数据恢复范文第1篇
一、法国电力
法国电力集团(EDF)是一家国有综合性跨国能源公司，拥有欧洲最大的电力生产系统，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。
(1)建立独立机构支持运营决策 法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。
(2)运用大数据技术挖掘数据资产价值 目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。
二、 美国电力
美国在智能电网的工程应用方面处在世界前列，应用涉及用户行为分析、需求响应分析、设备风险分析、系统风险评估、能效分析、决策支持等多个领域。
美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500万条数据，每天约传输8GB/2.2亿条数据，年收益预计可达200万美元。其中，AMI 管理模块(图2-1)，可快速查看电表状态、隐患区域、部署进度以及焦点问题，优化AMI的全寿命周期管理，提高AMI系统运行效率，降低公司运行成本;收入保护模块(图2-2)能够识别欠费/窃电行为，改进收费和服务策略，降低非技术性线损。
图 2-1 C3能源分析引擎平台中AMI管理模块操作界面
图 2-2 BG&E公司收入保护模块界面
美国Con Edison公司与MIT、哥伦比亚大学联合开发了基于机器学习的配电网故障风险评估系统。该系统在纽约供电公司进行了试点应用(图2-3)，可针对馈线和设备(电缆、配变等)进行故障风险等级评估，用于指导停电检修、提高设施维护效率、提升配电网可靠性。
图2-3 配电网故障风险评估系统
美国Battelle研究中心利用IBM公司的流处理软件InfoSphere及高兼容性服务器Netezza开展太平洋西北智能电网示范项目(Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project)研究，该项目参与单位包括来自美国西北五州的11家公共或私人电力供应商，Bonneville电力局和华盛顿大学等，通过分析近6万名电力用户在动态电价下的用电信息，研究准实时条件下(智能电表采集频率5分钟/次)的需求响应、价格波动、能量消耗、窃电监测等交互行为。图2-4给出了华盛顿大学内建筑的用能情况，它集成了华盛顿大学校内建筑的智能电表数据，可分析各建筑用能情况与准实时天气关系等。
图 2-4华盛顿大学内建筑的用能分析
美国UCLA大学可持续发展中心(CCSC)联合LA水利电力部(LADWP)、政府规划办公室(GOPR)共同开发了洛杉矶电力地图(LA Electricity Map)。该地图以街区为单位将人口信息、收入信息、街区环境信息等社会经济信息与用电信息、用水信息、排放垃圾信息等耗能信息全部集合在一起，以加州地图形式展示了2011年1月到2012年6月之间数据(图2-5)，从而直观展示社区周期、能耗、碳排放量等可持续发展重要指标。为城市规划提供了直观有效的辅助依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。作为城市内能源应用趋势的可视化分析工具，该地图有助于更直观地讨论如何进行能源投资，提高能源效率以及制定公共政策。
图2-5 LA电力地图
为更新日趋老化的电力基础设施，同时也作为新的智能电网计划的一部分，芝加哥电力大力推广使用智能电表。预计到2018年，将有超过四百万智能电表被安装和投入使用，此举可为用户节约超过一亿七千万的费用。到目前为止，芝加哥地区已经有将近30万智能电表被安装且投入使用。很快，使用智能电表的居民将覆盖整个芝加哥地区。智能电表是智能电网技术的一个重要组成部分，它给人们提供了更可靠的电力支持和更多的省钱机会。智能电网计划致力于改造芝加哥的电力使用情况，使更多的家庭和企业节省资源和金钱。因此，芝加哥政府非常支持新一代的智能电网技术，并将此作为智能基础设施建设的一部分。新的基础设施投资，为长期的经济增长和居民生活水平的提高奠定了坚实的基础。此外，芝加哥电力在智能电表推广过程中同步规划建设AMI体系，贯通营销、GIS、工作指令、天气预测等多个信息系统，建立“用户智能平台”进行大数据关联分析，结果应用于供需求侧响应、能效、资产负荷分析等多个商业功能模块。
