大数据与审计ppt课件
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《大数据审计技术》课件——3-1利润表质量分析
3、关注研究与开发费用 研究与开发费用直接影响企业的长期经营业绩。 研究与开发费用必须投入，以维持企业竞争优势。
22
二、利润表质量分析重点
（二）利润质量恶化表现
1、企业反常压缩管理成本
2、企业变更会计政策和会计估计
3、应收账款规模的不正常增加
4、企业存货周转过于缓慢
5、应付账款规模的不正常增加
6、企业的业绩过度依赖非主营业务
7、企业计提的各种准备和折旧过低
8、企业有足够的可供分配的利润，但不进行现金股利分配
23
二、利润表质量分析重点 （三）利润表相关数据异常
1、营业收入增幅低于应收账款增幅，且营业收入和净利润与经营性 现金流量相背离 2、营业利润大幅增加的同时，营业成本、销售费用等增幅很小 3、公司应交增值税、税金及附加和所得税费用异常低，与收入和利 润增长幅度不匹配
（三）利润表质量主要影响因素
影响利润质量的因素很多，主要包括： 企业经济环境、适用的税收政策、企业的主营业务、采用 的会计政策、现金流量、资产的质量、偶然的或一次性的经 济事项、财务状况、企业未来的发展规划等。
13
一、利润表质量分析含义与内容
（三）利润表质量主要影响因素
1、变动成本
变动成本率=变动成本÷销售收入×100%
237,080.89 242,659.23 193,425.48
5,221.74 22,356.54 16,930.21 5,044.34
-379.46 6,615.21 357.81 5,877.95 3,752.04
2013
279,562.33 395,797.36 244,093.36
7,136.74 34,592.70 20,455.32 1,361.76 -114,857.50
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二、利润表质量分析重点
（二）利润质量恶化表现
1、企业反常压缩管理成本
2、企业变更会计政策和会计估计
3、应收账款规模的不正常增加
4、企业存货周转过于缓慢
5、应付账款规模的不正常增加
6、企业的业绩过度依赖非主营业务
7、企业计提的各种准备和折旧过低
8、企业有足够的可供分配的利润，但不进行现金股利分配
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二、利润表质量分析重点 （三）利润表相关数据异常
1、营业收入增幅低于应收账款增幅，且营业收入和净利润与经营性 现金流量相背离 2、营业利润大幅增加的同时，营业成本、销售费用等增幅很小 3、公司应交增值税、税金及附加和所得税费用异常低，与收入和利 润增长幅度不匹配
（三）利润表质量主要影响因素
影响利润质量的因素很多，主要包括： 企业经济环境、适用的税收政策、企业的主营业务、采用 的会计政策、现金流量、资产的质量、偶然的或一次性的经 济事项、财务状况、企业未来的发展规划等。
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一、利润表质量分析含义与内容
（三）利润表质量主要影响因素
1、变动成本
变动成本率=变动成本÷销售收入×100%
237,080.89 242,659.23 193,425.48
5,221.74 22,356.54 16,930.21 5,044.34
-379.46 6,615.21 357.81 5,877.95 3,752.04
2013
279,562.33 395,797.36 244,093.36
7,136.74 34,592.70 20,455.32 1,361.76 -114,857.50
审计大数据培训课件
审计大数据培训课件审计大数据培训课件：解析现代审计的数字化转型随着信息技术的快速发展和应用，大数据已经成为推动各行各业转型升级的重要驱动力之一。
在审计领域，大数据的应用也逐渐成为现代审计的重要组成部分。
审计大数据培训课件的设计与开展，旨在帮助审计人员了解大数据技术的基本概念和应用方法，提升他们在数字化时代的审计能力。
一、审计大数据的背景与意义传统审计主要依赖手工抽样和抽查的方式，但这种方法在面对大规模数据时显得力不从心。
而大数据技术的出现，为审计工作提供了全新的解决方案。
