大数据时代，数据、信息、知识是企业的重要资源。随着企业内外海量数据的产生，重视会计大数据的处理和分析可以为企业带来巨大的增值，从而适应不断变化的经济环境。面对会计数据价值挖掘的需求，现有会计信息系统的弊端开始凸显。
由于成本高、效率低、建设周期长等因素，现有的会计信息系统很难获取海量的会计数据，挖掘知识，从而及时为企业管理者的经营决策提供科学依据。
一，现有会计信息系统的缺陷
1.收集和处理的会计数据是单一的。
现有的会计信息系统是根据会计的可定义性、可计量性、可靠性和相关性原则来决定业务数据能否录入会计信息系统的。这样，业务数据中符合条件的财务会计数据被输入会计信息系统，财务报告被处理后提供给管理者，而不符合条件的非财务会计数据被排除。
比如人员数据、生产活动数据由其他部门采集，这就大大缩小了会计数据的采集范围。而且在收集的过程中，并不是所有的财务会计数据都收集，只是收集了部分财务会计数据。无法用货币计量的数据被会计信息系统忽略，只能在报表附注中人为披露。混乱的票据使管理人员难以轻易获得有关业务的详细会计信息，从而限制了他们处理业务的能力。
2.会计数据处理滞后。
现有的会计信息系统按照传统会计系统的顺序处理业务活动。业务发生后，收集原始数据、编制会计凭证、登记总账、编制财务报表，导致业务流和信息流在时间上分离，不能在业务发生时及时反馈信息，不利于实时财务监控。
比如2月3日开具的发票，2月13日入账，录入会计信息系统。财务报告形成后，并不是直接可用的，而是需要过账、对账、调整分录等过程，才能呈现给管理者。尤其是在集团公司，由于其他子公司的经营数据是按周、按月收集处理的，所以管理者得到的是过去的经营成果。
现有的会计信息系统不能及时提供反映企业经营状况的会计信息，导致会计信息相关性降低，会计信息价值降低。信息时代，经济环境瞬息万变。如果管理者不能及时掌握会计信息，就不能及时发现商机并提出对策，不利于企业的可持续发展。
3.会计数据和业务数据集不匹配。
现有的会计信息系统按照会计科目收集业务数据，从而形成会计数据。它只收集符合货币计量的业务数据，而忽略与之相关的其他业务数据。比如系统要求的采购发票没有反映供应商的相关信息，系统要求的入库单没有反映产品质量的相关信息等等。，而且系统输出的财务报告难以满足管理者的决策需求。
而且会计信息系统与企业的人力资源管理、客户管理系统之间缺乏有效的集成机制，导致会计数据难以与供应商信息、客户信誉等其他相关部门的数据资源共享，会计数据与业务数据集集成性差。
同时，数据整合性差，导致同一业务活动数据在不同部门之间重复存储，造成信息冗余，增加信息处理成本，还可能导致不同部门之间数据存储不一致，不利于企业发展。
4.提供的会计信息不够相关
会计信息的相关性要求会计信息系统提供有助于管理者决策的会计信息，有利于企业管理者对企业过去、现在和未来的财务状况和经营成果做出合理的评价和预测。
由于现有会计信息系统的信息处理技术有限，系统在采集单一财务会计数据的基础上，只能处理结构化数据，无法处理非结构化数据。只能显示单一的财务报告，输出常用的财务分析指标，不能真正了解管理者的需求，对重要的经济业务事项进行综合分析，导致提供的会计信息相关性不足。经理们通常依靠他们自己的经验来做决定。
二。现有会计信息系统面临的挑战
1.企业管理者的新要求
企业管理者提供的信息应当是能够反映企业经营行为、帮助管理者了解企业真实财务状况和预测企业未来发展趋势的信息。随着科学技术的发展和客观经济环境的变化，管理者有了新的信息需求，希望会计信息系统能够提供更多有利于管理者决策的会计信息。
具体来说，为了便于企业管理者做出正确的决策，企业管理者希望会计信息系统是一个立体的、智能的、全面的系统。它可以收集会计大数据，即企业内部所有与业务相关的数据，以及企业外部有助于决策的信息。可以统一存储不同子公司、不同部门、不同架构、不同地点的会计大数据。
