【正文】 計(jì)算已從新興技術(shù)發(fā)展成為當(dāng)今的熱點(diǎn)技術(shù)。云是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說(shuō)法。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和或虛擬化技術(shù)。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法）。、一、大數(shù)據(jù)的介紹大數(shù)據(jù)（Big Data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊(在維克托現(xiàn)代通信技術(shù)，就是隨著科技的不斷發(fā)展，如何采用最新的技術(shù)來(lái)不斷優(yōu)化通信的各種方式，讓人與人的溝通變得更為便捷，有效。關(guān)鍵字：云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，電商所謂通信，最簡(jiǎn)單的理解，也是最基本的理解，就是人與人溝通的方法。Cloud puting technology focusing on “puting”, providing IT data and cloud puting technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of prehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data big data and cloud puting technology measures of audit applications include set up longterm development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization : big data cloud puting data mining impact on the audit policy Suggestions第三篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的安全云計(jì)算和大數(shù)據(jù)結(jié)合的安全問(wèn)題摘要：云計(jì)算的浪潮還沒有過(guò)去，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。 data research。參考文獻(xiàn)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響研究 : 深刻改變未來(lái)———關(guān)于未來(lái)審計(jì)的概念與框架的一些思考Big data and cloud puting Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud puting together, what is the relationship between cloud puting and big data bee a hot Special report contains the following four aspects: value of big data?？傊?，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。同時(shí)，云計(jì)算是提高對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與理解能力的一個(gè)可行方案。四、總結(jié) 大數(shù)據(jù)的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲(chǔ)，滿足這種要求的存儲(chǔ)離不開云計(jì)算。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。文章從兩個(gè)方面來(lái)論證了系統(tǒng)的有效性。在分布式系統(tǒng)方面，Cheng 等人 提出一個(gè)面向大規(guī)?？缮炜s數(shù)據(jù)分析的可伸縮的分布式系統(tǒng)——GLADE。這種方法可以使大數(shù)據(jù)進(jìn)行分配使得各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以同步的結(jié)束計(jì)算，并且使數(shù)據(jù)塊的傳輸可以和上一個(gè)塊的計(jì)算進(jìn)行重疊來(lái)節(jié)省時(shí)間。BaoLiang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問(wèn)題的有效的學(xué)習(xí)算法。 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預(yù)測(cè)能力；但在一個(gè)有30 個(gè)多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計(jì)算開銷，并能容易地避免內(nèi)存訪問(wèn)沖突。 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問(wèn)題。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來(lái)適應(yīng)來(lái)自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。它獨(dú)立于隨后使用的數(shù)據(jù)挖掘算法并且可以被它們使用。該算法計(jì)算核矩陣時(shí)大幅度降低計(jì)算和內(nèi)存開銷，而且并沒有明顯影響結(jié)果的精確度。 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對(duì)當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。 等提出一種非平凡的策略用來(lái)并行一系列數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負(fù)最小二乘問(wèn)題，及L1 正則化回歸（lasso）問(wèn)題。研究顯示數(shù)據(jù)挖掘、圖遍歷、有限狀態(tài)機(jī)是并行化未來(lái)的熱門方向。這些GPU平臺(tái)由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來(lái)，并且提煉。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長(zhǎng)期受益于并行算法和架構(gòu)的使用，使得性能逐漸提升。上述IT 巨頭們紛紛通過(guò)收購(gòu)大數(shù)據(jù)分析公司，進(jìn)行技術(shù)整合，希望從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的商業(yè)價(jià)值。三、大數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。一旦出現(xiàn)爭(zhēng)議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過(guò)程。能對(duì)大數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證的數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和審計(jì)學(xué)領(lǐng)域的專家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的評(píng)估能力。(六)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來(lái)理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。(五)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展直到今天，審計(jì)人員的數(shù)字審計(jì)技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。電子證據(jù)本身就非常復(fù)雜，云計(jì)算技術(shù)使獲取有因果關(guān)系的證據(jù)更加困難。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對(duì)相關(guān)關(guān)系的開發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對(duì)因果邏輯關(guān)系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來(lái)搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會(huì)更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。(四)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用審計(jì)人員在審計(jì)過(guò)程中，應(yīng)根據(jù)充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)發(fā)表審計(jì)意見，出具審計(jì)報(bào)告。最后。