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正如尼古拉斯·卡尔在《浅薄》一书中强调的一样，现在，互联网时代人类获取信息的能力大大增强。在这样的背景下，会计信息的获取对人们来说也是轻而易举的。在能够轻松获得会计信息的前提下，人们便不会再满足于财务部门提供的有限会计信息，人类需要的是比现有会计信息内涵与外延均广泛得多的综合信息。  会计工作者只能算是大数据时代的“数字移民”，甚至还可能仅是“数字邻居”，数字移民必须很努力地去适应数字原住民一些令人费解的习惯，来满足其决策的需要。  大数据之大  数据专家JohnRauser认为：大数据就是一台电脑难以处理的数据量。着云台的分析师团队的观点是：大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据;而笔者更喜欢“从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术”这一解释，并期待将这种能力应用到会计信息化平台中。  我国对大数据的研究还没有引起足够的重视，从谷歌趋势分析上可以看出，以大数据为关键词的趋势不断上升，而国内大数据却呈下降的趋势。  数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据时代的主要特征就是实现结构化数据处理和分析到半结构化和非结构化数据的大数据处理和分析的转变。  由于有了搜索引擎技术，在互联网上，能够轻松地处理非结构化信息资源。即使是个人的信息资源，也多是以非结构化数据为主，存在个人计算机设备中。信息资源不存在直接的关联关系，依赖潜在的逻辑关系，各个信息源不存在直接耦合关系。即使是这样，机器中的信息资源通过文件夹或查找等技术，可以对非结构化信息资源进行管理。这种对各种类型数据的综合管理说明我们已经进入了大数据时代。  “漏斗式”数据处理磨损信息价值  会计数据已经历了手工会计 数据阶段和信息化会计数据阶段。手工会计系统中会计数据的处理流程是：原始凭证—记账凭证—登账—结账;信息化会计信息系统下则是：记账凭证—审核—记账—结账。  手工会计采用的源数据是原始凭证，包括结构化会计数据和非结构化会计数据，包含了大量经济业务发生的具体事件(如时间、地点、过程、参与人)。由于手工处理的困难，只选取了会计关注的要素转换成结构化会计数据—— —记账凭证，舍弃了原始凭证中的非结构化数据。为了尽可能多地反映经济业务全貌，还将原始凭证附在记账凭证后作为佐证材料。实际上，在转换过程中，已经丢弃了很多反映经济业务的信息，根源是受手工处理的困难所限，相应地，这些信息 中所包含的价值也被大规模忽略了。信息化会计目前使用的是传统的会计信息系统，它仅是手工会计的模拟过程，是手工会计的翻版。它选取结构化会计数据—— —记账凭证作为数据源，不再关注原始凭证中的其他信息，能够较好地表现经济业务事项的原始凭证不包含在会计信息系统中，只是作为打印的记账凭证的附件，用于装订存档。而记账凭证又是原始凭证压缩后的结果，直接造成会计信息系统中的数据源—— —记账凭证无法较完整地反映经济活动事项。  由上所述，传统信息化会计和传统的手工会计为信息使用者提供信息时都采用了“经济业务→数据压缩→会计数据→数据处理→会计信息→财务报告”的过程，所以都是典型的漏斗式数 据处理(见左图)过程，使经济业务信息的价值大打折扣。所以，传统信息化会计虽然有了计算机的协助，克服了手工处理的困难，但由于包含非结构化数据的原始凭证没有进入会计信息系统，使得计算机对非结构化数据无从下手。这样一来，传统的信息化会计在手工会计的基础上仅提高了工作效率，在会计数据不断损失方面并没有有所改进，非结构化的会计数据仍然损失了。  事实上，会计信息资源中结构化和非结构化数据都大量存在。  从量上看，日常工作中，结构化的数据只占20%，而非结构化的数据则占80%;从本质上看，非结构化数据中蕴含着的巨大信息量是结构化数据所不能比拟的。  由此看来，忽略对非结构化数据的处理，就等于放弃了其中所蕴含的巨量信息，这对于实现满足前文所提到的会计信息使用者多变的个性化需求的目标相差甚远。由于数据采集和数据处理过程的缺陷，使会计信息使用者只能看到冰山一角，信息不对称，无法全面地了解企业的经济业务情况，从而对其进行正确的决策极为不利，使会计信息的质量备受争议。所以，要满足大数据时代下人们对会计信息的更广泛的需求，必须对其会计数据进行变革。