大数据审计研究论文
针对大数据在企业内部审计的作用的研究论文，要选择目标企业，要满足以下几个条件，企业审计数据量足够大，企业规模大和信息化程度高。举例说，现在的电信运营商或者阿里、腾讯，这样的公司都可以是研究目标企业。千万级以上的数据需要进行企业内部审计，企业规模足够大的上市公司需要根据法律责任每年内部审计，最后就是企业信息化程度高，可以实现基于大数据的审计工作。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
审计论文选题方向可参考如下意见：
1、试论研究型审计的国家治理效能。
2、企业基本养老保险历史债务的大数据审计方法研究。
3、国外有关绩效审计影响的研究与启示。
4、国家审计能有效抑制企业的影子银行业务吗?
5、企业参与精准扶贫与持续经营不确定性审计意见。
6、国家审计推动地方中小银行改革化险的路径及对策。
7、长三角审计机关工作协同机制研究。
8、大数据环境下的审计变化、数据风险治理及人才培养。
9、领导干部自然资源资产离任审计与企业转型升级。
10、内部控制与汇率风险管理。
11、审计信任品属性及审计行业监管策略研究：一个文献综述。
12、审计师能识别企业的杠杆操纵吗?——基于审计意见视角的实证检验。
13、政府审计促进制度性交易成本降低的效果研究。
14、国家审计高质量发展:内涵、现状与路径。
15、国家审计影响分析师盈余预测准确度了吗?
16、政府环境审计对企业环境治理的影响研究。
17、优化审计项目审计组织方式管理研讨会综述。
18、总结扶贫审计创新经验助力乡村振兴研讨会综述。
19、内部代理、集团共同审计与资本配置效率。
21、会计师事务所的审计风险及其防范研究——以xx为例。
大数据对审计影响研究论文
［摘要］ 社会 经济的进步，带动了 社会 各个方面的发展，当今 社会 已经处于大数据时代，大数据和云计算密不可分，大数据的关键不在于数据的收集，而是在于对数据的处理、应用，受大数据的影响，很多职业和岗位职责等都受到了影响，会计、审计工作就是如此，管理机制发生了很大的改变，所以，为了保证各行各业的会计、审计工作顺应 社会 发展需求，必须要了解其在大数据下的发展趋势。因此，本文主要对大数据时代下的会计、审计发展趋势进行了研究分析，希望能够促进会计、审计工作顺利进行。
［关键词］ 大数据；会计；审计；发展趋势
1前言
目前很多人对于大数据时代已经不陌生，因为它已经渗透到各个行业的领域当中，经过互联网和信息技术的发展，大数据的收集和应用也越来越受到人们的关注，它不仅蕴藏着各种商机以及生产率的增长，还代表着消费者的盈余［1］。会计、审计工作，作为每一个企业不可缺少的岗位和职能，它也受到了大数据发展的影响，不仅使会计审核和审计方式发生了改变，还给会计、审计业带来了变革、创新，所以了解大数据时代下会计、审计的发展趋势很有必要。
2大数据的定义及特点
2．1大数据的概念
大数据是IT行业的术语，它主要是指使用常规软件没有办法在一定时间范围内对数据进行处理汇总，需要新的方式来对数据集合进行收集、存储、分析处理［2］，从而能够为之后的决策提供依据，发现数据中的多样化信息，使数据能够得到高效的应用。
2．2大数据特点
2．2．1数字或是数据量飞速增长的互联网的发展、云计算等促进了大数据的实现和发展，目前全球网络系统的存储数据每年的增长速度在50％左右，有相关人士预测，预计在2020年，全球的数据存储量将要达到35ZB，约358750亿GB，这是一个天文数字，可见我们目前收集的数据量之大，传统的数据通常都是通过书籍、文件资料、杂志、报纸等进行存储，现在少量数据仍然以这样的存储方式存在着，大量的数据资料其实都是通过网络系统存储的数字数据，通过备份等手段，也使珍贵的资料更加能够妥善的保存［3］。
2．2．2工作、思维方式发生转变现在先进的计算机、云计算技术比较发达，处理数据的维度更加多样，计算的速度也更加迅速，但是在之前技术水平还比较低时，则只能通过有限的筛选条件通过较少的数据，进行深入的分析研究，以获得更多有价值的信息，这样的方式限制比较多，而且结果准确度也比较低，有些需要更深层次进行研究，进行说明的内容无法验证出来，即使进行随机抽样，但是由于网络数据较少，样本难以具有普遍性特质，可能得出的结果只代表了一部分现象，这使得研究的意义大打折扣。
3基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析
3．1由会计反映过去朝着预测未来方向发展