在此基础上，对财务会计数据和非财务会计数据进行快速处理、量化和智能分析，从而为管理者提供全方位、高度相关、准确的、真正对决策有用的会计信息，并在输出界面上动态、立体、直观地展示出来。
会计部门是企业数据的集中地。随着信息技术的飞速发展，管理者将对会计信息系统价值挖掘的必要性和紧迫性提出更多的要求。因此，需要构建会计大数据分析平台，实现会计大数据的智能决策分析，为管理者决策提供及时、准确、相关的会计信息，帮助企业应对社会挑战，提升核心竞争力。
2.需要会计数据来创造价值
大数据时代，企业的核心价值在于企业拥有的知识资本。数据本身是没有价值的，需要加工成信息，整合成知识，汇聚成集体智慧，才能最终实现数据的价值。
要实现会计数据的价值创造，企业需要通过信息技术高效处理会计数据，将业务需求与会计信息系统相结合，将不便使用的会计数据转化为易于使用的会计信息。这个过程需要会计人员的理解和对会计数据进行深度处理的能力。从数据中获取信息后，其价值会随着时间而降低。
因此，需要将经验与信息结合起来，通过演绎、比较、归纳等方法不断提炼，实现有价值信息向知识的转化。知识形成后，存储在会计信息系统的知识库中，不仅方便管理者决策，而且有利于知识共享，促进更多的人参与决策，形成群体智慧。最后，将智慧应用于决策，帮助管理者更全面地获取会计信息，预测未来，提升企业价值。
在会计数据创造价值的过程中，会计数据的收集至关重要。在采集会计数据时，扩大会计数据的范围，即将所有结构化、半结构化和非结构化的会计大数据纳入会计信息系统，可以为会计数据的有效处理和会计知识的高效提炼提供支持。然而，传统的会计信息系统大多只存储数据，而且是结构化的数据，而不是知识和信息。
会计人员需要借助会计信息系统和业务需求，将会计数据加工成适合管理者的会计信息。为了改变这种现状，杨教授指出，会计信息系统应包括会计系统、会计管理系统、会计知识系统等相关子系统。只有将各个子系统层层深化、层层衔接，才能挖掘会计数据的内在价值，实现资源的整合和智能体现。
同时，王建教授提出将大数据理论引入会计信息系统，不仅可以对结构化的会计数据进行智能分析，还可以对非结构化的数据进行智能分析，从而为人们提供更加全面、准确的会计信息。
3.促进科学和技术发展
通过对现有会计信息系统的建设原理、系统功能、系统性能、后期维护的研究，得知现有会计信息系统已经具备财务分析、财务预测、投资决策、风险分析等相关功能。但由于技术落后、会计数据收集不完整，存在无法提前预测、预测结果不准确等问题。
云计算和物联网技术的应用推动了会计信息化的发展。首先，云计算为企业会计数据提供了一个安全可靠的存储中心，为存储的会计数据提供了更多空的空间，更方便用户使用。其次，云计算对设备要求低，可以轻松实现不同设备间的资源共享，方便移动终端通讯设备的使用，方便集团公司的财务管理。
再次，云计算计算速度快，计算能力强，可以广泛访问会计数据，获取快速灵活。而且云计算网络具有很强的灵活性和可扩展性，在自动化的情况下可以快速缩小或扩大规模。
最后，云计算成本低。企业只需按需租用相应的计算能力和存储容量，就能从海量数据中挖掘出有价值的信息，解决了处理分析海量数据产生的硬件资源投入成本大的问题。因此，通过采用云计算等科学技术，可以实现会计大数据分析平台的建设。
三。摘要
在大数据时代，处理数据最多的会计部门面临着处理和分析会计大数据的问题。通过利用云计算等技术对会计大数据进行充分挖掘和分析，解决信息孤岛、资源匮乏、决策滞后等问题，实现会计与业务融合、信息资源共享，提高会计信息质量的相关性，从而为管理者决策提供新思路。
同时，会计大数据分析平台包含了众多企业的信息，不同企业可以将自己的信息与竞争企业公开披露的信息进行实时对比，从而在知己知彼中做出有利的决策，促进整个行业的发展。同时，政府还可以利用平台对不同企业进行远程审计，方便政府监管。
