会计信息系统

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出版者:清华大学出版社
作者:乔鹏
出品人:
页数:284
译者:
出版时间:2002-7
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787302055259
丛书系列:
图书标签:
  • 会计
  • 信息系统
  • 财务会计
  • 管理会计
  • 审计
  • 内部控制
  • 数据库
  • 信息技术
  • 财务管理
  • 会计信息化
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具体描述

《会计信息系统》是应审计署计算机审计中级培训的需要撰写而成。主要供有一定计算机知识基础的审计业务人员、高等院校会计、审计、财政、金融、税务、企业管理、管理信息系统等专业的在校学生、以及其他经济管理部门业务人员学习使用。《会计信息系统》立足审计人员的需要,从各个角度、由浅入深循序渐进地介绍会计信息系统,具有较强的实用性和可操作性。是审计业务人员在信息经济时代开展工作的必备入门读物。

《数字时代的商业智能:数据驱动的决策与价值创造》 本书简介 在瞬息万变的全球商业环境中,数据已成为企业最宝贵的战略资产。传统依靠经验和直觉的决策模式正被科学化、数据驱动的分析方法所取代。本书《数字时代的商业智能:数据驱动的决策与价值创造》深入剖析了商业智能(Business Intelligence, BI)的理论框架、核心技术体系及其在现代企业管理中的实战应用,旨在为管理者、分析师以及相关领域的专业人士提供一套全面、系统且富有前瞻性的知识体系。 本书摒弃了对某一特定软件工具的狭隘关注,而是将焦点放在如何构建一个能够持续产生洞察力、支撑战略执行的“智能生态系统”。我们相信,真正的商业智能并非仅仅是报表和仪表盘的堆砌,而是一种深刻植根于企业文化、流程与技术架构的、以数据为核心的思维范式转变。 第一部分:商业智能的战略基石与演进 本部分为读者奠定理解现代商业智能的战略高度和理论基础。我们首先探讨了信息时代向数据时代演进的宏观背景,分析了物联网(IoT)、大数据、云计算和移动互联网等关键技术如何重塑了商业环境,并催生了对实时、精准决策支持的迫切需求。 核心内容包括: 1. BI的战略定位与价值链重塑: 明确商业智能在企业价值链中的位置,从描述性分析(发生了什么)到预测性分析(将要发生什么)及规范性分析(应该怎么做)的层层递进,阐述BI如何直接转化为竞争优势和可量化的财务回报。 2. 数据治理与数据质量: 强调“垃圾进,垃圾出”的原则。详细介绍构建稳健数据治理框架的重要性,包括数据标准、元数据管理、数据所有权与责任界定。高质量的数据是所有高级分析能力的前提。 3. 商业智能的架构演进: 对比传统的决策支持系统(DSS)与现代敏捷BI平台架构的区别。重点解析数据仓库(Data Warehouse)、数据湖(Data Lake)和数据湖仓一体(Data Lakehouse)的特征、适用场景及融合趋势。 第二部分:核心技术栈与数据管道构建 本部分聚焦于支撑商业智能实现的技术组件和流程,重点关注数据的采集、转换、存储和可视化过程。 1. 数据集成与ETL/ELT流程设计: 深入探讨如何有效连接异构数据源(如ERP、CRM、SCM、社交媒体等)。详细讲解提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)或反向加载(ELT)流程的设计原则、性能优化技巧以及流式数据处理(Stream Processing)在实时BI中的应用。 2. 维度建模与数据立方体: 阐述Kimball的维度建模方法论,包括星型模型和雪花模型的设计准则。详细解析如何构建多维数据立方体(Data Cube)以支持高效的OLAP(在线分析处理)操作,如切片、切块、钻取和旋转。 3. 现代数据平台技术选型: 探讨主流的云原生数据仓库技术(如Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)的优势与劣势。分析在大数据背景下,Hadoop生态系统(如Hive, Spark)如何与传统数仓协同工作,实现对非结构化和半结构化数据的分析能力。 第三部分:高级分析与洞察的提炼 本部分是本书的精髓,探讨如何超越基础报表,利用统计学和机器学习方法从数据中挖掘深层次的商业洞察。 1. 描述性、诊断性、预测性与规范性分析的实践: 分类介绍每种分析方法的代表性技术。例如,描述性分析中的KPI仪表板设计;诊断性分析中的“下钻”追溯和根因分析(RCA);预测性分析中的时间序列预测和回归模型应用。 2. 商业智能与数据科学的桥接: 阐述如何将数据科学模型(如客户流失预测模型、推荐系统)无缝集成到BI流程中,使其输出结果能被业务用户直接理解和应用。探讨模型的可解释性(Explainability)在业务决策中的重要性。 3. 文本挖掘与非结构化数据分析: 介绍如何利用自然语言处理(NLP)技术分析客户反馈、邮件、社交媒体评论等非结构化文本数据,以提取市场情绪、产品缺陷报告和客户满意度指标。 第四部分:可视化、用户体验与驱动变革 数据分析的成果必须以直观、易懂的方式呈现给最终用户。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为驱动行动的有效可视化叙事。 1. 有效的数据可视化设计原则: 遵循认知心理学原理,探讨如何选择最适合展示特定数据关系的图表类型(如避免使用饼图、优化多系列折线图等)。强调“少即是多”的设计哲学,避免信息过载。 2. 交互式仪表板的构建与用户体验(UX): 讨论如何设计高效率、高响应速度的交互式仪表板。重点是用户旅程设计——确保用户从发现问题、深入探究到得出结论的整个过程是流畅且富有洞察力的。 3. 部署、采纳与文化建设: 商业智能项目的成功并非技术部署的结束,而是用户采纳的开始。本书探讨了Change Management(变革管理)在BI实施中的关键作用,包括用户培训、建立数据素养(Data Literacy)以及如何量化BI工具的实际使用率和业务影响力。 结语:面向未来的智能决策体系 本书最后展望了商业智能领域的前沿趋势,包括嵌入式分析(Embedded Analytics)如何将智能能力直接内嵌到日常工作流中,以及人工智能(AI)驱动的自动化洞察(Automated Insights)将如何进一步解放分析师的精力,使他们专注于更具战略性的问题。 《数字时代的商业智能:数据驱动的决策与价值创造》不仅仅是一本技术手册,更是一份指导企业拥抱数据驱动文化、实现可持续增长的路线图。通过本书的学习,读者将能够系统地评估、设计和部署一套先进的商业智能解决方案,真正将数据转化为企业最强大的竞争武器。

