第一篇：在職研究生專業(yè)：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算兇猛來襲

或許很多在職人員對大數(shù)據(jù)專業(yè)表現(xiàn)出一種陌生感，但卻不能否認(rèn)大數(shù)據(jù)時(shí)代已漸成氣候。中國人民大學(xué)在職研究生教育，應(yīng)時(shí)代發(fā)展要求，特開設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生專業(yè)。對于大數(shù)據(jù)與云計(jì)算專業(yè)不甚了解?

簡單來說，為何淘寶的“猜你喜歡”總能輕而易舉地知道你的近期所需，從而精確推送?為何當(dāng)當(dāng)網(wǎng)總能猜到你所感興趣的書籍?為何你的郵箱里總有一些跟你的生活息息相關(guān)的廣告郵件?當(dāng)我們在享受大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來的便捷生活方式的同時(shí)，卻常常沒有意識到這就是大數(shù)據(jù)與云計(jì)算，直到手中的移動(dòng)硬盤由500G增加至1T，再由1T增加至4T，才恍然大悟：原來大數(shù)據(jù)與云計(jì)算浪潮來勢如此兇猛。

我們已經(jīng)生活在被大數(shù)據(jù)與云計(jì)算籠罩的世界中，比如通過分析大數(shù)據(jù)，預(yù)判犯罪行為的發(fā)生、尋找災(zāi)難中的生還者，微軟研究院正利用來自哈勃等全球太空望遠(yuǎn)鏡搜集來的數(shù)據(jù)和圖像建立一幅宇宙地圖?！按髷?shù)據(jù)”絕對是時(shí)下最火熱的IT行業(yè)詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，正在為大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生帶來大量的商業(yè)價(jià)值，逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。

而與之相關(guān)的職業(yè)需求也呈爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)職業(yè)的相關(guān)人才匱乏，人才缺口非常大。蓋特納咨詢公司預(yù)測大數(shù)據(jù)與云計(jì)算專業(yè)將為全球帶來440萬個(gè)IT新崗位和上千萬個(gè)非IT崗位。

對于在職人員而言，在職研究生報(bào)考或許是人生中可遇不可求的機(jī)遇，抓住了則會改變命運(yùn)。在職研究生專業(yè)的選擇會在很大程度上影響人一生的前途與命運(yùn)。目前國內(nèi)從事大數(shù)據(jù)和云計(jì)算研究生專業(yè)的學(xué)校不多，如北京航空航天大學(xué)、上海交大、廈門大學(xué)等幾家，其中北航軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)實(shí)力比較強(qiáng)。此專業(yè)是北航軟件學(xué)院、北航計(jì)算機(jī)學(xué)院與工信部移動(dòng)云計(jì)算教育培訓(xùn)中心聯(lián)合打造的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)目前為全國首開，有想讀在職研究生的可以考慮。順著大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的時(shí)代風(fēng)潮，尤其是現(xiàn)在此專業(yè)的設(shè)立不久，定能在將來的工作中搶占先機(jī)。

第二篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生就業(yè)前景分析

從最新的蓋特納咨詢公司預(yù)測結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)將為全球帶來440萬個(gè)IT新崗位和上千萬個(gè)非IT崗位。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算，已成為時(shí)代焦點(diǎn)熱門在職研究生專業(yè)。未來的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算工作，就意味著高薪、穩(wěn)定、廣泛的職業(yè)使用度、優(yōu)越感??與大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生專業(yè)相關(guān)的職位有很多，目前主要集中在系統(tǒng)研發(fā)工程師、應(yīng)用開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師三方面。

一、系統(tǒng)研發(fā)工程師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，主要針對研究生階段計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究領(lǐng)域?qū)W得比較到位的在職人員，包括云計(jì)算技術(shù)、分布式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搭建技術(shù)等。

就業(yè)方向一般是提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用的云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)公司，例如IBM、阿里云、微軟、百度、中國移動(dòng)等等。這類工作更偏向于純技術(shù)類，需要一些對技術(shù)有長期鉆研精神的人來參與，目前市場人才的緊缺程度非常高。

二、應(yīng)用開發(fā)工程師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，需要精通的技術(shù)主要包括算法分析、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、流數(shù)據(jù)分析技術(shù)及應(yīng)用軟件開發(fā)技術(shù)等等。大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師主要偏向應(yīng)用層面的技術(shù)開發(fā)，比如對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、分析，也可以根據(jù)用戶的不同制定個(gè)性化服務(wù)，IBM就會通過企業(yè)的具體需求定制適合他們的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

打個(gè)比方，像可口可樂這樣的公司在推新品前就可以使用一款定價(jià)應(yīng)用軟件，能整合當(dāng)前飲料市場的所有產(chǎn)品價(jià)格，通過挖掘精準(zhǔn)客戶的購物心理來制定新品價(jià)格，而這款大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件就需要定制，也有可能是未來你工作的一部分。

