一、大数据简述

 

1.大数据的含义

 

一般来说，大数据是指在常规可接受的时间段内不能直接使用数据处理工具进行分析和处理的数据集。与大数据相关的数据收集、处理、集成和分析技术统称为大数据技术，一般称为大数据。本文选择了互联网数据中心对大数据的定义，认为大数据是从复杂的数据集中获取有利于决策的信息的新一代架构和技术，描述和定义互联网大数据时代产生的大量数据，并命名相关的数据处理技术。

 

2.大数据的特点

 

大数据有四个特点：第一，信息量很大。在互联网大数据时代，每天产生的数据量非常大。就企业财务数据而言，上市企业每天可以产生大量的数据，再加上分公司子公司传载的数据，其信息量是前所未有的。第二，数据处理速度很快。大数据时代的数据挖掘分析与传统的数据挖掘技术有本质的不同。新颖的算法和先进的技术促进了数据的分析和响应速度。第三，数据的多样性。以前的数据只是文本数字的概念，现在包括视频、照片、语音、网络操作记录、网络日志等形式。

 

二、大数据时代数据处理的转变

 

1.从取样分析到全数据处理

 

在大数据时代之前，由于数据采集和处理过程的限制，人们主要依靠采样来分析整个数据。由于采样分析的固有缺陷，通过这种数据处理得出的结论具有很大的扭曲风险。在大数据时代，数据分析和处理技术取得了定性的飞跃。人们可以通过科学的数据技术获得大量的数据，并进行有效的处理和分析。虽然人类可以处理的数据仍然有数量限制，但与以前相比，我们可以处理的数据量已经大大增加。随着数据处理技术的发展，人们有能力摆脱采样分析的束缚，从而导致从采样审计到所有审计的可能性。

 

2.从单一性分析到结合性分析

 

在大数据时代到来之前，传统的数据分析往往基于单一的信息来源进行数据分析。基于单一来源的数据分析缺乏其他数据的证明和支持，需要提高结果的准确性和指导性。随着大数据时代的到来，我们有实力从多渠道获取大量的数据集，并可以利用先进的技术对多方面的数据进行综合分析，结合各种相关信息得出综合结论。以审计工作为例，在大数据时代，审计数据的来源不再局限于企业的财务数据。内部审计人员可以利用大数据技术和云共享平台从银行、海关、工商局、税务机关、证券交易所等各种渠道获取与企业相关的内容。利用相应的数据挖掘和整合技术对这些信息进行综合分析，可以得到更准确的结果和更有指导意见。

 

3.从低效数据处理到高效数据处理

 

此前，由于数据存储、传输条件和数据分析处理技术的限制，数据传输数据处理速度慢，处理效率低。在大数据时代，数据存储技术得到了新的发展，网络数据传输能力得到了前所未有的提高。先进的算法技术促进了数据分析和处理速度的定性飞跃。这些都为数据处理从低效到高效提供了技术保证。