数据服务
2018-07-01
数据反应企业生产经营的全貌，也是企业重要的资产，数据质量如何？数据是否存在舞弊？如何最大化地发挥数据的价值？
随着信息技术的发展，各行各业的数据量不断增加，从小数据到大数据，从大数据到小智能，利用大数据技术，发现异常、发现机会、发现价值、发现规律，成为大数据时代的新的热点。
在时代背景下，审计环境也发生了翻天覆地的变化，审计数据呈现出数据体量大、数据类型多样性、数据价值密度低、数据处理速度快等大数据独有的特点。审计手段也由原来的查看账表进入了大数据式审计。如何更快地适应审计工作环境的变化，更迅速、更准确地处理数据，积极探索和创新大数据时代审计信息化建设的方式方法，应对海量信息给审计带来的机遇和挑战，是摆在审计人员面前亟待解决的重要课题。
大数据分析的内容
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