三、 日本电力
日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT日本”新综合战略，今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策(从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力)，日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。
2012年10月份，东京电力公开招标采购家庭用智能电表，大崎电器等公司参与投标，东电计划到2018年将90%的东电家庭用户的机械式电表更换为智能电表，总计约为1700万台。 关西电力公司则采用大崎电器子公司enegate的智能电表产品进行试验运行，预计该公司今后的量产规模将达100万台，大崎电器今年的总投资额将达50亿日元。东光电器与东芝共同组建的东光东芝电表系统公司主要面向写字楼、公寓楼等开发智能电表，目前正积极拓展产品销路。此外，野村不动产也将于2013年开售公寓专用型节能电表。智能电表可以实现用电量数据在用户和供电公司之间的智能传送，能够有效节电，初步预计日本国内的市场规模约为7000万台，5年后智能电表的需求将占全部电表需求的80%。目前，东京电力与关西电力已经开始试运行智能电表联动系统，各电表厂商正通过加大投资、开发新产品等方式积极抢夺这一市场。大崎电器工业计划于年内依托埼玉县事务所新设智能电表工厂，产品主要面向东京电力公司，根据东电提供的设计规格进行研发、生产等作业。
2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
四、 澳大利亚电力
澳大利亚国家电力委员会从2007 年开始在全国范围内推行高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure，AMI)项目，引入分时电价(基于时间间隔计量)，使用户能够更好地管理电能消耗。澳大利亚政府推行电力市场的改革不仅仅是为了提高供电效率，而且通过改善电价制度，提高对能耗的控制以及减少温室气体排放。2011年，澳大利亚电力巨头新南威尔士州能源公司宣布开始一项全新的智能电表项目。这一项目旨在使其用户更好的管理和控制用电量。部分用户作为志愿者可以选择安装电表，并将通过电脑、智能手机和网络浏览器的操作及应用对用电量进行详细记录。事实上尽管输电网络已经运营了数个世纪，但网络运营商在输电网的维护和输电网低压段输送损耗等问题上仍缺乏经验。到目前为止，公共事业部门虽然已经在整个城市的高压输电段布置了输送损耗监控，但对于低压段的输电线路故障和输送损耗还依赖于用户传递过来的信息。
五、 中华电力
数据恢复范文第2篇
［摘要］ 数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。现代企业的发展离不开信息技术的融合运用，本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用。
［关键词］ 数据仓库； 数据挖掘； ERP
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2011 . 23. 031
［
数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。本文探讨将数据仓库、数据挖掘技术运用于ＥＲＰ系统。以数据仓库作为企业底层的数据源，再配合各种数据挖掘技术，结合ＥＲＰ的管理思想，发挥数据仓库与数据挖拥技术在决策支持方面的长处。
１数据仓库技术概述
１．１数据仓库的特点
（１） 面向主题。主题是在较高层次上对数据的抽象，面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象数据的一个完整、一致的描述，能完整统一地刻画各个分析对象所涉及的企业的数据项，以及数据之间的联系。
