就是对于经济个体的高层如何来利用丰富的业务数据辅助管理和决策。针对这个问题，涌现了数据挖掘和多维数据分析技术。郑楼英在《数据挖掘在会计信息系统中的初探和应用》一文中着重对数据挖掘技术做了一些探讨，面对巨大的历史业务数据，可以采用数据挖掘技术实现关联分析，聚类，分类和预测，发现序列模式，来获得企业关注的信息和技术。高剑英在《多维可视化决策型会计信息系统构建研究》一文中也提出了多维分
f析对于管理者的辅助决策，应用多维分析可以使得应用者能够从不同角度来观察和分析企业的数据，突破了传统财务报表的死板，数据源单一，静态的特点。总的来说，多维数据分析是为了满足客户灵活查询报表，自定义报表布局而诞生的。在具体的日常业务管理过程中，当需要了解具体的一些业务范围信息，只需要定位到该业务的多维分析模型，按照个人的查询要求，进行拖曳、切片、旋转、过滤即可得到需要了解的信息，自定义好的报表布局可以保存并供下次调阅参考。多维分析的多维思想将日常业务模型的查询字典和条件抽象为维度，而具体的数据则成为了度量值和计算成员，用户只要随意组合即可得到所需的结果，完全颠覆了传统的二维固定报表，也精简了系统的报表列表，同一个业务模型衍生的不同报表都归属于这个业务模型。数据挖掘主要是为了满足可会对一些业务数据做具体分析，以便得到具体的业务数据的内在关联性和预测结果，供企业和行政部门高级管理人员做决策参考。由于我国的市场经济环境发展还有待完善，更多的是一种政策引导性的不完善的市场经济，因此数据挖掘的预测作用就目前来书意义并不大，准确度也不够高，但在未来是一个有待大力发展的技术。关系型数据库不是一项新的技术，随着多年的信息化发展进程，信息数据也急剧膨胀，信息系统日渐复杂，数据库技术也在快速发展和完善，现代数据库在安全认证和海量信息的快速处理和完整性得到了较大的技术革新。对于信息系统，数据是至关重要的，也是应用系统的价值所在，因此数据库技术是信息系统的一块基石和关键
（五）文献研究总结
综上所述，深入了解信息技术对于会计信息系统的影响有着重要的意义我们不仅仅是将先进的信息技术引入到会计信息系统而是需要做更多的工作和研究论证信息技术对财务系统的正面和负面的影响深入了解信息技术的内涵并利用其先进性来完善和进化会计信息系统而对争议较大的信息技术可以进行一些完善和进化使其符合信息系统使用要求只有透r