三、數(shù)據(jù)分析師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，涵蓋的工作范圍最廣，除大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)外還需要各行各業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)知識。比如為廣告公司搜集大數(shù)據(jù)，分析目標(biāo)用戶的瀏覽習(xí)慣，就需要懂得廣告公司的媒介投放知識。

再比如分析下雨天，顧客在選擇面包和蛋糕時(shí)為何偏向于后者的數(shù)據(jù)原因時(shí)，需要結(jié)合面包顧客的心理動(dòng)因等影響消費(fèi)行為的因素。由此可見，數(shù)據(jù)分析是與消費(fèi)者日常行為關(guān)系最密切的一項(xiàng)研究。

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生專業(yè)，正滲透到生活的方方面面。但目前國內(nèi)本科畢業(yè)生沒有機(jī)會系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的技術(shù)和思想，往往不足以支持大數(shù)據(jù)的復(fù)雜工作，因此選擇報(bào)考在職研究生自然是明智的，這樣在未來就業(yè)中不會產(chǎn)生太多的競爭者。然而國內(nèi)的大數(shù)據(jù)碩士專業(yè)極少，其中以北航軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)實(shí)力最強(qiáng)。此專業(yè)是北航軟件學(xué)院、北航計(jì)算機(jī)學(xué)院與慧科教育（工信部移動(dòng)云計(jì)算教育培訓(xùn)中心）聯(lián)合打造的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)目前為全國首開。

據(jù)了解，北航此專業(yè)從全球領(lǐng)域內(nèi)整合了很多優(yōu)質(zhì)資源，包含以上所說的大數(shù)據(jù)的各個(gè)職業(yè)發(fā)展方向所需的所有課程，同時(shí)與世界500強(qiáng)IT企業(yè)聯(lián)合共建實(shí)驗(yàn)室，學(xué)生可以從“產(chǎn)學(xué)研”三位一體的方式360度接受大數(shù)據(jù)技術(shù)及思維方式上的系統(tǒng)教育。

對于很多在職的人來說，讀研即是自我能力的重新學(xué)習(xí)提高的過程，同時(shí)也是了解相關(guān)領(lǐng)域最新技術(shù)的過程，所以要根據(jù)自己的實(shí)際情況來選擇，選擇最適合自己的。

第三篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算論文

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

摘 要：大數(shù)據(jù)（Big Data）這個(gè)概念近年來在越來越多的場合、被越來越多的人提及，并且經(jīng)常和云計(jì)算聯(lián)系在一起，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)之間到底是什么關(guān)系成為熱點(diǎn)話題。本

專題報(bào)告包含以下四個(gè)方面內(nèi)容：1.大數(shù)據(jù)的價(jià)值；2.大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn);3.大數(shù)據(jù)研究成果；4.云計(jì)算是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。通過本報(bào)告闡述我們對大數(shù)據(jù)的理解，以及對大數(shù)據(jù)的價(jià)值的認(rèn)識，探討大數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)主要著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法;云計(jì)算技術(shù)主要關(guān)注“計(jì)算”，提供IT 解決方案。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展、總體審計(jì)模式的應(yīng)用、審計(jì)成果的綜合應(yīng)用、相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用、高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)審計(jì)應(yīng)用的措施包括制定長遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略、加快審計(jì)法規(guī)建設(shè)、建立行業(yè)平臺、加強(qiáng)研發(fā)和提高利用能力。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 對審計(jì)影響 政策建議 引言

目前，大數(shù)據(jù)伴隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，正在對全球經(jīng)濟(jì)社會生活產(chǎn)生巨大的影響。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給現(xiàn)代審計(jì)提供了新的技術(shù)和方法，要求審計(jì)組織和審計(jì)人員把握大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)容與特征，促進(jìn)現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的涵義與特征

隨著云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)吸引了全世界越來越多的關(guān)注。哈佛大學(xué)社會學(xué)教授加里·金(2012)說: “這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?一)大數(shù)據(jù)的涵義與特征

“數(shù)據(jù)”(data)這個(gè)詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實(shí)”。2009 年，“大數(shù)據(jù)”概念才逐漸開始在社會上傳播。而“大數(shù)據(jù)”概念真正變得火爆，卻是因?yàn)槊绹鴬W巴馬政府在2012 年高調(diào)宣布了其“大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)計(jì)劃”。這標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代真正開始進(jìn)入社會經(jīng)濟(jì)生活中來了?！按髷?shù)據(jù)”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模大到無法利用現(xiàn)行主流軟件工具，在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)收集、分析、處理或轉(zhuǎn)化成為幫助決策者決策的可用信息?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”是為了更經(jīng)濟(jì)、更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)，用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有4 個(gè)特點(diǎn): 第一，數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，從TB 級別躍升到PB 級別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第三，數(shù)據(jù)種類多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志等多種形式。第四，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高(Value)。存在單一數(shù)據(jù)的價(jià)值并不大，但將相關(guān)數(shù)據(jù)聚集在一起，就會有很高的商業(yè)價(jià)值(金良，2012)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用技術(shù)與方法，還促使人們思維方式的改變。大數(shù)據(jù)的精髓在于促使人們在采集、處理和使用數(shù)據(jù)時(shí)思維的轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變?nèi)藗兝斫夂脱芯可鐣?jīng)濟(jì)現(xiàn)象的技術(shù)和方法。

