大数据环境下（大数据环境下审计的转变包括哪些）

咸鱼seo․chat 大数据 2024-10-02 13:16:21 16 0

本文摘要：大数据环境对持续审计有何影响〖1〗、综上所述，大数据环境对持续审计产生了积极影响。持续审计可以帮助企业更好地发现潜在的风险，并及时采取措施加以防范，提高企业的风险管理水平。随着大数据技术的不断发展，持续审计将会在未来的审计工作中发挥更加重要的作用。

大数据环境对持续审计有何影响

〖1〗、综上所述，大数据环境对持续审计产生了积极影响。持续审计可以帮助企业更好地发现潜在的风险，并及时采取措施加以防范，提高企业的风险管理水平。随着大数据技术的不断发展，持续审计将会在未来的审计工作中发挥更加重要的作用。

〖2〗、而大数据审计则是利用大数据技术和算法，对海量数据进行挖掘和分析，以发现隐藏在数据中的规律和异常情况。这三者相互关联，共同为审计工作提供了更全面、更深入的视角和手段，能够更好地发现潜在的风险和问题，提高审计的效果和价值。

〖3〗、审计环境对审计需求的影响有政治环境对内部审计的影响，法律制度环境对内部审计的影响，技术环境对内部审计的影响等。政治环境对内部审计的影响。政治环境体现了国家的政策，对内部审计工作的发展举足轻重。

〖4〗、因此，提供的信息在时效上很弱，这样的信息对企业做出决策就帮助不大。持续审计则是强调在审计事项发生后或者发生时立即进行审计，提供的信息体现了实时性，进而也符合会计信息质量要求中重要性、相关性原则。（三）审计程序的自动化。

〖5〗、传统的审计方法通常是周期性的，而现代内部审计正逐渐转向持续监控的模式。通过实施持续监控，企业可以实时识别潜在问题并立即采取措施进行改进。此外，灵活审计方法的采用也大大提高了审计效率。这些方法包括远程审计、风险导向审计等，能够适应不同情境和不断变化的市场环境。

〖6〗、因此，利用传统的审计程序和方法对在计算机系统环境下生成的会计报表进行审计已经远远不够。只有开展计算机辅助审计，才能对被审计的会计电算化系统作出客观的、公正的评价。但是，审计电算化的研究才刚刚起步，相对滞后于会计电算化。

如何加强大数据环境下信息数据安全防护工作?

- **运行安全措施**：定期备份数据，检测并清除病毒，确保电磁兼容性。- **信息安全措施**：维护数据的保密性、完整性、可用性以及抗抵赖性。- **安全保密管理措施**：建立包括组织结构、制度、技术在内的全面管理框架。通过这些综合措施，可以有效加强大数据环境下的信息数据安全防护工作。

加强数据权限管理，建立严格的权限控制机制，记录每个人的数据访问和操作日志。在数据采集、存储、处理环节做好隐私保护措施，如匿名化或脱敏处理个人敏感信息。建立完整的安全风险管理措施，包括安全政策、权限管理、审查访问、安全报告和漏洞评估。

数据加密：对敏感的个人数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）。访问控制和权限管理：实施严格的访问控制措施，仅允许授权人员访问敏感数据。

提高数据素养和维权意识用户应了解个人数据的重要性，学会识别并应对数据风险。一旦发现受到不公平待遇或遭遇大数据杀熟，应及时向平台反馈并要求处理。若平台不予以理睬或处理不当，可以考虑向相关部门投诉或寻求法律援助。

首先，数据加密是一种有效的安全措施。对于重要的数据，可以使用强加密算法进行加密处理，确保只有授权人员才能够读取和处理其中的数据。同时，需要采用防泄漏技术，在数据传输和存储的过程中加入多重安全层，以避免数据流失。其次，加强数据权限管理。

大数据发展有什么困境

〖1〗、还有就是自助服务方面的困难了，现在自助服务很流行，所以在大数据环境下的话就需要将巨量的用户数据进行同时处理操作，处理难度比较大。在过去的四年时间之内，大数据在世界环境下技术发展已经逐渐在发展起来了，当然比较好的部分肯定还有后期，最终才能实现一个真正的投资回报率。

〖2〗、大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。很难足够快地处理大数据以使洞察有用。大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天发生改变。

〖3〗、数据基础的缺失大数据发展的前提条件是要有丰富的数据源，对于制造业，IT行业数据化程度比较高，虽然缺少资源共享和信息交换，但至少可以在公司内部探索和尝试。但对于教育，医疗行业数据化程度还是远远落后于大数据时代的需求。单从患者的角度考虑，自己在各个医院的病例和居家检测的医学数据。

〖4〗、社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私。人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。

〖5〗、我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在世界市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。

大数据环境下的隐私担忧,主要表现为

在大数据环境中，人们对隐私的担忧主要集中在个人信息的识别和潜在的暴露风险上。一旦数据泄露，用户的个人和财产安全可能面临威胁。不法分子会利用泄露的个人信息，通过分析和筛选来获取用户的详细特征。这些信息被用于从事各种犯罪活动，如电信诈骗、非法讨债，甚至包括绑架和勒索。