基本所有的企业都有会计这个职位，因为企业性质的不同，会计岗位的职责也略有不同，但是主要职能还是一样的。大多数企业通常需要会计处理、反馈的是已经发生的财务方面的信息等，不会对企业未来的发展方向、方针政策等进行干预。在大数据影响下，会计人员的职能也发生了改变，对于已产生的财务损失总结分析已经不足以满足企业发展的需求，会计人员需要整合大数据，来对企业的未来发展做出合理的财务方面的预测分析，以发现更多的业绩增长空间［4］，提升企业的利润率，以及促进资金的正常流转和最大化进行投资的需求。会计人员通过对企业自身以及企业业务内容、市场发展等相关数据进行收集、存储、处理等，为企业的发展提供切实可靠的依据，帮助企业的领导者做出更有利于企业发展的决定。可以进行实施的预测措施主要有，第一，企业的会计、审计工作人员要按照工作职责和目标等，制定好相关的预测方法和流程，把将要用到用于评估的数据做好收集和存储，在需要的时候进行分析处理，做好预测工作，尤其是有关于企业自身业务方面的数据，比如生产资料、固定资产、机械设备等等，以免因为数据收集不完整，影响后期预测工作的开展；第二，由于大数据具有更新速度快的特性，所以，需要会计、审计工作人员一旦发现预警现象，要及时告知上级，然后由上级以及领导层决定是否需要对现有政策进行调整等，以免发生不必要的损失；第三，企业要充分利用大数据的优势，提升会计人员预估风险的能力［5］，消除更多发展中的隐患，促进企业平稳发展。
3．2由单一财务管理朝着综合财务管理方向发展
社会 是不断向前发展的， 社会 经济也是如此，随着 社会 经济形势不断变化，企业也会随之进行调整和变革，财务管理作为企业的重要管理部分，也会跟着进行变动，无论是管理模式还是管理思路都会有所变化，财务管理的范畴在不断加大，由生产逐渐向计划、销售、战略方针的制定等进行多方面的干预，收集相关方面的数据信息，会计、审计工作人员通过这些收集到的信息，进行专业的处理分析，了解企业的发展情况，得到有价值的信息，不仅可以为企业的发展做出预测，还可以消除企业发展中的隐患，规避风险。同时，会计、审计人员通过对数据的梳理，发现了一些问题之后，对于制定之后的财务政策也有了一定的依据，使财务政策更加合理，降低了工作的失误率，为企业的可持续发展贡献了力量。
3．3由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展
目前很多企业的会计人员在做财务报表时，通常都是当月在做上个月的报表，甚至是上个月的财务总结，都是对于已经进行完毕的生产工作进行陈述总结，年度报表，甚至需要3个月左右才可以做出，花费的时间较长［6］，这降低了会计信息的利用率和及时性，不利于企业对于出现的问题以及埋藏的经营隐患的及时处理和规避，尤其是一些业务内容比较复杂且影响比较广泛的企业，滞后的财务报表，对于实时的生产经营活动难以做到及时调整。这侧面反映了实时财务报表的重要性，许多企业以及会计、审计人员也开始关注这一方面。实时财务报表需要依赖于大数据技术，尤其是针对一些金融、理财等行业，实时的财务报表非常有必要。在大数据时代的影响下，各个企业可以按照如下方式，进行实时财务报表的实现：第一，采购或者研发相应的大数据中心存储、处理系统，可以在单位局域网的基础上进行搭建，通过此系统对企业生产经营活动中各类信息的收集、存储、处理等；第二，建立财务报表系统，通过互联网技术，将企业内外信息互通有无，快速完成数据的更新，保证相关人员可以共享［7］；第三，相关人员要做好数据的收集和保密工作，尤其是一些比较重要的数据，一定不可以外传，数据系统主要涉及会计、审计、技术人员，各个工作人员要做好自己的本职工作，对信息进行合理的加工处理，并将做好的财务报表上传到系统的指定报表位置，从而方面管理层查询和阅读，同时此系统也方便了财务人员后续对一些 历史 数据的查询等，数据库的建立十分有价值和意义。
3．4由抽样审计形式向总体审计形式转变
之前由于受到数据少的局限，审计工作人员往往采用抽样审计的方式，完成相应的工作。抽样审计有着一定的弊端，根据样本分析的结果具有偏差的概率性比较大，一些其他的生产经营方面的内容可能会被忽略，而且比较容易存在一些徇私舞弊行为，一些风险性的内容也难以被发现、预警。时代在不断地发展，互联网信息技术日新月异，大数据的应用越来越广泛，这使得很多岗位的工作职责和内容发生着颠覆性的改变，传统的审计模式已经不再适应当下企业的发展需求。在大数据时代下，可以将业内外相关的数据进行收集、汇总、处理、分析，数据具有权威性、全面性、实时性，可以利用这些数据进行审计工作的开展，这就是总体审计模式。总体审计模式可以将与审计对象有关的全部信息进行审查，审计人员可以根据这种模式建立一个新的审计流程，这样不仅使工作规范化，还可以充分利用大数据的优势，为企业规避生产经营中存在的审计风险。
4结语
