对企业审计数据分析常态化的几点思考
一、当前企业审计数据分析面临的困难
（一）与当前企业信息化快速发展不协调。当前的企业审计在面对央企大型信息系统时，在人员能力以及数据连续性等方面都存在一定的问题。审计人员能力不足具体表现在计算机审计人才缺乏、审计人员对新型IT技术缺乏足够了解等方面；数据连续性问题则主要随着近些年央企信息化建设快速发展而更加凸显，由于大型央企信息系统不断更新换代、整合改造，也影响着审计数据分析的连续性，经常出现再次审计同一企业时，其信息系统已经大幅度变更，架构、数据等均与以往采集内容发生巨大变化的情况。
（二）未建立常态化的数据获取机制。由于未建立常态化的数据获取机制，制约了企业审计数据分析，更遑论数据分析常态化。审计常常不能在调查了解阶段获取到所需数据，甚至出现在现场审计多时仍未能获取到理想数据的现象。
（三）企业大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求。当前大型央企所使用的核心业务系统，主要面向企业核心业务流程的，目的是实现对业务流程的全过程控制和优化再造，其数据是过程化的、分散的，而审计分析需要的数据则是全面的、集中的。比如SAP ERP系统，审计要从中获取适于分析的业务数据很困难，应当先检查其信息系统控制的实现情况和流程断点数据情况，再进行审计数据分析。
另一方面，企业核心业务系统的后台数据库一般用于事务处理（即OLTP），不适应越来越广泛、深入、无固有模式可循的审计分析（即OLAP）需要。部分企业建设有决策支持系统，但由于成本高、周期长、开发难度大，主要用于企业各项管理指标分析，其数据粒度过粗，不能满足审计分析频繁的数据下钻需要。
二、企业审计数据分析常态化应具备的应用特点
鉴于企业审计数据分析常态化中遇到的以上困难，笔者认为，企业审计数据分析的常态化应具备以下应用特点：
（一）以重点中央企业为应用主体，分行业逐步开展。在现有机制和客观条件下，实现全覆盖的企业审计数据分析既无可能也无必要，重点中央企业应包括信息化水平较高和重点行业领域的中央企业，这些企业有推动审计数据分析常态化的条件，其数据也更具分析价值，有利于推动试点形成规模。由于企业所属行业的差异导致不同企业的数据形式和内容都可能存在较大差异，因此，还应当分行业或领域制定不同的审计数据分析常态化应用方案，使审计数据分析更有针对性，便于摸索总结出不同行业或领域审计数据分析的特点，提高数据分析结果的应用性。
（二）以操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）为基础，分财务数据、业务数据两部分实现企业审计数据集成，建立数据资源目录及重点行业基础信息数据库。从当前企业审计数据分析实践来看，数据分析常态化要解决的首要问题是数据的集成（主要是业务数据的集成），这包括从企业信息系统中获取、转换、集中存储数据，因此与适用于高层决策分析的数据仓库相比，操作型数据存储更适合各种类型审计数据分析的需要，其实现成本较低，比较优势明显，具备更好的可行性。
从数据类型来看，企业财务数据类型统一，分析方法和分析指标较为固定，其数据集成应当与业务数据分开实现。以操作型数据存储为基础的数据集成后，还应建立相应的数据资源目录，同时抽取部分重点行业，如金融、电力、能源的基础数据，单独形成重点行业基础信息数据库，为跨项目、跨领域审计数据分析创造条件。
（三）逐步积累审计数据分析模型，锤炼数据分析团队。实现操作型数据存储对企业财
务、业务数据的集成十分重要，能为开展审计数据分析提供广阔空间。在数据集成的基础上，数据分析团队可以综合利用各种传统和现代的分析方法，探索不同数据间关联关系，逐步积累出面向不同主题的审计数据分析模型，这在一定程度上有利于提高审计效率。
（四）根据应用效果，适时探索利用数据仓库和大数据相关技术。对国家审计本质认识的不断提高，使国家审计的广度深度不断扩展，企业审计应当在数据分析常态化达到一定应用效果后，适时探索利用数据仓库开展多维分析，为高层审计决策、宏观分析、审计建议等服务。
随着大数据时代的到来，包括大量非结构化数据的大数据逐渐受到重视，虽然这些数据类型繁多、价值密度低，常规分析技术难以奏效，但依赖其巨大的数据量级，使用大数据分析技术可以挖掘出高价值的信息。随着企业审计数据分析常态化的发展，势必要重视对海量非结构化数据的利用，而无论是操作型数据存储还是数据仓库技术都只能对结构化数据进行分析，因此，探索利用大数据技术势必成为未来审计发展的需要。
三、实现企业审计数据分析常态化的现实考量
（一）所需基础建设的现实考量。企业审计数据分析常态化的实现，首先要依赖于基础建设，特别是数据集成基础建设的实现。在当前审计环境下，由审计机关承担全部基础建设需要额外增加大量预算，在数据报送机制、数据安全管理上也有诸多障碍。
