2024-08-19
1、以下是国家倡导转变为大数据会计的原因： 提高会计工作效率：采用大数据技术可以自动化数据录入、分类、汇总和分析过程，大大减少了传统手工处理的工作量，避免了手工错误。
2、一方面是大量重复性、标准化的会计职能被替代。另一方面，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。
3、职业方向不同：会计工作者，可从事出纳、会计、税务等传统会计岗位工作；大数据会计工作者，除传统会计岗位外，还可从事会计信息系统管理、维护、数据分析、会计信息管理软件顾问、实施及维护等工作。
4、在数字化的时代，会计个人和企业需要以更加智能和高效的方式来处理数据。会计工作在现代化的环境中发生了转变，从传统的手工记录和管理数据转变成更为智能化的大数据会计工作。首先，传统的会计工作侧重于规则和监管方面。
5、技术进步，如大数据、人工智能、云计算等，推动了会计行业的工具革新，使其转变为大数据会计。此外，大数据会计的出现也引发了行业结构的变革。传统的会计工作，如重复性、标准化的任务，正在被自动化取代，而需要具备会计专业知识和大数据分析能力的数据管理人员和分析师却变得愈发重要。
6、因此，数字化会计师不仅仅是证书的获取，更是职业提升以及职业路径的优化和升级。中国商业会计学会（CBAI）系经民政部批准于1987年成立的国家一级学会，是由商业财会领域从事研究与实务的有关单位和人员自愿结成的全国性、学术性、非营利性社会组织。
会计学：会计学是大数据与会计专业的相近专业，通过专升本考试后可以继续深造会计理论和实践技能。财务管理：财务管理也是大数据与会计专业可以考虑的一个方向，通过专升本的学习可以更深入地了解企业财务管理的知识和技能。
大数据与会计专业是一门结合了大数据分析和传统会计知识的综合性学科。通过学习大数据分析，学生可以掌握如何使用现代技术手段处理和分析海量数据，挖掘出有价值的信息。同时，会计专业知识的学习也使学生具备了扎实的财务和会计基础，能够熟练地进行财务核算、报表分析和税务处理等工作。
大数据和会计分别是两个独立的学科，但它们可以结合在一起，从而形成一个交叉学科，即大数据与会计专业。这个专业的核心是将大数据技术应用到会计领域中，以帮助企业或组织更好地进行财务管理和决策分析。
大数据与会计专业是适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征，培养具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与工信息技术“文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才。
大数据与会计专业就业方向及前景：会计学是一门工具类学科，是各行各业都存在需要的，会计学最主要的去向是企业财务部门，横跨各个行业。就业方向为：财务方向、风控方向、审计方向、税务方向、投资方向、采购方向、理财咨询方向等。
大数据与会计和财务有以下区别：数据处理方式不同：大数据使用大规模的数据处理技术，可以处理海量的数据，而传统的会计和财务工作则使用传统的数据处理方式。数据来源不同：大数据可以通过各种渠道获得数据，如传感器、社交媒体、互联网等，而会计和财务主要通过企业内部的财务系统获取数据。
其次，大数据在财务管理方面的应用比会计领域更广泛。财务管理方面的大数据应用可以使企业更好地统计、分析和预测财务信息，从而在业务决策和战略规划方面提供更多可靠的数据支持。通过利用大数据分析的结果，企业可以更好地了解客户需求、消费行为和市场趋势等因素，从而提高市场竞争力。
大数据与财务管理和大数据与会计的区别在于：知识体系和具体的就业方向不同。在课程设置上，大数据与财务管理更侧重财务分析以及投融资决策方面；大数据与会计更侧重财务核算。
职责不同：传统会计的主要职责是确保财务信息的准确性和完整性，包括制作财务报表、进行审计和财务管理等。而会计在此基础上，还需运用大数据技术进行分析，以支持企业的决策制定和风险管理。 技能要求不同：传统会计需要掌握基础的财务会计知识、税务知识和审计技能等。