(1)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數(shù)據(jù)。19 世紀(jì)以來，當(dāng)面臨大的樣本量時(shí)，人們都主要依靠抽樣來分析總體。但是，抽樣技術(shù)是在數(shù)據(jù)缺乏和取得數(shù)據(jù)受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實(shí)是一種人為的限制。過去，因?yàn)橛涗?、儲存和分析?shù)據(jù)的工具不夠科學(xué)，只能收集少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如今，科學(xué)技術(shù)條件已經(jīng)有了很大的提高，雖然人類可以處理的數(shù)據(jù)依然是有限的，但是可以處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大量增加，而且未來會越來越多。隨著大數(shù)據(jù)分析取代抽樣分析，社會科學(xué)不再單純依賴于抽樣調(diào)查和分析實(shí)證數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以收集過去無法收集到的數(shù)據(jù)，更重要的是，現(xiàn)在可以不再依賴抽樣分析。

(2)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再熱衷于追求數(shù)據(jù)的精確度，而是追求利用數(shù)據(jù)的效率。當(dāng)測量事物的能力受限制時(shí)，關(guān)注的是獲取最精確的結(jié)果。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，追求精確度已經(jīng)既無必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣摻雜，精準(zhǔn)度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。與依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代相比較，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助人們進(jìn)一步認(rèn)識事物的全貌和真相。

(3)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們難以尋求事物直接的因果關(guān)系，而是深入認(rèn)識和利用事物的相關(guān)關(guān)系。長期以來，尋找因果關(guān)系是人類發(fā)展過程中形成的傳統(tǒng)習(xí)慣。尋求因果關(guān)系即使很困難且用途不大，但人們無法擺脫認(rèn)識的傳統(tǒng)思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關(guān)系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系上。事物之間的相關(guān)關(guān)系可能不會準(zhǔn)確地告知事物發(fā)生的內(nèi)在原因，但是它會提醒人們事情之間的相互聯(lián)系。人們可以通過找到一個(gè)事物的良好相關(guān)關(guān)系，幫助其捕捉到事物的現(xiàn)在和預(yù)測未來。(二)云計(jì)算的涵義與特征

“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。2006 年8 月9 日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會首次提出“云計(jì)算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開始在美國大學(xué)校園推廣云計(jì)算技術(shù)的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關(guān)于“云計(jì)算”的定義有很多。“云計(jì)算”是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，是通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)2009年關(guān)于云計(jì)算的定義是: “云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、應(yīng)用軟件、服務(wù)等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互?！备鶕?jù)這一定義，云計(jì)算的特征主要表現(xiàn)為: 首先，云計(jì)算是一種計(jì)算模式，具有時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)存儲的功能。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問。第三，云計(jì)算是一個(gè)資源池，云計(jì)算服務(wù)提供商的計(jì)算資源，通過多租戶模式為不同用戶提供服務(wù)，并根據(jù)用戶的需求動(dòng)態(tài)提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計(jì)算是一系列伸縮技術(shù)，在信息化和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的計(jì)算規(guī)?？梢钥焖贁U(kuò)大或縮小，計(jì)算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計(jì)算是一項(xiàng)可計(jì)量的服務(wù)，云計(jì)算資源的使用情況可以通過云計(jì)算系統(tǒng)檢測、控制、計(jì)量，以自動(dòng)控制和優(yōu)化資源使用。(三)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

從整體上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是相輔相成的。大數(shù)據(jù)主要專注實(shí)際業(yè)務(wù)，著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)存儲能力。云計(jì)算主要關(guān)注“計(jì)算”，關(guān)注IT 架構(gòu)，提供IT 解決方案，強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，即數(shù)據(jù)處理能力。如果沒有大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲，那么云計(jì)算的計(jì)算能力再強(qiáng)大，也難以找到用武之地;如果沒有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)依賴于云計(jì)算。海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapＲeduce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)之所以會變“大”，最重要的便是云計(jì)算提供的技術(shù)平臺。數(shù)據(jù)被放到“云”上之后，打破了過去那種各自分割的數(shù)據(jù)存儲，更容易被收集和獲得，大數(shù)據(jù)才能呈現(xiàn)在人們眼前。而巨量的數(shù)據(jù)也只能依靠云計(jì)算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側(cè)重點(diǎn)看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同。大數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)，廣泛、深入挖掘巨量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值，迫使企業(yè)從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。而云計(jì)算主要通過互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。云計(jì)算使企業(yè)的IT 部門受益，而大數(shù)據(jù)使企業(yè)的業(yè)務(wù)管理部門受益。