社会 经济发展较快，科学技术也在迅速发展，各行各业都会受到影响，在互联网信息技术和云计算的双重影响下，大数据的应用越来越广泛，已经渗透到各行各业。会计、审计工作也需要根据大数据的影响，进行工作职能的改变。会计、审计的发展趋势，主要有由事后财务报告朝实时财务报告等方向发展、由单一财务管理朝着综合财务管理、由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展、由抽样审计的形式向总体审计形式进行转变［8］。大数据的应用改变了会计、审计的管理模式，但是它可以为企业领导层的决策提供更确切的依据，可以更好地规避生产经营中的风险，使企业的经营更加灵活，有利于企业的可持续 健康 发展。
参考文献
［1］程平，崔纳牟倩．大数据时代基于财务共享服务模式的内部审计［J］．会计之友，2016，24（16）：122－125．
［2］程平，白沂．基于财务共享服务模式的大数据审计研究［J］．中国注册会计师，2016，12（5）：84－87．
［3］职慧，张圣利．企业集团会计信息系统数据完整一致性审计研究———基于网络环境［J］．当代经济，2015，36（22）：138－139．
［4］周飞．浅析财会行业如何在大数据时代进行创新发展［J］．长春金融高等专科学校学报，2016，10（3）：81－84．
［5］王共科．大数据时代下的会计、审计的发展趋势［J］．中国战略新兴产业，2018（8）：108．
［6］张珺．大数据时代对会计和审计的影响分析［J］．财会学习，2016（3）：92．
［7］黄丹．大数据时代的会计、审计发展走向初探［J］．中国乡镇企业会计，2015，12（13）：196-197．
［8］马丰华．基于会计信息化环境下注册会计师审计研究［J］．商业故事，2015，16（17）：44-45．
作者：曾静 单位：西安石油大学
你这个问题要回答好恐怕要写一万字以上的论文，概括的说，一是大大提高审计效率；二是提高审计结果的准确率；三是还可以发现数据系统本身存在的弊端和漏洞；四是帮助选择科学的抽样样本；五是发现制度制定和执行层面的问题。
对这样的问题不能从一个角度去看，从客观的角度去看问题，，是一分为二的，因为每个人的角度不同，立场不同，所以得出的结果就不一样，但是对这个问题，应该去正确的对待和分析及理解。变压器的次级绕组与负载相接，中间串联一个整流二极管，就是半波整流。利用二极管的单向导电性，只有半个周期内有电流流过负载，另半个周期被二极管所阻，没有电流。这种电路，变压器中有直流分量流过，降低了变压器的效率；整流电流的脉动成分太大，对滤波电路的要求高。只适用于小电流整流电路。
摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。
关键词： 人工智能；审计行业
近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。
1、关于人工智能审计的概述
人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。
2、人工智能技术给审计行业带来的变革
.促使审计信息处理更加高效
陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。
.推动审计技术和方法改进
康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。
.促进审计工作数字化的发展
面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。
3、人工智能在审计行业发展中的问题
.冲击传统审计工作
人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。
.人工智能无法完全替代人工
在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。
4、审计行业应对人工智能的发展策略
.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者
闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。
.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换
大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。
5、人工智能对审计行业的影响研究展望
参考文献
[1]康曦月.上市企业年报审计模式创新与改革——人工智能背景下[J].现代商贸工业,2017(1).