（２） 集成。对多个异种数据源需先统一，然后进行数据的综合和计算。
（３） 时变。数据仓库随时间变化不断增加新的、删除旧的数据内容。
（４） 非易失。数据仓库总是物理地分离存放数据，由操作环境下的应用数据转换而来。
１．２操作数据库与数据仓库
数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理，在数据库中保存了大量的日常业务数据。
（１） 用户和系统的面向性不同：ＯＬＴＰ面向操作人员和低层管理人员；ＯＬＡＰ面向决策人员和高层管理人员。
（２） 数据内容不同：ＯＬＴＰ是管理当前的数据，对基本数据进行查询和增、删、改操作处理，是以数据库为基础；ＯＬＡＰ是管理历史的、导出的及综合提炼的数据，比ＯＬＴＰ要多一步数据多维化或预综合处理的操作。
（３） 数据库设计模型不同：ＯＬＴＰ采用Ｅ－Ｒ模型；ＯＬＡＰ采用星型或雪花模型。
１．３ＯＬＡＰ操作技术
ＯＬＡＰ的操作主要是对多维数据进行的，主要有上卷、下钻、切片、切块和转动。
（１） 上卷（也称上钻）：通过维层次向上攀升或通过维化简，在数据上进行聚集。
（２） 下钻：是上卷的逆操作。如当前位置是区维，下钻则是街道维、门牌维。
（３） 切片：是在给定的一个数据方的一个维上进行选择，形成一个子方。
（４） 切块：对两个或多个维进行选择。
（５） 转动：数据没有发生改变，只是改变一个报告和页面显示维的方向。
２数据挖掘技术概述
２．１数据挖掘环境
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
在数据挖掘中被研究的业务对象是整个过程的基础，它驱动了整个数据挖掘过程，也是检验最后结果和指引分析人员完成数据挖掘的依据和顾问。
２．２数据挖掘过程简介
（１） 确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。
（２） 数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。数据的预处理——提高研究数据的质量，为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。数据的转换——将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
３ＥＲＰ概述
３．１ＥＲＰ的由来
企业资源计划（ＥＲＰ）这一概念是由Ｇａｒｔｎｅｒ公司于２０世纪９０年代初提出的。它的发展一般来说是经过：订货点法、ＭＲＰ萌芽期、ＭＲＰ、闭环ＭＲＰ、ＭＲＰⅡ、ＭＲＰⅡ／ＪＩＴ、ＥＲＰ这样几个阶段而逐步完善形成的。
３．２ＥＲＰ实质
ＥＲＰ是一个融合了多种先进管理思想的信息系统，其核心管理思想就是实现对整个供应链的有效管理。ＥＲＰ的基本思想是把企业的业务流程看作是一个紧密联系的供应链，并将企业内部划分成几个相互协同作业的支持子系统，可对企业内部供应链上的所有环节有效地进行管理，从管理的范围和深度方面为企业提供了更丰富的功能和工具。
４基于ＥＲＰ的數据仓库
４．１数据仓库在ＥＲＰ中的应用
建立基于ＥＲＰ的数据仓库，首先是分析ＥＲＰ的数据模型，在其基础上建立相应的数据仓库数据模型，这时对关键数据的识别、整理、清洗、转化和对主题域的确定非常重要，之后的数据抽取程序建立等工作也不容忽视。
建立基于ＥＲＰ的数据仓库面临的问题总的来说集中在两个方面：一是如何将事务处理逻辑模型和数据仓库模型对应起来，并将ＥＲＰ事务处理和外部数据导入数据仓库中；二是在数据仓库基础上如何构建企业的商业智能系统来支持企业的管理决策活动，即数据仓库的应用。
４．２实施ＥＲＰ项目注意事项
数据挖掘应从以下两个方面加以考虑：一是为进行数据挖掘所做的数据准备；二是数据挖掘的各种分析算法。
数据准备包括两个方面：一是从多种数据源中综合数据挖掘所需要的数据，保证数据的综合性、易用性、数据的质量和数据的时效性；二是从现有数据中衍生出所需要的指标。