考虑到重点中央企业已经建设了较完善的信息化基础设施，其资源富余量也较大（也完全具备使用虚拟化技术的条件），业务数据集成的操作型数据存储可主要由相应企业各自建设并进行管理，但须符合相应企业审计数据分析常态化应用方案需要，并在审计时供企业审计数据分析团队使用。事实上，大量中央企业信息化建设已步入数据集成的阶段，数据集成完全符合企业的自身发展要求，部分企业信息化建设还呈现出数据仓库和大数据技术的应用趋势，这都为审计机关数据分析提供了极为便利的条件。
相应地，财务数据集成、数据资源目录及重点行业基础信息数据库则由审计机关集中建设，这样有利于审计机关对总体情况的把握，便于支持数据分析所需的共享要求。
（二）数据分析集成环境的建设与完善。企业审计数据分析常态化要保持一定程度上的连续性，积累审计数据分析模型并锤炼数据分析团队，而简单的直连数据库的分析环境不能适应分析常态化的需要，需要逐步建设并完善一个良好的数据分析集成环境。
集成环境应当具备清晰完备的分析环境、可持久化存储的分析方案以及适合团队协作的互操作机制。具体来说，分析环境应为分析人员展现其可利用的所有数据目录，具备编写数据分析语句和拖动式分析功能；能够新建、保存、编辑、发布审计分析方案；能够向分析团队其他人员共享审计分析过程和结果等。数据分析集成环境的完善应循序渐进，功能开发不宜过多，只开发必要的核心功能，重视数据分析的性能优化。（李晓亮）
文李晓亮（审计署武汉办）来源审计署
/*第七章7.2九大算法实例*/ /*第一算法查记账凭证的算法 知识点：查的是记账凭证而不是明细账。一张凭证是多条记录的集合，而记录只是一条 解题规则：一个条件二张表，二个条件三张表，三个条件四张表。*/ --分析：从题意看只有一个决定条件，即科目为主营业务收入，所以要用二张表相连,a表是查询结果凭证，用b 表设条件。 --例：检索出所有现金支出为整千元的记账记录。 Select * from gl_accvouch where ccode='101' and abs(mc%1000)=0 and mc<>0 --例：检索出所有现金收支大于1000元的记账凭证。 Select b.* from gl_accvouch a join gl_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_id where https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode='101' and (a.md>1000 or a.mc>1000) --例：检索出所有凭证的现金科目的对应科目的科目代码、科目名称、借方发生额、贷方发生额。(????) select a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode,https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode_name,a.md,a.mc from GL_accvouch a join code b on https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode=https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode where https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode_equal like '%,101%' or https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode_equal like '101%' order by a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode select https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode 科目代码,ccode_name 科目名称,SUM(md) 借方发生额,SUM(mc) 贷方发生额 from GL_accvouch a join code b on https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode=https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode where ccode_equal like '%,101%' or ccode_equal like '101%' group by https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode,ccode_name /*第二算法赊销算法，借方一个科目，贷方一个科目。如借应收账款/票据贷：主营业务收入/产品销售收入查凭证比查记录多张表。