通过对大规模数据的采集、整理和分析，审计人员可以快速准确地发现异常和风险，提高审计效率和准确性。
二、审计大数据培训课件的内容1. 大数据技术基础知识：介绍大数据的基本概念、特点和技术架构，帮助审计人员了解大数据的基本原理和应用场景。
2. 大数据采集与整理：讲解大数据采集的方法和工具，以及数据清洗和整理的技术和方法，帮助审计人员获取高质量的数据。
3. 大数据分析与挖掘：介绍大数据分析的基本方法和技术，包括数据挖掘、机器学习和人工智能等，帮助审计人员发现潜在的异常和风险。
4. 大数据可视化与报告：讲解大数据可视化的原理和方法，以及如何通过可视化手段将分析结果直观地展现给相关人员，提高审计报告的可读性和说服力。
三、审计大数据培训的意义与价值1. 提升审计效率：大数据技术的应用可以帮助审计人员快速准确地发现异常和风险，提高审计效率，节省时间和人力成本。
2. 提高审计准确性：大数据分析可以更全面地了解被审计对象的情况，减少主观判断的干扰，提高审计准确性和可靠性。
3. 拓宽审计视野：通过大数据的分析和挖掘，审计人员可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，帮助企业更好地了解市场和业务动向，提供更全面的决策支持。
四、未来审计大数据培训的发展趋势1. 深入挖掘大数据的潜力：随着大数据技术的不断发展，审计人员将有更多的机会利用大数据挖掘技术，发现更多的异常和风险。
《大数据审计》第1章 大数据审计概述
中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央审计 委员会主任习近平2018年5月23日在主持召开的中央审计委 员会第一次会议上指出“要坚持科技强审，加强审计信息化 建设。
中国注册会计师协会2017年提出了研究大数据、人工智 能等先进信息技术在注册会计师行业的落地应用，促进会计 师事务所信息化。
《大数据审计》
第1章 大数据审计概述
1-1
本章学习目标
理解开展大数据审计的重要性 熟悉大数据审计产生的背景 熟悉国外大数据审计应用情况 熟悉国内大数据审计应用情况
《大数据审计》
1-2
本章主要内容
开展大数据审计的重要性 大数据审计产生的背景 国外大数据审计应用情况 国内大数据审计应用情况
《大数据审计》
清华大学出版社，2020年 陈伟．《大数据审计理论、方法与应用》，科学出版社，2019年 陈伟．《计算机审计（第2版）》，中国人民大学出版社，2019年 陈伟．《审计信息化》，高等教育出版社，2017年 陈伟．《电子数据审计模拟实验》，清华大学出版社， 2016年 陈伟．《联网审计技术方法与绩效评价》，清华大学出版社，2012年
1-3开展大数据审Fra bibliotek的重要性随着被审计单位信息化趋向普及，审计对象的信息化使得 审计信息化成为必然 。
随着信息技术的发展，大数据时代的到来使得审计工作将 不得不面临被审计单位的大数据环境。
2015年12月8日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了 《关于实行审计全覆盖的实施意见》指出“创新审计技术 方法是实现审计全覆盖的一个重要手段，要求构建大数据 审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监 督的广度和深度”。
《大数据审计》
1-12
国外大数据审计应用情况
银行大数据审计PPT
1.各商业银行大数据发展模式
建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。
◆建设银行电子商务平台
（二）商业银行大数据应用场景分析
三、商业银行大数据应用场景
02
中信银行信用卡的实时营销
中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。
2.模型体系
四、大数据在内部审计的应用
01
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计
02
【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计
03