其次，審計(jì)人員通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問(wèn)題歸入不同的類別進(jìn)行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過(guò)程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給審計(jì)人員提供了一種能夠從總體把握審計(jì)對(duì)象的技術(shù)手段，從而幫助審計(jì)人員能從總體的視角發(fā)現(xiàn)以前難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。如果能夠收集總體的所有數(shù)據(jù)，就能看到更細(xì)微、深入的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的深層次分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中的對(duì)審計(jì)問(wèn)題更具價(jià)值的信息。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對(duì)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。在不可能收集和分析被審計(jì)單位全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況下，現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式主要依賴于審計(jì)抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進(jìn)行審計(jì)，再據(jù)此推斷審計(jì)對(duì)象的整體情況。如審計(jì)組織對(duì)商業(yè)銀行的審計(jì)，實(shí)行與商業(yè)銀行建立業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，在開發(fā)的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)中固化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)在線的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并將發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、超預(yù)警值指標(biāo)及問(wèn)題登記為疑點(diǎn)，并建立實(shí)時(shí)審計(jì)工作底稿，按照重要程度進(jìn)行歸類、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，以較好處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析利用問(wèn)題。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法數(shù)據(jù)化，或者無(wú)法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對(duì)問(wèn)題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。這種事后和有限的審計(jì)對(duì)被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)很難及時(shí)做出正確的評(píng)價(jià)，而且對(duì)于評(píng)價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過(guò)于遲緩。目前，面對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，審計(jì)人員需要應(yīng)時(shí)而變來(lái)適應(yīng)由此而帶來(lái)的變化，分析大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)方式、審計(jì)抽樣技術(shù)、審計(jì)報(bào)告模式、審計(jì)證據(jù)搜集等技術(shù)和方法的影響。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)管理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法。在業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法。二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響分析審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。云計(jì)算將信息存儲(chǔ)、分享和挖掘能力極大提高，更經(jīng)濟(jì)、高效地將巨量、高速、多變的終端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來(lái)，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與資本、人力一起作為生產(chǎn)的主要因素影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來(lái)不同的變化。而云計(jì)算主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲(chǔ)資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。從側(cè)重點(diǎn)看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同。數(shù)據(jù)被放到“云”上之后，打破了過(guò)去那種各自分割的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，更容易被收集和獲得，大數(shù)據(jù)才能呈現(xiàn)在人們眼前。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapＲeduce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。如果沒有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。云計(jì)算主要關(guān)注“計(jì)算”，關(guān)注IT 架構(gòu)，提供IT 解決方案，強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，即數(shù)據(jù)處理能力。(三)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系從整體上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是相輔相成的。第四，云計(jì)算是一系列伸縮技術(shù)，在信息化和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的計(jì)算規(guī)?？梢钥焖贁U(kuò)大或縮小，計(jì)算能力可以快速、彈性獲得。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過(guò)廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問(wèn)。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)2009年關(guān)于云計(jì)算的定義是: “云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。目前全世界關(guān)于“云計(jì)算”的定義有很多。施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會(huì)首次提出“云計(jì)算”的概念。(二)云計(jì)算的涵義與特征“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。事物之間的相關(guān)關(guān)系可能不會(huì)準(zhǔn)確地告知事物發(fā)生的內(nèi)在原因，但是它會(huì)提醒人們事情之間的相互聯(lián)系。尋求因果關(guān)系即使很困難且用途不大，但人們無(wú)法擺脫認(rèn)識(shí)的傳統(tǒng)思維。(3)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們難以尋求事物直接的因果關(guān)系，而是深入認(rèn)識(shí)和利用事物的相關(guān)關(guān)系。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對(duì)一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢(shì)即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，追求精確度已經(jīng)既無(wú)必要又不可行，甚至變得不受歡迎。(2)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再熱衷于追求數(shù)據(jù)的精確度，而是追求利用數(shù)據(jù)