大数据开发的过程

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇大数据开发的过程范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

大数据开发的过程范文第1篇

关键词：大数据技术；大数据管理模块组成技术；技术分析；分支技术探析

自从我国各领域对大数据技术产生应用需求之后，已有多个企业并计算机技术开发应用领域人员开始对多个情境下的大数据技术的需求、应用以及发展做出了应有的贡献。在大数据技术日趋成熟之际，人们对大数据的认知成熟度需要得到普遍提升，而计算机技术领域的专业人员也需要站在专业角度，对大数据技术的构成进行深入了解。这不仅对大数据技术的普及应用和持续发展有益，更对各领域的个人发展、顺应时代潮流以及个人的专业素养提升有极大帮助意义。本文中笔者结合自身对于大数据相关技术的正确认知，对大数据技术发展认识基础上的分支技术体系展开深入讨论。

1基于分布式大数据管理模块构成的技术探究

我们在深入挖掘大数据技术对其进行了解之前，首先要了解它主要需要解决什么问题，以及能够解决什么问题。一方面，在大数据技术出现之前，IT行业各类技术发展速度不是很快，系统化应用过程中的各类软件框架体系也足够完善，普通的单个服务器为基础平台的数据库之计算能力，也足够支撑各类系统计算业务。但随着各行业数据越来越多，单机计算能力上限已经被多个行业的计算软件“触顶”。在这种情况下，大数据管理模块技术开始被人们所关注，下面分析支持它进行计算的细分技术。首先，在大量数据储存方面，HDFS的分布式储存可以解决数据储存的困难。它可以让多个主机对同一任务进行同时计算。那么，它的实现需要周边便衍生了许多与管理和缓存有关的技术。包括：“yarn”技术可以在程序开发中帮助人解决资源难资源调节难题；“flume”可以帮助解决传输数据的问题；“sqoop”可以转换分布式储存数据与传统数据库之间的数据；“oozie”可以帮助业务程序资源调节计算任务；“kafka”则提供了订阅机制的消息队列；“zookeeper”可以有效地帮助用户快速完成对主备服务的选择；“hive”在HDFS的基础上提供了数仓的功能。“hbase”基“hdf”来实现一个列式数据库。然后从数据处理过程来看，对于数据库计算技术方面的大数据相关技术应用，是在普通数据库技术存在和被应用基础上对计算业务进行逻辑处理的过程。对于单一的业务处理，可以通过编写健壮的代码进行定时的任务进行相应数据的结算。若业务冗杂，需要定时获取多种数据采集分析，则通过代码实现各个JOB维护成本太高。在“Hadoop2.0”完美解决该问题，采用HQL自动生成数据的mapreduce任务基础上，多个领域的项目实践过程中，就会出现多个reduce任务就会被批量删除掉的情况。因此，Hadoop技术正在走在被淘汰的路上。那么，Hadoop现在是一个可以用硬件集群上进行大规模数据处理的优秀工具，但是若开发人员需要处理动态数据集、点对点分析多进程数据，那么Google已经为我们展示了大大优于MapReduce范型的技术选择。因此毫无疑问，Percolator、Dremel和Pregel将成为大数据技术未来发展的主流技术。

2支撑大数据管理模块组成的各类技术详析

为了能够更好地架构大数据项目，技术人员、项目经理、架构师等大数据管理模块开发流程中不同角色人员为了选择合适的技术，必须了解大数据各种技术之间的关系，以便选择合适的语言，实现相应的功能。那么，笔者在下面对几点中提到的大数据分支技术进行详细分析。

2.1HDFS技术

与普通编程语言应用编写系统相比，HDFS主要改革在数据储存形式方面，HDFS即Hadoop是以流式的数据查找和提取模式对文件型数据进行规模化储存，而且大数据管理模块应用中的数据通常是占用内存过大的单元数据，HDFS运行于多个主机集群中，属于是管理网络中跨多台及其进行数据储存的文件系统支撑基础。我们从HDFS技术应用的过程来分析使用数据块的益处：在程序运行过程中，HDFS上的文件会被划成64MB大的多个分块，每一个数据块都可以存储不同的数据。文件型数据块不需要储存在同一个磁盘上，因此它们可以利用集群上的任意一个磁盘实现存储。所以这从根本上大幅提升了大量数据管理的效率。而HDFS技术也可以提高系统中对数据储存的容错力。在业务处理方面HDFS的优点更为明显：HDFS的应用可以做到简化储存子系统的设计，将每个服务器的储存子系统控制单元设置为“块”，因此可实现简化储存管理，用一个单独的系统就可以管理这些块的元数据，这就大幅减轻了服务器的数据管理压力。

