数据备份范文第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
数据备份范文第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．
数据备份范文第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，
数据备份范文第4篇
1 医院信息系统
医院信息系统的定义及概念到目前为止并不十分明确, 大多数学者的观点归纳起来可以这样来表达:把医院产生的各种信息输人计算机网络系统, 由计算机完成信息的储存、处理、传输和输出, 在院内形成信息共享, 以提高医院工作质量及工作效率。随着电子计算机的诞生、发展和普及应用, 在医学和计算机之间出现了一门新的学科——医学信息学 (Medical Informatics) 。该学科专门研究医学信息的特点和计算机处理医学信息的技术。医院信息系统是医学信息学的一个重要的分支。医院信息系统与众多学科有紧密联系而又相对独立, 并逐渐形成为一门学科。它的主要目的在于如何在医院的各项活动中有效地利用信息技术, 因此, 必须将相关学科有关理论和方法融于医院信息系统之中。
2 HIS的数据安全
随着医院的不断发展和国家医疗卫生管理要求的不断提高, 对计算机信息网络系统的依赖性也表现得越来越强, 但是计算机信息网络系统所表现出来的先进性, 以及所带来的劳动效率提高和生产成本降低, 并不能掩饰其存在的种种安全隐患。特别是医院的信息网络系统中运载着大量重要的数据和信息, 无论是硬件、软件、环境、人为方面的影响都可能导致这些数据遭受破坏, 将给医院带来无法挽回的损失。因此保护信息系统的数据安全, 构建信息系统安全平台成为了医院信息化建设的当务之急。一般而言, 可遵循如下原则来进行构建HIS的数据安全和保密策略。
2.1 冗余原则
医院信息系统是一个联机事务系统, 要求7×24小时不间断运行。如:住院、收费、发药、临床检验系统, 都不能有太长时间的中断, 也不允许数据丢失, 否则将造成灾难性后果和巨大损失, 所以硬件设备的安全是至关重要的。为了保证它们的正常运转, 需要对硬件进行冗余设计, 其目的是保证网络系统内任意环节出现故障, 系统都能自动切换接管工作, 而不中断系统的运行。如下硬件设备在系统建设时要进行冗余设计。
(1) 服务器及内部的硬盘、电源、风扇、网卡; (2) 存储设备及内部的控制器、磁盘 (运用阵列) ; (3) 交换机及内部的电源、风扇; (4) 网络链路, 包括光纤与双绞线。
2.2 可靠性原则
随着医院各项业务不断地整合到医院信息系统内, 使得数据量急剧膨胀, 数据的多样化以及数据安全性、实时性的要求越来越高, 这些都要求医院信息系统必须具有高可用性和可靠性。针对这点, 无论在采用系统软件, 还是应用软件系统时也必须制定相关的安全策略。
3 HIS的容灾备份管理
利用现代通信技术和远程网络监测可以帮助异地的容灾备份中心管理员和决策者迅速了解业务系统的工作状况, 在最短时间内启动容灾计划。对于建立了备用业务系统的容灾系统, 可以通过跨地区的高可用管理软件实现业务的自动切换。但是灾难恢复系统不是万能的, 软件对灾难的判断能力是非常有限的, 将业务从一个地方切换到另一个地方如此重大的决定还需要系统管理人员和决策者作最终控制。系统管理人员和决策者发现问题、检查故障、判断灾难和决定启动容灾计划都需要时间, 只有按照严格的操作程序执行计划, 才能够提高容灾系统的反应速度。所以对容灾系统管理人员和决策者的使用培训和模拟演练也是容灾系统必不可少的组成部分。
除了设立专门的技术服务人员外, 还要有专门的财务人员与保险公司核定损失, 专门的公共关系人员平息电子医疗系统最终用户 (病人) 的抱怨。网络通信线路的顺畅是数据恢复的保证, 备有冗余的网络通信线路无疑能够保障灾难恢复计划内数据恢复的时间。但在网络通信线路完全被破坏的极端情况下, 还要准备利用数据备份介质来恢复数据。因此多种方式备份非常必要 (在备份数据时, 最好同时备份系统和业务应用程序及其相关网络配置, 这有利于整个医疗信息中心的快速恢复) 。如果再把执行容灾计划的过程制作成流程图, 可以帮助我们更加详细地了解制定容灾计划和清晰的执行计划的恢复步骤, 对恢复工作更是如虎添翼。
容灾备份管理制度应当具备的主要因素有以下几点。
(1) 文档化并归档系统。
配置成功的业务应用和数据恢复始于完整的系统配置记录文档, 包括随着时间的推延, 系统配置被改变的日志记录。一旦创建这些文档, 至少应将一个备份存放在异地, 以防本地文档及其备份的损坏。
(2) 文档化并归档灾难恢复的程序。
为了确保业务的成功恢复, 必须建立一个简捷有效的灾难恢复程序, 以及严格按照既定的程序建立文档, 并与业务关键数据一起安全地异地保存备份。
(3) 安全措施、文档及磁带介质跟踪。
针对业务灾难突发事件的恢复计划, 应包括异地存放磁带, 以及将磁带内容归档的策略和程序。如果没有记录磁带内容的文档, 在恢复时就要花费大量的时间来索引和阅读这些备份, 以寻找隐藏于其中的重要数据。这样会大大延误系统和数据的恢复。
(4) 在线数据保护更利于恢复。
由于在线数据是实时和在线的, 对业务主机重定向运行来说是即时可用的。这种方法可将业务运行与灾难发生的区域分开, 在较低的压力下, 从容地重建数据中心及其业务操作。
4 结语
容灾备份中心管理队伍应该组织严密、分工详细和保持密切联系, 能在最短时间内重建一套业务系统。当然这也需要设备供应商、软件开发商和系统集成商之间的紧密配合, 因此也必须把有关服务商的部分加入到容灾系统中来, 承担一定责任和任务。
摘要：在医院信息化建设过程中, 数据成为系统的核心组成部分。影响医院信息系统稳定性的因素较多, 因此如何保证系统的数据和信息安全是急需解决的重要问题。本文分析了信息系统数据安全和容灾备份的不同模式, 探讨系统的信息安全管理。
关键词：医院信息系统,数据安全,备份管理
参考文献
[1] 洪丹.浅谈医院信息系统的安全维护[J].价值工程, 2011 (13) .
