Что такое большие данные? Обычно речь о больших данных заходит в тех случаях, когда традиционные методы обработки данных уже не позволяют справиться с объемом, скоростью, многообразием и достоверностью информации. Одного конкретного объема данных, который можно было бы назвать большими данными, не существует – это, как правило, наборы данных, выходящие за пределы возможностей традиционных баз данных и инструментов обработки данных. Что делать, если необходимо исследовать такой гигантский набор данных, а мгновенный доступ к полноценной платформе больших данных отсутствует? В статье рассмотрим, как с помощью доступных инструментов получить некоторое представление о таких больших данных, если специализированного решения еще нет.
В цифровую эпоху, когда технологии становятся фундаментом преобразования бизнес-процессов, синергия э-счетов и искусственного интеллекта (ИИ) обладает обширным потенциалом для повышения эффективности, точности и соответствия. Однако вместе со стремительным развитием технологий ИИ возрастает и необходимость в четких нормативах, обеспечивающих этичную практику и защиту данных. В статье рассмотрим, как интеграция систем э-счетов и технологий ИИ меняет предпринимательскую деятельность, в чем заключаются основные трудности и на что организациям нужно обратить внимание, адаптируясь к изменчивой нормативной среде.
Внедрение систем э-счетов в финансовую деятельность предприятий способно значительно повысить эффективность и точность. Однако с цифровым развитием сопряжены новые риски, особенно в сфере мошенничества. Растущая роль технологий в финансовых сделках вынуждает предприятия укреплять свои системы безопасности и обращаться к современным решениям для выявления мошенничества. В этой сфере искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом, обеспечивающим предприятия прогрессивными методами выявления, предотвращения и сокращения мошенничества. В данной статье мы рассмотрим возможности ИИ по выявлению мошенничества в системах э-счетов и практические выгоды для предприятий.
В мире бизнеса данным придается огромное значение, однако их подлинная ценность кроется не столько в объеме, сколько в качестве. Данные плохого качества могут препятствовать развитию вашего бизнеса, а также стать причиной принятия неверных решений и утраты возможностей. В данной статье мы углубимся в практические аспекты управления качеством данных, чтобы помочь раскрыть истинный потенциал информации и принимать решения, основанные на надежных и точных данных.
Сегментация издержек – важный вопрос для предприятий, старающихся повысить свою рентабельность и эффективность деятельности. Классификация расходов помогает предприятиям найти возможности для сокращения издержек, улучшить распределение ресурсов и принимать стратегические решения, основанные на данных. Этот процесс создает детальное представление о различных факторах издержек и их влиянии на общее финансовое положение предприятия.
Большой объем информации, генерируемый ежесекундно, уже изменил процесс принятия бизнес-решений в современном мире, основанном на данных. Профессионалам в сфере налогов и финансов важно разбираться в предлагаемых большими данными (big data) возможностях и решениях. Используя улучшенные процессы анализа данных с подходящими алгоритмами, посредством больших данных можно получить детальное представление о финансовых тенденциях, поведении клиентов и эффективности деятельности. В данной статье рассмотрим основы анализа больших данных и исследуем возможности использования доступных данных для принятия стратегических решений и содействия росту организации.
24 мая текущего года Министерство финансов (МФ) передало на общественное обсуждение проект поправок к закону «О бухгалтерском учете», предусматривающий, что счет нужно будет оформлять в виде структурированного электронного счета. Планируется, что уже с 1 января 2025 года латвийские предприятия, которые выписывают счета бюджетным учреждениям, будут обязаны оформлять их в виде структурированных электронных счетов. К другим предприятиям изменения в требованиях к э-счетам начнут применяться с 2026 года. В данной статье – о первых опубликованных поправках относительно внедрения э-счетов в Латвии.