*/ --分析：从题意看有二个条件，即凭证中要有应收科目和主营业务收入科目，所以要三张表，a 表是查询结果凭证， --------b表设应收条件，c表设主营业务收入条件。 --例：检索出所有赊销收入明细账记录。赊销：已销售，没收到钱。 --第一种方式可以利用产品销售收入的对应科目code_equal来完成 select * from GL_accvouch where ccode='501' and ccode_equal like '%113%' and mc<>0 order by iperiod,csign,ino_id --第二种方式内连接方式，求两个集合的交集运算，检查两个表中的共有内容。显示的是记录而不是凭证。Select a.* from gl_accvouch a join gl_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_id where https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode='501' and https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode='113' and a.mc<>0 order by a.iperiod,a.csign,a.ino_id --例：检索出所有赊销收入明细账凭证。或查找各月赊销凭证 --第一种方式两表连接 select a.* from GL_accvouch a join GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_id where https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode='501' and https://www.doczj.com/doc/1e1489726.html,ode_equal like '%113%' and b.mc<>0
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
审计大数据数据中心需求分析 谈到大数据大家从互联网上可以查到很多信息（我都认可，因为从通用或标准方式来说都是对的），列举以下几项内容： 1．大数据具有4V特点：第一，数据体量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别。第二，处理速度快（Velocity），1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据类型繁多（Variety），有网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 2．大数据指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 3．大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变我们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 …… 可能还有很多我没有列举，而您也觉得很重要的描述，我就列这些。其实从这些描述来看，难道审计现在没有“大数据”吗？我认为在很多方面都满足特征： 1．所谓4V特点，目前的审计工作中都包括了啊：审计采回来的数据特别大，几百GB 甚至十几TB，今后也会上PB啊；查询数据的系统性能都要求不低，虽然不至于1S，但大多数都是在人使用的忍受范围内；审计所使用到的数据的特别丰富、方方面面，财政、地税、社保、公安、工商等等；想从这些数据中看出问题一直是一项复杂而艰巨的工作，不就是价值密度低吗？ 2．大数据所谓的新一代架构与技术，我认为其实与Web 2.0一样是老技术新名词。大数据技术所常听到、用到的Hadoop（泛指与之相关的所有技术）架构，其实就是分布式架构的新代言。国家审计工作中也已经在多个方面开展应用，例如并行数据仓库的采用（PDW）、依据访问量设计的分布数据分析系统（以数据分发机制为依托）、依据审计项目动态生成审计数据分析系统（私有云）等。 3．所谓的思维转变，其实是对于数据认识深入的一种体现，也是将人工智能、机器学习、挖掘算法等新归集的说法。原来由于数据量不够大、来源不够丰富、种类不够齐全等，
全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据审计调研报告 胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以"金审工程"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。 一、大数据技术在财政审计方面的运用 （一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付
