会计与商业智能的区别-会计与商业智能的异同

会计与商业智能是两个相同的领域，虽然它们都与企业的财务数据无关，不过它们的目的和方法却有很小的不同。本文将从多个角度研究和探讨会计与商业智能的区别，帮读者好些地明白这两个领域。

定义

会计是一门研究财务信息的学科，比较多不属于企业的财务记录、报告和分析。它的目的是需要提供准确的财务信息，指导企业管理者作出决策。商业智能是一种数据分析技术，它依靠各种工具和技术来收集、收拾、分析和展示企业数据，好处企业管理者好些地表述企业的运营情况，希望能够决定更好的决策。

数据来源

会计的数据来源要注意是企业的财务记录，除开会计凭证、账簿、报表等。那些个数据是企业的财务基础，是会计工作的核心。商业智能的数据来源则十分应用广泛，它是可以从特殊渠道查看数据，除了企业内部的数据、外部的市场数据、社交媒体数据等。商业智能的数据来源极其丰富化，可以好地具体地企业的运营情况。

数据处理

会计的数据处理通常是将原始数据参与分类、收拾、汇总和计算，结果生成财务报表。这些过程不需要按照一定的会计原则和规范，切实保障数据的准确性和可靠性。商业智能的数据处理则机动性更强，它这个可以依据完全不同的需求接受数据清洗、转换、整合和分析，以便于要好地展示展示数据的价值。

数据分析

会计的数据分析比较多是对财务报表并且分析，以备万一评估企业的财务状况和经营绩效。这样的过程必须不违背一定的会计分析方法和技巧，以便不出清楚的。商业智能的数据分析则灵活性更强，它可以不据有所不同的需求通过数据挖掘、预测、建模和可视化，以便于好地理解企业的运营情况。

应用场景

会计的应用场景要注意是企业的财务管理和报告，除了财务预算、成本控制、财务分析等。商业智能的应用场景则十分广泛，它可以不运用于市场营销、客户关系管理、供应链管理、人力资源管理等多个领域。商业智能的应用场景非常选择多样化，可以不好地接受企业的决策。

技术要求

会计的技术要求主要注意是会计知识和财务管理技能，不需要完全掌握会计原则、财务报表分析、成本控制等知识。商业智能的技术要求则更加选择多样化，不需要掌握数据分析工具、数据挖掘技术、数据可视化等技能。商业智能的技术要求极其紧张，是需要不断学习和更新。

人才需求

会计人才需求要注意是财务管理人员和会计师，他们需要具备会计知识和财务管理技能，希望能够为企业提供给确切的财务信息。商业智能人才需求则越来越应用广泛，和数据分析师、数据挖掘工程师、商业智能顾问等。商业智能人才需求更加多样化，要具备什么多种技能。

发展趋势

会计的发展趋势要注意是数字化和自动化，伴随着信息技术的发展，会计工作将越来越大感情依赖于信息系统和软件工具。商业智能的发展趋势则是大数据和人工智能，伴随着数据量的不时增加和人工智能技术的不断发展，商业智能将更加智能化和自动化。

会计和商业智能是两个不同的领域，它们的目的和方法都有比较大的不同。会计主要注意是为企业可以提供准的财务信息，好处企业管理者做出决策；商业智能则更加注重数据分析和决策支持，解决企业管理者更好地解释企业的运营情况。两者大都企业管理中不可或缺的的一部分，要不断发展和创新。