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    大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)部審計中的應用探究

    2016-05-30 18:34:19武茗馨
    時代金融 2016年15期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)

    武茗馨

    【摘要】隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,審計工作在思維模式、技術(shù)方法、審計重點等方面發(fā)生了重大變化。在金融信息快速增長、金融創(chuàng)新不斷升級的環(huán)境下,金融行業(yè)內(nèi)部審計部門對大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求也在不斷增加。本文從金融行業(yè)內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)技術(shù)的背景出發(fā),通過對大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的介紹,分析大數(shù)據(jù)的具體應用,探討大數(shù)據(jù)對相關(guān)領(lǐng)域的影響,對金融行業(yè)內(nèi)部審計的發(fā)展做出展望。

    【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù) 內(nèi)部審計 大數(shù)據(jù)

    一、大數(shù)據(jù)及基本技術(shù)概述

    (一)大數(shù)據(jù)概述

    作為一個新興概念,大數(shù)據(jù)至今尚未有明確統(tǒng)一的定義。大數(shù)據(jù)研究先驅(qū)麥肯錫公司(McKinsey & Company)認為,大數(shù)據(jù)指的是大小超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫軟件的采集、存儲、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集。這一定義包含兩方面的意義:第一,隨著時間推移和技術(shù)進步,符合大數(shù)據(jù)標準的數(shù)據(jù)集的大小會有所變化;第二,不一定要超過特定容量值的數(shù)據(jù)才算是大數(shù)據(jù)。此外,大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)高德納咨詢公司(Gartner Group)也對大數(shù)據(jù)給出定義:大數(shù)據(jù)是需要高效創(chuàng)新的處理模式來提高洞察力、增強決策力的海量、快速和多樣化的信息資產(chǎn)。這一定義提出了大數(shù)據(jù)的三大特征:大量化(Volume)、快速化(Velocity)和多樣化(Variety),簡稱大數(shù)據(jù)的“3V”特點。近年來,隨著對大數(shù)據(jù)的深入研究,大數(shù)據(jù)的特點逐漸由“3V”演變?yōu)椤?V”甚至更多,包括:真實性(Veracity)、價值(Value)、可變性(Variability)、有效性(Validity)、波動性(Volatility)、復雜性(Complexity)等等,圖1.1展示了大數(shù)據(jù)的特點。

    (二)大數(shù)據(jù)技術(shù)

    根據(jù)大數(shù)據(jù)處理的生命周期,大數(shù)據(jù)技術(shù)體系中的關(guān)鍵技術(shù)包括:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗篩選技術(shù)、數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)、數(shù)據(jù)并行計算分析技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。

    1.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集技術(shù)。大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)信息來源十分廣泛,包括手機、電腦、網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星、社交媒體、交通工具、射頻信號、電子發(fā)射器等。從這些渠道所采集的數(shù)據(jù)往往格式不一,對大量數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換的效率低下,并會增加數(shù)據(jù)采集的難度。據(jù)統(tǒng)計,在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占80%,因此,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集工具已經(jīng)無法滿足時代的需要,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集技術(shù)必不可少。如今,大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都建立了自己的大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),例如:Facebook的Scribe系統(tǒng)、Cloudera的Flume系統(tǒng)、Apache的Chukwa系統(tǒng)、Linkedin的Kafka系統(tǒng)等。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具有良好的可擴展性和容錯機制,并且是開源的系統(tǒng),用戶可以根據(jù)不同需要選擇適合的數(shù)據(jù)采集技術(shù)。

    2.數(shù)據(jù)清洗篩選技術(shù)。在大數(shù)據(jù)采集之后,需要對海量數(shù)據(jù)進行簡單的預處理,主要包括清洗技術(shù)和篩選技術(shù)。這兩項大數(shù)據(jù)技術(shù)適用于將網(wǎng)絡(luò)中的大量損壞、冗余、無用的數(shù)據(jù)進行徹底清理,優(yōu)化多源數(shù)據(jù)和多模式數(shù)據(jù),對采集來的數(shù)據(jù)進行整合,將高質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息,并加以提取用于分析。因此,數(shù)據(jù)清洗篩選技術(shù)能夠控制不同來源的數(shù)據(jù)質(zhì)量,為數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)性的技術(shù)保障。Hadoop平臺正是為了加快數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載進程,提高并行數(shù)據(jù)預處理而開發(fā)的。概括來說,Hadoop是一系列開源產(chǎn)品的組合,其核心的內(nèi)容是:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,HDFS可以為海量數(shù)據(jù)提供存儲功能,MapReduce則為海量數(shù)據(jù)提供計算。

    3.數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲于分布式文件系統(tǒng)中,因而分布式存儲系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時代相當重要。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)采用集中的方式,將所有數(shù)據(jù)存儲于一臺服務(wù)器中,存儲服務(wù)器的可靠性和安全性成為系統(tǒng)性能的瓶頸,也無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲應用的需要。而分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)采用可擴展的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),借助多臺服務(wù)器分擔存儲負荷,利用位置服務(wù)器定位存儲信息,不僅可以提高系統(tǒng)整體的可靠性、安全性、可用性和存取效率,還具備可擴展功能。目前,常見的數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)主要有:GFS(Google File System)、HDFS、Lustre并行分布式文件系統(tǒng)、Ceph存儲系統(tǒng)等。以HDFS為例,圖1.2展示了數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)的運行模式。

    4.數(shù)據(jù)并行計算分析技術(shù)。對于混合負載的大數(shù)據(jù)庫進行分析處理是十分復雜困難的,對海量數(shù)據(jù)進行依次順序計算分析不僅費時費力,還存在影響系統(tǒng)安全的風險。表1.1展示了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基本要求,由此可見,數(shù)據(jù)并行計算分析技術(shù)是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)。

    非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要通過分布式計算結(jié)構(gòu)進行處理分析,基于不同的計算模型。目前,主要的并行計算結(jié)構(gòu)有如下三種:

    第一,MapReduce模型。這一模型應用較為廣泛,運用映射(Map)和規(guī)約(Reduce)函數(shù),將一組鍵值對映射成一組新的鍵值對,從而保證所有映射的鍵值對共享相同的鍵組,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。

    第二,Bulk Synchronous Parallel模型,簡稱BSP模型。這是一種具有可擴展并行性能的并行程序模型,與簡單計算模型相似,但區(qū)別在于:BSP模型在每次運算過后,對所有節(jié)點都會進行同步處理,適用于迭代計算。Google的圖算法引擎Pregel即基于此模型。

    第三,DAG圖模型。這一模型利用無回路有向圖(DAG)描述復雜的計算處理關(guān)系和過程。微軟公司的Dryad項目即采用這一模型。

    5.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是指利用表格、圖像、色彩、動畫等形式,對數(shù)據(jù)信息加以可視化解釋的技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時代,面對海量數(shù)據(jù)信息,利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠更加直觀、便捷的對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行展示,并進一步幫助研究人員進行大數(shù)據(jù)分析與挖掘。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)適用范圍廣泛,涉及生物醫(yī)藥、氣象地理、商務(wù)金融、社交媒體、公共服務(wù)等眾多領(lǐng)域,并處在進一步發(fā)展開發(fā)階段。

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