會計與商業智能的區別-會計與商業智能的異同

會計與商業智能是兩個相同的領域，雖然它們都與企業的財務數據無關，不過它們的目的和方法卻有很小的不同。本文將從多個角度研究和探討會計與商業智能的區別，幫讀者好些地明白這兩個領域。

定義

會計是一門研究財務信息的學科，比較多不屬于企業的財務記錄、報告和分析。它的目的是需要提供準確的財務信息，指導企業管理者作出決策。商業智能是一種數據分析技術，它依靠各種工具和技術來收集、收拾、分析和展示企業數據，好處企業管理者好些地表述企業的運營情況，希望能夠決定更好的決策。

數據來源

會計的數據來源要注意是企業的財務記錄，除開會計憑證、賬簿、報表等。那些個數據是企業的財務基礎，是會計工作的核心。商業智能的數據來源則十分應用廣泛，它是可以從特殊渠道查看數據，除了企業內部的數據、外部的市場數據、社交媒體數據等。商業智能的數據來源極其豐富化，可以好地具體地企業的運營情況。

數據處理

會計的數據處理通常是將原始數據參與分類、收拾、匯總和計算，結果生成財務報表。這些過程不需要按照一定的會計原則和規范，切實保障數據的準確性和可靠性。商業智能的數據處理則機動性更強，它這個可以依據完全不同的需求接受數據清洗、轉換、整合和分析，以便于要好地展示展示數據的價值。

數據分析

會計的數據分析比較多是對財務報表并且分析，以備萬一評估企業的財務狀況和經營績效。這樣的過程必須不違背一定的會計分析方法和技巧，以便不出清楚的。商業智能的數據分析則靈活性更強，它可以不據有所不同的需求通過數據挖掘、預測、建模和可視化，以便于好地理解企業的運營情況。

應用場景

會計的應用場景要注意是企業的財務管理和報告，除了財務預算、成本控制、財務分析等。商業智能的應用場景則十分廣泛，它可以不運用于市場營銷、客戶關系管理、供應鏈管理、人力資源管理等多個領域。商業智能的應用場景非常選擇多樣化，可以不好地接受企業的決策。

技術要求

會計的技術要求主要注意是會計知識和財務管理技能，不需要完全掌握會計原則、財務報表分析、成本控制等知識。商業智能的技術要求則更加選擇多樣化，不需要掌握數據分析工具、數據挖掘技術、數據可視化等技能。商業智能的技術要求極其緊張，是需要不斷學習和更新。

人才需求

會計人才需求要注意是財務管理人員和會計師，他們需要具備會計知識和財務管理技能，希望能夠為企業提供給確切的財務信息。商業智能人才需求則越來越應用廣泛，和數據分析師、數據挖掘工程師、商業智能顧問等。商業智能人才需求更加多樣化，要具備什么多種技能。

發展趨勢

會計的發展趨勢要注意是數字化和自動化，伴隨著信息技術的發展，會計工作將越來越大感情依賴于信息系統和軟件工具。商業智能的發展趨勢則是大數據和人工智能，伴隨著數據量的不時增加和人工智能技術的不斷發展，商業智能將更加智能化和自動化。

會計和商業智能是兩個不同的領域，它們的目的和方法都有比較大的不同。會計主要注意是為企業可以提供準的財務信息，好處企業管理者做出決策；商業智能則更加注重數據分析和決策支持，解決企業管理者更好地解釋企業的運營情況。兩者大都企業管理中不可或缺的的一部分，要不斷發展和創新。