2.2yarn技术

Hadoop集群管理员希望能根据不同的业务组或不同的用户对集群yarn作业的资源进行控制，也就是对yarn的资源池进行划分，达到资源管控、任务管控的效果。yarn技术管理分配资源细节如下：yarn默许提供了多种资源分配的策略，用于分配的资源可以是节点的数量、内存的大小、CPU核数，它主要将MP1中JobTracker的资源管理和作业资源调节两个功能分散，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程来实现管理，以负责整个集群的资源管理和资源调度，并负责处理应用程序提出的事件，比如调节任务及数据资源、监视运行任务情况和出错信息等，具体作用体现在“模块提交作业”“初始化作业”“分配任务和运行”“更新模块运行相关数据”等方面。而Flume可以通过运行可靠的服务模块，用于有效地收集和移动日志数据，使用简单的可扩展数据模型，被允许收集日志数据，导进到HDFS中并实现在线分析应用程序。因此，HDFS是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统。

2.3sqoop技术

sqoop解决了分布式寄存数据与普通数据之间的转换。它属于可以将Hadoop和关系型数据库之间实现数据导进导出的工具型技术。它可以通过sqoop把数据从普通数据库，包括Mysql数据库和Oracle数据库中导进到HDFS中，反之亦可。sqoop通过Hadoop的MapReduce导进导出数据库中的数据，因此它提供了很高的并行优势以及良好的容错性。通过sqoop技术的应用，开发大数据管理模块的人员可以将数据从普通数据库中导出，并导进到HDFS中。导进到HDFS的数据形式为数据库表、查询结果，以及从HDFS中导出的文件形式则是数据库表或者集合类型的文件。在HDFS导进数据的多个进程可以并发运行，这时的输出的可以是多个文件输出结果。这些文件可能是标准的文本文件，也可以是Avro或者SequeenceFiles的记录文件。总结来说，sqoop是可以在大数据系统运行模块中将db数据与hadoop之间交换数据，而将其应用于系统开发过程中，则需要开发人员参照较为冗杂的使用文档。在优点显著的同时，sqoop也有些许缺点。因为hbase技术显然采用的是基于HDFS为核心的列式数据库存储数据的形式，是多种分布式、可以扩展的大数据储存方式，它能够为各种大数据集上随机和及时的阅读、写数据进行访问功能，并且能够实现分布式的列型数据储存，能快速地索引查询数据。较其他普通的数据库处理技术而言，hbase对于写入的时间更为随意，因此hbase总会有很多超时的现象，这成为了许多开发者在程序开发后的运行测试中的诟病。因此，此项技术目前仍然正在进行持续的优化。最后是接收数据的“Hive”技术应用模块，acheHive提供完整的HiveQL查询功能之外，还是一个数据仓库系统。而zookeeper可以实现类似“主从后台事件列序”“分配事件”“协调负载”等多种功能。

2.4Oozie的应用特点和优点

Oozie是用于Hadoop平台开源的技术，用工作流资源调节引擎，用来管理Hadoop作业，它是属于Web应用程序。因为Oozie的工作流必须在一个有固定流程的无环结构中，所以，使用Oozie时，若前一个任务执行失败，后一个任务将不会被资源调节。优点是当用户需要执行多个关联的MR任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml文件，然后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。而Oozie对工作流的指定，与JbossjBPM提供的jPDL一样，提供了类似的流程定义语言hP⁃DL，它可以利用XML文件格式来定义流程。对于工作流系统，一般会有很多不同功能的节点，比如分支，并发等等。Oozie的控制流节点和动作节点可以让开发者定义流程的开始与结束，并能够以及控制流程和定位具体数据地址。

2.5Kafka的特点和应用优点

Kafka可以用于即时构建数据流传输程序以及流式数据处理、应用程序。它具有水平可扩展性、容错性、速度极快的特点。此外，它的运行过程具备三个特点：“消息”“持久化”“流处理”。客户端服务器通过使用TCP协议进行模块间的数据交互，具体的数据流的写入过程则有支持多种语言的特征，此外，它还支持主题和日志功能，一个主题可以有零个、一个或多个用户写入数据。对于每个主题，Kafka可以维护一个模块日志，每一个分区都成为一个有序且不可变的记录序列，不断添加到结构化的提交日志中，这使得Kafka技术应用有“用户在应用程序过程别容易使用”的特点。

