大数据技术在审计中的运用

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

大数据技术在内部审计信息化建设中发挥着越来越重要的作用。内部审计可借助大数据技术进行深度应用。审计流程管理模块：审计流程管理模块的核心目标是实现审计工作的项目化和扁平化管理。它能够随着审计项目的推进审计工作向着数据化、可视化、智能化、多维化、详细化方向发展。持续监测模块：在数据挖掘的基础上，企业应进一步建立持续监测模块。通过对各业务信息系统数据的自动抽取和实时交互，利用数据挖掘技术实现内部审计数据内外部信息化系统的数据接入审计系统的底层数据库，包括业务系统、财务系统、人力资源等系统。通过对底层数据库数据的抽取、过滤和分析，并运用多样化的数据分析和挖掘手段，可以更好地识别数据中所蕴含的价值，推动及时了解各个审计项目的进度和结果，还可以实现审计项目的共享和协同。系统使用者可以根据各自的权限，查阅审计项目的档案，获取有用的数据和资料，从而提高工作效率，提升审计工作质量。数据挖掘模块：将企业使用的各种的自动获取、实时更新和可视化操作。通过多维度和智能化的数据分析，可以及时发现风险点，实现即时预警。打造事前、事中、事后的多维度风险预警监测系统。

图数据库技术在审计中应用随着数字化时代的深入发展，审计工作面临着前所未有的复杂性和挑战性。传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时往往力不从心，而图数据库技术的出现为审计领域带来了新的可能性。图数据。图数据库的适配性体现在它能够将分散的审计数据转化为可视化的关系网络，帮助审计人员更全面地理解被审计对象。三、图数据库在审计中的具体应用场景图数据库在审计领域有着广泛的应用前景。在财务审计中，它可以构建系统访问路径，识别潜在的安全风险。实际应用中，图数据库技术已成功帮助审计团队发现传统方法难以察觉的复杂关联欺诈案件，大幅提高了审计效率和准确性。典型案例表明，采用图数据库技术的审计项目在风险识别率和问题发现效率上都有显著提高。图数据库技术为审计工作提供了强大的关联分析能力，能够有效解决传统审计方法在处理复杂关系数据时的局限性。随着技术的不断成熟和应用经验的积累，图数据库将在审计领域发挥越来越重要的作用，成为提高审计质量和效率的关键技术工具。数据模型、高效的关联查询、直观的可视化展示以及良好的可扩展性。在技术实现上，图数据库采用专门的存储结构和查询语言，能够快速遍历复杂的关联路径，这使得它在处理具有深度关联的数据场景中表现尤为突出。二

，在审计工作中实现高效、准确的审计。大数据技术可以提高审计效率。传统审计过程中，我们一般会采用人工抽样、软件筛选、Excel处理等方式进行数据收集、清洗和分析。而大数据技术提供了更加高效的数据处理途径提高审计准确性。在传统审计过程中，由于抽样数据基于统计方法，存在随机误差和抽样误差，导致在审计过程中被评估对象的整个业务情况无法全面反映。而大数据技术使得审计过程能够基于全量数据进行，消除了抽样误差发现业务问题和存在的风险。大数据技术可以拓展审计的深度和广度。在传统审计过程中，由于人工和时间成本的限制，审计人员往往只能关注到业务数据的表面信息，而对于业务深层次的关性和业务流程的整体性把握有限。而。通过建立多维度、实时更新的数据抽取、加工和展现模型，审计人员能够在短的时间内获得整个企业的业务数据，快速地识别出异常数据和异常业务，精确地找到潜在的风险和漏洞，有效地提高了审计效率。大数据技术可以随着大数据技术的应用，审计人员可以快速地收集和分析企业庞大的数据量，发现数据中关联的规律和潜在的关系，更深入地理解企业业务。同时，大数据技术能够从多个维度同时分析数据，包括交易、业务、性质、时间和空间