等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。 （二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。 （三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。 （四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大
对企业审计数据分析常态化的几点思考 一、当前企业审计数据分析面临的困难 （一）与当前企业信息化快速发展不协调。当前的企业审计在面对央企大型信息系统时，在人员能力以及数据连续性等方面都存在一定的问题。审计人员能力不足具体表现在计算机审计人才缺乏、审计人员对新型IT技术缺乏足够了解等方面；数据连续性问题则主要随着近些年央企信息化建设快速发展而更加凸显，由于大型央企信息系统不断更新换代、整合改造，也影响着审计数据分析的连续性，经常出现再次审计同一企业时，其信息系统已经大幅度变更，架构、数据等均与以往采集内容发生巨大变化的情况。 （二）未建立常态化的数据获取机制。由于未建立常态化的数据获取机制，制约了企业审计数据分析，更遑论数据分析常态化。审计常常不能在调查了解阶段获取到所需数据，甚至出现在现场审计多时仍未能获取到理想数据的现象。 （三）企业大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求。当前大型央企所使用的核心业务系统，主要面向企业核心业务流程的，目的是实现对业务流程的全过程控制和优化再造，其数据是过程化的、分散的，而审计分析需要的数据则是全面的、集中的。比如SAP ERP系统，审计要从中获取适于分析的业务数据很困难，应当先检查其信息系统控制的实现情况和流程断点数据情况，再进行审计数据分析。 另一方面，企业核心业务系统的后台数据库一般用于事务处理（即OLTP），不适应越来越广泛、深入、无固有模式可循的审计分析（即OLAP）需要。部分企业建设有决策支持系统，但由于成本高、周期长、开发难度大，主要用于企业各项管理指标分析，其数据粒度过粗，不能满足审计分析频繁的数据下钻需要。 二、企业审计数据分析常态化应具备的应用特点 鉴于企业审计数据分析常态化中遇到的以上困难，笔者认为，企业审计数据分析的常态化应具备以下应用特点： （一）以重点中央企业为应用主体，分行业逐步开展。在现有机制和客观条件下，实现全覆盖的企业审计数据分析既无可能也无必要，重点中央企业应包括信息化水平较高和重点行业领域的中央企业，这些企业有推动审计数据分析常态化的条件，其数据也更具分析价值，有利于推动试点形成规模。由于企业所属行业的差异导致不同企业的数据形式和内容都可能存在较大差异，因此，还应当分行业或领域制定不同的审计数据分析常态化应用方案，使审计数据分析更有针对性，便于摸索总结出不同行业或领域审计数据分析的特点，提高数据分析结果的应用性。 （二）以操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）为基础，分财务数据、业务数据两部分实现企业审计数据集成，建立数据资源目录及重点行业基础信息数据库。从当前企业审计数据分析实践来看，数据分析常态化要解决的首要问题是数据的集成（主要是业务数据的集成），这包括从企业信息系统中获取、转换、集中存储数据，因此与适用于高层决策分析的数据仓库相比，操作型数据存储更适合各种类型审计数据分析的需要，其实现成本较低，比较优势明显，具备更好的可行性。 从数据类型来看，企业财务数据类型统一，分析方法和分析指标较为固定，其数据集成应当与业务数据分开实现。以操作型数据存储为基础的数据集成后，还应建立相应的数据资源目录，同时抽取部分重点行业，如金融、电力、能源的基础数据，单独形成重点行业基础信息数据库，为跨项目、跨领域审计数据分析创造条件。 （三）逐步积累审计数据分析模型，锤炼数据分析团队。实现操作型数据存储对企业财
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据环境下的审计信息化（思路篇） 前言：审计信息化工作十余年，面临着云计算、物联网、大数据、移动通讯和社交网络等新技术的挑战。本文希望通过对大数据的理解、审计中的应用分析，提出大数据服务与审计的一个角度或方向，进而形成相关信息化配套建设的思路。本文的编写希望得到读者的回馈，能够收到您的批评、指正。一、大数据的定义和理解（一）广泛定义对于大数据的理解现在并没有一个标准的定义，不过大家对于大数据都有一个共同的认识，那就是4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）：1.（Volume）数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2.（Velocity）要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3．（Variety）数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4.（Veracity）价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。而简化一下描述，其实“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别多的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