3大数据管理模块技术成熟之上的应用领域

严格意义上讲，大数据技术是数据分析的前沿技术，那么，从大量、各类的数据中，及时获取有价值的信息的技术应用，就是大数据技术得到发展的缘由和最终意义，对于大数据技术在实际生产和生活中的应用领域大致分为以下几个方面：第一，移动互联网出现后，为了提升移动设备用户的用体验，在移动设备的用户点击行为数据记录过程中，应用到了大数据技术。第二，在数据记录、保存方面，大数据技术在音乐文件保存、视频资料保存、监控录像数据保存方面对大数据技术进行了应用。第三，在交通方面，如百度、高德、Google等电子地图为了人们出现更加便利，在应用大数据技术过程中同样利用大数据技术挖掘并提取、计算了大量有价值的信息。第四，随着移动设备的加入，人们的社交行为产生了大量的数据，这为人们生活环境安全性的巩固促进了大数据技术发展。第五，人们使用搜索引擎搜索数据期间，搜索引擎为向用户提供更多有价值的信息，应用了大数据技术。

4结束语

综上所述，对于大数据技术的成熟的认识，要从大数据技术应用过程以及解决问题过程中应用的不同技术展开分析，这不仅能让我们在当下社会跟上IT行业发展的步伐，更能减轻我们学习、实践、应用大数据技术过程中的恐惧心理和畏难情绪，助力我们的专业能力步步高升。

参考文献：

[1]彭宇,庞景月,刘大同,等.大数据:内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报,2015,29(4):469-482.

大数据开发的过程范文第2篇

关键词：大数据； 职业岗位； 工作任务； 培养目标

中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0154-02

Abstract： By investigation and study， analyze the occupational positions of big data technology and application major in higher vocational education， describe each post job， sift typical work tasks from these jobs， refine the professional ability of work tasks， finally determine the personnel training goals and specifications， lay a foundation for the subsequent specialty construction.

Key words： Big Data； occupational positions； work tasks； training objective

1 引言

S着云时代的来临，大数据产业规模逐年扩大。2016年教育部增补了“大数据技术与应用”高等职业教育（专科）专业，正是适应市场行情需求做出的正确抉择。面对高职学历层次，如何有效定位大数据专业面向岗位和培养目标，成为要开设该专业的高职院校需要考虑的问题。下面将结合本校调查探讨该专业的建设。

2 职业岗位分析

高职“大数据技术与应用”专业人才培养所面向的职业岗位应该是应用型技术人才所从事的岗位，经过调查和讨论分析，适合面向下列岗位进行培养，具体实施时可以选择其中2～3个方面的岗位重点培养。

2.1 大数据运维工程师

保证大数据平台的正常运行，通过系统监控、集群配置等技术手段，保证大数据平台能够长期稳定的支撑企业大数据业务的工作任务。要求会部署大数据平台、监控大数据平台、测试大数据系统以及具有一定安全管控能力。

2.2 ETL工程师

主要从事数据的预处理工作。通过数据抽取、整理、传输、加载、校验等技术手段，结合工具，实现数据的清洗，保证高效地为大数据分析提供高质量的数据资源的工作任务。

2.3 大数据应用开发工程师

主要从事软件应用开发工作。通过对大数据进行分析处理、结合软件开发流程，按照业务需求完成大数据应用开发的相关软件设计与实现的工作任务。具备文档编写、系统测试等方面的能力。

2.4 数据可视化工程师

主要从事大数据可视化设计与开发。通过数据可视化报表技术、商业智能报表工具、常用web开发框架以及程序开发语言，能够进行可视化应用的设计、开发与展示，直观的为客户呈现大数据的价值。

2.5 大数据售后/技术支持工程师

主要从事售后服务及技术支持工作。熟悉大数据平台的搭建和维护工作，能够阅读和理解平台日志，能够快速分析和定位故障，对大数据平成故障排查，采取相应措施，保障大数据平台稳定运行。

2.6 大数据实施工程师

主要从事大数据平台部署工作。通过综合运用服务器、交换机、存储、虚拟化、云计算、大数据等基础知识，保证快速、高效地完成大数据平台环境等搭建和部署的工作任务。涉及大数据系统以及云平台的搭建、测试及安全管控。