作者简介

目录信息

目录
第1部分会计信息系统基础理论与实务
第1章会计电算化概述1
1.1会计信息系统1
1.1.1系统的概念1
1.1.2会计信息系统1
1.1.3会计信息系统的构成2
1.1.4会计信息系统的发展与现状4
1.2会计电算化对审计工作的影响5
1.2.1会计信息系统处理数据的特点5
1.2.2会计信息系统的内部控制7
1.2.3审计工作所面临的挑战11
1.3计算机审计13
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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从图书馆借来的这本厚重的精装本,给我的第一印象是它承载了太多“不必要的重量”。它不是在教你如何“做”,而是在教你如何“思考”——但这种思考的深度,似乎远远超出了任何一个日常需要处理日常会计流程的专业人士所能承受的范围。书中大量的篇幅被用来探讨信息系统在社会学、经济学乃至伦理学层面的影响,这些探讨固然高深,却与我希望提升日常数据处理准确率的初衷相去甚远。我更希望看到的是关于API接口的配置指南,或是关于数据清洗最佳实践的具体步骤分解。相反,我得到的是关于“信息权力”如何重塑组织结构的宏大论述。读完后,我感觉自己像是一个刚参加完一场关于宇宙起源的讲座,虽然知识量爆炸,但面对堆积如山的月末凭证时,我的手指依然不知道该如何快速准确地录入。这本书似乎是为那些不需要处理具体业务,而只需要做顶层战略规划的“思想家”准备的,对于奋战在一线的执行者来说,它更像是一种美丽的、但徒劳的理论装饰品。