從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來不同的變化。大數(shù)據(jù)對社會經(jīng)濟(jì)帶來的變化是巨大的，涉及到各個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與資本、人力一起作為生產(chǎn)的主要因素影響著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，而挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、利用數(shù)據(jù)的“推動(dòng)力”就是云計(jì)算。云計(jì)算將信息存儲、分享和挖掘能力極大提高，更經(jīng)濟(jì)、高效地將巨量、高速、多變的終端數(shù)據(jù)存儲下來，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。通過云計(jì)算對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)與預(yù)測，會使得決策更可靠，釋放出更多大數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)的影響分析

審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的?，F(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法體系是在原始的查賬基礎(chǔ)上從低級向高級、從不完備到比較完備發(fā)展起來的。在業(yè)務(wù)和會計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)內(nèi)部控制理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是系統(tǒng)導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)管理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法;與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法并行的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是IT 審計(jì)技術(shù)和方法。目前，面對大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，審計(jì)人員需要應(yīng)時(shí)而變來適應(yīng)由此而帶來的變化，分析大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)方式、審計(jì)抽樣技術(shù)、審計(jì)報(bào)告模式、審計(jì)證據(jù)搜集等技術(shù)和方法的影響。(一)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展

傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)人員只是在被審計(jì)單位業(yè)務(wù)完成后才進(jìn)行審計(jì)，而且審計(jì)過程中并不是審計(jì)所有的數(shù)據(jù)和信息，只是抽取其中有的一部分進(jìn)行審計(jì)。這種事后和有限的審計(jì)對被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營和管理系統(tǒng)來說很難及時(shí)做出正確的評價(jià)，而且對于評價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過于遲緩。隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，越來越多的審計(jì)組織對被審計(jì)單位開始實(shí)施持續(xù)審計(jì)方式，以解決審計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)差問題。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法數(shù)據(jù)化，或者無法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對問題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展，使信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)較好交叉融合，尤其對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制“實(shí)時(shí)性”要求較高的特定行業(yè)，如銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)，在這些行業(yè)中實(shí)施持續(xù)審計(jì)迫在眉睫。如審計(jì)組織對商業(yè)銀行的審計(jì)，實(shí)行與商業(yè)銀行建立業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，在開發(fā)的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)中固化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢，實(shí)現(xiàn)在線的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并將發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、超預(yù)警值指標(biāo)及問題登記為疑點(diǎn)，并建立實(shí)時(shí)審計(jì)工作底稿，按照重要程度進(jìn)行歸類、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場核實(shí)，以較好處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析利用問題。(二)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)總體審計(jì)模式的應(yīng)用

現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式是在評價(jià)被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上實(shí)施抽樣審計(jì)。在不可能收集和分析被審計(jì)單位全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況下，現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式主要依賴于審計(jì)抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進(jìn)行審計(jì)，再據(jù)此推斷審計(jì)對象的整體情況。這種抽樣審計(jì)模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業(yè)務(wù)活動(dòng)，使審計(jì)人員無法完全發(fā)現(xiàn)和揭示被審計(jì)單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的跨行業(yè)、跨企業(yè)搜集和分析，可以不用隨機(jī)抽樣方法，而采用搜集和分析被審計(jì)單位所有數(shù)據(jù)的總體審計(jì)模式。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，可以規(guī)避審計(jì)抽樣風(fēng)險(xiǎn)。如果能夠收集總體的所有數(shù)據(jù)，就能看到更細(xì)微、深入的信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的深層次分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中的對審計(jì)問題更具價(jià)值的信息。同時(shí)，審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，能發(fā)現(xiàn)從審計(jì)抽樣模式所不能發(fā)現(xiàn)的問題。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給審計(jì)人員提供了一種能夠從總體把握審計(jì)對象的技術(shù)手段，從而幫助審計(jì)人員能從總體的視角發(fā)現(xiàn)以前難以發(fā)現(xiàn)的問題。