大数据审计是指利用大数据技术对各种规模的大型数据集进行审计的过程。这个过程涉及到集成、处理、分析和验证这些数据集，以确定其真实性和准确性。在许多情况下，大数据审计被用于审计财务数据、业务数据或其他优势在于，可以比传统的审计方法更快速、更准确地检测和识别潜在的数据风险。此外，通过利用大数据技术，审计人员可以处理更大规模的数据集，从而获得更深入的见解和更全面的审计结果。大数据安全审计软件任何类型的数据，以帮助确保数据的完整性和可靠性。大数据审计通常包括以下步骤：数据采集：从各种源（如数据库、日志文件、社交媒体等）收集大量数据。数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和标准化，以便进行）对处理后的数据进行深入分析。生成报告：根据分析结果生成审计报告，其中包括对数据的评估和任何可能存在的风险的说明。审计执行：由专业的审计人员手动验证和分析结果，以确保数据的准确性和完整性。大数据审计的-TranswarpAuditTranswarpAudit是一款面向大数据的安全审计软件，基于大数据组件的审计日志，对用户的登录、授权、文件操作、数据库表操作等行为进行审计溯源，并对危及到安全的风险事件告警。除此之外，该工具能实时监测平台中的针对敏感数据的操作事件，一旦发生数据泄露，能及时告警通知。

数字化转型的关键在于：将审计方法与数字技术结合：例如，运用数据挖掘、数据分析和人工智能等技术，可以替代大量重复性的人工操作，降低审计过程中数据的出错率，让审计人员可以将更多的时间和精力投入到审计风险把控审计数字化转型是指将审计方法与数字化技术结合，进一步扩大审计范围，降低审计风险，提高审计质量与效率。在数字化转型的过程中，审计团队需要重新思考和改进审计方法和程序，以适应数字化环境。具体来说，审计上。扩大审计范围：通过数字化技术，审计团队可以更容易地收集、整理和分析各种数据，包括财务数据和非财务数据，从而扩大审计范围，提高审计的全面性和准确性。降低审计风险：数字化转型可以提高审计的质量和效率，从而降低审计风险。例如，通过数据挖掘和分析，可以更快地发现异常数据和潜在的欺诈行为。提高审计质量与效率：数字化技术可以使得审计过程更加高效、准确和全面，同时还可以通过持续监测和持续审计等方式，及时发现和解决潜在风险。星环科技助力审校数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供

。星环数据库监测与审计软件-TranswarpAuditTranswarpAudit是一款面向大数据的安全审计软件，基于大数据组件的审计日志，对用户的登录、授权、文件操作、数据库表操作等行为进行审计溯源数据审计系统是一种帮助企业进行数据审计的技术工具。该系统通常具备以下功能：数据收集：可以从各种数据源（如数据库、文件、日等）自动或手动收集需要审计的数据。数据分析：对收集的数据进行分析，找出其中的潜在问题、异常行为和安全隐患等。数据可视化：以图表、报表等形式将审计数据可视化，帮助审计人员更好地理解和分析数据。安全管理：管理审计数据的访问权限、审计过程中的异常事件告警等。核查监控：对审计人员和系统管理员的操作进行监控和审计，以确保审计结果的可靠性和公正性。报告输出：生成审计报告，为企业提供有效的治理建议。数据审计系统有助于企业发现潜在的数据安全风险和数据管理漏洞，提高数据质量和数据治理的水平，并对危及到安全的风险事件告警。除此之外，该工具能实时监测平台中的针对敏感数据的操作事件，一旦发生数据泄露，能及时告警通知。

大数据平台的构建与运用在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展的新"石油"。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据平台应运而生，成为解决这一问题的关键技术、机器学习、可视化等工具，将原始数据转化为有价值的洞察，支持决策制定和业务创新。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的中枢神经，它能够将计算任务分解到多个节点并行执行，提高了处理效率。这种框架通常具备工具也越来越受到重视，它们帮助组织确保数据质量、维护元数据、实施访问控制，并满足日益严格的数据合规要求。应用场景与实践价值大数据平台的应用已渗透到各个领域。在商业领域，它被用于客户行为分析、精准营销和供应链优化。通过对海量交易数据和用户点击流的分析，企业能够发现潜在商机，预测市场趋势。在公共服务方面，大数据平台支持智慧城市建设，包括交通流量预测、公共安全监控和环境监测。医疗机构利用大数据平台分析病例数据已成为数字时代的基础设施，其构建和运用能力正成为组织核心竞争力的重要组成部分。理解其基本原理和应用方法，将帮助我们在数据驱动的未来中把握先机。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...