大數據技術的應用在各個領域中早曾經的了趨勢，財務與會計領域也不同樣。然而，大數據財務與會計與民間的財務與會計還存在地著不大的區別。本文將從多個方面分析大數據財務與會計與比較傳統財務與會計的不同之處。

數據來源

現代的財務與會計數據比較多來源于企業內部的財務系統和報表，和銀行賬戶、信用卡賬單等外部數據。而大數據財務與會計則也可以利用互聯網、社交媒體、移動設備等多種渠道收集數據，那些個數據可以是消費者的購買記錄、評論、社交網絡活動等。這個數據的來源更加應用廣泛，可以好地反映市場和消費者的行為。

數據處理

民間的財務與會計數據處理要注意是手工錄入和計算，這個容易出現錯誤，且速度較慢。而大數據財務與會計則是可以依靠及其自動化的數據處理技術，或者機器學習、自然語言處理等，也可以更飛快、準確地去處理大量數據。

數據分析

比較傳統的財務與會計數據分析比較多是憑借人工分析，那樣的很容易又出現主觀性和誤差。而大數據財務與會計則也可以利用數據挖掘、人工智能等技術，可以更各個、絕對客觀地分析數據，才發現刻意隱藏在數據中的規律和趨勢。

決策支持

傳統的財務與會計數據分析要注意是為企業需要提供歷史數據和當前狀況，而大數據財務與會計則這個可以為企業提供給更多的決策支持，或者分析預測未來市場趨勢、評估投資風險等，指導企業好些地制定戰略和決策。

人才需求

比較傳統的財務與會計通常不需要財務和會計專業人才，而大數據財務與會計則必須更多的數據科學家、數據分析師等專業人才，那些個人才是需要擁有更加強大的數據處理和分析能力。

安全性

傳統的財務與會計數據主要未知于企業內部，安全性要比相對低。而大數據財務與會計則是需要如何處理更多的外部數據，那些個數據很有可能修真者的存在泄漏和安全風險，所以是需要極其嚴格的數據安全措施。

成本

悠久的傳統的財務與會計數據處理和分析需要大量的人力和時間成本，而大數據財務與會計則不需要更多的技術投入和數據存儲成本。而，大數據財務與會計的成本相對較高。

應用范圍

比較傳統的財務與會計要注意應用于企業內部的財務管理和報表制作，而大數據財務與會計則可以不運用于更廣泛的領域，比如市場研究、風險評估、投資分析等。

大數據技術的應用為財務與會計領域受到了很多新的機遇和挑戰。傳統的財務與會計要不斷的更新自己的技能和知識，才能慢慢適應新的時代和技術。