(三)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用

目前，審計(jì)人員的審計(jì)成果主要是提供給被審計(jì)單位的審計(jì)報(bào)告，其格式固定，內(nèi)容單一，包含的信息量較少。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。首先，審計(jì)人員通過對審計(jì)中獲取的大量數(shù)據(jù)和相關(guān)情況資料的匯總、歸納，從中找出財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)和經(jīng)營管理等方面的內(nèi)在規(guī)律、共性問題和發(fā)展趨勢，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強(qiáng)的審計(jì)信息，為被審計(jì)單位投資者和其他利益相關(guān)者提供數(shù)據(jù)證明、關(guān)聯(lián)分析和決策建議，從而促進(jìn)被審計(jì)單位管理水平的提高。其次，審計(jì)人員通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問題歸入不同的類別進(jìn)行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。再次，審計(jì)人員將審計(jì)成果進(jìn)行智能化留存，通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，將問題規(guī)則化并固化到系統(tǒng)中，以便于計(jì)算或判斷問題發(fā)展趨勢，向被審計(jì)單位進(jìn)行預(yù)警。最后。審計(jì)人員將審計(jì)成果、被審計(jì)單位與審計(jì)問題進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行信息化處理，在進(jìn)行下次審計(jì)時(shí)，減少實(shí)地審計(jì)的時(shí)間和工作量，提高審計(jì)工作的效率。(四)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用

審計(jì)人員在審計(jì)過程中，應(yīng)根據(jù)充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)發(fā)表審計(jì)意見，出具審計(jì)報(bào)告。但是，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算環(huán)境下，審計(jì)人員既面臨巨量數(shù)據(jù)篩選的考驗(yàn)，又面臨搜集適當(dāng)審計(jì)證據(jù)的挑戰(zhàn)。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。但從審計(jì)證據(jù)發(fā)現(xiàn)的角度來看，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的跨領(lǐng)域、可供量化的維度，使得審計(jì)問題大量的相關(guān)信息能夠得以記錄和計(jì)算分析。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對相關(guān)關(guān)系的開發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對因果邏輯關(guān)系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)環(huán)境下，審計(jì)人員能搜集到的審計(jì)證據(jù)大多是電子證據(jù)(秦榮生，2013)。電子證據(jù)本身就非常復(fù)雜，云計(jì)算技術(shù)使獲取有因果關(guān)系的證據(jù)更加困難。審計(jì)人員應(yīng)從長期依賴因果關(guān)系來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)，轉(zhuǎn)變成為利用相關(guān)關(guān)系來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。(五)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展

直到今天，審計(jì)人員的數(shù)字審計(jì)技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況，因?yàn)樾枰治龅臄?shù)據(jù)很少，所以審計(jì)人員必須盡可能精準(zhǔn)地量化被審計(jì)單位的業(yè)務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。相比依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助審計(jì)人員進(jìn)一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計(jì)人員追求的目標(biāo)，審計(jì)人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。在實(shí)施審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員應(yīng)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫、聯(lián)網(wǎng)審計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計(jì)的效率。

(六)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。這客觀上要求專業(yè)人員來對大數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證，審計(jì)人員可以扮演這種角色，或者稱為數(shù)據(jù)審計(jì)師。能對大數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證的數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和審計(jì)學(xué)領(lǐng)域的專家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的評估能力。數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)恪守公正的立場和嚴(yán)守保密的原則，面對海量的數(shù)據(jù)和紛繁復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，選取分析和預(yù)測工具，以及解讀數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果是否真實(shí)、可靠。一旦出現(xiàn)爭議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過程。數(shù)據(jù)審計(jì)師的出現(xiàn)是為滿足以市場為導(dǎo)向來解決數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性問題的需求，這與20 世紀(jì)初期為了處理財(cái)務(wù)信息虛假而出現(xiàn)的審計(jì)人員一樣，都是為了滿足新需求而出現(xiàn)的。