（二）审计的大数据特征从“大数据”概念产生的缘由来看审计行业是一个天然需要大数据概念及其实现技术的行业。我们分析如下：首先，审计行业的“生产对象”是被审计对象的数据，虽然说审计是对财政财务收支的监督。但是为了了解财务的真实情况，必然需要关注业务数据，这些行业的数据每一个都可以说是数据体量巨大。同时这些数据也是复杂多样的，结构化数据不用说了（二维表数据、立方体数据、空间数据等），非结构化数据例如：被审计单位的各种制度、文件、影像等。其次，审计的职责是查处财政财务的真实、合法和效益问题。查处过程中，需要在这些海量数据中进行关联、汇聚的查询或计算工作，而且这些计算需要同时作用在结构化、半结构化、非结构化数据之上。在没有大数据技术支撑之前，采用抽样或按领域分开的方式进行审计分析，无形中形成了数据之间的壁垒和分析的局限性。最后，审计工作中的审计思路、方法，虽然有章可循，但最终还要依赖于具体参与审计工作的人的智慧。这也就决定了所有的分析工作不能像其他的数据中心、数据分析、数据挖掘、决策支持系统一样，是相对“固化”的。而思路的火花是稍纵即逝的，对任何一个突然闪出的分析思路都应该在“秒级”响应。（三）大数据的关键技术大数据关键技术包括数据抽取与集成、数据分析、数据解释3个领域。1．数据抽取与集成。大数据的一个重要特点是多样性。意味着其数据来源极其广泛。数
审计数据的分析可分为三个层次：以审计专家经验和常规审计分析技审术为基础的审计，以审计分析模型和多维数据分析技术为基础的审计，以数据挖掘技术为基础的审计。 第一个层次表现为用户对数据库中的记录进行访问和查询，可通过SQL等语言来交互式地描述查询要求，或根据查询需求采用开发工具定制查询软件，实现的是查询型分析；第二个层次是用户先提出自己的假设，然后利用各种工具通过反复的、递归的检索查询，以验证或否定自己的假设，从用户的观点来看，他们是在从数据中发现事实，因而实现的是验证型分析；第三个层次是指用户从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为的数据分析模式，它能挖掘数据间潜在的模式，发现用户可能忽略的信息，并为审计人员做出前瞻性的、基于知识的决策提供帮助，因而实现的是发现型分析。 一、基于现有审计知识的数据分析方法 (一)合规分析方法。合规分析法就是用审计软件的会计核算部分，根据会计准则和被审计单位业务处理逻辑的数据处理要求，检查是否有账证不符、账账不符、账表不符、表表不符的情况；账户对应关系是否正常；是否存在非正常挂账、非正常调账现象；账户余额方向是否存在异常；是否有违背被审计单位业务处理逻辑的情况等。 (二)趋势分析方法。趋势分析法是指审计人员将被审计单位若干期相关数据进行比较和分析，从中找出规律或发现异常变动的方法。它是审计人员利用少量时间点上或期间的经济数据来进行比较分析的特殊时间序列法，此法有助于审计人员从宏观上把握实务的发展规律。审计人员可根据审计需要来确定时间序列的粒度，如年、季、月、旬、日等。 (三)比率分析方法。比率是两个相关联的经济数据的相对比较，主要用除法，它体现各要素之间的内在联系。比率分析法计算简单，结果简单，便于审计人员判断。由于采用了相对数，它可以适用不同国家、地区、行业、规模的客户。 (四)结构分析方法。结构分析法也叫比重分析法，是通过计算各个组成部分占总体的比重来揭示总体的结构关系和各个构成项目的相对重要程度，从而确定重点构成项目，提示进一步分析的方向。结构分析法和趋势分析法还可结合应用，进行数据结构比例在若干期间的变动趋势分析。应用结构分析法和趋势分析法，对被审计单位的资产、负债、损益和现金流的结构分析、趋势分析以及结构比例的趋势分析，对被审计单位的总体财务状况、经营成果和现金流量形成总体的了解。 (五)经验分析方法。审计人员在长期的对某类问题的反复审计中，往往能摸索、总结出此类问题的表征。在审计实践中抓住这种表征，从现象分析至实质，就可以较为方便地核查问题。将审计人员的这种经验运用到计算机审计中，将问题的表征转化为特定的数据特征，通过编写结构化查询语句(SQL)或利用审计软件来检索，查询出可疑的数据，并深人核实、排查来判断、发现问题，便能实现根据审计经验构建个体分析模型的目的。 (六)多维数据分析。联机分析处理(OLAP)工具为多维数据分析提供了十分有效的功能，它能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、可真正为用户所理解的、并真实反映企业的多维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，获得对数据的深入了解。 二、应用数据挖掘技术发掘未知审计知识