3 典型工作任务分析

从以上职业岗位分析概况为以下9个典型工作任务。

1）大数据平台部署：配置和管理网络设备，完成网络搭建；配置和管理服务器和存储，设备维护；操作系统的安装和配置；大数据平台的搭建、部署、测试及调优。

2）大数据平台运维：大数据平台的日常维护，使用工具完成大数据平台的软硬件平台运行状态监控，大数据平台的故障应急处理，保证平台正常、稳定、高效运行。

3）大数据售后技术支持：根据项目售前技术方案与客户沟通业务具体需求，撰写项目实施方案和测试方案；熟练操作使用Hadoop、Spark等大数据组件和模块的功能，根据组件安装手册进行系统部署并解决安装部署中的问题；能够进行项目整体规划、执行、风险管理、项目验收等项目管理相关工作，熟练使用常见项目管理工具；具备网络的规划与设计能力，熟练操作网络操作系统、主流数据库。

4）大数据系统测试：完成测试文档编写（如测试用例、测试报告等），完成测试文档编写（如测试用例、测试报告等），使用自动化测试工具完成大数据系统相关测试工作。

5）大数据安全管控：对数据进行细粒化授权管理与配置，熟练管理系统认证kerberos组件和通过LDAP、AD对用户进行统一认证管理，对大数据系统进行审计管理，对HDFS数据、元数据和其他敏感数据进行加密操作，制定和实施大数据安全策略。

6）数据预处理：使用工具从数据源采集或抽取所需数据，使用工具对数据进行转换、清洗、校验操作，使用工具完成数据传输、建库、校验和加载，分布式ETL过程调优。

7）可视化设计与开发：使用web开发框架进行可视化应用开发，根据行业领域需求进行可视化设计，使用BI工具进行商业智能报表设计、开发与展示。

8）大数据应用开发：搭建好大数据程序开发的环境，根据用户需求利用开发语言进行大数据分析和预处理，进行大数据应用程序开发，完成功能性测试，集成和展示开发成果。

9）大数据文档编写：按照正确格式和行业要求书写文档，熟练对文档进行编辑、排版。

4 培养目标定位

通过对典型工作任务所需职业能力的分析，本校侧重于大数据运维、数据清洗、应用_发这些方面能力的培养，进而得出该专业的培养目标：本专业培养适应生产、建设、服务、管理第一线需要的，具有市场急需的大数据分析、数据仓库管理、数据可视化、应用开发等能力的应用型人才，培养具备大数据平台搭建与运维、数据采集、数据加工、数据分析、数据挖掘、数据可视化等专业实践能力，具有良好的职业道德、创业精神和健全的体魄，适应我国社会大数据应用发展所需的应用型专门人才。

该培养目标对专业素质要求如下：

1）具有敬业精神和职业道德观念，具有创新精神；

2）具有良好的职业素养，有团队合作精神，有较高的职业行为能力；

3）善于观察，勤于思考、勤于学习，有良好的查阅科技文献、手册、工具书及进行检索的能力，具有大数据文档编写能力。

4）具有大数据平台部署能力，能通过综合运用服务器、网络、存储等设备完成大数据平台环境等搭建和部署的工作能力。

5）能够通过系统监控、集群配置等技术手段，保证大数据平台能够长期稳定的支撑企业大数据业务的工作能力。

6）能够进行数据的抽取、整理、传输、加载、校验、清洗等处理。

7）具有大数据应用开发能力，按照业务需求完成大数据应用开发的相关软件设计与实现的工作能力。

5 结语

专业建设是一个系统工程，从调查所面向的职业岗位开始，再分析典型工作任务，得出完成工作任务所需的职业能力以及所需的知识、技能，确定培养目标和规格，再确定学习领域开设的课程，完成人才培养方案的制订。前面对“大数据技术与应用”专业进行了人才培养目标定位研究，为后期的专业建设奠定了基础，当然专业建设还需要在实践中不断探索和改进。

参考文献：

[1] 傅伟，等. 基于工作过程系统化的高职专业建设内涵探析[J]. 职教论坛，2010（9）：40-42.