【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计 以价值的形成过程为主线，采用价值树的分析方法，建立一套系统的绩效评价指标体系和系统化、规范化的方法，从外部环境和内部因素两个方面对影响经营效益的关键业绩指标和关键因素进行多层次、多维度的数据挖掘分析，全面评价经营机构的盈利能力及其影响因素，并提出审计建议。
四、大数据在内部审计的应用
跟进业务发展与系统建设
信息化审计建设是“牵一发辄动全身”的系统工程，需要在顶层设计上进行整体规划，有步骤地推进从信息产生人手．实现信息的充分了解和全面获取。认知数据加工数据动态管理数据
四、大数据在内部审计的应用
搭建审计应用平台在数据平台基础上，打造内审专属的自动化持续监测平台、智能化数据分析平台，为实现持续性审计、数据分析与挖掘等核心功能提供技术工具和系统支持。
1.典型应用
【案例一】供应链金融业务
高教社2024大数据审计技术教学课件4项目四 审计数据采集与预处理
01 审计数据采集
✓ 任务描述 ✓ 知识准备
✓ 任务实施 ✓ 任务小结
任务描述
审计项目组根据审计项目实施方案梳理出了本次审计需要采集的数据，并将需要采集 的数据按Power BI数据获取方式的不同将其分为以下三类：从文件采集的数据、从数据库 采集的数据、从网页采集的数据。审计人员需完成以下三项数据采集任务。
任务描述
审计项目组已经完成存货审计数据分析工作所需数据的采集工作，但审计人员发现采 集到的数据或多或少存在一些质量问题，经过质量问题识别和归类，发现采集到的数据存 在以下典型数据质量问题：一是数据不完整；二是数据存在错误值；三是同一字段数据不 一致；四是数据存在重复值。数据质量问题将对数据分析结果的准确性造成一定影响，数 据分析结果将进一步影响审计结论的准确性，所以在进行数据分析之前，审计项目组成员 需要完成以下四项数据预处理任务。
具体操作步骤，参照教材，跟着教师操作练习。
（一）删除错误值
可操作性 可操作性是指审计人员在进行审计数据采 集时，需要根据被审计单位的实际情况选 择最合适的审计数据采集方案。根据被审 计单位的具体情况，采取最佳的审计数据 采集方案，以降低审计成本和审计风险。
复杂性 被审计单位信息化程度的差异性造成了审计 人员在审计数据采集过程中不能采用同一种 审计数据采集方法，必须根据被审计单位的 实际情况，选择合适的审计数据采集方法， 从而造成了审计数据采集的复杂性
3
通过ODBC接口采集
指审计人员通过ODBC数据访问接口直接访问被审计单位信息系统中的数据，并把数据转换成
审计所需的格式。
指审计人员首先把被审计单位数据库系统中的数据备份出来（或者让被审计单位把该单位数据库系
4
通过备份／恢复的方 式采集
大数据与审计ppt
参数估计 (Parameters EБайду номын сангаасtimation)
高维度数据降维 (Dimension Reduction)
集成学习 (Ensemble Learning )
大图数据算法
图聚类
图分类 /图划分 图模式匹配(子图同构、最
大公共子图…)
14
大数据与传统数据
传统数据
GB/TB级 高质量 干净 强结构化 关系简单
大数据与审计概述
马西涛
目录
1.信息技术的相关背景知识 2.大数据的由来及技术体系 3.大数据在审计中的应用 4.关于大数据审计的几点建议
信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
第二次变革 1995年前后 互联网
0年前后
物联网、云计 算和大数据
数据存储
ARM,高通，通用电气， 思科，华为，海尔，大 唐电信
数据的度
计算机中数据大小的表示
1Byte = 8 Bit （=bps） 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
《大数据审计技术》课件——7-2沃尔评分法
三、营运能力指标 1.总资产周转率 2.存货周转率
四、发展能力指标 1.销售增长率 2.资本增长率 综合得分
云南白药沃尔评分
权重 a 23 3 20 40 38 2 29 4 25 8 4 4
100
标准值 b
10.00% 10.00%
60.00% 3.50
0.50 3.10
5.38% 10.51%
实际值 c
24.58% 17.09%
30.88% 66.82
1.29 2.70
18.97% 25.10%
指数 d=c÷b
2.46 1.71
0.51 19.09
2.58 0.87
3.53 2.39
实际得分 e=a×d
7.38 34.20
