为了达到提高企业会计管理信息化水平的目的，建议企业利用大数据技术从根本上开发信息应用形式，并将其铺设到实际工作中。

大数据技术是一种通用性强、功能系统丰富的智能信息技术。

利用该技术可以大力发展信息应用形式。

根据大数据技术的相关研究，该技术的主要功能是数据深度分析、数据分类和智能决策。

1.数据深度分析

大数据技术的数据深度分析是由大数据技术进行的“神经元结构”实现，即在技术操作过程中，会计人员可以先将所有需要分析的财务信息输入技术系统，系统将其中一个信息作为“神经元基本节点”通过分析，我们可以看到基本节点与其他信息之间的关系表现、发展趋势、逻辑相关性等。

这个过程将交替运行(即所有财务信息的顺序都将作为基本节点进行分析，直到所有信息都被分析完成)。

根据这些信息，会计师可以了解各种财务信息的具体发展。

可见，大数据技术的数据深度分析取代了人工，可以直接分析财务信息，实现了信息技术应用形式的扩展。

2.数据分类

在大数据的智能逻辑下，技术系统可以具有信息识别能力（利用知识库实现）。

在这种情况下，当将需要分析的信息手动放入大数据技术系统时，系统会立即对相关信息进行分类，避免了手动分析和分类过程。

同时，即使知识中没有保存相关信息，大数据技术也会通过深度分析功能获取信息特征，然后保存，以便下次识别此类信息，这是该技术智能学习功能的体现，可以不断深化会计信息管理水平。

3.智能决策

智能决策是利用人工预设逻辑来确定目的和决策信息分析的功能。

例如，围绕企业销售目的，提前在系统中设置销售阈值。

在此条件下，如果季度销售额低于阈值，系统将自动提出“需要增加销售额的决策信息”最终决定可以手动做出。

综上所述，受发展理念、技术水平等因素的影响[4]、企业会计管理信息化建设中的主要问题，本文提出了提高信息化水平的途径，整体涉及信息会计工作形式、人员技术水平、工作模式、信息安全，从四个角度实现了研究目标。

同时，由于信息会计工作形式的发展是实现目标的根本途径，本文最终提出了大数据技术的应用建议，可以加快信息水平的提高。