在互联网时代，由于金融市场的波动，会计不利于立即和即时细分的特征，从而缩短了结算期。许多基于持续运营假设的会计方法都不合适。 “互联网+云会计”将会计从静态变为动态，实现在线管理，临时联盟，松散联盟是企业的虚拟运作模式，促进会计期间假设内容的增加，扩大其范围和范围。货币计量假设是计量经济活动及其结果的最佳单位，货币的单位价值是不变的。在互联网和虚拟企业发展的时代，人力资本和智力资本无法用货币来衡量。在线交易和电子货币已成为主流业务，因此货币估值所代表的会计信息已无法满足需求。采用在线货币将补充互联网。经济核算的估值指标。

（二）助推会计职能的转变

通过利用云计算，大数据和移动互联网等新兴技术，业务管理和决策制定更加深入，可行，并充分体现了会计管理的功能。 在模型的传统中，会计和审计是基于数据计算和整合的会计师的工作。 但是，互联网将侧重于会计信息资源的处理和使用，而会计将逐渐将重点从外部利益相关者转移到内部运营效益。 在服务中更多关注决策，预测，财务规划等。 先进的信息技术和工具将会计转化为预测，事件控制，动态控制，完全控制和价值创造，并及时预测和计划市场环境的变化。将会计工作扩展到整个规划和产业链。

（三）推动财务管理和服务模式的改革

传统的财务工作侧重于内部会计和财务分析，受外部数据的影响较小。 “互联网十大”推动了数据平台的网络化，大数据的财务管理，共享服务是许多组织的有效管理，推动了财务会计师的财务管理改革。 互联网平台和新技术的整合也扰乱了商业发展服务，特别是在线模式，表面证据，优惠券，书籍，银行对账单以及由实时会计和财务建议驱动的传统会计流程的遗产。 基于Internet技术和应用程序软件集成的新软件应用程序模型是SaaS在线计费服务（Software-as-a-Service）的使用。

（四）促进会计机构和人才的建设

互联网共享服务平台Internet Ten的技术优化了会计部门的组织结构。该组织的充分参与已经认识到资金，信息和物流单位的统一，提高了预测的准确性，改善了财务工作的内部控制，提高了资本运作的效率，降低了会计成本。例如，会计师事务所将充分利用移动互联网，大数据和其他信息技术来促进“智能会计”，注册会计师可以使用人工智能技术来执行云计算和云审计服务。推进新的会计理论，管理和服务模式，推动会计人才培养改革，利用网上在线考试和远程学习培养创新型会计人才，使会计人员可以进行在线记账和网上学位。财务管理咨询等服务。

三、云计算会计信息系统构建

（一）基于云计算的会计大数据分析平台构建原则

1.数字化原则

该平台是数字化的。 换句话说，大数据分析分析平台将整个过程数字化，从捕获原始文档到分析最终的大数据计费，确保大数据会计的最新状态。

2.网络化原则

该平台是联网的。 在整个网络中，公司与外部公司总部，总部及其子公司以及公司的各个部门紧密相连，以形成相互依赖的信息流。 通过这种方式，中心不仅可以实时捕捉子公司的会计动态，还可以实现同行业的资源共享，有利于公司做出初步决策。

3.智能化原则

该平台非常智能。 现有的数据处理技术取得了巨大的进步，计算机有足够的数据处理能力。存储容量和最先进的分析技术。 先进的技术使分析数据收集，分析大数据和获取信息变得容易。

（二）基于云计算的会计大数据分析平台功能构建

为计费数据构建云计算分析平台必须满足计费标准，计费系统和其他相关法律法规的要求，并将有效的原始计费数据和处理的计费数据集成并存储在计费数据中。 分析，应用并发现其价值。 它主要包括以下几个方面：综合财务分析，综合财务决策，综合财务预测和综合财务控制。