19.38 38.18
10.32 21.75
14.12 9.56 154.89
1200
15
30
10
20
10
20
最高 评分
最低 评分
每分比 率的差
30
10
1
30
10
1.6
15
5
0.8
12
4
15
12
4
75
12
4
150
12
4
100
9
3
5
9
3
3.3
9
3
3.3
150
50
综合评分法
每分比率的差
行业最高比率 标准比率 最高评分 标准评分
将结果与100进行比较、评价。
三、企业绩效评价体系
（二）沃尔比重评分法的运用
选择的评价指标
一、盈利能力指标 1.净资产收益率 2.总资产收益率
四、发展能力指标 1.销售增长率 2.资本增长率 综合得分
云南白药沃尔评分
权重 a 23 3 20 40 38 2 29 4 25 8 4 4
100
标准值 b
10.00% 10.00%
60.00% 3.50
0.50 3.10
5.38% 10.51%
实际值 c
24.58% 17.09%
30.88% 66.82
1.29 2.70
18.97% 25.10%
指数 d=c÷b
2.46 1.71
0.51 19.09
2.58 0.87
3.53 2.39
实际得分 e=a×d
7.38 34.20
19.38 38.18
10.32 21.75
14.12 9.56 154.89
1200
15
30
10
20
10
20
最高 评分
最低 评分
每分比 率的差
30
10
1
30
10
1.6
15
5
0.8
12
4
15
12
4
75
12
4
150
12
4
100
9
3
5
9
3
3.3
9
3
3.3
150
50
综合评分法
每分比率的差
行业最高比率 标准比率 最高评分 标准评分
将结果与100进行比较、评价。
三、企业绩效评价体系
（二）沃尔比重评分法的运用
选择的评价指标
一、盈利能力指标 1.净资产收益率 2.总资产收益率
“大数据”与审计
“大数据”与审计在当今数字化的时代，“大数据”已经成为了一个热门的话题，它正在深刻地影响着各个领域，包括审计。
审计作为一种监督和评估经济活动的重要手段，也在大数据的浪潮中发生着变革。
什么是大数据呢？简单来说，大数据就是规模巨大、类型多样、处理速度快且价值密度低的数据集合。
这些数据可能来自于企业的财务系统、业务流程、社交媒体、物联网设备等等。
与传统的数据相比，大数据的特点在于其规模之大、来源之广、变化之快，使得传统的数据分析方法难以应对。
那么，大数据对审计到底带来了哪些影响呢？首先，大数据拓宽了审计的范围。
在传统审计中，审计人员往往只能获取和分析有限的样本数据，而大数据技术使得审计人员能够处理和分析全部的数据，从而更全面、更准确地了解被审计单位的经济活动。
这意味着审计不再局限于财务报表等传统的审计对象，还可以涵盖企业的业务流程、风险管理、内部控制等各个方面。
其次，大数据提高了审计的效率。
通过运用大数据技术，审计人员可以快速地收集、整理和分析大量的数据，大大缩短了审计的时间。
以往需要花费大量时间和人力进行的手工数据处理工作，现在可以通过自动化的工具和算法来完成。
同时，大数据分析还能够发现一些隐藏在数据中的规律和趋势，为审计提供更有价值的线索和证据。
再者，大数据增强了审计的风险识别能力。
大数据能够整合多源的数据，包括内部数据和外部数据，从而更全面地评估企业面临的风险。
例如，通过将企业的财务数据与行业数据、宏观经济数据进行对比分析，可以及时发现企业潜在的风险点。
此外，大数据分析还可以对异常数据进行实时监测和预警，帮助审计人员及时采取措施，降低审计风险。
然而，大数据在给审计带来机遇的同时，也带来了一些挑战。
数据质量就是一个关键问题。
由于大数据来源广泛、类型多样，数据的准确性、完整性和一致性难以保证。
如果审计人员基于低质量的数据进行分析，可能会得出错误的结论。
因此，在使用大数据进行审计之前，需要对数据进行清洗和验证，确保数据的质量。
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✓MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters ✓分布式并行计算
✓Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data ✓分布式数据库
.
