计算机会计(商学院会计系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:经济科学出版社

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-08

价格:13.00

装帧:平装

isbn号码:9787505814745

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好的，这是一份关于《计算机会计（商学院会计系列教材）》之外其他图书的详细简介，旨在提供丰富的内容信息，而不提及原书名称或AI痕迹。 --- 数字化转型与企业数据治理：面向新时代的财务决策框架 图书名称： 数字化转型与企业数据治理：面向新时代的财务决策框架 作者团队： 资深会计师、信息系统专家、商业分析师 字数： 约 1500 字 --- 图书简介 在全球经济加速向数字化、智能化迈进的背景下，企业运营的每一个环节都深深植根于数据。传统的财务管理和会计核算模式正面临前所未有的挑战。数据量呈爆炸式增长、数据来源日益复杂、数据质量参差不齐，以及数据安全与合规的压力陡增，要求企业必须建立起一套系统化、前瞻性的数据治理体系，才能确保财务决策的准确性、及时性和可靠性。 本书《数字化转型与企业数据治理：面向新时代的财务决策框架》正是为应对这一时代变革而精心撰写。它并非侧重于基础的会计原理或软件操作，而是深入探讨如何利用先进的数据治理理念和技术，重塑企业的财务职能，驱动战略决策的优化。 全书结构严谨，内容涵盖了从宏观的数据战略规划到微观的实施落地与风险控制的完整链条，旨在为企业高层管理者、财务总监（CFO）、首席信息官（CIO）以及致力于向数据驱动型组织转型的专业人士提供一本实用的操作指南和理论参考。 第一部分：数字化浪潮下的财务重塑与数据战略 本部分首先确立了宏观视角，分析了当前技术进步（如云计算、大数据、人工智能）对财务部门的颠覆性影响。 核心内容包括： 1. 财务职能的战略升级： 探讨财务部门如何从传统的“记账者”和“控制者”转变为“价值创造者”和“战略伙伴”。重点分析了共享服务中心（SSC）的建立与优化，以及流程自动化（RPA）在财务共享服务中的应用潜力与瓶颈。 2. 数据资产化思维的确立： 阐述了企业数据不再仅仅是核算凭证的附属品，而是核心战略资产的理念。详细介绍了如何识别、评估和量化企业内部的财务数据资产的潜在价值。 3. 构建数据驱动的战略蓝图： 介绍制定企业级数据战略的关键步骤。这包括明确数据治理的愿景、识别关键业务驱动因素（如盈利能力分析、供应链优化），并将其转化为可执行的数据项目路线图。 第二部分：企业级数据治理框架的构建与实施 数据治理是确保数据质量和可靠性的基石。本部分将理论化的治理原则转化为可操作的管理体系。 本章深入探讨了数据治理的“五大支柱”： 1. 组织与角色定义： 详细界定了数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据消费者之间的责任划分。特别强调了财务部门在主数据管理（MDM）中的核心地位，尤其是在客户、供应商和科目体系等核心财务维度上的权威性。 2. 数据标准与质量管理： 深入剖析了构建统一的业务术语表和数据字典的复杂性。提供了处理非结构化数据（如合同、发票扫描件）的预处理技术，以及量化数据质量（准确性、完整性、一致性）的成熟度模型。 3. 元数据管理： 强调理解“数据的数据”的重要性。讲解了如何通过元数据管理工具追踪关键财务指标（KPIs）的血缘关系——从原始交易记录到最终的董事会报告，确保指标口径的一致性与可解释性。 4. 数据安全、隐私与合规（GDPR/SOX/本土法规）： 结合全球主要监管要求，系统介绍了如何设计数据访问控制策略，确保敏感财务信息的隔离与安全。讨论了数据脱敏技术在测试环境和外部共享中的应用。 第三部分：高级分析与财务决策优化 有了高质量、治理完善的数据基础后，本书的第三部分聚焦于如何应用先进的分析工具来驱动更优的业务决策。 主要覆盖的技术和应用场景包括： 1. 大数据技术栈在财务中的应用： 介绍了数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）与数据中台（Data Fabric）的概念，以及企业应如何选择适合自身规模和复杂度的架构来存储和处理海量的交易数据和非交易数据。 2. 预测性建模与风险预警： 讲解如何利用时间序列分析、回归模型和机器学习算法，超越传统的预算编制，实现更精准的现金流预测、应收账款逾期概率预测和欺诈识别。重点分析了异常检测在内控审计中的应用。 3. 运营绩效的深度洞察： 如何结合运营数据（如生产效率、客户满意度）来构建多维度的成本动因模型（Activity-Based Costing in the Big Data Era）。这使得财务报告能够提供超越损益表的深度洞察，指导精细化运营。 4. 报告与可视化技术的革新： 讨论了传统静态报表向交互式、叙事性商业智能（BI）平台的转变。强调了设计有效的财务仪表板（Dashboard）的关键原则，确保信息传达的效率和业务相关性。 第四部分：治理体系的落地与持续改进 成功的转型并非一蹴而就。本书的最后一部分提供了实施路线图和组织变革管理的视角。 关键主题包括： 1. 数据治理的治理结构： 探讨如何建立跨部门的数据治理委员会，平衡业务需求与IT能力，并确保治理工作获得高层持续的支持。 2. 变革管理与文化培养： 识别在推行数据治理过程中可能遇到的组织阻力，特别是来自传统财务和业务部门的抵触心理。提供了一套有效的沟通、培训和激励机制，以促进数据素养（Data Literacy）在整个组织内的提升。 3. 度量与审计： 如何衡量数据治理工作的成效？本书提供了具体的度量指标（如数据修复率、报告生成时间缩短百分比），以及如何将数据治理的合规性纳入定期的内部和外部审计范围。 目标读者群 本书适合正在经历或计划进行数字化转型的各行业企业的中高层管理人员、财务部门负责人、风险控制和内部审计专业人士，以及对企业信息系统和数据战略感兴趣的研究人员与高等院校的师生。它旨在弥合技术架构人员与业务决策者之间的知识鸿沟，共同推动企业迈向数据驱动的智能财务时代。 ---

