1. 데이터 처리 효율성 향상: 대용량 데이터 기술을 통해 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 회계 생산성을 높일 수 있습니다. 기존의 회계 업무는 수동으로 데이터를 처리해야 하는 반면, 대용량 데이터 기술은 자동화 및 지능화를 통해 데이터를 빠르고 정확하게 처리하여 수동 작업의 시간과 오류율을 줄일 수 있습니다.

2. 데이터 분석 능력 향상: 빅 데이터 기술은 대용량 데이터에 대한 심층 마이닝 및 분석을 통해 회계사가 데이터 뒤의 규칙과 추세를 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 빅 데이터 분석을 통해 회계사는 향후 경제 동향과 비즈니스 발전을 보다 정확하게 예측하고 기업 의사 결정에 보다 정확한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다.

3. 위험 관리 최적화: 빅 데이터 기술은 회계사가 잠재적 위험을 더 잘 식별하고 평가할 수 있도록 도와줍니다. 회계사는 과거 데이터와 실시간 데이터의 분석을 통해 잠재적인 문제와 위험을 적시에 파악하고 관리 및 통제를 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

4. 산융 결합 촉진: 대데이터 기술은 회계와 업무의 융합을 촉진할 수 있다. 회계사는 비즈니스 데이터와 재무 데이터의 통합 분석을 통해 기업의 운영 및 비즈니스 요구 사항을 더 잘 이해하고 기업에 보다 정확한 재무 분석 및 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.

회계에 큰 데이터를 적용하는 단점은 다음과 같습니다.

1. 데이터 보안: 대용량 데이터 기술이 적용됨에 따라 고객 정보 및 거래 데이터를 포함한 대량의 민감한 정보가 수집되고 저장됩니다. 이 정보가 유출되거나 부적절하게 사용되면 기업의 명성과 이익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 데이터 품질 문제: 큰 데이터 출처가 광범위하고 수량이 많기 때문에 데이터 품질을 보장하기 어려운 경우가 많습니다. 데이터 부정확성, 불완전, 비준수 등의 문제가 있어 데이터 분석의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.

3. 기술적 어려움과 비용: 대용량 데이터 기술의 응용 프로그램에는 고성능 컴퓨터, 대용량 저장 장치 등과 같은 전문 기술 및 장비 지원이 필요합니다. 동시에, 데이터 마이닝과 분석은 대량의 인력과 물력을 투입해야 한다. 이러한 요인들은 기업의 기술적 어려움과 비용을 증가시킵니다.

4. 규제 및 정책 문제: 대용량 데이터 수집 및 사용에는 많은 규제 및 정책 제한 및 요구 사항이 포함됩니다. 기업이 관련 법률 및 정책을 준수하지 않을 경우 법적 위험 및 규정 준수 문제가 발생할 수 있습니다.

빅 데이터의 특징:

1. 대량 데이터: 대량 데이터는 일반적으로 소셜 미디어, 엔터프라이즈 데이터베이스, 인터넷 장치 등 다양한 채널에서 나온 대량 데이터입니다. 방대한 양의 데이터로 인해 기존의 데이터 처리 및 분석 방법은 대처할 수 없으며 고급 대용량 데이터 처리 기술을 사용하여 처리해야 합니다.

2. 다양성: 대용량 데이터에는 구조화 데이터, 구조화되지 않은 데이터 및 반정형 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터가 포함됩니다. 이 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양합니다. 이러한 다양성으로 인해 대용량 데이터의 처리와 분석이 더욱 복잡해지고 다양한 기술이 필요합니다.

3. 빠른 처리 속도: 대용량 데이터 처리에는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 합니다. 기존의 데이터 처리 방식은 일반적으로 배치를 사용하는 반면, 대용량 데이터 처리는 스트리밍을 사용하여 실시간으로 데이터를 처리하고 데이터 처리 효율성을 높일 수 있습니다.

4. 낮은 가치 밀도: 큰 데이터는 엄청난 양의 정보를 포함하고 있지만, 많은 것은 실용적 가치가 없다. 따라서 큰 데이터를 처리하고 분석할 때는 데이터를 청소, 필터링 및 처리하고 귀중한 정보를 추출하는 효과적인 방법이 필요합니다.