大数据开发的过程范文第3篇

大数据挖掘

大数据涉及到存储、计算、发觉、安全这样的过程，往往数据来自三个层面：网络数据，网络传感器上面的数据，还有一些既不是网络也不是传感器，比如政府以及企业部门所收集的很多数据。

三源数据在数据库里应根据所需应用进行选择有用的数据，在应用的时候还需选用可用的数据，然后通过变换，把复杂度降下来，以便利用，再抽出所需的数据，最终融合得出关键的东西。数据挖掘涉及到这么一个过程。

实际上大数据的产业涉及到许多方面，首先是大数据平台。涉及到大数据平台，便需要宽带的存储设施，需要有云计算平台。首先是光纤宽带系统，如今光纤传输能力不断增加，我们还希望光网络能力提升，自动交换光网络便应运而生。

现在移动通信也发展很快，去年年底4G牌照被批准发放，现在LET在国内多处布网和商用。而国际上已经启动了第五代通信网络应用，光纤的发展为大数据提供了很好的平台。

除了光纤和通信以外，计算机也是少不了的。50年代大型计算机，60年代小型计算机，80年代个人计算机，90年记本电脑，现在手机就相当于一个计算机。世界上第一台计算机于1946年诞生，当时占地面积170平方米，其能力相当于会计手上拿的计算机；1975年美国国防部拿500万美元买了一台当时最先进的超级计算机，相当于现在的iPhone 4；1985年美国防部更新了超级计算机，相当于iPad 2；90年代买1G的闪存要1800美元，而现在只要0.25美分，所以随着计算机能力提升，大数据处理能力也相应提升。

另外大数据也离不开软件，软件发展从单机到网络。软件的代码在早期阿波罗登月飞行器软件时整个只有4000行代码，现在波音飞机的软件有2万行，高铁有上十亿的行代码，我们用的智能手机操作系统也是上百万行的代码。随着软件能力的提升，也方便了对大数据的挖掘。

当然，除了软件以外，云计算也是大数据里会用到很重要的一个基础设施。事实上，我们需要使用的是云服务，云计算下面有基础设施，称为基础设施之服务，提供服务器、存储器和网络。

现在每个单位都可能会有信息化系统，自建信息化系统很不划算，利用率不高，因此委托第三方进行信息化系统，这样就构成了云计算的基础设施之服务。在云计算上面通常都会增加平台之服务，里面提供很多工具，有利于用户在里面利用这些工具开发所需软件，尽管提供了这些工具，但是对于一些中小企业来讲，它仍然没有能力利用这些工具开发软件，因此在云计算上面可以向更多公司提供可以租用的软件，像客户关系管理、HR人力资源管理等等，对于一些更大企业可以自身在云计算开发自己事务性企业管理上用的很多软件。

大数据处理

有了前面说的宽带化、软件、计算机和云计算之后，是不是就一定能完全处理大数据呢？大数据比较难处理的是怎么实现语义的分析，我们从数据上可以收集很多数据，但是如何让计算机来理解这些东西还是有一定困难的，比如一个公司可能做不到每个员工一台计算机，而有个岗位员工觉得一台单独计算机对他来说很重要，他跟老板申请一立电脑，后台网络一扫描――“”。这说明它没有语义理解，只是简单根据某个词的组合，这实际上不是大数据所需要的，我们需要加上理解。

更重要的不仅仅是对文字，比较困难的是对图象。当然现在有一定的进展，例如Google与斯坦福的合作，让计算机去“看”猫，用很多张图让计算机“看”，计算机“看”了10天以后就发现很多图片里面都有一只动物，尽管样子不一样，但是基本是一个类型，所以计算机学会了这是猫，然后再把2万张从来没有看过照片给计算机“看”，它的识别率是15%。从应用上来说这还是远远不够的，但是这也表明训练计算机识别图象仍然是有可能的，未来大数据分析就是要训练我们的计算能力能够代替人去处理有需要理解的一些文字、照片、图片、视频。

此外，大数据还有虚拟化和可视化。收集的数据，只有通过可视化、虚拟化方式才能被大多数人理解。

大数据的产品包括了软硬件服务，关系数据库的软件，以及一些数据集成、数据资料服务，还有大数据开发平台，数据可视化平台，应用分析和应用视频服务以及一些视频软件和大数据专业咨询培训服务。

那么，大数据的产业设施究竟有多大呢？按照相关咨询公司估计，到2017年全世界大数据市场大概超过500亿美元。到2016年，中国大数据应用的市场大概是100多亿，这里主要是应用，还没有完全包括所有的产品设施。