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这本书的理论深度和广度都远超我的预期，它并没有停留在对基础概念的简单罗列上，而是深入挖掘了许多前沿的、具有实践指导意义的知识点。我特别欣赏作者在处理复杂概念时所采用的逻辑构建方式，层层递进，环环相扣，仿佛搭建起了一座坚固的知识殿堂，让学习者能够清晰地把握每一个环节之间的内在联系。书中引入了大量的案例分析，这些案例并非空泛的理论说教，而是紧密结合了当前商业环境的实际挑战，使得抽象的理论变得具象化、可操作。每当我遇到一个难以理解的模块时，作者总能用一种非常巧妙的方式引导我深入思考，而不是直接给出标准答案，这种启发式的教学方法极大地激发了我的学习主动性。可以说，这本书真正做到了理论与实践的完美融合，为我未来的职业发展奠定了坚实的知识基础。

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这本书的更新速度和对行业最新动态的捕捉能力，着实让我感到惊喜。在这样一个技术和法规日新月异的领域，很多教材很快就会过时，但此书显然投入了大量的精力来跟踪最新的监管变化和技术发展趋势。我注意到，书中引用的数据和案例都非常新近，这保证了所学知识的时效性和前瞻性。对于我们这些身处商业前沿的学习者而言，掌握过时的知识是极其危险的，而这本书极大地消除了我的后顾之忧。这种对时效性的重视，体现了作者对读者学习负责任的态度。我确信，基于这本书所构建的知识框架，我可以更有信心地去应对未来行业可能出现的任何新挑战，因为它所传授的不仅仅是固定的技能，更是一种与时俱进的思维模式和适应能力。

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这本书在内容组织和结构安排上体现了极高的专业素养和匠心独运。章节之间的过渡衔接处理得非常自然平滑，读者在完成一个章节的学习后，能够非常顺畅地进入下一个主题，几乎感受不到学习上的断裂感。特别是对于跨学科知识的整合，作者展现了非凡的功力，将看似分散的知识点巧妙地编织成一个有机的整体。我尤其欣赏作者在关键知识点旁设置的“思考题”或“延伸阅读建议”，这些设计极大地鼓励了读者进行批判性思维和自我探索，而不是被动地接受信息。这使得这本书远超一本标准教材的范畴，更像是一部系统性的知识地图，指引着学习者探索更广阔的知识领域。这种结构化的优势，对于需要构建完整知识体系的学习者来说，是无价的财富。

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这本书的印刷质量简直让人眼前一亮，纸张厚实，触感细腻，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装帧设计也相当考究，封面线条简洁流畅，没有花里胡哨的装饰，一看就是那种沉稳、专业的学术著作。内页的排版布局也十分合理，章节标题和正文之间的留白恰到好处，使得阅读起来非常舒畅。尤其值得称赞的是，书中使用的字体选择非常人性化，字号大小适中，清晰易读，即便是对于我这种略有老花的人来说，阅读体验也相当棒。而且，书籍的装订非常牢固，即便经常翻阅查找资料，也不用担心书页会散落。整体来说，从拿到书的那一刻起，就能感受到出版方在细节上的用心，这种对实体书品质的重视，在如今这个电子阅读盛行的时代，更显得难能可贵。它不仅仅是一本教材，更像是一件值得收藏的艺术品，让人爱不释手。

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我发现这本书的语言风格非常独特，它既保持了学术著作应有的严谨性和精确性，又巧妙地融入了一种近乎对话般的亲切感。作者在叙述过程中，常常会使用一些生动的比喻和形象的类比来解释那些晦涩难懂的术语，这极大地降低了学习的门槛。我个人非常讨厌那种动辄就堆砌术语、让人望而生畏的教科书，但这本书完全没有这个问题。它读起来非常流畅自然，就像是请了一位经验丰富的专家在旁边手把手地为你讲解一样。即使是对于初学者来说，也不会感到有太大的阅读压力。同时，作者对细节的把控也令人印象深刻，即便是最细微的术语定义，也力求准确无误，这种对学术良知的坚守，让人非常信服。这种平衡掌握得恰到好处，既保证了专业性，又不失可读性。

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