[2]梁日新.人工智能对会计行业的影响研究[J].现代商业,2018(15).
[3]沈潇潇.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2018(21).
[4]杨雪梅,丁治伊,张涵.AI时代的到来对会计审计行业产生的利弊影响[J].环渤海经济瞭望,2018(6).
[5]闫国举.探讨人工智能技术对会计模式变革的影响研究[J].财会学习,2018(10).
[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).
[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).
作者：贾柚 单位：南京审计大学
大数据对审计影响的研究论文
［摘要］ 社会 经济的进步，带动了 社会 各个方面的发展，当今 社会 已经处于大数据时代，大数据和云计算密不可分，大数据的关键不在于数据的收集，而是在于对数据的处理、应用，受大数据的影响，很多职业和岗位职责等都受到了影响，会计、审计工作就是如此，管理机制发生了很大的改变，所以，为了保证各行各业的会计、审计工作顺应 社会 发展需求，必须要了解其在大数据下的发展趋势。因此，本文主要对大数据时代下的会计、审计发展趋势进行了研究分析，希望能够促进会计、审计工作顺利进行。
［关键词］ 大数据；会计；审计；发展趋势
1前言
目前很多人对于大数据时代已经不陌生，因为它已经渗透到各个行业的领域当中，经过互联网和信息技术的发展，大数据的收集和应用也越来越受到人们的关注，它不仅蕴藏着各种商机以及生产率的增长，还代表着消费者的盈余［1］。会计、审计工作，作为每一个企业不可缺少的岗位和职能，它也受到了大数据发展的影响，不仅使会计审核和审计方式发生了改变，还给会计、审计业带来了变革、创新，所以了解大数据时代下会计、审计的发展趋势很有必要。
2大数据的定义及特点
2．1大数据的概念
大数据是IT行业的术语，它主要是指使用常规软件没有办法在一定时间范围内对数据进行处理汇总，需要新的方式来对数据集合进行收集、存储、分析处理［2］，从而能够为之后的决策提供依据，发现数据中的多样化信息，使数据能够得到高效的应用。
2．2大数据特点
2．2．1数字或是数据量飞速增长的互联网的发展、云计算等促进了大数据的实现和发展，目前全球网络系统的存储数据每年的增长速度在50％左右，有相关人士预测，预计在2020年，全球的数据存储量将要达到35ZB，约358750亿GB，这是一个天文数字，可见我们目前收集的数据量之大，传统的数据通常都是通过书籍、文件资料、杂志、报纸等进行存储，现在少量数据仍然以这样的存储方式存在着，大量的数据资料其实都是通过网络系统存储的数字数据，通过备份等手段，也使珍贵的资料更加能够妥善的保存［3］。
2．2．2工作、思维方式发生转变现在先进的计算机、云计算技术比较发达，处理数据的维度更加多样，计算的速度也更加迅速，但是在之前技术水平还比较低时，则只能通过有限的筛选条件通过较少的数据，进行深入的分析研究，以获得更多有价值的信息，这样的方式限制比较多，而且结果准确度也比较低，有些需要更深层次进行研究，进行说明的内容无法验证出来，即使进行随机抽样，但是由于网络数据较少，样本难以具有普遍性特质，可能得出的结果只代表了一部分现象，这使得研究的意义大打折扣。
3基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析
3．1由会计反映过去朝着预测未来方向发展
基本所有的企业都有会计这个职位，因为企业性质的不同，会计岗位的职责也略有不同，但是主要职能还是一样的。大多数企业通常需要会计处理、反馈的是已经发生的财务方面的信息等，不会对企业未来的发展方向、方针政策等进行干预。在大数据影响下，会计人员的职能也发生了改变，对于已产生的财务损失总结分析已经不足以满足企业发展的需求，会计人员需要整合大数据，来对企业的未来发展做出合理的财务方面的预测分析，以发现更多的业绩增长空间［4］，提升企业的利润率，以及促进资金的正常流转和最大化进行投资的需求。会计人员通过对企业自身以及企业业务内容、市场发展等相关数据进行收集、存储、处理等，为企业的发展提供切实可靠的依据，帮助企业的领导者做出更有利于企业发展的决定。