大数据在审计工作中的应用 从大数据审计的可视分析需求、实践出发，探讨了大数据可视分析的方法、流程及信息系统的构建。大数据审计是新时期审计事业发展的战略方向，可视分析是大数据审计的重要方法。大数据可视分析方法在可视化技术的基础上，有机地融合了人类强大的感知认知能力与计算机的分析计算能力优势。面对海量的电子数据，传统的验证型审计方式在审计宽度、审计深度方面都面临较大风险，可视分析技术是实现审计工作向发掘型审计方式转变的可行途径。 传统的数据分析方法在大数据环境下亟待变革。传统的数据分析方法，一般是业务审计人员依据抽象的业务流程提出审计思路，计算机人员再根据其思路反复编写修改程序来验证审计思路可行性，这是一种“验证型审计”方式。在巨量（Ｖｏｌｕｍｅ）、多样（Ｖａｒｉｅｔｙ）、高速（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、价值高密度低（Ｖａｌｕｅ）的大数据环境中，这种验证型审计方式某种程度上说有些“误打误撞”、“盲人摸象”，数据分析工作量大，在审计宽度、审计深度方面都面临较大风险。 可视分析是大数据审计取得突破的重要方向。大数据审计的目标是把隐没在海量的、异构的、杂乱无章的电子数据中
的信息集中、萃取和提炼出来，揭示其内在规律，为评价被审计单位经济活动和相关资料的真实性、合法性、效益性提供有力的线索或直接的证据。客观上，大数据环境要求计算机审计工作从“验证型审计”方式转变为“发掘型审计”方式。这既需要先进的人工智能，包括智能搜索、数据挖掘等，也需要人的感知能力、认知规律与分析过程的有机融合，包括人机交互、可视建模、图形展示等。可视分析是以可视化技术和自动化分析模型为核心，辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术。通过可视化的自动建模技术将大数据以直观的图形形式展示，审计人员往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息，不再受制于枯燥晦涩的数据分析算法。因此，以人为中心的探索式可视分析是大数据审计不可或缺的重要手段或方法。文章节选，欲览全文请至知贝网，可文案策划、科技论文翻译、文章润色。
基于数据挖掘的审计数据分析 ［摘要］本文针对计算机审计的现状，提出了基于数据挖掘的审计数据分析流程，以及应用DBSCAN聚类算法查找审计证据的方法。 ［关键词］计算机审计；数据挖掘；聚类算法；噪声数据 随着经济和信息技术的不断发展，许多企业开始引入了ＥＲＰ等系统，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。对于审计人员来说，如何从被审计单位的海量数据中找出全面、高质量的审计数据从而找出审计证据是一个难题。本文利用数据挖掘技术对此问题进行了探讨并提出了解决的方法。 数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）指的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出隐藏的、不为人知的却潜在有用的信息和知识的过程［１］。事实上，实际应用数据的质量和存储模式对于实施计算机审计并成功获取审计证据非常重要。由于被审单位信息系统软硬件平台的异构性和可能存在的人为故意隐瞒、造假等，为保证计算机审计工作顺利进行和审计结论的正确，对审计数据进行采集时必须对数据进行检查、控制和分析。 １审计数据采集 审计数据采集指在开展计算机审计时从被审计单位的财务及业务信息系统及其他数据源获得审计所需的电子数据并进行适当的格式转换［３］。一般来说，计算机审计中数据采集的方法主要包括以下几种： （１）利用被审单位信息系统的数据导出功能。大多数的信息管理系统都提供了数据导出的功能，审计人员直接可以利用该功能导出企业财务数据完成数据的采集。 （２）利用通用的数据处理软件完成数据采集。如Ａccess、ＳＱＬＳerver 等都具有较强大的数据导入导出功能和数据转换功能。审计人员可以利用这些软件完成数据的采集。如被审企业原始数据为文本格式可以转换为数据库表格格式。 （３）利用审计软件完成数据采集。如国家从２００２年开始建设的“金审工程”就以现场审计实施系统（ＡＯ）及审计办公系统（ＯＡ）作为计算机辅助审计的工具。别外应用国内的企业财务审计软件、审计数据采集分析软件等都可
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。