1.财务综合分析

财务综合分析中主要是基于价值链的综合分析和基于哈佛分析框架的综合分析，本文仅在价值链的基础上，进行综合分析。

基于价值链的财务分析。以下是基于价值链的综合财务分析系统的简要概述。

通过分析大量数据的核算，可以不断改进具体的指标设计。传统的综合财务分析主要采用杜邦分析系统和Wal-Weight量表法，以净资产收益率为衡量标准。但是，该指标并不全面：它夸大了会计数据，但忽略了其他重要因素。因此，财务分析的跨分析分析功能基于经济增加值作为核心财务分析指标：受杜邦分析系统影响的财务指标被用作财务分析的次要指标，客户通过以下方式过渡到内部业务。平衡计分卡和企业价值链介绍。学习，创新，供应商和员工等非财务指标被用作基本财务分析指标，以扩展财务分析的纵向和横向深度，结合业务目标和业务，并加载知识库以动态反映价值。商业。内部运营水平是提高企业生产经营价值的过程。重点是建立产品质量，产品成本，生产周期，资源利用效率等指标。其次：加强客户层面的关系，跟踪实时生产步骤，确定增加和减少有价值业务的战略价值流程投资研发和生产，我们与内部运营目标和客户密切合作，以提高公司的竞争力。员工级别在处理客户 - 供应商关系，内部流程，学习创新等方面发挥着重要作用。它是公司获得竞争优势的重要工具。因此，将分析指标放在员工满意度和工作能力方面是非常重要的。必要在客户层面，应考虑提高客户忠诚度和满意度。指标主要根据客户满意度，客户保留率和客户获取率进行设定。供应商级别位于公司价值链的前面，对于财务分析非常重要。指标主要根据信息汇率，订单完成数量，订单质量以及公司和供应商完成效率来定义。

2.财务综合决策

大数据时代的到来，让财务综合决策由原来单纯依赖企业财务会计数据和决策者的经验判断转向更多的依赖对数据的获取、处理、分析和应用。

财务综合决策分析功能如下：

（1）对于融资融资决策，资本风险成本和财务风险，资本模型预测结构基金和公司的使用; 第二，检查加权平均资本成本，以确定资金使用的影响。 然后使用销售百分比来预测资金需求，然后根据知识库中的知识规则做出融资决策。

（2）在决定金融投资时，一方面根据公司的历史数据分析公司资本构成的结构，使用状况和变化趋势，另一方面根据公司的历史数据进行分析。 知识库投资，关于形势，风险和机遇的多维度，证券业务的风险和机会，分析，总结经验。

（3）在收入分配决策中，首先定义多维分析模型：成本效益分析方法结合知识库预测运营结果的发展，然后知识库中利润的分配，决策的比例 ，生产和分配的时间分布到利润分配的结果。

3.财务综合预测

整体财务预测将综合财务分析的结果与基于历史业务数据和外部客观环境的关键经济数据相结合。根据单变量和多变量线性回归方法，预测了公司的财务危机，业务发展和成本预算。运营成本预测通常使用流程成本核算方法。 聚类分析方法考察了各种因素对成本的影响。 随后，根据历史产品和成本数据的趋势，自动选择相应的模型以实现对未来成本的预测。在预测金融风险方面，周守华学者可以使用F评分模型，也可以使用神经网络和卡尔曼滤波的BP模型（如图所示）。

图：财务动态预警分析体系

4.财务综合监控

全面的财务监控旨在帮助管理人员了解业务流程和预算实施，包括以下四个方面方面：现金监控，应收账款监控，库存监控，生产监控。

（三）基于云计算的会计大数据分析平台的体系设计

大数据计费分析平台主要由云服务平台层，数据采集层，数据处理存储层和数据输出显示组成。

1.基础IT环境部署

（1）平台云计算服务模型的选择。云计算平台包括若干服务：基础设施即服务（Iaas），平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）。每个服务层都基于Internet上的基础架构，软件和服务软件服务。大型平台的数据分析不仅可以基于Iaas模型，还可以基于Paas模型。作为云计算末端的服务的基础设施是纯粹的技术组件。基于企业的大规模数据分析基于此服务模型，实现企业安全和稳健运行，快速准确地分析和处理会计数据，有效利用资金，平台即服务 - 服务：公司聚焦在云计算的中间层架构包括用于编程语言和工具开发的应用软件。基于此服务模型，组织可以构建大型数据分析平台进行计费，而无需定义计费数据存储的可扩展性。您无需管理和控制云基础架构，网络等，但您可以控制部署应用程序并配置适当的环境以改进业务软件。投资回报。还应该注意的是，基于PaaS模型创建软件将是一个长期的发展趋势。

（2）平台云计算部署模式的选择。当分类到部署环境时，云计算包括公共云，私有云，混合云三种形式。

公共云：本地托管在企业建筑物外部，通过互联网与外部云提供商的资源共享，并按精细计算的使用费收取费用。该模型在成本和灵活性方面具有许多优势，但在监管和安全方面存在差距。私有云：一种仅使用云计算的某些功能并在内部托管的交付方法。企业可以在私有云中创建大数据会计分析平台，在确保会计数据安全的同时，部分地增加了拥有成本。混合云：公共云和私有云的组合。基于Hybrid Cloud的大数据分析平台，数据可以快速备份，安全性高。但是，目前混合云的发展还不是很成熟。

2.会计大数据的获取

会计大数据的获取包含：会计业务数据的获取、会计知识的获取以及综合决策分析数据的获取。

（1）会计业务数据的获取。

首先，会计，财务数据和财务会计中包含的数据来源包括数据清单，销售合同和公司合同，因为文件不再是电子会计凭证。高品质的项目，严格分开信息。在获取计费交易数据时，不仅通过内部网络获取现有计费信息系统的结构化数据，而且还通过外部网络，传感器，移动B / S输入等获得相应的非结构化数据。并收到数据。 然后由ETL工具解析，提取，清理等存储在Mongo DB数据库中。例如，在商业会计中，由于业务频繁，业务流程较低以及需要提供实时信息，计费数据存储在Mongo DB云数据库中。