В постоянно меняющейся среде управления финансами может сложиться впечатление, что традиционные инструменты, например Excel, должны постепенно устаревать и заменяться более прогрессивными решениями программного обеспечения, которые рационализируют процессы и повышают эффективность. Однако, несмотря на большой ассортимент доступных финансовых технологий и их оптимальное использование, предприятия по-прежнему широко пользуются Excel на ежедневной основе.
У большинства предприятий финансовый год совпадает с календарным годом, соответственно, с завершением календарного года приобретают актуальность задачи, связанные с подготовкой годовых отчетов, такие как инвентаризация остатков на счетах, сравнение остатков дебиторской и кредиторской задолженности на дату баланса.
В данной статье мы рассмотрим возможности автоматизировать процессы, используя различные решения, т. е. как обрабатывать входящие счета в формате PDF, которые вводятся в систему вручную, как удобнее сверять данные разных систем и какие инструменты использовать для создания решений.
Может показаться, что технологии, и особенно искусственный интеллект (ИИ), развиваются быстрее, чем люди успевают понять их значимость. Эта тема все еще актуальна не только в Голливуде, но и в повседневной жизни. В настоящий момент инструментами ИИ повсеместно пользуются школьники, студенты и предприниматели, которым удалось раньше оценить возможности использования данной технологии. Именно из-за растущего интереса было создано множество инструментов такого рода, например, ChatGPT, Bing ChatGPT, Jasper, Google Bard. В данной статье мы рассмотрим наиболее популярный и способный инструмент ИИ ChatGPT и его новейшую версию GPT-4, а также узнаем, что он умеет и какие у него ограничения.
Благодаря большому интересу к вводной лекции Академии PwC, проведенной в ноябре прошлого года для ознакомления с содержанием Цифровой академии PwC (которая все еще доступна в видеозаписи), в январе этого года мы запустили 3 цикла вебинаров Цифровой академии PwC Latvija для менеджеров, бухгалтеров, счетоводов и всех, кто ежедневно работает с данными, типовыми процессами и подготавливает отчеты.
Мы рады поделиться темами, обсуждаемыми на вебинарах, и с нашими MindLink.lv читателями.
В предыдущей статье (от 27-го сентября 2022-го года) мы уже рассмотрели, что такое Power Query и зачем его использовать, а также дали небольшое представление о том, какие возможности предлагает этот инструмент. В этой статье мы рассмотрим преимущества использования Power Query для сравнения данных, поскольку на следующем вебинаре PwC Digital Academy Latvia 23 февраля у участников будет возможность научиться практически создавать различные типы шаблонов сравнения данных.
Исполняя бухгалтерские или любые другие обязанности, когда обработка данных занимает много времени или требуется регулярно осуществлять повторяющиеся или схожие действия и процессы, важно иметь удобные и простые в использовании инструменты для выполнения задач. Планируя курсы Цифровой академии PwC, мы хотели бы рассказать об одном из инструментов, который существенно облегчит выполнение ваших повседневных задач. Power Query – инструмент для подготовки и трансформации данных, доступный в программе Microsoft Power BI, а начиная с версии 2016 года – также в Microsoft Excel и других программах. Этот инструмент позволяет пользователям извлекать данные как из различных внешних источников, так и из файлов, сохраненных на компьютере. С его помощью можно группировать, трансформировать данные и выполнять другие действия с ними. В данной статье мы приведем некоторые практические примеры, улучшающие представление о применимости и преимуществах такой функции.
Подготовка годового отчета – актуальный вопрос для каждого предприятия. Нередко в процессе подготовки в отчет неоднократно вносятся изменения, которые оказывают непосредственное влияние на информацию, отображенную в отчете в числовом виде. В основном бухгалтерские программы обеспечивают автоматическую подготовку баланса и расчета прибыли и убытков, но, в зависимости от размера предприятия, может потребоваться подготовить несколько приложений, что порой занимает много времени. В данной статье мы поделимся рекомендациями о том, как ускорить процесс технической подготовки годового отчета.
