDC）为“大数据”下的定义为：“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有 4V 特点：第一，数据体量巨大（Volume），从 TB 级别跃升到 PB 级别。第二，处理速度快（Velocity），1 秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多（Variety），有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高（Value）。
存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值。
大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
（一）在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据
19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。
如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。
统计抽样其实只是在条件和技术受限制的特定时期，在不可能收集和分析全部数据的情况下的必然选择，其历史尚不足一百年。统计抽样本身存在许多固有的缺陷，它的效果决定于随机性抽样。但是，实现抽样的绝对随机性非常困难，一旦抽样过程中存在任何偏见，分析结果就会相距甚远。如今，科学技术环境已经有了很大的改善，随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。
（二）在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率
当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。
现在，人们能够容忍模糊和不确定性出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域，当然过去可能也只是有清晰的假象和不完全的精确，只要人们能够得到对一个事物更完整的概念，人们就能接受模糊和不确定性的存在。就像印象派的画风一样，近看画中的每一笔都感觉是混乱的，但是退后几步就会发现这是一幅伟大的作品，因为退后几步的时候就能看出画作的整体风格了。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。
（三）在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系
长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不能准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。
在大数据时代，人们可不必深究事物表面的原因，而是要让代表事物特征的数据“发声”。知道某事物“是什么”就够了，没有必要知道“为什么”。人们可以通过找到一个事物的良好的相关关系，就可以帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。如果 A 和 B 经常一起发生，人们只需要注意到如果 B 发生了，就可以预测 A 也发生了。大数据是人们在事物量化基础上寻求事物本质过程中的一大进步，过去对事物的认识只能大概定性，而现在可以将事物的很多东西数据化，帮助人们从定量分析基础上进行定性分析，拥有大量的数据为人们深刻认识世界打开了一扇新的大门，人们从此开始挖掘事物之间的相关关系，寻找因果关系的传统习惯将成明日黄花。
二、大数据时代会计、审计的发展趋势
面对大数据时代产生的新思维、新技术与方法的变革，会计、审计人员需要应时而变来适应思维模式及数据处理模式的变化。会计、审计人员不仅要能了解数据的采集以及数据处理技术的变革，更要能挖掘数据、分析数据、驾驭数据，要及时、准确地从大量复杂的数据中，辨认出对会计、审计的意义与价值，并进而协助决策人员做出最佳的决策。大数据对会计、审计发展趋势的影响，主要表现在以下几个方面：
（一）从事后的财务报告向实时财务报告发展
目前，会计人员只有在企业生产经营业务结束后才编制财务报告，而且财务报告编制过程漫长，年度财务报告一般用三至四个月时间才能编制完成，严重影响了会计信息的及时性和利用效率。会计人员如采用这种事后编报财务报告的方式，对于反映日益频繁和复杂的企业经营管理活动的财务信息则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的人意识到实时财务报告的重要性，而大数据技术使实时财务报告成为可能。实时财务报告是信息技术与大数据技术较好交叉融合的产物，是信息化条件下会计技术和方法发展的必然产物，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施实时财务报告迫在眉睫。
在大数据时代，构建企业实时财务报告系统的步骤主要包括：一是将企业内部局域网中的会计信息系统与管理信息系统的数据整合，建立企业的中心数据库，并将企业生产经营活动的数据在企业中心数据库中及时添加和更新。二是建立企业实时财务报告系统网站，并将企业中心数据库与外部互联网连通，及时采集与企业生产经营活动相关的外部数据，实现数据共享和同步更新，并进行相互印证，分析发生差异的原因。三是由企业的会计人员和信息技术人员对数据库中的信息进行技术处理，然后上传至企业实时财务报告系统网站，供财务报告使用者及时阅读、分析和利用，为财务报告使用者提供实时的财务会计信息。
（二）从会计的反映过去向预测未来发展
长期以来，企业会计的主要职能是反映过去，对预测未来则显得力不从心。当前，企业会计预测未来已经显示出比反映过去更为重要。在大数据时代，会计人员需要更多地寻求利用大数据对企业的未来进行预测或采取风险防范措施，并明确企业业绩增长和价值的提高。大数据能够让会计人员进行彻底变革，在企业中发挥更具战略性和“前瞻性”的作用。会计人员通过不断收集、储存和传递的海量数据会改变会计工作的重心，从数据分析和挖掘过程中向企业领导提供预测性信息，并为股东和利益相关方提供有利于其做出决策的相关信息。
会计人员要实现从反映过去向预测未来发展，需要做好以下工作：首先，要制定预测未来的数据相关管理制度和办法，明确规定对预测数据的评估程序和方法，将企业的数据资产作为整体资产的一个重要方面进行记录、储存和保护，充分发挥数据资产的作用。