三、大數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。在業(yè)界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)意識到大數(shù)據(jù)挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過收購大數(shù)據(jù)分析公司，進(jìn)行技術(shù)整合，希望從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘通常需要遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息，用于求解或優(yōu)化模型參數(shù)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行頻繁的數(shù)據(jù)訪問需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時(shí)間。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長期受益于并行算法和架構(gòu)的使用，使得性能逐漸提升。過去15 年來，效果尤其顯著。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來，并且提煉。GPU平臺從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級數(shù)增長。即便是圖形處理、游戲編程是公認(rèn)的復(fù)雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數(shù)據(jù)挖掘、圖遍歷、有限狀態(tài)機(jī)是并行化未來的熱門方向。MapReduce 框架已經(jīng)被證明是提升GPU 運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一種非平凡的策略用來并行一系列數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負(fù)最小二乘問題，及L1 正則化回歸（lasso）問題。由此得到的乘法算法，可以被直截了當(dāng)?shù)卦谌鏜apReduce 和CUDA 的并行計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即利用MapRedue 實(shí)現(xiàn)并行的基于粗糙集的知識獲取算法，還提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技術(shù)的粗糙集算法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。當(dāng)前的基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法由于需要計(jì)算核矩陣面臨著可伸縮性問題，計(jì)算核矩陣需要O(N2)的時(shí)間和空間復(fù)雜度來計(jì)算和存儲。該算法計(jì)算核矩陣時(shí)大幅度降低計(jì)算和內(nèi)存開銷，而且并沒有明顯影響結(jié)果的精確度。此外，通過折中結(jié)果的一些精度可以控制近似水平。它獨(dú)立于隨后使用的數(shù)據(jù)挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開發(fā)了一個(gè)變種的譜聚類算法，此外設(shè)計(jì)了一個(gè)所提出算法的基于MapReduce 的實(shí)現(xiàn)。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練一系列核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)，該方法適用于基于核的分類和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來適應(yīng)來自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實(shí)現(xiàn)架構(gòu)下并行決策樹分類算法的設(shè)計(jì), 并在Phoenix 共享內(nèi)存架構(gòu)上對SPRINT 算法進(jìn)行了具體的并行實(shí)現(xiàn)。F.Yan 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問題。為解決GPU 上的有限內(nèi)存限制問題，F(xiàn).Yan 提出一種能有效降低內(nèi)存開銷的新穎數(shù)據(jù)劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計(jì)算開銷，并能容易地避免內(nèi)存訪問沖突。他們使用數(shù)據(jù)流來處理超大的數(shù)據(jù)集。大量實(shí)驗(yàn)表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預(yù)測能力；但在一個(gè)有30 個(gè)多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他們提出的劃分方案和數(shù)據(jù)流方式使他們的方法在有更多多重處理器時(shí)可伸縮，而且可被作為通用技術(shù)來并行其它數(shù)據(jù)挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問題的有效的學(xué)習(xí)算法。針對異構(gòu)云中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的并行化問題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來決定系統(tǒng)中多少節(jié)點(diǎn)、哪些節(jié)點(diǎn)應(yīng)該應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析的并行執(zhí)行。這種方法可以使大數(shù)據(jù)進(jìn)行分配使得各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以同步的結(jié)束計(jì)算，并且使數(shù)據(jù)塊的傳輸可以和上一個(gè)塊的計(jì)算進(jìn)行重疊來節(jié)省時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60% 的性能。在分布式系統(tǒng)方面，Cheng 等人 提出一個(gè)面向大規(guī)?？缮炜s數(shù)據(jù)分析的可伸縮的分布式系統(tǒng)——GLADE。GLADE 通過用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數(shù)據(jù)上有效地運(yùn)行來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。文章從兩個(gè)方面來論證了系統(tǒng)的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來完成數(shù)據(jù)處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運(yùn)行結(jié)果、伸縮性以及運(yùn)行時(shí)間上對不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行了比較。

四、總結(jié) 大數(shù)據(jù)的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開云計(jì)算。高速產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)只有通過云計(jì)算的方式才能在可等待的時(shí)間內(nèi)對其進(jìn)行處理。同時(shí)，云計(jì)算是提高對大數(shù)據(jù)的分析與理解能力的一個(gè)可行方案。大數(shù)據(jù)的價(jià)值也只有通

過數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。總之，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。沒有互聯(lián)網(wǎng)，就沒有虛擬化技術(shù)為核心的云計(jì)算技術(shù)，沒有云計(jì)算就沒有大數(shù)據(jù)處理的支撐技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

秦榮生.大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)的影響研究 何清.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

張為民.云計(jì)算: 深刻改變未來

文峰.云計(jì)算與云審計(jì)———關(guān)于未來審計(jì)的概念與框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第四篇：新技術(shù)—云計(jì)算與大數(shù)據(jù)

云計(jì)算與大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然到來，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，是我們當(dāng)代大學(xué)生特別是我們計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的一個(gè)必須面對的嚴(yán)峻課題。在這次課上通過陶老師的講解以及在課后查閱相關(guān)資料，我了解到什么是大數(shù)據(jù)，什么是云計(jì)算，它們都有什么用處，有什么關(guān)系。

近幾年，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的概念受到了學(xué)術(shù)界、商界、甚至政府的熱傳，一時(shí)間云計(jì)算無處不在。秉承著“按需服務(wù)”理念的云計(jì)算正高速發(fā)展，“數(shù)據(jù)即資源”的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)來臨。大數(shù)據(jù)利用對數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、有效性提出來更高要求，需要根據(jù)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)對傳統(tǒng)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行變革，形成適用于大數(shù)據(jù)收集、存儲、管理、處理、分析、共享和可視化的技術(shù)。大數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲和管理以及數(shù)據(jù)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。

一、云計(jì)算概念

在課后，經(jīng)過翻閱各種資料，了解到狹義的云計(jì)算是指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式。指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需的資源；廣義的云計(jì)算是指服務(wù)的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需的服務(wù)，這種服務(wù)可以是IT和軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的，也可以是任意其他的服務(wù)，它具有超大規(guī)模、虛擬化、可靠安全等獨(dú)特功能。通俗的理解是，云計(jì)算的“云”就是存在于互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器集群上的資源，它包括硬件資源和軟件資源，本地計(jì)算機(jī)只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一個(gè)需求信息，遠(yuǎn)端就會有成千上萬的計(jì)算機(jī)為你提供需要的資源并將結(jié)果返回到本地計(jì)算機(jī)。這樣，本地計(jì)算機(jī)幾乎不需要做什么，所有的處理都在云計(jì)算提供商所提供的計(jì)算機(jī)群體來完成。