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这本书的叙事节奏,如同慢吞吞的冰川移动,缓慢、宏大,且难以预测下一步的走向。我尝试了几种不同的阅读策略,包括先看结论再回溯论证,或者直接跳到有图表的章节,但效果都不尽如人意。那些图表,如果用“示意图”来形容都算是抬举了,它们更像是随手画在草稿纸上的线条组合,缺乏清晰的图例和标注,需要读者自己去猜测作者到底想用箭头和方框表达什么复杂的系统关联。更令人费解的是,许多关键概念的引入显得非常突兀,比如,在讨论完数据一致性的重要性后,突然插入一段关于企业文化对技术采纳影响的讨论,两者之间的逻辑跳跃性极大,让人不得不停下来,用力揉捏自己的太阳穴,试图在脑海中强行搭建起一座连接这两点的桥梁。这种结构上的松散和跳跃,使得整本书读起来像是一系列独立的小讲座被粗暴地黏合在一起,缺乏一个贯穿始终、牵引人心的主线索。如果你期待的是一本能带你平稳、清晰地从A点到达B点的向导手册,那么这本书无疑会让你在半路迷失方向,最终只能依靠自己的常识和过往经验来辨别方向。

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这本书的装帧设计,坦白说,非常……朴实得令人难以亲近。那种略带反光的米黄色纸张,配上那种小得仿佛在跟你玩捉迷藏的字体,就差没在封面上印上“请勿打扰思考者”的标语了。我本来期望看到一些现代化的、图文并茂的解释,毕竟我们谈论的是“信息系统”,这个词本身就带着“动态”和“视觉化”的意味。然而,里面充斥着大段大段没有加粗、没有分点的文字堆砌,阅读体验简直是一场耐力的考验。我试图在其中寻找一些可以快速检索的关键点,比如某个特定模块的设置流程,但每次定位后,发现作者的讲解总是在绕圈子,从概念的源头讲起,一直讲到哲学层面的影响,等你终于找到那一句看似关键的描述时,它又被淹没在前后不搭的引文和脚注之中。说实话,如果我是一名正在加班的财务人员,深夜盯着屏幕,指望这本书能给我一丝丝安慰或指引,那恐怕只会换来更深的黑眼圈和对时间流逝的深深无力感。它更像是一部需要沏上浓缩咖啡、戴上助听器,才能勉强进入状态的学术专著,而不是一本能放在案头,随时翻阅的实用手册。

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我必须承认,作者的知识储备令人敬佩,从早期手工记账到最新的云计算架构,他似乎都信手拈来,如数家珍。但是,这种“百科全书式”的广度,却牺牲了深度和应用价值。对于我们这种处于行业中游,预算有限、人员配置紧张的中小企业来说,这本书的指导意义非常有限。它花了大篇幅去论述如何构建一个“完美”的、能抵抗未来十年所有技术变革的集成化系统,听起来很美好,但现实是,我们现在的挑战是如何在下个月的审计截止日期前,让Excel和ERP之间的数据传输不再需要人工导出导入三次以上。书中对于“遗留系统整合”这种职场痛点几乎是避而不谈,似乎默认所有使用者都有一支由博士和资深架构师组成的团队来实施他的宏伟蓝图。这种“高屋建瓴”的写作方式,让读者很容易产生一种被冒犯的错觉——仿佛作者在暗示,如果你的系统不够“前沿”,那只能怪你自己不够努力,而不是系统本身的技术壁垒太高。结果就是,读完后我非但没找到解决实际问题的办法,反而多了一堆“应该如何”的理论包袱,让人负担沉重。

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这本书简直是本“时间杀手”!我原本以为能从中找到些许提升工作效率的灵感,结果呢?我花了整整一个周末,试图弄明白书中那晦涩难懂的图表和那些动辄跳跃三四个章节的逻辑链条。它更像是一部深奥的哲学著作,而不是一本实用的工具书。作者似乎沉浸在自己构建的理论迷宫中,对于现实世界中,比如我们公司那套用了十几年的老旧系统,如何进行最小干预的升级改造,只字未提。翻开目录,全是些诸如“信息架构的后现代解构”或者“数据流的本体论探究”之类的宏大叙事,读起来让人感觉像是在攀登一座知识的珠穆朗玛峰,而山脚下的实际问题,比如如何快速生成一份符合最新监管要求的报表,根本无人问津。我需要的是一把瑞士军刀,能立刻解决我手头上的燃眉之急,而不是一本需要配上显微镜和百科全书才能勉强啃完的“天书”。那些案例分析更是让人摸不着头脑,它们描绘的场景仿佛来自一个完全架空的、硅谷最新的、预算无限的理想国度,和我们这些需要精打细算、步步为营的普通企业简直是两个世界的人。读完感觉自己更迷茫了,知识的密度太大,但指向性太弱,就像往一个漏水的桶里灌水,表面上声势浩大,实际上半滴都没留住。

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