大数据。 数据分析。 数据科学。 但为什么它们如此重要？ 这与 会计？ 会计师使用数据分析，因此 分析会计，以帮助公司在其财务数据中发现有价值的见解，确定可以提高效率并更好地管理风险的流程改进。
越来越多的人期望会计师为组织内部和客户的业务决策增加价值，以实现增长和权威。 带有数据分析的可靠框架为他们提供了加强与商业领袖合作的工具集。 让我们做一些例子。
该 核数师在内部和外部工作的人员都可以从基于样本的模型转变为采用持续监控，在其中分析和验证更大的数据集。 结果：更少的错误余地导致更准确的建议。
I 税务会计师 使用数据科学快速分析与投资场景相关的复杂税务问题。 反过来，可以加快投资决策，使公司能够更快地响应机会，击败竞争对手和市场。
协助或充当的会计师 投资顾问 他们使用大数据来寻找消费者和市场的行为模式。 这些模型可以帮助公司建立分析模型，进而帮助他们识别投资机会并产生更高的利润率。
四种数据分析
为了更好地管理大数据，了解四种关键类型的数据分析非常重要。
描述性分析：“发生了什么？”
它使用最频繁，包括信息的分类和分类。 会计师报告通过其组织的资金流动： 收入和支出, 库存盘点, 征收销售税. 准确的报告是良好会计实践的标志。 编制和验证大量数据对于这份准确的报告很重要。
诊断分析：“为什么会这样？”
诊断用于监视数据更改。 会计师定期分析差异并计算历史绩效。 由于历史先例通常可以很好地预测未来的表现，因此这些计算对于构建合理的预测至关重要。
预测分析：“会发生什么？”
在这里，数据用于评估未来结果的可能性。 会计师在建立预测和识别塑造这些预测的模型方面发挥着重要作用。 当会计师充当值得信赖的顾问并制定预测时，企业领导者会越来越有信心追随他们。
有形行动和关键业务决策来自规范分析。 会计师使用他们创建的预测来为未来的增长机会提出建议，或者在某些情况下报告错误的选择。
规范分析：“应该发生什么？”
有形行动和关键业务决策来自规范分析。 会计师使用他们创建的预测来为未来的增长机会提出建议，或者在某些情况下报告错误的选择。 这种见解是会计师对商业世界产生重大影响的一个例子。
拥有大数据额外武器的会计师
会计师使用他们的技术技能来汇总信息，以创建一个组织的图片，该图片总结了每笔交易中包含的详细信息。 对于已经具备定量技能的人来说，使用描述性分析、预测性分析和规范性分析会更容易。
会计师是天生的问题解决者。 从描述性和诊断性分析转变为预测性和规范性分析需要从组织思维转变为好奇思维； 从堆叠和分类信息转变为弄清楚如何使用这些信息来做出关键的业务决策。
最后，会计师看到了更大的背景和业务影响。 数据分析的真正价值不是在编译数据时出现，而是在使用从数据中得出的见解做出决策时出现。 要发现这些信息，数据科学家必须首先了解业务背景。 会计师了解并体验这种背景。