这种情况隐私担忧主要表现为个人信息被过度收集和滥用、隐私泄露的风险增加。个人信息被过度收集和滥用：在大数据环境下，个人信息被广泛收集和使用，但如果没有得到合理的保护和管理，就会被滥用，导致个人隐私泄露。隐私泄露的风险增加：由于大数据的复杂性和多样性，个人隐私泄露的风险也随之增加。

个人的信息被识别与暴露。通过查询大数据的相关资料了解到，大数据下的隐私担忧主要表现为个人的信息被识别与暴露。随着大数据时代的到来，大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使传统网络安全防护面临严重威胁与全新挑战，特别是个人信息被暴露的问题。

大数据环境下隐私担忧主要表现为个人信息的被识别与暴露。数据泄露会造成用户人身财产受到威胁，不法分子通过各种途径收集人们被泄露出去的个人信息，经过筛选分析用户特征，从事电信诈骗、非法讨债甚至绑架勒索等精准犯罪活动。

大数据环境下该如何优雅地设计数据分层

〖1〗、首先，让我们明确数据分层的目的：它旨在清晰地组织数据结构，追踪数据的源头，减少重复开发的负担，并简化问题解决。数据分层理论大致分为三个层次：ODS（操作数据存储）、DW（数据仓库层）和DP（数据产品层）。

〖2〗、模型优化：针对特定任务和数据分布，选取合适的模型并进行优化。例如，对于图像数据处理，可以使用卷积神经网络（CNN）；对于文本数据处理，可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型。同时，还可以采用正则化、dropout等技术来防止过拟合，提高模型的泛化能力。

〖3〗、总是听到数据域，那么数据域和主题域是有什么关系呢，借鉴《阿里巴巴大数据之路》书籍和网上有人总结过这么一段，如下：主题域：面向业务过程，将业务活动事件进行抽象的集合，如下单、支付、退款都是业务过程，针对公共明细层（DWD）进行主题划分。

〖4〗、另外，在大数据环境下，教师要为学生提供真实、可靠的数据教学服务，引导学生养成善于开发和应用数据的意识和能力，能够根据自身的需要进行数据的获取，这也能够为教师教学互动的开展提供针对性，促进师生间的共同进步。

大数据环境下中小企业财务信息化可以从哪几个方面提出措施?_百度...

〖1〗、在大数据环境下，中小企业实施财务信息化可以从以下几个方面着手：理顺企业管理思路：中小企业应调整管理模式，发挥管理者的创新和实践精神，以开放的心态探索新技术工具，提高管理效能。完善财务数据收集机制：建立自动化的数据收集体系，利用技术手段如数据挖掘和清洗，确保数据的准确性和易用性。

〖2〗、在大数据环境下，企业可以根据财务数据，进行风险预测和防控。对于中小企业而言，风控既是必须的，也是极为重要的一项工作，它影响到企业的生死存亡。中小企业可以通过对财务和经营数据进行计算和分析，预测企业未来的利润、现金流、财务风险等。减少企业的风险，也是中小企业大数据化、智能化的必由之路。

〖3〗、面板呈现 CPU 使用率、内存使用率、上传和下载流量的实时数据，同时下方显示系统运行状况。还可通过鼠标点击查看系统录入时间、IP、操作系统、内置存储、内存、CPU、服务器用途等详细信息，展示税收信息化建设的硬件设备基础。

〖4〗、首先说一下数字化的概念：数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

〖5〗、本文中，笔者主要从结果分析转向过程管控、单一分析转向多样性分析、阶段分析转向实时分析等方面对大数据时代下财务分析的发展方向进行研究，并提出一些做好财务分析工作的具体策略。

大数据环境下关于电信诈骗案件研判的思考

〖1〗、近年来，我国警方对电信诈骗的打击力度不断增强，取得了一系列显著的成就。然而，电信诈骗案件的数量仍然在持续上升。这些犯罪行为的特点是手段不断更新、地域跨度广、呈现出明显的团伙化趋势，且赃款追回困难，破案模式难以复制，办案人员常常需要跨区域长期作战。

〖2〗、通过大数据技术与公安业务的结合与创新，SCOPA产品突破了传统的“反电信网络犯罪查控平台”限制，通过数据融合、实时分析模型、大规模情报分析等方面的技术优势，使得电信诈骗的研判展现出高效、精准和前瞻的全新面貌。在大数据时代，明略数据希望以技术的力量帮助公安机关告别传统警务，迈向真正的智慧警务。

〖3〗、湖南省作为人口大省、务工大省，电信诈骗事件频发。为打击此类犯罪，中国移动湖南有限公司构建了独立的反诈大数据平台，运用南大通用GBase数据库与Hadoop的融合技术，通过线索发现、追踪溯源等功能，对涉诈IP、域名、APP进行有效研判和处置，强化潜在受害者的预警劝阻机制，对抗电信诈骗。

〖4〗、首先，银行作为高风险行业，储户的资金安全涉及银行的声誉问题，银行工作人员应深刻认识防范电信诈骗犯罪的重要意义。近来不法分子利用个人信息泄露，借助电话、网络等手段实行诈骗犯罪案件呈高发态势，诈骗手法不断翻新，给银行客户资金安全造成较大危害，银行网点对当前案件防范应有充分认识，明白防范电信诈骗犯罪的重要意义。

〖5〗、如此高效的系统运作需要有大数据作为保障，用户举报则至关重要。