Ⅰ 轉：大數據到底要研究什麼
外行人一看就知道是要讓所有東西都聯上網際網路。後來，又是雲計算，說是要把計算放到雲里去。雲在哪裡呢？反正在遠處，也還可以理解。最近，在計算機軟體領域，到處都在喊大數據。這有點不好理解。數據（data）是個不可數名詞，怎麼來大小了？我自己也一樣，最近大致學習了一下，看大數據究竟要研究什麼？提出來拋磚引玉吧！
何謂「大」數據？70年代若干兆位元組（MB）就算大量數據了，以後是千兆位元組（GB）、兆兆位元組（TB），而現在已經到了PB級（1PB=1024TB），而高端數據倉庫已達EB級（1EB=1024PB）。反正是千倍千倍的往上翻。想想，光是全世界各地裝的攝像頭有多少，每時每刻都在產生數據。唱歌、通話、錄音產生多少數據。多少億人上網、發微博，多少數據！有了網際網路，這些數據就都在網上流通，而不是死在那裡。票子不流通就沒有價值，數據也一樣。數據不利用也毫無價值。所以，的確每天都產生大量的數據，需要處理。所以有大數據，而且需要處理。這一點，沒有疑義。 在計算機領域，早就有資料庫分支，後來發展到數據倉庫，也有人叫海量數據處理。現在又提出所謂「大數據」。有了網際網路以後，數據的一個重要特徵是互動性和動態性，就是說任何用戶既可以下載，也可以上傳，也可以實時對話。例如在線商務，政府的群眾情緒分析，衛生部門的流行病疫情分析，社會科學家研究社會網路如何擴散社會呼聲及如何有效處理。但是，這些都屬於大數據技術的應用，雖然每一個都需要一個應用程序，但不屬於大數據技術本身。可這些都要求支持大量數據的計算、搜索和存儲。因此，大數據分析和管理成為當今計算領域最關鍵性的挑戰。 有人認為，大數據主要是數理統計，對大量同類型數據進行統計分析。這屬於數理統計學科，不屬於計算學科。也有人認為，大數據主要是數據挖掘、機器學習。這倒有點靠譜。但是，數據挖掘、機器學習是另外兩個學科領域。不能把數據挖掘、機器學習包括在大數據的研究范圍之內。大數據是資料庫發展而來的。資料庫要做的是數據的組織、存儲和管理。關系資料庫比較容易創建和存取，而且容易擴充。在資料庫創建之後，一個新的數據種類能被添加而不需要修改所有的現有應用軟體。並行資料庫的SQL語言應運而生。但是，大數據來了以後，沒有一個設備能存儲這么大量的數據，它必須存儲在許多的存儲設備中。一個硬碟即使能存1TB，對於EB的數據也無濟於事。而且，讀寫都很費時。串列地組織、管理、搜索這么大量的數據，用多麼快的計算機都無能為力。因為超級計算機可以計算得很快，但與存儲設備的輸入輸出快不了。所以，串列根本是不可取的，必須並行化。當前的大數據基本都運行於網路化的計算機群（Cluster of computers）上，每一個都有自己的處理器、存儲器和硬碟。數據分布在多個計算機機群上，通常採用哈希分塊，或者按范圍、隨機分塊，或者隊列，其處理一般用並行基於哈希的分而治之的演算法。這里，「分布」和「並行」成了兩個關鍵詞。不可想像，能有一個計算機來管理整個計算機機群。更新、搜索數據都必須是分布式的，而且不能串列，一個一個地來做。Google開發了一個谷歌文件系統（GFS），可以在成百上千的機群里進行基於字元串的文件搜索。用戶可以並行地加入數據，也可以實時地把數據加入到某一類中（MapRece）。Yahoo和其他Web公司，譬如Facebook，搞了一個谷歌大數據棧的開源軟體，從而產生了現在很時髦的Hadoop平台及HDFS存儲層。為了要實現在線事務處理（OLTP），容錯不可少。由於上億用戶的同時使用，OLTP系統必須很快查找、更新用戶資料，任務很多，要快、不能錯、防攻擊，而且還不能太貴。Google和Amazon都開發了他們自己的系統。今天，Hadoop和HDFS已經成為大數據分析佔有統治地位的平台了。數據分析不能停留在MapRece水平，而是要更高層次的說明性語言，更容易表達、書寫、找錯。這樣的語言大家都在搞。這樣，問題就來了：我們是跟著這些大公司，跟蹤和改進Hadoop，還是另闢蹊徑。我們搞跟蹤搞了幾十年了，基本都用人家的，然後搞漢化。人家搞漢化甚至比我們還快。我們搞出來的東西常常沒人家好用，市場就先入為主，被人家佔領了。另外搞一個類似的東西，既搶不到市場，學術價值也不大。這時候，科學研究就見功力了。抓不住基礎性問題，沒有全新的想法，就很難出原始創新的成果。 歸根結底，基礎性問題是大數據的分布存儲，並行處理。就像一個人有一個任務，需要許多人參與才能完成，而且他們互不相識，任何個人都完不成。應該怎麼做？大家想想，也許能把這個問題說得更加確切一些。
Ⅱ 當前審計研究的熱點問題有什麼
1、論審計全覆蓋的可行性（審計長比較重視）
2、審計系統垂直管理後，如何整合審計力量
3、如何有效利用大數據系統開展審計工作。
4、影響計算機輔助審計發展的因素分析
Ⅲ 如何利用大數據開展審計工作
數據可以反映問題，大數據管理是審計的一個非常有效的工具。
首先明確你版們企業需要審計的方向權：比如量、價格等等，有了方向之後，再有針對性的收集數據、分析數據，你就會看到很多問題。再結合發現的問題，到項目現場實地踏勘，找尋原因。
Ⅳ 什麼是大數據審計
就是說找到這些數據之後，然後根據一些軟體自動對這些數據進行判斷收集。