随着信息技术的不断发展，各行各业的人们掌握了大量的数据，将数据仓库、数据挖掘技术与ＥＲＰ有效的结合能够最大限度地提高数据处理效率，并发现隐藏在数据之后的有用的知识和信息。这是未来企业信息技术应用发展的一个很重要的方向，有着广阔的发展前景和应用价值。
主要参考文献
［１］ 刘进． 数据挖掘在学生信息管理系统中的应用［Ｄ］． 重庆：重庆大学，２００８．
［２］ ［加］Ｊｉａｗｅｉ Ｈａｎ，Ｍｉｃｈｅｌｉｎｅ Ｋａｍｂｅｒ． 数据挖掘：概念与技术［Ｍ］． 北京：机械工业出版社，２００７．
［３］ 刘伟． 信息管理与数据库技术［Ｍ］． 北京：机械工业出版社，２００５．
［４］ 梅姝娥，陈伟达． 管理信息系统［Ｍ］． 北京：石油工业出版社，２００３．
数据恢复范文第3篇
在学生选课数据库中实现其查询操作，写出T-SQL语句(注：学生选课数据库为前三次实验课所建立的数
据库)
一、简单查询实验
(1)查询选修了课程的学生学号。
(2)查询选修课程号为0101的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩降序排列，如果成绩相同则按
学号升序排列。
(3)查询选修课程号为0101的成绩在80~90分之间的学生学号和成绩，并将成绩乘以系数0.8输出。
二、连接查询实验
(1)查询每个学生的情况以及他(她)所选修的课程。
(2)查询选修离散散学课程且成绩为90分以上的学生学号、姓名及成绩。
(3)查询每一门课的间接先行课(即先行课的先行课)
三、嵌套查询操作
(1)查询0101课程的成绩高于张林的学生学号和成绩。
(2)查询其他系中年龄小于计算机系年龄最大者的学生。
(3)查询同王洪敏“数据库原理”课程分数相同的学生的学号。
(4)查询选修了全部课程的学生的姓名。
(5)查询与学号为09001103的学生所选修的全部课程相同的学生学号和姓名。
(6)查询至少选修了学号为09001103的学生所选修的全部课程的学生学号和姓名。
四、组合查询和分组查询
(1)查找选修“计算机基础”课程的学生成绩比此课程的平均成绩大的学生学号、成绩。
(2)查询年龄大于女同学平均年龄的男同学姓名和年龄。
(3)列出各系学生的总人数，并按人数进行降序排列。
(5)查询选修计算机基础和离散数学的学生学号和平均成绩。
4、要求
请按题号依次作答，完成在word文档中，写明班级学号姓名，于周日之于周日之前发至xcf7@163.com，
数据恢复范文第4篇
1 有线机房数据备份恢复系统功能需求
随着应用容量和规模的扩大, 电视数据量呈几何级的快速增长, 传统数据备份方案在实时性、大容量、动态分析、安全可靠性、综合备份效率、可操作性等方面均不能满足现代数据备份恢复系统的需求。有线机房数据备份恢复系统应该具备以下多方面的功能特性。
(1) 利用先进的仪器设备构筑具备运行数据采集、分析运算、智能管理等功能的操作系统, 且整个系统必须具备较强的兼容性和可扩展性。
(2) 能够满足有线机房内现有的异构网络环境, 便于与其它设备或控制系统进行动态数据共享和通信;能够根据用户需求建立文件系统数据、操作系统数据、以及多类型多通道应用数据库数据的实时动态备份;能够智能分析运行数据, 并根据相关特性数据提供科学合理的策略方案建议, 便于运行人员制定相应的电视节目运营计划。
(3) 通过内部编程实现对某一段时间性较强的信号数据进行实时分析归档, 同时当备份恢复软件在使用当前数据库中数据时, 能自动进行数据备份和恢复, 防止人为操作失误造成信号数据的丢失。整个数据备份恢复系统可以实现分级存储动态管理, 并支持在数据备份时的外部特权管理实现对备份数据的快速恢复。
2 基于网络的有线机房数据备份恢复系统
电力电子技术、网络技术、以及计算机技术的不断发展, 数据备份恢复方案也变得越来越多, 如:磁带库、U盘等移动存储设备拷贝、文件数据服务器 (PC) 、构筑数据存储局域网等技术手段。但上述数据备份恢复方案大多存在不足, 如:有的数据存储备份恢复速率慢、数据备份量小;有的虽然可以快速大量的进行数据存储备份, 但需要构筑独立数据网络结构, 综合投资成本较高[2]。为了获得经济适用的电视数据备份恢复方案, 在结合有线机房现有的设备基础上, 利用数据网络、数据备份恢复服务器、客户机共同组成一种基于网络的电视信息数据备份恢复系统。