（2）会计知识的获取。

会计知识包括：显性知识，如基本会计制度，会计准则，项目计划和隐含知识，如决策，会计和数据挖掘信息。 获得会计技能是自动获取外部投入以及数据库和数据仓库的相关知识。 在分类和整合之后，将事实或结果存储在知识库中，并建立知识之间的关系。 建立一个关系数据库。

（3）综合决策分析数据的获取。

用于决策分析的广泛数据包括公司内部数据，包括公司的外部数据，结构化数据和非结构化数据。 会计中的所有重要数据都可以系统地反映公司的业务状况和行业的发展，并帮助管理者做出正确的决策。 综合决策分析数据是通过收集会计系统中的原始数据，业务处理生成的会计凭证，总账等数据，在财务分析管理信息系统中收集处理后的信息，收集交付情况得到的。 其他部门通过本地网络。 业务和客户等信息，以及其他外部收集的政策，行业发展和与决策相关的其他数据。

（四）会计大数据加工存储

会计大数据加工存储是用存储器将不同来源的会计大数据在批量实时的采集、交换、整合之后存储起来，并建立相应的数据仓库。

1.会计大数据的存储。

在对大量数据进行计费时，平台必须存储全局计费数据。为了设置数据层次结构，公司将这样做机密计费数据存储在私有数据层中，原始计费数据和最基本和最低计费数据存储在水平数据层中，在分析层次结构过程中进行数据分析的综合决策。最重要的部分是数据仓库的存储。数据仓库数据库并不容易：使用ETL分析运营数据是最重要的信息，主题是主题，非易失性的会计数据仓库。创建数据仓库时，必须围绕事实表扩展维度表和多维表扩展，并在维度表中展开详细的类别表。通过创建雪花模型，您可以在所有方向上查看特定的大量会计数据，并使用不同的粒度以相同的模式存储：粒度越大，完整性越大，越小越详细。数据仓库建设的类型如下：会计业务数据仓库。通过在公司的所有业务操作之间链接数据而形成的数据库。

知识仓库，通过将知识库中的知识，项目结果和会计管理方法联系起来形成的知识集合。

方法仓库，是一种存储方法模块的工具，包含用于数据分析和挖掘的方法提示。

一个模型存储库，存储解决用户问题所需的各种模型的存储库。 它不仅包含财务分析的决策模型，如投资模型和预测模型，还包含用于链接多个模型的工具。

综合决策，分析数据仓库对企业管理者的决策要求，在捕获大量数据仓库模型，方法，库等多维数据模型的基础上，创建数据模型。 摘录，屏幕，合成后，形成多维，多粒度和综合数据集

2.会计大数据管理。

在大数据管理会计中，会计数据的管理正在从纸质管理转换为电子管理，形成电子文档。

电子书，自动上传，排序，管理笔记。 数据管理知识是高级知识的过程和存储，以及知识的生成，使用和共享。 同时，一个优秀的数据管理，专注于元数据的管理。 主要是标准化数据，以确保系统中的大量数据非常一致，可维护和高质量。 管理层必须在数据仓库的设计，结构化数据的开发和元数据中管理半结构化和非结构化数据。

（五）会计大数据分析输出

会计中的大数据分析输出表示知识库知识，方法库操作方法和模型库财务分析模型的统一应用。 存储在分布式数据库中的各种表示工具的集成，大数据集的多维分析，交互式表面上的人机分类和机器数据挖掘，挖掘预测的动态表示和最常见的需求分析。

1.会计大数据的挖掘。

大数据分析平台的会计大数据挖掘主要使用描述性数据分析，预测数据分析和常规数据分析方法。

第一，首先是描述性数据分析。为会计数据分类账和财务分析指标建立多维分析模型。计算帐单数据的最小值和最大值。对不同的地理数据特征进行分类，通过分析，设计，关联和财务数据室生成和分析不同的金融数据集，如点，线和面。

第二，预测数据分析。业务规则和数据挖掘模型数据共同构成了一个深层次。从多维尺度分析，线性模型和线性回归模型。比如：Y_i=β₀+β₁x1+β₂x2+β₃x3+…+β_nxn。