Hadoop的诞生
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 根据Google公开的三篇 论文思想，以JAVA语言，实现了论文 中关于分布式存储、分布式并行计算的 机制，由此开启了大数据应用的新时代
.
大数据核心技术
大数据
分布式存储 HDFS
.
分布式处理 MapReduce
HADOOP的体系结构
Sqoop
（数据库TEL 工具）
Zookeeper
大数据与审计概述 马西涛
.
目录
➢1.信息技术的相关背景知识 ➢2.大数据的由来及技术体系 ➢3.大数据在审计中的应用 ➢4.关于大数据审计的几点建议
.
信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
.
大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
与深度计算 朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 决策树 (Decision Trees) 聚类 (Clustering) 关联规则挖掘
.
参数估计 (Parameters Estimation)
高维度数据降维 (Dimension Reduction)
集成学习 (Ensemble Learning )
（分布式协调服务）
HBase
（分布式数据库）
Ambari (安装、部署配置和管理工具)
Hive 数据仓库
Pig 数据流处理
Mahout 数据挖掘
MapperReduce2/Yarn
Flume
（日志收集）
HDFS 分布式文件管理系统
.
大数据平台下数据挖掘算法
分类(Classification) 支持向量机 (SVM) 神经网络 (Neural Network)
大数据的定义
定义 大数据是指无法在一定时间内用常规软件
工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据 集合。
——维基百科
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集 . 合，是需要新处理模式才能具有更强的决策8
google的三大论文（三驾马车）
Google公开的三篇论文（2003,2004,2006） ✓The Google File System ✓分布式文件存储系统
.
2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结 构化数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形 式，网络日志、 音频、视频、图片、 地理位置信息等，对数据的处理 能力 提出了更高要求
4. 价值（value）
沙里淘金，价值密度低
虽然数据量很大，但是价值密度较 低。通过强大的机器算法更迅速地 完成数据价值“提纯”，是目前 大数据亟待解决的难题
➢ 2、如何建立数据分析指引： ➢ 将审计事项清单能用SQL语句实现的，写上SQL语句，不能查
大图数据算法
图聚类
图分类 /图划分
图模式匹配(子图同构、最 大公共子图…)
13
大数据与传统数据
传统数据
GB/TB级 高质量 干净 强结构化 关系简单
.
传统数据
vs 大数据
大数据
PB级以上 有冗余 非结构化 有缺失 关系复杂
特征 分布式存储 分布式并行计算
当前大数据审计的开展形式
两项工作： ➢ 1、建立标准表
➢ 2、建立数据分析指引
.
15
大数据审计的标准表
➢ 1、标准表含义： ➢ 就是按一定规则对被审计单位数据整理后的具有一定规则的
数据表
➢ 2、如何建立标准表： ➢ 1）部分市局已经统一建立(如财政） ➢ 2）个别可以交给专业人员建立，或者直接使用
.
16
大数据审计的数据分析指引
➢ 1、数据分析指引的含义： ➢ 就是审计项目中所有问题形成的清单
第二次变革 1995年前后 互联网
数据传输雅虎、谷歌、阿里巴巴 、、腾讯等第三次变革.
2010年前后
物联网、云计 算和大数据
数据存储
ARM,高通，通用电气， 思科，华为，海尔，大 唐电信
数据的度
计算机中数Leabharlann 大小的表示1Byte = 8 Bit （=bps） 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
.
数据的量
在2006年个人PC迈入TB，全球产生数据总量为180EB（0.18ZB） 在2010年时，全球数据总量增加到了1.8ZB 据预计到2020年，全球将总共拥有44ZB的数据量 我国将达到8ZB，占全球总量的18%
.