在有线电视网络地市节点处设置相应的数据备份恢复服务器, 并利用内部有线网络将各分节点进行有机连接, 不仅可对本市有线网络的运行数据信息进行实时采集和动态备份, 同时还可以通过远程广播电视网络, 实现对县区、乡镇等基层节点服务器数据信息进行异地采集和实时备份恢复。正常工作时, 系统在对数据库中的数据进行逻辑分析运算时, 备份恢复服务器就会对所提取的数据信息进行动态备份。运行人员在日常运行管理过程中, 通过系统可视化人机互通客户机对系统进行初始值设定, 并将需要进行备份的运行数据信息通过有线网络传输到文件服务器中进行数据备份, 而当管理人员需求调取数据信息时, 就可以通过系统控制命令, 备份恢复服务器数据库中快速提取运行数据信息, 用以制定相应的调度管理计划策略。
2.1 双机互为热备用
为了提高备份恢复系统的可靠性, 在电视广播系统中各有线中心和分中心节点处的核心备份恢复服务器均采用双机互为热备用技术, 即一台服务器作为主服务器 (工作服务器) , 一台服务器作为备用服务器, 并通过相应的网络通道进行有机连接。在工作时, 若系统主服务器由于其它原因出现故障时, 备用服务器会立即从休眠状态转为工作状态, 接管主服务器所有工作流程, 从而提高了系统数据备份恢复高效性和可靠性。
2.2 备份存储服务器
在数据备份恢复过程中, 无论是磁盘阵列还是双机互为热备用模式, 当任何工作软件错误、外部病毒干扰、以及工作人员的误操作都会同步地在多份数据中产生各类影响。一旦发生备份磁盘阵列数据丢失、主机与备机同时数据丢失、以及当备份恢复服务器操作系统严重崩溃时, 整个系统不可能在很短时间内完全恢复, 就会导致大量的数据信息丢失。通过设置一台备份存储服务器可以有效避免上述情况, 这里增设备份存储服务器与双机互为热备用模式是完全不同, 也就是说系统中采用两套独立的数据备份恢复服务器。在正常工作时, 工作人员根据数据信息重要性在客户机上设置备份存储服务器相应的备份恢复策略, 当出现上述数据丢失情况, 数据备份恢复系统就可以通过通信网络从备用服务器中提出相应的恢复数据, 从而保证系统工作可靠性。
3 系统综合功能分析
有线机房数据备份恢复系统主要将先进的数据备份恢复技术结合现有机房内的基础设施, 实现了对运行数据信息的动态可靠备份管理, 其具体功能可以归纳为以下几点。
(1) 实现了数据的实时动态管理和保护。
该系统中引入了先进的计算机技术、通信技术等, 大大提高了系统数据分析处理效率, 整个有线机房只需要一小部分人员就可完成对运行数据信息进行全方位管理。采用了双机热备用和备份存储服务器不仅可以对数据信息进行实时备份, 同时还提高了整个数据备份恢复系统的综合运行可靠性。
(2) 全自动化的智能备份管理策略。
在系统备份软件管理策略过程中, 结合先进的智能分析技术, 用户可以根据需要制定任意的数据备份策略, 从而达到对数据信息的智能可靠的统一备份恢复管理。整个系统采用可视化人机互通界面, 用户只需要通过相应的鼠标点击就能完成整个数据备份系统的智能管理, 无需用户进行复杂操作, 同时还可以保证备份数据百分之百的完整性和实时可靠性。
(3) 系统兼容扩展性。
通过有线机房内部现有的存储局域网, 不仅节省了大量的工程投资, 同时运行数据可以通过存储局域网远程到广播电视控制中心, 实现运行数据的集中实时调度管理。
4 结语
有线机房中心数据库中保存着系统运行的节目信息、节目状态、业务流量和网络状态等各种控制信息, 这些信息是整个有线电视系统高效稳定运转的基础, 是提高系统运行效率的重要保障。采用双机互为热备用和备份存储服务器的数据备份恢复系统, 可以大大提高有线电视服务系统的可用性, 减少因数据库数据损坏或丢失带来的时间和经济损失, 为有线电视用户提供稳定可靠的业务服务。
摘要：在分析了有线机房数据备份恢复系统功能需求后, 对具有双机互为热备用和备份存储服务器的数据备份恢复系统的拓扑结构和功能进行了详细的分析研究。
关键词：有线机房,数据备份,备份存储服务器
参考文献
[1] 范青, 马树才.浅谈网络数据库的系统安全[J].河北北方学院学报, 2005, 21 (5) :72～74.