可以进行实施的预测措施主要有，第一，企业的会计、审计工作人员要按照工作职责和目标等，制定好相关的预测方法和流程，把将要用到用于评估的数据做好收集和存储，在需要的时候进行分析处理，做好预测工作，尤其是有关于企业自身业务方面的数据，比如生产资料、固定资产、机械设备等等，以免因为数据收集不完整，影响后期预测工作的开展；第二，由于大数据具有更新速度快的特性，所以，需要会计、审计工作人员一旦发现预警现象，要及时告知上级，然后由上级以及领导层决定是否需要对现有政策进行调整等，以免发生不必要的损失；第三，企业要充分利用大数据的优势，提升会计人员预估风险的能力［5］，消除更多发展中的隐患，促进企业平稳发展。
3．2由单一财务管理朝着综合财务管理方向发展
社会 是不断向前发展的， 社会 经济也是如此，随着 社会 经济形势不断变化，企业也会随之进行调整和变革，财务管理作为企业的重要管理部分，也会跟着进行变动，无论是管理模式还是管理思路都会有所变化，财务管理的范畴在不断加大，由生产逐渐向计划、销售、战略方针的制定等进行多方面的干预，收集相关方面的数据信息，会计、审计工作人员通过这些收集到的信息，进行专业的处理分析，了解企业的发展情况，得到有价值的信息，不仅可以为企业的发展做出预测，还可以消除企业发展中的隐患，规避风险。同时，会计、审计人员通过对数据的梳理，发现了一些问题之后，对于制定之后的财务政策也有了一定的依据，使财务政策更加合理，降低了工作的失误率，为企业的可持续发展贡献了力量。
3．3由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展
目前很多企业的会计人员在做财务报表时，通常都是当月在做上个月的报表，甚至是上个月的财务总结，都是对于已经进行完毕的生产工作进行陈述总结，年度报表，甚至需要3个月左右才可以做出，花费的时间较长［6］，这降低了会计信息的利用率和及时性，不利于企业对于出现的问题以及埋藏的经营隐患的及时处理和规避，尤其是一些业务内容比较复杂且影响比较广泛的企业，滞后的财务报表，对于实时的生产经营活动难以做到及时调整。这侧面反映了实时财务报表的重要性，许多企业以及会计、审计人员也开始关注这一方面。实时财务报表需要依赖于大数据技术，尤其是针对一些金融、理财等行业，实时的财务报表非常有必要。在大数据时代的影响下，各个企业可以按照如下方式，进行实时财务报表的实现：第一，采购或者研发相应的大数据中心存储、处理系统，可以在单位局域网的基础上进行搭建，通过此系统对企业生产经营活动中各类信息的收集、存储、处理等；第二，建立财务报表系统，通过互联网技术，将企业内外信息互通有无，快速完成数据的更新，保证相关人员可以共享［7］；第三，相关人员要做好数据的收集和保密工作，尤其是一些比较重要的数据，一定不可以外传，数据系统主要涉及会计、审计、技术人员，各个工作人员要做好自己的本职工作，对信息进行合理的加工处理，并将做好的财务报表上传到系统的指定报表位置，从而方面管理层查询和阅读，同时此系统也方便了财务人员后续对一些 历史 数据的查询等，数据库的建立十分有价值和意义。
3．4由抽样审计形式向总体审计形式转变
之前由于受到数据少的局限，审计工作人员往往采用抽样审计的方式，完成相应的工作。抽样审计有着一定的弊端，根据样本分析的结果具有偏差的概率性比较大，一些其他的生产经营方面的内容可能会被忽略，而且比较容易存在一些徇私舞弊行为，一些风险性的内容也难以被发现、预警。时代在不断地发展，互联网信息技术日新月异，大数据的应用越来越广泛，这使得很多岗位的工作职责和内容发生着颠覆性的改变，传统的审计模式已经不再适应当下企业的发展需求。在大数据时代下，可以将业内外相关的数据进行收集、汇总、处理、分析，数据具有权威性、全面性、实时性，可以利用这些数据进行审计工作的开展，这就是总体审计模式。总体审计模式可以将与审计对象有关的全部信息进行审查，审计人员可以根据这种模式建立一个新的审计流程，这样不仅使工作规范化，还可以充分利用大数据的优势，为企业规避生产经营中存在的审计风险。
4结语
