『壹』 擁抱大數據迎接大未來觀

擁抱大數據 展望新未來

我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。
只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力。
作者：維克托•邁爾•舍恩伯格，被稱為「大數據時代的預言家」，十餘年潛心研究數據科學，洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據——當下一個當之無愧的熱詞。大數據是什麼？它看不見，也摸不著，但它所帶來的信息風暴，卻正悄無聲息而又深刻地影響著我們每一個人，席捲著各行各業。《大數據時代》一書，被奉為國外大數據研究的先河之作。作者維克托•邁爾•舍恩伯格，用兩百多頁的篇幅，深入淺出地介紹了大數據的概念。大數據從哪裡來，到哪裡去？我們該如何適應大數據時代的戰略和行動？又該對未來大數據抱著何種期許？書中集中展示的多個案例，揭開了大數據的神秘面紗，也給讀者們帶去諸多啟發和思考。
電商投放廣告、物流調度運力、證監會抓老鼠倉、金融機構賣基金、民航節約成本、農民破解豬周期、製片人拍電影……看似毫不相關的一樁樁事件，背後其實都有大數據的發力。隨著互聯網、移動互聯網對各個領域的滲透越來越深，大數據浪潮正在席捲全球。
改變，無處不在。大數據，已經不再是一個停留在紙面上的概念。大數據的洪流，正裹挾著巨大的社會生活變化而來。從政府到企業，從個人到群體，大數據帶來的，是一場關於工作、生活與思維的大變革。在新的時代背景下，很多人正開始思考，自己該如何更好地迎接大數據，擁抱大數據。
數據充滿機遇，雲端決定未來。一直和數據有著千絲萬縷聯系的審計部門，在大數據時代，自然不會只做旁觀者。擁抱大數據，是審計部門適應時代發展的應有之義。
國務院印發的《關於加強審計工作的意見》（以下簡稱《意見》），為審計部門的前行指明了方向。《意見》中明確提出：「加快推進審計信息化。推進有關部門、金融機構和國有企事業單位等與審計機關實現信息共享，加大數據集中力度，構建國家審計數據系統。探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。」推動大數據技術的應用，不僅能有效破解審計機關人少事多的矛盾，而且有利於做深做透審計項目，符合時代發展潮流，符合審計工作規律。
擁抱大數據時代，我們需要改變思維方式，與時俱進，辨清這一時代的新機遇與挑戰。一方面，通過大數據，商業機構可以通過自己的演算法，清晰地分析一個人的購買喜好、生活軌跡，做出最適合的研判，提供更好或者個性化的服務。另一方面，個人留下的千絲萬縷的數據蹤跡，也帶來了隱私暴露的擔憂。只有認清大數據，我們才能更好適應大數據帶來的沖擊，大膽接受新時代的挑戰。而審計部門，作為一個經濟運行綜合性監督部門，更需要保持對社會經濟數據的敏銳嗅覺，了解大數據，主動擁抱大數據，進而深度挖掘、充分運用所擁有的數據，提升審計工作能力和水平。
擁抱大數據時代，我們需要改變工作方式，熟練掌握運用大數據，讓大數據為我們的工作所用。當前，大數據、雲計算被越來越多的領域和行業運用。小到拼車，大到投資，大數據應用的身影無處不在。在這一時代背景下，審計的根本出路在信息化，沒有審計信息化，特別是沒有大數據審計技術的廣泛應用，不僅審計質量和效率難以保證，審計全覆蓋的目標也無從實現。利用大數據開展審計工作，用網路代替人「跑腿」，用電腦代替人腦進行分析，一方面可以大大節約審計成本，快速鎖定疑點、定向排查；另一方面也便於對相關領域長年累月形成的數據進行對比分析，從而為政府制定政策提供關鍵依據，幫助政府不斷發現問題，改進問題，可以更好地發揮審計各方面的作用。
當然，迎來這樣的改變並非一蹴而就，而是需要我們每個人的辛勤付出。當前審計信息化的最大短板在大數據審計。審計機關和審計人員應該補足審計信息化建設的短板，順應時勢，知難而進，主動擁抱大數據時代，適應大數據環境對審計工作提出的新要求。
在許多地方，大數據發展的腳步早已邁開，政務大數據應用和大數據產業發展等，擁有著諸多先發優勢。我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。有理由相信，只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力，迎來審計工作的新發展。
大數據的未來，值得你我期待。

『貳』 如何迎接大數據時代的到來

首先呢，你的具備大數據時代的思維方式，不要用過去傳統的方式在大數據時代看帶問題，思維的轉變是最重要的。其次呢，就是具備大數據專業的技術，這樣才能去運營大數據，搭建框架，利用大數據的工具去分析和處理數據，得到效益。檸檬學院大數據。

『叄』 要做一個介紹大數據的PPT,求大神幫幫忙，感激不盡！

問題描述不清楚喲，不過還是提供點信息給你吧。

1.大數據是什麼？怎麼理解大數據？

數據就好比地球上的水，單個數據就是一滴水，小溪、河流、湖泊，對應不同的數據體量，所有的水最終匯到海洋，大數據就象地球上的海洋，它足夠大，水滴足夠多，多到用人工數不清楚，裡面的資源超級豐富，那些資源也是數據。這么說，你明白大數據了嗎？就是把超級多數據信息匯集到一起，然後在裡面「釣大魚」。