Kevin Hartig：云是一個(gè)龐大的資源地，你按需購買；云是虛擬化的；云可以像自來水、電、煤氣那樣計(jì)費(fèi)。

Jan Pritzker：云計(jì)算是用戶友好的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。

云計(jì)算，它是基于數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)調(diào)性價(jià)比、效率、可行性的服務(wù)運(yùn)營模式，這是提高高端計(jì)算利用率，同時(shí)提升低端計(jì)算事物處理能力，我們不關(guān)注本身計(jì)算機(jī)的能力，更多提供給后臺，由于后臺強(qiáng)大的處理能力完成。

二、云計(jì)算部署模式

根據(jù)云計(jì)算服務(wù)對象范圍的不同，云計(jì)算有四種部署模式：私有云、社區(qū)云、公有云和混合云。私有云是由一個(gè)用戶組織（例如政府、軍隊(duì)、企業(yè)）建立運(yùn)維的云計(jì)算平臺，專供組織內(nèi)部人員使用，不提供對外服務(wù)。社區(qū)云也稱機(jī)構(gòu)云，云基礎(chǔ)設(shè)施由多個(gè)組織共同提供，平臺由多個(gè)組織共同管理。社區(qū)云被一些組織共享，為一個(gè)有共同關(guān)注點(diǎn)的社區(qū)或大機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。公有云的基礎(chǔ)設(shè)施由一個(gè)提供云計(jì)算服務(wù)的大型運(yùn)營商組織建立和運(yùn)維，該運(yùn)營組織一般是擁有大量計(jì)算資源的IT巨頭，這些IT公司將云計(jì)算服務(wù)以“按需購買”的方式銷售給一般用戶或中小企業(yè)群體。用戶只需將請求提交給云計(jì)算系統(tǒng)，付費(fèi)租用所需的資源和服務(wù)?；旌显频脑苹A(chǔ)設(shè)施是由兩種或兩種以上的云組成，每種云仍然保持獨(dú)立，但用標(biāo)準(zhǔn)的或?qū)Ｓ玫募夹g(shù)將它們組合起來，具有數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的可移植性。

三、云計(jì)算服務(wù)模式

計(jì)算就要有就算環(huán)境，一般計(jì)算環(huán)境都有硬件的一層，資源組合調(diào)度的一層即操作層，以及計(jì)算任務(wù)的應(yīng)用業(yè)務(wù)的軟件層。云計(jì)算提供的三種服務(wù)模式對應(yīng)了計(jì)算環(huán)境的三個(gè)層面。這三種服務(wù)模式分別是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)IaaS、軟件即服務(wù)SaaS、平臺即服務(wù)PaaS。

IaaS即把廠商的由多臺服務(wù)器組成的“云端”基礎(chǔ)設(shè)施，作為計(jì)量服務(wù)提供給客戶。它的優(yōu)點(diǎn)是用戶只需低成本硬件，按需租用相應(yīng)計(jì)算能力和存儲能力，大大降低了用戶在硬件上的開銷。目前以Google云應(yīng)用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、Googlesites。SaaS服務(wù)提供商將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務(wù)器上，用戶根據(jù)需求通過互聯(lián)網(wǎng)向廠商訂購應(yīng)用軟件服務(wù)，服務(wù)提供商根據(jù)客戶所定軟件的數(shù)量、時(shí)間的長短等因素收費(fèi)，并且通過瀏覽器像客戶提供軟件的模式。對于小型企業(yè)來說，SaaS是采用先進(jìn)技術(shù)的最好途徑。PaaS把開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)來提供。PaaS能夠給企業(yè)或個(gè)人提供研發(fā)的中間件平臺，提供應(yīng)用程序開發(fā)、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用服務(wù)器、試驗(yàn)、托管及應(yīng)用服務(wù)。

四、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，就是對全球各種大規(guī)模數(shù)據(jù)資料進(jìn)行深度挖掘，并進(jìn)行高速度及多樣式計(jì)算后，整理出來的高價(jià)值的分析結(jié)果；重點(diǎn)應(yīng)用在國防領(lǐng)域建設(shè)，未來發(fā)展方向在人工智能領(lǐng)域，可以讓計(jì)算機(jī)自主地從經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和反饋。個(gè)人總結(jié)，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要有如下4點(diǎn)：

一是大量。存儲大，計(jì)算量大。

二是數(shù)據(jù)類型多樣。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。三是處理速度快。增長速度快，處理速度要求快。四是價(jià)值密度低。浪里淘沙卻彌足珍貴，數(shù)據(jù)沒有辦法在可忍受的時(shí)間下使用常規(guī)軟件方法完成存儲、管理和處理任務(wù)。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲得很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有：可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。