大数据产业

狭义的大数据产业主要与大数据分析和建立的设施有关，广义的大数据产业更广泛，包括大数据硬件，网络设备、存储器，关系数据库、非关系数据库一些分析软件，还有跟大数据有关的服务，但是广义大数据产业里还要再拓展两层，首先是传统的产业，利用了的大数据应用而增值，可以用到工业、农业、商贸、交通、建筑，以及教育、环保等等，此外大数据在制造业上，有丰田公司利用数据分析车的切线的例子。

大数据在风电行业也有很好的应用，通过风电的检测能很好地发现风怎么样，怎么样很好的利用；在零售业大数据也有广泛应用，沃尔玛通过大数据分析知道买A商品的用户、买B商品的用户有多少，凭这些大数据开发很好有助于零售业的开发。

大数据在医疗研发上一年可以减少200亿美元的开支，在医疗商业模式上也会节省几十亿美元。总的来讲有很大的成本节省。

麦肯锡公司总结，大数据可以给美国医疗保健每年提供3000亿美元的价值，给欧洲公共管理提供2500亿美元管理上的价值，给服务提供商带来6000亿美元年度盈余，零售商带来60%的利润增加，给制造业带来50%成本的下降。所以很多人都说，大数据是新财富，价值堪比石油。

那么，谁将从大数据里面受益呢？第一便是制造业，因为企业多；第二就是政府，我国大数据的一个特征就是希望是开放的，如果政府能够适当开放所掌控的数据，全世界都会从开放的数据当中受益，麦肯锡公司认为这大概会给全球经济每年带来23000亿到53000亿美元的红利。

大数据开发的过程范文第4篇

关键词：大数据；云计算；云审计风险

本文系河北省审计厅2016年重点科研课题：“基于云计算服务平台的大数据审计系统研究”中期研究成果（项目编号：201604）

中图分类号：F239.1 文献标识码：A

收录日期：2017年5月16日

一、引言

大数据已经成为当前一个十分流行并热门的话题，大数据时代走进人们的生活，也将成为一个不可抵挡的趋势。但是，伴随着大数据时代的到来，硬件、软件技术突飞猛进，互联网、物联网平台服务迅猛发展，审计的工作方向会发生什么样的变化，审计工作⒚媪傩乱宦值幕遇还是巨大的风险，都非常值得思考。

二、理论分析

（一）云审计的含义和特点

1、云审计的含义。维基百科给云计算下的定义是：云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要服务。将云计算技术嵌入到审计工作中，便产生了“云审计”的概念。

2、云审计的特点。云计算技术在审计过程中的运用，在很大程度上促进了审计技术的重要变革。我们将云审计与传统审计做对比，来分析云审计所具有的特点：（1）在传统审计中，审计人员需要在数据信息的收集和整理等体力劳动上消耗较多的时间。而在云审计的过程中，审计人员可以把信息储存在“云”上，大家可以通过网络终端，将需要的信息快速地整理汇总，并进行一系列的网络任务的分配，大大节省了等待的时间，实现审计时间的合理有效利用；（2）在传统审计中，审计人员需要解决由于审计软件的差异造成的系统不兼容的情况，而在云审计的过程中，专业的云软件服务商的使用解决了传统审计中各审计单位独立完成所带来的兼容性问题。另外，只需要通过一个简单云端就可以替代传统审计中大量的基础设施的投入；（3）在传统审计中，审计人员会把收集整理的数据和资料进行分类汇总，然后存储到各自的手中，其他的人员调阅查看，只能向相关的资料保管人索要。而在云审计中，资料会被分类汇总，存储在“云”这个巨大的资源平台上，审计人员通过网络云端，便可以实现资料的共享，节省了大量的时间。

（二）大数据的含义。大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

（三）大数据、云计算对云审计的影响。随着科学技术的不断发展与完善，审计技术也在不断地得以发展与完善。大数据、云计算等先进技术的出现给审计带来的影响主要体现在以下几个方面：

1、持续审计方式得以不断完善和发展。在大数据背景下，信息技术的不断发展和演进推动了审计方式的变化，持续审计实现了技术上的可行性，在一定程度上解决了审计结果滞后性的问题。同时，网络技术与审计技术能够很好地融合在一起，也将更有利于某些特定行业对审计工作结果的需求实现。

