IT环境越来越复杂，业务系统越来越复杂，企业的业务也越来越依赖于IT系统。怎么能降低IT运维的成本

您好，是这样的：

随着社会的不断前进，it技术在传统的会计事项处理中的应用也越来越广泛。给会计事项的处理带来了很大的冲击，一方面，由于使用了计算机，会计数据处理的速度加快了，会计核算的准确性和可靠性也有了很大的提高，减少了因疏忽大意及计算失误造成的差错；另一方面，由于it技术的广泛应用，在it环境下会计信息系统内部控制出现的新问题也给企业的内部控制带来了许多新的问题和挑战。本文仅就企业的销售业务这一环节为问题的核心，探讨该环节的主要业务流程、传统的内部控制设计及在it环境下的内部控制设计。

一、it环境下销售业务主要流程分析

销售是业务是企业经营货物的中心，是企业生产经营的实现过程。销售部门在企业供应链中处于市场与企业接口的位置，其主要职能就是为客户提供产品及其服务，从而实现企业的资源周转并获取利润为企业提供生存与发展的动力。it环境下的企业销售业务主要依靠销售管理系统来完成。

二、传统手工环境下对销售业务的内控设计

在传统手工环境下销售业务流程主要包括向客户收受订购单，核准购货方的信用，装运商品，开具销货发票，核算营业收入与应收账款，记录现金收入等的业务。在此流程中一般会造成失控的情形主要有：销售成本与收入不配比；销售定价不合理，结算方式选用不当；销售信息反馈延迟或不畅，应收账款账情不清；应收账款坏账准备计提不合理等。

三、it环境下销售业务的内控设计

it环境下会计信息系统的组织管理控制、系统开发与维护制度、计算机 *** 作制度、硬软件控制、系统安全控制、系统文档控制、计算机处理与数据文件的控制发生变化。面对新的环境原有的会计信息系统的内控制度已经不能适应新的要求，因此，针对这种影响，结合互联网的优势和特点，我们就销售业务这一会计事项探讨与完善其在it环境下的内部控制设计。

四、结论

通过以上销售业务各环节的内部控制分析，我们认为，it环境下的会计信息系统中的销售业务各事项岗位分工与权限设置应淘汰原先传统手工会计岗位的分工，处在it环境中的每一台计算机和网络进行集中处理，销售业务一发生，就能被及时处理，不涉及会计数据的输入工作，所以销售业务的个性减弱。因此在进行销售业务的内部控制时很大程度上也就转化成了对会计信息系统中组织、开发、 *** 作、安全等系统运行环境和网络安全等方面的具有统一性和类似性的控制，当然传统的内部控制制度仍然有可取之处，当然应根据网络环境的特点做相应的改进，以发挥更大的作用。

总之，保证计算机及其网络的安全是保证会计信息准确提供的必经之路，技术上的控制策略需针对现行销售业务的工作原理和制度特点，有效地结合与利用现代通信和信息处理的安全技术精华。所以，在设计和规划应对it环境下会计信息系统中的销售业务各环节中可能存在的网络安全隐患时应加以估计网络风险并建立起事先监督与防范的安全抵御形式，同时对网络环境进行有效控制的过程中，还要建立事后的跟踪处理控制形式，也需要相关政府部门重视并修改和出台相应的法律来进行规范。

挑战一：数据来源错综复杂

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。

大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析预测的准确度，因此我们就需要更多便捷、廉价、自动的数据生产工具。除了我们在网上使用的浏览器有意或者无意记载着个人的信息数据之外，手机、智能手表、智能手环等各种可穿戴设备也在无时无刻地产生着数据；就连我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、净化器等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在产生着大量的数据；甚至我们出去逛街，商户的WIFI,运营商的3G网络，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机等也都在产生着数据。

挑战二：数据挖掘分析模型建立

步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。人们纷纷流露出去大数据的高期待以及对大数据分析技术的格外看好。然而，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。大数据时代下数据的海量增长以及缺乏这种大数据分析逻辑以及大数据技术的待发展，正是大数据时代下我们面临的挑战。

大数据的大，一般人认为指的是它数据规模的海量。随着人类在数据记录、获取及传输方面的技术革命，造成了数据获得的便捷与低成本，这便使原有的以高成本方式获得的描述人类态度或行为的、数据有限的小数据已然变成了一个巨大的、海量规模的数据包。这其实是一种片面认识。其实，前大数据时代也有海量的数据集，但由于其维度的单一，以及和人或社会有机活动状态的剥离，而使其分析和认识真相的价值极为有限。大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全面：空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。

挑战三：数据开放与隐私的权衡

数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。

开放与隐私如何平衡，亦是一大难题。任何技术都是双刃剑，大数据也不例外。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

挑战四：大数据管理与决策

大数据的技术挑战显而易见，但其带来的决策挑战更为艰巨。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响组织怎样作决策、谁来作决策。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代，组织内作重大决策的人，都是典型的位高权重的人，要不然就是高价请来的拥有专业技能和显赫履历的外部智囊。但是，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。

大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明智的决策，优化企业和社会运转。哈佛商业评论说，大数据本质上是“一场管理革命”。大数据时代的决策不能仅凭经验，而真正要“拿数据说话”。因此，大数据能够真正发挥作用，深层次看，还要改善我们的管理模式，需要管理方式和架构的与大数据技术工具相适配。这或许是我们最难迈过的一道坎了。

挑战五：大数据人才缺口

如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

这个与公司的业务特点、企业战略都有关系，我们从简单的角度入手，比如说以前的方式，IT运营过程中的一些成本的组成，包括硬件的采购，包括软件资产的采购以及后期的运营成本。业界现在已经有了普遍的共识，也就是说产品的采购只在其中占很小的一部分，可能70%以上的成本都是由后期的运维，持续的升级，不断的人员的投入来产生的。这也是Kaseya可以帮助到大家的一个地方。第一Kaseya提供了一个完整的平台，在这个平台内，以往你需要采购很多个产品才能解决的问题选择只需要一个集中的管理系统就能够帮助你管理到日常IT运维的绝大部分工作，减少了大量的学习、管理成本，这就实现了这个方面的成本的降低。其次在产品的后续运营中，你也可以通过Kaseya的一些的功能，比如说我们倡导的主动化、自动化，比如说我们提供的在线的脚本编辑器，它可以把你的日常工作通过脚本的方式给沉淀下来，试想一下以前管理计算机或者批量资源，你需要五个人来做，现在Kaseya就帮助你把这些功能绝大部分地自动化地交付起来，只需要两个人就可以实现这方面的工作了，那么节省下来的人员就可以投入到针对企业业务的复杂的支撑过程中去，从而实现成本的降低

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