[2] 罗绯, 李明, 张安仁, 等.医院信息系统备份策略[J].西南国防医药, 2010 (11) .
数据备份范文第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.
数据备份范文第6篇
一、大数据和数据挖掘技术概述
(一)大数据概述
大数据时代是当前互联网信息技术发展的重要趋势,有研究表明当前互联网数据量正在逐年递增,“大数据”特点越来越凸显。大数据时代的发展主要表现出了以下几个方面的基本特征:大量化,主要就是指数据信息的量相对比较大,其一般涉及到了应用对象的所有数据信息,完整性比较明显;多样性,大数据时代的发展还表现出了数据信息的多样化趋势,其涉及到的数据信息类型众多,并且数据信息的表现形式同样也多样,尤其是非结构化数据,在当前的占比越来越高;快速化,当前大数据时代的发展和应用还表现出了较为明显的高速要求,虽然其需要处理的数据信息量较大,也相对比较繁杂,但是却同样也面临着较高的速度要求,需要具备较强的应用实效性;高质量,就大数据时代的发展来看,因为其涉及到的数据信息量比较大,必然也会表现出了较为明显的低质量密度,但是这也并非是指大数据相关技术的应用不存在较高的质量要求,相反,为了确保大数据应用更为高效适宜,同样也需要重点围绕着质量进行严格把关,能够确保其在决策环节中表现出较强的作用价值。
(二)数据挖掘技术
数据挖掘技术作为一种新型的数据处理方式,在当前大数据时代发展下表现出了极强的作用价值,其可以较好实现大量繁杂数据的有效分析,从中提取一些有用的高质量数据,如此也就能够适应于质量密度较低的数据集处理。从数据挖掘技术的具体应用中来看,其表现出了明显的循环往复特点,能够对于数据信息进行高效利用,结合不同的数据应用需求进行有针对性地处理,最终可以取得理想效益。随着当前人工智能技术的发展,数据挖掘技术同样也呈现出了较多新的应用特点,尤其是神经网络以及遗传算法的应用,更是体现出了较强的实际效益,在很多领域都得到了理想运用。数据挖掘技术的应用能够较好作用于关系数据库、文本数据源、时态数据库、数据仓库以及异质数据库等多种对象。
二、大数据时代下数据挖掘技术的应用
(一)教育行业中数据挖掘技术的应用
当前教育行业的发展同样也表现出了较为明显的“大数据”特点,大数据技术可以较好作用于教育教学的很多领域,尤其是在教学评价以及教学信息的管理上,更是体现出了“大数据”发展趋势。未来教育行业发展中面临着越来越繁杂的数据信息,必然需要借助于数据挖掘技术进行优化,确保相关数据信息能够得到较好配置和应用,从而实现规范归档整理,避免在各类数据信息应用中出现较为明显的杂乱问题,并且能够有效确保信息数据在不同情境下得到准确高效运用。
(二)科学研究中数据挖掘技术的应用
当前科学研究相对而言越来越复杂,也必然会在研究过程以及研究结果分析中面临越来越繁杂的数据信息,因此也体现出了“大数据”特点,对于数据挖掘技术的要求也比较高。比如在各类科学实验测试过程中,不仅仅自身实验涉及到了大量需要关注的信息参数,在大量充分处理中同样也面临着较为繁杂的数据信息,加大了数据分析的难度。基于此,数据挖掘技术在科学研究中可以实现对于数据信息内在规律的有效寻找,促使各类数据信息都可以得到有效应用,呈现最为有用的数据结果。
(三)电信行业中数据挖掘技术的应用
数据挖掘在各行各业应用广泛,尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果,以电信行业为例,随着4G、5G技术推广,电信业发展突飞猛进,尤其是在网络信息方面,其数量比较庞大,相应数据信息的整合问题也就越来越突出,对于技术的要求相对比较高,是“大数据”发展需要关注的一个重要行业。为了更好应对大数据时代发展要求,数据挖掘技术的应用需要予以高度关注,确保大量的数据信息得到有效分类管理。实践中对于不同类型的网络信息数据采用不同方式予以处理,较好提升各类数据信息的应用价值,确保相应数据信息可以更好服务于电信行业,提供较为理想的网络信息载体。
结语
综上所述,对于当前大数据时代发展下越来越繁杂的数据信息量,其处理难度越来越大,借助于数据挖掘技术显得尤为重要,数据挖掘技术也确实在当前很多领域得到了理想运用,除了教育行业、科学研究领域以及电信业外,目前很多企业在进行决策时同样也需要借助于数据挖掘技术,应该在未来予以充分研究。
摘要：大数据时代的发展为各行各业提供了新的工作方式,为了更好应用大数据相关技术手段,数据挖掘成为比较基本的一环,确保数据挖掘技术可以得到较好创新发展,并且适应于大数据环境成为当前发展的重要目标。下面就重点围绕着大数据时代的数据挖掘技术应用进行了简要分析论述,以供参考。
关键词：大数据时代,数据挖掘技术,应用
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