第三，定期数据分析。限制，要求和目标使用聚类分析和神经网络方法等算法来帮助信息用户选择许多有用的解决方案。

2.数据输出。

映射化简技术与计算结果的输出集成，以集成大量会计。云计算平台和业务类对计费信息的搜索以及处理和分析结果通过B / S模式动态且直观地显示给信息用户。

云计算首先是一个云服务提供商，可帮助公司构建网络基础架构，硬件，软件和维护，并负责运行整个流程。企业不需要硬件，软件和维护，但他们确实拥有需要购买的服务：云计算服务模型，软件等。所有服务均以平台的形式提供。特别地，云计算服务模型分为三种类型：基础设施，平台服务和S软件服务。云计算，包括公共“云”，“云”和“私有云”，允许用户在云服务器上存储数据。

四、软件运行维护

   软件维护管理平台可以满足软件系统的实际要求。基于ITIL系统的内核模块，根据各种要求执行软件的操作和维护，例如:

1.运营和维护系统必须根据业务流程分为不同的级别：作为一个级别，必须解决日常生活中的常见问题。 与服务台对应的通信服务台的实现将相应地进行通信。完整记录，单一服务接入点，支持所执行的活动，第二次运行维护系统，及时有效地处理紧急情况和服务请求。

2.在实践中，系统遇到用户的各种问题，因此根据分类问题，设计，操作和蓝图，问题管理，配置管理，事件管理和变更管理服务必须由这些设计专门操作和管理。优化业务流程和软件维护效率。

3.软件的操作和维护需要从知识库中收集和存档大量数据。因此，需要特殊知识和知识库的维护。过去，需要捕获和分析公司的知识库和维护数据。信息和分析结果存储在知识库中，以确保智库的经验和丰富性。虽然知识库足以发挥其作用，但有必要及时报告类似的问题和处理程序，以便在出现问题时减少时间并提高效率。

五、信息化建设中需要注意的问题

（一）云计算信息安全问题

信息技术的发展与云和用户的安全性和风险以及危及公司的财务活动有关。消除其他企业安全威胁：当发生硬件和网络基础架构故障时，例如：远程服务器和内存，企业计划的攻击问题无法解决。有关存储，传输和安全问题的信息，例如：业务改进，例如，需要解决和解决。

（二）云计算产品匮乏

目前的产品出现在云计算市场中：行业中的大多数供应商都有自己的优势，但角度站已经很好地建立并且基于中小企业的实际情况，尽管后者是一个看似完美的信息不是因为实际情况他们的不确定性。 除了促进云计算产品的市场经济之外，装饰品没有其他实际目的。 这种情况也是中小企业的主要障碍。大量中小企业尚未找到云计算支持运营和财务管理的过程，以及自己产品的实践。

（三）认知不到位

知识还不够，不仅体现在中小企业客户身上，还体现在宏观经济政策上。迄今为止，中国云计算系统的科学和评估能力评估尚未完成：区域或部门云计算的发展尚未直接评估当前的发展概况，时间，地区，行业和其他框架条件。攻击计算状态，确定促进和消除发展的基本因素。

（四）人才方面

由于目前云计算和会计领域缺乏信息技术，优秀技术能力和资源，中小企业的优秀技术人员目前正在为中小企业计算云计算。

六、建议

（一）网络数据安全保障

云计算组织的安全数据，其中安全数据流程，业务和企业数据中的信息至关重要。如果公司的重要机密文件在今天的激烈竞争中在商业环境中售罄，这将直接损害中小企业。中小企业也应该是公司，即使他们很脆弱，也应及时处理意外的安全问题。

（二）选择可靠的云会计服务供应商

在选择供应商时，公司应充分探索云服务公司的范围，服务，价格，声誉和其他因素，同时考虑到云服务提供商的安全性，稳定性，适应性和完整技术方面。选择供应商时，云会直接过滤公司的信息和云结果。

（三）加强培养技术人才

    扩展云计算环境有两种方式：有很多经验和技术。首先，该基金的员工基于其基于金融知识和技能的原始云计算信息管理，为中小型企业培训云计算培训。其次，金融，教育，采矿，基于知识产权的计算机，知识不仅可以是人事信息系统，还可以是一种理解，也是一种财务和计算机能力,其他云计算产品的创建也旨在覆盖中小型企业。
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Research on Enterprise Cloud Computing Accounting Information system Construction under Internet Environment

Abstract:With the innovation of Internet technology, the value of big data has been paid more and more attention by scientists and the society. Especially the accounting of big data has become a necessity of enterprises.Who controls the data can become the market owner.In the field of accounting, “big data accounting” has become a new direction for accounting development.How does the company respond to this challenge?In the war, the use of powerful information processing functions to promote the development of accounting work, how to serve the core values of enterprises, not only the change of accounting theory, but also the requirements of accounting in practical applications, is also this report.To this end, this paper analyzes the problems existing in the construction of enterprise cloud accounting information system in the context of big data, and proposes big data in a targeted manner.In this case, the strategy of building an enterprise cloud billing information system.

Key words:Internet +; cloud computing; accounting information system; financial data analysis; software maintenance