社会 经济发展较快，科学技术也在迅速发展，各行各业都会受到影响，在互联网信息技术和云计算的双重影响下，大数据的应用越来越广泛，已经渗透到各行各业。会计、审计工作也需要根据大数据的影响，进行工作职能的改变。会计、审计的发展趋势，主要有由事后财务报告朝实时财务报告等方向发展、由单一财务管理朝着综合财务管理、由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展、由抽样审计的形式向总体审计形式进行转变［8］。大数据的应用改变了会计、审计的管理模式，但是它可以为企业领导层的决策提供更确切的依据，可以更好地规避生产经营中的风险，使企业的经营更加灵活，有利于企业的可持续 健康 发展。
参考文献
［1］程平，崔纳牟倩．大数据时代基于财务共享服务模式的内部审计［J］．会计之友，2016，24（16）：122－125．
［2］程平，白沂．基于财务共享服务模式的大数据审计研究［J］．中国注册会计师，2016，12（5）：84－87．
［3］职慧，张圣利．企业集团会计信息系统数据完整一致性审计研究———基于网络环境［J］．当代经济，2015，36（22）：138－139．
［4］周飞．浅析财会行业如何在大数据时代进行创新发展［J］．长春金融高等专科学校学报，2016，10（3）：81－84．
［5］王共科．大数据时代下的会计、审计的发展趋势［J］．中国战略新兴产业，2018（8）：108．
［6］张珺．大数据时代对会计和审计的影响分析［J］．财会学习，2016（3）：92．
［7］黄丹．大数据时代的会计、审计发展走向初探［J］．中国乡镇企业会计，2015，12（13）：196-197．
［8］马丰华．基于会计信息化环境下注册会计师审计研究［J］．商业故事，2015，16（17）：44-45．
作者：曾静 单位：西安石油大学
影响如下：大数据审计代替传统审计是大势所趋。本文在介绍人工智能和大数据等技术的基础上，提出了大数据审计的五大趋势，即：审计智能化、审计平台化、审计信息多维化、从抽样审计向详细审计转变以及审计可视化。同时，本文还指出了大数据审计面临的五大挑战，即：大数据获取成本高、观念与习惯转变困难、人才难得、审计业务的复杂性与大数据审计体系设计的复杂性。本文的研究结论对于大数据审计实践具有一定的借鉴意义。
首先你得明白自己擅长哪一部分~然后在网上找找这样的论文~看下（数据挖掘、计算机科学与应用）等等这样的期刊学习下也是可以的~
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
大数据审计论文答辩
主答辩老师的提问方式在毕业论文答辩会上，主答辩老师的提问方式会影响到组织答辩会目的的实现以及学员答辩水平的发挥。主答辩老师有必要讲究自己的提问方式。1．提问要贯彻先易后难原则。主答辩老师给每位答辩者一般要提三个或三个以上的问题，这些要提的问题以按先易后难的次序提问为好。所提的第一个问题一般应该考虑到是学员答得出并且答得好的问题。学员第一个问题答好，就会放松紧张心理，增强“我”能答好的信心，从而有利于在以后几个问题的答辩中发挥出正常水平。反之，如果提问的第一个问题就答不上来，学员就会背上心理包袱，加剧紧张，产生慌乱，这势必会影响到对后面几个问题的答辩，因而也难以正确检查出学员的答辩能力和学术水平。2．提问要实行逐步深入的方法。为了正确地检测学员的专业基础知识掌握的情况，有时需要把一个大问题分成若干个小问题，并采取逐步深入的提问方法。如有一篇《浅论科学技术是第一生产力》的论文，主答辩老师出的探测水平题，是由以下四个小问题组成的。(1)什么是科学技术?(2)科学技术是不是生产力的一个独立要素?在学员作出正确回答以后，紧接着提出第三个小问题：即(3)科学技术不是生产力的一个独立要素，为什么说它也是生产力呢?(4)你是怎样理解科学技术是第一生产力的?通过这样的提问，根据学员的答辩情况，就能比较正确地测量出学员掌握基础知识的扎实程度。如果这四个小问题，一个也答不上，说明该学员专业基础知识没有掌握好；如果四个问题都能正确地回答出来，说明该学员基础知识掌握得很扎实；如果能回答出其中的2—3个，或每个小问题都能答一点，但答得不全面，或不很正确，说明该学员基础知识掌握得一般。倘若不是采取这种逐步深入的提问法，就很难把一个学员掌握专业基础知识的情况准确测量出来。假如上述问题采用这样提问法：请你谈谈为什么科学技术是第一生产力?