五、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)關(guān)系

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是這個(gè)時(shí)代的兩個(gè)王者，是一個(gè)硬幣的兩面，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，而大數(shù)據(jù)是云計(jì)算的一個(gè)殺手級應(yīng)用。張亞勤說，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力，而另一方面，由于數(shù)據(jù)越來越多，越來越復(fù)雜，越來越實(shí)時(shí)，這就更加需要云計(jì)算去處理，所以二者之間是相輔相成的。

本質(zhì)上，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的關(guān)系是靜與動(dòng)的關(guān)系；云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算，這是動(dòng)的概念；數(shù)據(jù)則是計(jì)算的對象，是靜的概念。在實(shí)際的應(yīng)用中，前者強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，或者看重的是存儲能力；但是這樣說，并不意味著兩個(gè)概念如此涇渭分明。大數(shù)據(jù)需要處理大數(shù)據(jù)的能力如數(shù)據(jù)獲取、清潔、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)等，其實(shí)就是需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，另一方面，云計(jì)算的動(dòng)也好是相對而言，比如基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)中存儲設(shè)備提供的主要是數(shù)據(jù)能力，所以可謂是動(dòng)中有靜。

如果數(shù)據(jù)是財(cái)富，那么大數(shù)據(jù)就是寶藏，而云計(jì)算就是挖掘和利用寶藏的利器。沒有強(qiáng)大的計(jì)算能力，數(shù)據(jù)寶藏終究是鏡中花，沒有大數(shù)據(jù)的積淀，云計(jì)算也只能是殺雞用的宰牛刀。

六、心得體會

通過這次課程的學(xué)習(xí)，了解到在如此快速到來的大數(shù)據(jù)革命時(shí)代，我們還有很多知識需要學(xué)習(xí)，許多思維需要轉(zhuǎn)變，許多技術(shù)需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需要充分考慮到大數(shù)據(jù)對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

第五篇：云計(jì)算與大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)報(bào)告

“大數(shù)據(jù)與云計(jì)算”學(xué)習(xí)報(bào)告 題目：談?wù)剬Α按髷?shù)據(jù)與云計(jì)算”技術(shù)的理解，及這兩項(xiàng)技術(shù)對商業(yè)活動(dòng)、社會進(jìn)步帶來哪些影響.首先我想簡單談?wù)労螢樵朴?jì)算，何為大數(shù)據(jù)。云計(jì)算，是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源，其側(cè)重的是計(jì)算，而大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，本質(zhì)就是利用計(jì)算機(jī)集群來處理大批量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的技術(shù)關(guān)注點(diǎn)在于如何將數(shù)據(jù)分發(fā)給不同的計(jì)算機(jī)進(jìn)行存儲和處理。其側(cè)重的是計(jì)算的對象。

其次說說云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系.可以說，大數(shù)據(jù)相當(dāng)于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”，而云計(jì)算作為計(jì)算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理，前者強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，或者看重的存儲能力。大數(shù)據(jù)需要處理大數(shù)據(jù)的能力，大數(shù)據(jù)技術(shù)是云計(jì)算技術(shù)的延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù)。

最后說說云計(jì)算與大數(shù)據(jù)對商業(yè)活動(dòng)、社會發(fā)展的作用.云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，正在引發(fā)全球范圍內(nèi)深刻的技術(shù)與商業(yè)變革。技術(shù)革新對信息化發(fā)展的引領(lǐng)與推動(dòng)作用已經(jīng)毋庸置疑,而新一波以云計(jì)算和大數(shù)據(jù)為代表的新技術(shù)對我國信息化的拉動(dòng)作用也正日益顯現(xiàn),隨著云計(jì)算服務(wù)的互聯(lián),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等領(lǐng)域的滲透相互促進(jìn),形成了市場需求與技術(shù)進(jìn)步雙拉動(dòng)的態(tài)勢，對電信運(yùn)營商而言，在當(dāng)前智能手機(jī)、智能設(shè)備快速增長、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量迅猛增加的情況下，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為運(yùn)營商帶來新的機(jī)會。大數(shù)據(jù)在運(yùn)營商中的應(yīng)用可以涵蓋多個(gè)方面，包括企業(yè)管理分析如戰(zhàn)略分析、競爭分析，運(yùn)營分析如用戶分析、業(yè)務(wù)分析、流量經(jīng)營分析，網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)優(yōu)化如網(wǎng)絡(luò)信令監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量分析，營銷分析如精準(zhǔn)營銷、個(gè)性化推薦等計(jì)算量越來越大、數(shù)據(jù)越來越多、越來越動(dòng)態(tài)、越來越實(shí)時(shí)的需求背景下被催生出來的一種基礎(chǔ)架構(gòu)和商業(yè)模式。