2.都說大數據有4V的特徵，是什麼意思？

大數據的4V，就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」，同樣以海洋為例：

A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想裡面都有多少水滴？大數據時代，每一個人、每一件物品的信息、狀態，都能夠形成一系列隨時更新的數據，數據量也呈現出指數級的增長；

B.多樣性：海洋裡面的物產非常多樣化，就拿海鮮來說，小智一天吃一種，這輩子都可能吃不完一遍（所以小智不會糾結吃什麼的問題），太平洋的海水和大西洋的海水是有區別的，不同地方海水裡面蘊含的物質、生活的物種都有不同，海洋就是超級大寶藏，裡面有原油、有萌寵、也有大白鯊之類的獵手……大數據也和海洋一樣復雜，各種結構化、非結構化數據，匯成了數據海洋；

C.價值高：說到這個，資深吃貨口水直流，海里好吃的有大龍蝦、石斑魚、三文魚……更不用說其它寶貝啦，數據海洋裡面各種資源同樣豐富到極致，人們利用海洋，開發海洋中無窮的價值；

D.速度快，有兩個層面的意思，一是海水流動快，二是隨著技術的提升，我們對海水的利用也加快了速度（看看快艇、游輪的發展），畢竟嘛，先來吃肉、後來喝湯，這個道理，你懂的。

3.對大數據的處理，以海洋捕魚為例：

通過技術手段，在茫茫大海中找到魚群較集中的地點，這是數據挖掘；

捕到的魚進行初步分類，把太小的魚放回海中（養大了才好吃，原諒我是吃貨），這是數據清洗；

然後把魚運上岸，仔細分類，根據實際情況決定哪些魚送到海鮮市場賣活的，哪些魚用於做魚干，這是數據分析；

魚干、魚罐頭、魚子醬、魚肝油……目不暇接的海產品最終呈現在我們面前，此為數據可視化。

更多的，可進一步交流。

『肆』 求助，大數據技術公司應怎樣迎接大數據時代的來臨

我覺得首先是要善於抓住機遇，這是前提。
不過，打鐵還是需要自身硬，像大回家說的答，實力才是硬道理。
舉例來說一下吧，HCR慧辰資訊就是一個做得不錯的公司，以前我們跟他們有過幾次合作，據我了解，他們對客戶需求非常了解，在數據洞察方面很專注，而且能夠多角度發展，向前數據融合，向後發展數據應用，多年來的服務積累，讓他們形成了自己的一套理論，所以在當今更能把握發展趨勢，一邊進步，一邊發展，所以我覺得他們還挺值得其他公司借鑒學習的。
如果覺得我說的有道理，可以點贊一下，謝謝～

『伍』 企業邁向大數據時代的五個步驟

企業邁向大數據時代的五個步驟
當然，從傳統資料庫模式走到大數據時代是每個企業都需要經歷的一次涅槃，下圖給出了常見的五部曲：
1）大數據收集。如果你大數據在手，恭喜你，至少你已經有了穩定的數據源。如果你沒有大數據，可能你需要想想哪些環節的重要數據從你指間溜走，你要開始部署新的工具攔住這些流失的數據，為他們找個收容所。當然，大數據收集最重要的是要確保數據質量，沒有質量的數據堅決杜絕，因為沒有意義的數據只會增加系統的復雜性，無形中增加成本。當然，大數據的價值密度本來就很低，如何辨別有質量的大數據就不是輕松的一個環節，要花大力氣來解決。
2）混合雲或者數據的全局保障。收集數據要依賴於基礎架構，雲計算是一個重要平台，通過軟體及服務，實現全公司數據的完整覆蓋，包括各種類型、多種應用的數據，不漏掉任何有價值的數據，也不讓垃圾數據混入其中。
3）實現分析工具實時、平民化和可視化。將復雜的、臃腫的、不能實時分析的工具統統扔進歷史的垃圾桶，只有大數據分析工具的革新才能真正實時挖掘出大數據的價值。傳統的分析工具會被大數據淹沒，成為企業的負擔，不能產生應有的價值。
4）虛擬化可實現管理自動化，降低運營成本。一個使用復雜、成本昂貴的大數據平台會成為數據中心的新負擔，帶來的價值可能會被復雜的平台本身直接消耗殆盡。隨著虛擬化，特別是軟體定義的數據中心時代的到來，輕型、便捷的新平台成為大數據處理的首選平台，不僅大幅度降低成本，也為大數據處理提供了高度的彈性、管理能力等，讓大數據處理成為企業新價值的發動機，成為企業競爭力的助推器，成為CIO的新頭腦。
5）開源軟體也將成為歷史潮流。大數據從電商企業、移動互聯網起家，因此生於開源，長於開源，開源成為大數據平台的重要基因，這也是開源的Hadoop紅火的另一個重要原因。當然，開源並不意味著回到「手工作坊」時代，每個企業都要打造自己的「開源」大數據平台，而是要有充分的開放性，基於開源的理念和架構，提供成本低廉、穩定可靠的選擇。就像今天的開源Linux，一般企業還是選擇第三方企業包裝測試好的Linux平台，而不是一個客戶完全自主研發的Linux平台。通過這五部曲，企業可以輕松實現從傳統的關系型資料庫時代步入數據雲時代，也就是走進新的大數據時代。