学员很可能把论文中的主要内容重述一遍。这样就很难确切知道该学员掌握基础知识的情况是好、是差、还是一般。3．当答辩者的观点与自己的观点相左时，应以温和的态度，商讨的语气与之开展讨论，即要有“长者”风度，施行善术，切忌居高临下，出言不逊。不要以“真理”掌握者自居，轻易使用“不对”、“错了”、“谬论”等否定的断语。要记住“是者可能非，非者可能有是”的格言，要有从善如流的掂量。如果作者的观点言之有理，持之有据，即使与自己的观点截然对立，也应认可并乐意接受。倘若作者的观点并不成熟、完善，也要善意地、平和地进行探讨，并给学员有辩护或反驳的平等权利。当自己的观点不能为作者接受时，也不能以势欺人，以权压理，更不要出言不逊。虽然在答辩过程中，答辩老师与学员的地位是不平等的(一方是审查考核者，一方是被考核者)，但在人格上是完全平等的。在答辩中要体现互相尊重，做到豁达大度，观点一时难以统一，也属正常。不必将自己的观点强加于人，只要把自己的观点亮出来，供对方参考就行。事实上，只要答辩老师讲得客气、平和，学员倒愈容易接受、考虑你的观点，愈容易重新审视自己的观点，达到共同探索真理的目的。4．当学员的回答答不到点子上或者一时答不上来的问题，应采用启发式、引导式的提问方法。参加过论文答辩委员会的老师可能都遇到过这样的情况：学员对你所提的问题答不上来，有的就无可奈何地“呆”着；有的是东拉西扯，与你绕圈子，其实他也是不知道答案。碰到这种情况，答辩老师既不能让学员尴尬地“呆”在那里，也不能听凭其神聊，而应当及时加以启发或引导。学员答不上来有多种原因，其中有的是原本掌握这方面的知识只是由于问题完全出乎他的意料而显得心慌意乱，或者是出现一时的“知觉盲点”而答不上来。这时只要稍加引导和启发，就能使学员“召回”知识，把问题答好。只有通过启发和引导仍然答不出或答不到点子上的，才可判定他确实不具备这方面的知识
毕业论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。为了搞好毕业论文答辩，在举行答辩会前，校方、答辩委员会、答辩者(撰写毕业论文的作者)三方都要作好充分的准备。在答辩会上，考官要极力找出来在论文中所表现的水平是真是假。而学生不仅要证明自己的论点是对的，而且还要证明老师是错的。
大数据在财务管理方面的应用论文在高会答辩时会问的问题如下：
问题一：为什么挑选这一题型。
假如你早已拥有清晰的研究内容，以前早已用心瞭解过，能够放心的告知老师，假如都还没明确研究内容，能够和老师说说你的论文选题来源于及其以前收集过的材料。
问题二：毕业论文价值是什么。
这一部分能够回应一些毕业论文的实际意义：对现阶段科学研究的行业有哪些协助，明确提出了什么问题，有哪些解决方案这些。
问题三：毕业论文理论基础是什么。
回应时要逻辑清晰，突显教育性和专业能力，用技术专业的专业知识来表述你的论文结构和毕业论文内容，切勿用口语体语言表达。
大数据论文答辩技巧
大数据在财务管理方面的应用论文在高会答辩，学员第一要介绍一下毕业论文的概述，这就是说白了“自诉汇报”，须注重一点的是“自诉”而不是“自读”。这儿主要的诀窍是需要留意不可以照本诵读，把汇报变成了“念书”。“照本诵读”是第一忌讳。
这一部分的内容可包含创作动因，原因，研究内容，论文选题较为，科学研究范畴，紧紧围绕这一观点的近期科研成果，自身在文章中的新看法，新的了解或新的提升。
据学术堂了解，关于内部审计，在论文答辩的时候一般都会问到这三类问题。1、老师一般会问的第一个问题一般在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象。因此他们通常会提出这些问题，比如“你是怎么想到要选择这个题目的?”、“你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的?”、“你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料?”、“论文中提到的数据的出处何在?”等等。2、老师一般会问的第二个问题在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是你这篇论文主要写的是什么内容。这个问题很简单，你只要叙述一下文章的整体框架就可以了，即这篇文章主要包括几个部分，每个部分各自写的是什么。一般学生根据文章的大标题来说就可以了。3、老师一般会提问的第三个问题针对论文中某些论点模糊不清或者不够准确和确切的地方，对论据不够充分的地方，对论证层次比较混乱、条理难辨的地方提出问题。论文中没有说周全、没有论述清楚或者限于篇幅结构没有详细展开细说的问题，答辩委员也可能提问。