数据恢复范文第5篇
一、数据式审计模式特征探析
(一) 思路趋于系统化
该模式不受传统审计思维所限, 以系统为基础, 通过中间表以及审计分析模型的切实构建, 来对可以数据做到深入审计, 最后以实际为导向展开客观评价。该模式也就是由整体推至部分最后回归整体的系统化思路。
(二) 扩围趋于扩大化
随着电子政务持续完善, 政府部门对应的各类信息系统逐步融于公共管理领域, 这便使得审计范围趋于扩大化。首先, 对于审计对象来说, 由于信息系统的推动, 很多审计均是依靠计算机来实施, 因此可对人为错误进行把控。但如果系统内部遭到恶意篡改, 则会引发严重审计后果。因此, 审计实施还应针对审计系统强化内控测试, 并且做好实时调查以及后续评价。其次, 审计工作可依靠软件来对政府系统底层尚未得到处理的数据展开采集, 确保审计数据更富真实性, 从而强化审计效率。
(三) 方法趋于智能化
传统审计多是依靠抽查法或者是详查法开展, 虽然后续存有分析测试审计, 但其效率仍不理想。而以大数据为基础实施审计, 审计核心便由方式向着数据分析转变, 以往审计仅能针对信息展开处理, 却不能对数据做到合理处理。为确保数据得以高效处理, 审计需要依靠智能软件实施, 此类软件可对多年数据进行综合, 并以群体行为为对象展开深入剖析, 从而揭露出社会潜在规律, 为政府决策夯实数据基础。此外, 审计还可为政府发现、改进问题提供帮助。政府审计除了针对数据做到分析挖掘外, 还可从图表等内容出发展开剖析, 确保政府决策更富实效性。
(四) 程序区域灵活化
相较于传统审计来说, 该模式在审计程序层面变化显著。传统审计一般涵盖审前调查、现场审计还有审计终结。但是数据化模式的审计在前两阶段上早已模糊化, 多是依靠电子数据以及系统测评来实现, 因此可对审计时间做到有效把控。
二、推进数据式审计模式构建的有效策略
(一) 从审计流程以及机构设置出发加以调整
审计期间通常可将流程设置成审计准备、审前调查、实施以及最后的审计报告。一般审计准备以及调查多是依据数据分析是否实施为界限加以划分。如果需要则应进行通知书的及时递交, 从而获得对应的系统数据。对于审计调查来说, 则应以审计实际为导向进行审计成员的切实选取, 并就大量数据展开采集、转化以及后续的清理和分析, 从而为审计方案以及数据剖析夯实基础。其他审计过程则与传统审计类似。就审计过程而言, 机构设置也应以审计实际为导向展开调整。比如, 若应对财政资金分类进行考虑, 则需要做好职责归并等的调整。审计部门展开组内分工时, 还应考虑“数据”特点, 应由部门处长实施总体协调与领导, 确保各岗位得到切实设置的同时, 引导审计人员明确相应的岗位职责, 对过去相互推诿或者是各自为政的状况进行规避。
(二) 进行数据管理中心的切实构建
审计部门需要从审计业务出发进行数据管理中心的切实构建, 并推动存储以及处理中心的协同构建。由于部门间在电子政务层面存有差异, 这便导致数据结构愈加复杂, 再加上存储介质不同, 若想针对此类数据做到统一管理, 必须进行管理中心的切实构建。其次, 审计机关还应就各类审计分析模型以及电子数据等加以整合, 确保存储中心涵盖各行业与层面, 需要囊括税收征管、社会保障等多层面, 从而对信息不够堆成等问题加以规避。此外, 从数据中心出发进行完善时, 还需要针对历年资料加以完善, 可将过去的审计档案进行扫描并录入系统, 为后续资料共享以及内部查阅提供便利, 确保保存期限得到延长, 推动审计业务向着信息化推进。
(三) 以政府决策为导向展开数据支持
数据是政府决策的关键依据, 其中审计数据则是从海量数据出发展开分析以及应用, 将各行业对应的审计结果进行汇总而后实施综合分析, 为政府决策夯实数据基础。推动审计模式向着数据化发展, 分析中心可依靠分析工具就数据实施多角度和渠道的分析, 最后再依靠整体分析-针对重点业务展开分析-针对审计事项展开分析的原则实施审计, 可确保数据挖掘以及多维分析技术相应效能得到发挥, 从而以大数据为基础实现全面分析, 确保部门决策以及审计评价更富客观性。
三、结语
综上所述, 大数据背景之下推动传统审计向着数据式审计转变是审计业务紧跟时代的关键手段。审计人员需要以大数据为基础, 明确数据式审计具备的系统化、智能化等诸项特点, 并从审计流程、结构设置、数据管理中心以及政府决策等多个层面出发完善审计模式, 确保审计工作更富客观性与实效性, 为政府决策夯实基础。
摘要：大众生活与工作均因大数据推动而产生变革, 同时给予审计更多挑战。大数据推动审计模式向着数据式转变, 本文先就该模式特征进行探析, 而后就推进数据式审计模式的高效构建策略进行总结, 以期为强化审计效率、质量做出贡献。
关键词：大数据,数据式审计,特征,有效策略
参考文献
[1] 徐寅啸.地方政府数据式审计模式及其应用研究[D].苏州大学, 2014.
[2] 宋伟.基于数据式审计的商业银行内部审计全面质量管理浅研究[A].全国内部审计理论研讨优秀论文集2012[C].:, 2013:6.
[3] 姜蕾.基于数据挖掘的审计数据质量控制研究[D].天津财经大学, 2009.