大数据起源（Big Data）
2008年9月《科学》（Science）杂志发表了一篇文 章“BigData: Science in the Petabyte Era”，从此 “大数据”这个词开始广泛传播
✓Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data ✓分布式数据库
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Hadoop的诞生
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 根据Google公开的三篇 论文思想，以JAVA语言，实现了论文 中关于分布式存储、分布式并行计算的 机制，由此开启了大数据应用的新时代
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大数据核心技术
大数据
分布式存储 HDFS
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分布式处理 MapReduce
HADOOP的体系结构
Sqoop
（数据库TEL 工具）
Zookeeper
大数据与审计概述 马西涛
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目录
➢1.信息技术的相关背景知识 ➢2.大数据的由来及技术体系 ➢3.大数据在审计中的应用 ➢4.关于大数据审计的几点建议
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信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
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大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
与深度计算 朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 决策树 (Decision Trees) 聚类 (Clustering) 关联规则挖掘
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参数估计 (Parameters Estimation)
高维度数据降维 (Dimension Reduction)
集成学习 (Ensemble Learning )
（分布式协调服务）
HBase
（分布式数据库）
Ambari (安装、部署配置和管理工具)
Hive 数据仓库
Pig 数据流处理
Mahout 数据挖掘
MapperReduce2/Yarn
Flume
（日志收集）
HDFS 分布式文件管理系统
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大数据平台下数据挖掘算法
分类(Classification) 支持向量机 (SVM) 神经网络 (Neural Network)
大数据的定义
定义 大数据是指无法在一定时间内用常规软件
工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据 集合。
——维基百科
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集 . 合，是需要新处理模式才能具有更强的决策8
google的三大论文（三驾马车）
Google公开的三篇论文（2003,2004,2006） ✓The Google File System ✓分布式文件存储系统
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2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结 构化数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形 式，网络日志、 音频、视频、图片、 地理位置信息等，对数据的处理 能力 提出了更高要求
4. 价值（value）
沙里淘金，价值密度低
虽然数据量很大，但是价值密度较 低。通过强大的机器算法更迅速地 完成数据价值“提纯”，是目前 大数据亟待解决的难题
➢ 2、如何建立数据分析指引： ➢ 将审计事项清单能用SQL语句实现的，写上SQL语句，不能查
大图数据算法
图聚类
图分类 /图划分
图模式匹配(子图同构、最 大公共子图…)
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大数据与传统数据
传统数据
GB/TB级 高质量 干净 强结构化 关系简单
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传统数据
vs 大数据
大数据
PB级以上 有冗余 非结构化 有缺失 关系复杂
特征 分布式存储 分布式并行计算
当前大数据审计的开展形式
两项工作： ➢ 1、建立标准表
➢ 2、建立数据分析指引
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大数据审计的标准表
➢ 1、标准表含义： ➢ 就是按一定规则对被审计单位数据整理后的具有一定规则的
数据表
➢ 2、如何建立标准表： ➢ 1）部分市局已经统一建立(如财政） ➢ 2）个别可以交给专业人员建立，或者直接使用
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大数据审计的数据分析指引
➢ 1、数据分析指引的含义： ➢ 就是审计项目中所有问题形成的清单
第二次变革 1995年前后 互联网
数据传输雅虎、谷歌、阿里巴巴 、、腾讯等第三次变革.
2010年前后
物联网、云计 算和大数据
数据存储
ARM,高通，通用电气， 思科，华为，海尔，大 唐电信
数据的度
计算机中数Leabharlann 大小的表示1Byte = 8 Bit （=bps） 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
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数据的量
在2006年个人PC迈入TB，全球产生数据总量为180EB（0.18ZB） 在2010年时，全球数据总量增加到了1.8ZB 据预计到2020年，全球将总共拥有44ZB的数据量 我国将达到8ZB，占全球总量的18%
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大数据起源（Big Data）
2008年9月《科学》（Science）杂志发表了一篇文 章“BigData: Science in the Petabyte Era”，从此 “大数据”这个词开始广泛传播