国内大数据政府审计研究论文现状
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？1、大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。2、产业的五大困局虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（ ,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
行业内主要企业：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为、、和，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为、和，市场规模分别为亿元、亿元和亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
大数据行业主要上市公司：目前国内大数据行业的上市公司主要有易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等。
本文核心数据：2016-2023年国内大数据行业市场规模、2021年国内大数据企业所处发展阶段、2021年国内大数据企业所处行业
20%的企业处于高质量发展阶段
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
根据数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
从我国大数据行业企业发展阶段来看，根据中国大数据网发布的《中国大数据产业白皮书(2021年)》显示，截至2021年8月31日，全国共有大数据企业6万余家，其中处于高质量发展阶段的企业数量达12432家，占比超过了20%。
优质企业主要集中在信息传输、软件和信息技术服务业
从行业分布来看，2021年16565处于健康发展阶段及以上阶段的优质大数据企业中，所处行业分布排名前三的领域分别为信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业，企业数量分别为7225家、6441家和776家。
优质头部企业主要集中在北上广
从区域分布来看，2021年16565处于健康发展阶段及以上阶段的优质大数据企业中，所处区域分布排名前三的为北京市、广东省和上海市，企业数量分别为3531家、2745家和1651家，合计占比接近50%。
具体看头部上市企业，前瞻统计了53家上市大数据行业显示，其中大部分也均分布在北京市、广东省和上海市，三省份合计有23家上市大数据企业。占比超过60%。可见我国大数据行业优质头部企业主要集中在北上广发达地区。
总的来说，我国大数据行业呈快速发展态势，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长;其中处于高质量发展阶段的企业数量达12432家，占比超过了20%。而大部分优质企业主要集中在信息传输、软件和信息技术服务业，地区则主要分布在北上广发达地区。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的亿元增长至2021年的亿元，复合年增长率达到，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为、、和，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为、和，市场规模分别为亿元、亿元和亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》