其次，利用不断更新的实时大数据为企业提供更及时和具针对性的决策支持，编制财务预算报告或提出风险预警报告，并及时提供给企业管理者和企业股东及利益相关者。最后，企业利用大数据对未来进行预测的目的是为了实时识别风险和提高风险控制能力，因此，企业实时的各种数据要及时用作评估生产经营活动所面临的短期和长期风险，并及时和有针对性地提出风险应对策略。
（三）从单一财务管理向综合财务管理发展
在大数据时代，财务管理的理念将发生实质性的变革。企业财务管理将不再局限于单一的财务领域，而是应延伸到计划、供应、生产、销售、研发、人力资源和战略制定等广泛性领域，也就是说，财务管理的主要任务和中心工作是收集、处理、分析和管理与企业业务有关的一切数据。财务管理在大数据时代拓展了领域和范围，很多与传统财务管理范畴无关的业务和内容将纳入大数据时代的财务管理，可以将其称之为“综合财务管理”。
综合财务管理因为有大数据的支撑，一方面能通过对企业内外部各种数据的采集、挖掘，使财务管理人员可以掌握全面、大量的有用信息，而这些信息有助于深入分析企业的生产经营活动情况，了解企业面临的内外部风险，可以促使企业正确面对现在与把握未来。另一方面，大数据使得财务管理人员在进行相关数据分析时，及早觉察到企业生产经营活动的异常情况，提醒企业领导人及时或提前采取应对措施，堵塞各种漏洞和减少可能的损失。综合财务管理拓展了财务管理的领域和深度，从企业所处的国内外形势、行业现状与前景、企业的竞争能力、企业有形与无形资产状况、产品价值优势和自身财务状况出发，进行深入、细致的分析与评估，真正做到不仅“知己”，而且“知彼”。从这个意义上说，大数据时代，综合财务管理将成为企业在激烈的市场竞争中取胜的核心。
（四）从抽样审计模式向总体审计模式发展
大数据对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员的思维模式带来革命性的变化。在不可能收集和分析被审计单位全部数据的情况下，传统的审计模式主要依赖于抽样审计，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计的模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量的业务活动，无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着严重的审计风险。在大数据时代，数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。大数据环境下的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式。这种基于总体审计模式的思维，可以使审计获得革命性的变化。
审计人员实施总体审计模式，可以规避抽样审计风险。抽样审计会损失非样本的相关信息，其只能以少量样本推断总体的大致情况，无法对总体的很多细节问题进行准确描述，而这些非样本信息常常是对得出审计结论最为重要的大量信息，从而带来不可规避的审计风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，就可对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。另一方面，审计人员实施总体审计模式，能发现从抽样审计模式所不能发现的问题。总体审计模式能分析出整体的特征，能克服抽样审计模式的不足。总体具有局部根本没有的功能，当各个局部以合理的结构形成总体时，总体就具有全新的功能，总体的功能就会大于各个局部功能之和。大数据技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员从总体的视角发现以前难以发现的问题。
（五）从单一审计报告向综合审计成果应用发展
目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，取得良好的综合审计成果的应用效果。
审计人员对大数据技术的应用，促进了审计成果的进一步综合应用。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据的汇总、归纳、挖掘、分析，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，为被审计单位提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位制度、机制的完善。其次，审计人员通过应用大数据技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。
对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘，提炼出问题与数据中的相关性，可以全面发现被审计单位的各种问题。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后，审计人员将审计成果与被审计单位进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，可以根据上次的审计结果和整改情况来确定审计重点，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。
（六）从精确的数字审计向高效的数据审计发展
直到今天，审计人员的审计技术依然建立在精准的基础上。这种审计模式适合于只能获取“小数据”的环境下，因为需要收集和分析的数据不多，所以审计人员必须尽可能通过精准的数字量化被审计单位的业务，从而提出审计结论和意见。随着大数据技术成为日常生活中的一部分，审计人员应该开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，也就是说将“样本 = 总体”植入审计人员的思维中。与依赖于精确性的小数据时代相比较，大数据从数据来源的广泛性、海量的数据和数据之间的相关性，帮助审计人员进一步认清事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。
目前，审计工作已经形成了众多有效的技术与方法，如风险评估、控制测试、实质性测试等技术与方法。但在大数据环境下，现行的审计技术与方法则显得效率低下和无法实施，审计人员应更新现行的审计技术与方法。大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，必须使用新的大数据存储、处理和检索方法。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。
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