2、总体审计模式的应用与发展。在大数据技术的支持下，审计人员可以利用一系列的先进手段，实现对数据的搜集、整理以及分类汇总，使审计人员可以更好地建立一种总体的审计模式，从而实现审计的革命性变革，做到有效地规避抽样审计带来的审计风险。而且通过大数据的利用，可以更全面地搜集数据，对数据做到更加细微、全面、深层次的分析，帮助审计人员发现以前未发现的问题。

3、审计成果的综合运用得以不断发展与完善。在大数据背景下，审计人员不但可以提供完整的审计报告，而且可以将收集的资料进行整理汇总并加以分析，为被审计单位提供足够的信息，使他们可以更好地对企业进行经营管理。

三、大数据背景下云审计所面临的风险

随着互联网技术的不断发展，大数据以及云计算技术在审计领域的不断应用，对我国的审计技术以及审计方式产生了很大的影响，大大提高了审计的工作效率，但是仍存在一定的风险，需要引起大家的注意。

（一）数据的安全性难以控制。云审计，需要在大数据背景下，利用互联网技术和计算机技术，并结合相应的审计软件才可以得以进行。然而，在大数据的背景下，数据存储在云端，便需要考虑由此带来的存储风险；而网络是一个庞大的环境，可以存储海量的数据，但有利就有弊，仍需要考虑网络在数据存储上带来的巨大风险。面对网络存在的安全漏洞，黑客趁机而入，由此产生各种新型的网络风险。

（二）缺乏综合性的审计人才。随着经济发展的步伐加快，各方对审计工作的质量要求也在提高，审计的工作量也在慢慢加大。但事实表明，当前我国高校中设置审计专业的机构较少，专业人才缺乏，而大多数从事审计工作的人都是从会计专业走出来的，虽然会计、审计两个专业根源上有相通之处，但是毕竟工作的出发点截然不同，会计人员对审计知识的整体认知度较低，再加上如果并没有足够的审计工作积累，审计效果一定存在不足；而在大数据的背景下，审计人员若只是单纯的了解审计知识，已经无法满足审计工作的需要。审计人员需要将计算机知识与审计知识相结合，融合在一起，这样才能满足新时代背景下对审计人员的技能要求，而现在这样两种能力兼具的人才在审计人才中的占比仍然较少。

（三）审计软件的开发和使用存在限制。一个审计软件的开发与使用，前期一定需要投入大量的人力、物力和财力，后期才可以得到正常的运转。而使用审计软件较多的单位，他们在承接一项审计事务时，收取的费用较低，与前期高额的费用形成鲜明的对比，使得一些规模较小的单位无法支撑这些审计软件的合理使用，更无法独立地对审计软件进行后期的维护。 四、大数据背景下审计风险防范措施

（一）重视数据安全。审计人员涉及到众多的数据，而且好多数据属于企业的核心数据，其安全性直接关系到国家的经济安全与社会稳定，其保密性尤其重要。面对当前的局面，应对云审计存在的数据安全问题，需做出以下防范措施：

1、提高数据的加密程度。对于数据的传输与存储，必须做到严格的加密。公司底端的人员较多、较杂，发生数据外泄的情况相对来说较多。对数据的查看与使用，设置不同的权限，使不同的角色对数据的使用与查看具有不同的限制，做到角色分类明确，可以较好地保证数据的安全。

2、提高软件系统的安全系数。大数据背景下，云审计主要利用审计软件进行运作，审计软件的安全系数直接关系到数据的安全存储。而为了有效地避免存储在云端的数据发生外泄以及云端出现病毒入侵的现象，我们应该提高审计软件的安全系数，提前防范此类事件的发生。

3、规范数据的存储。在传统审计中，对于一些数据我们会做专门的分类，在云审计过程中，我们更应该如此，对于审计数据，我们应该分类整理存储，对于一些重要的审计数据，我们更应该做一些隔离操作，由此以来做到信息的高度保密。

（二）培养专业化的审计人才团队。针对当前的审计团队的现状，各大高校应该开设审计专业，培养审计专业的优秀人才。在校期间，各大高校应该增设模拟审计实训室，使大学生在校期间就可以提前体验审计的一些流程与操作。另外，各大高校可以定期举行大学生入企业实习，或者聘请会计师事务所著名的审计人员来校讲解在审计的实际操作中会遇到的各种问题以及应对措施，使大学生在没有走出校门前，就可以积累一定的实践能力。在真正走出校门的那一刻，可以更好更快地投入到工作中去。另外，由于当前大数据、云计算的迅速发展，各大高校和机构也应考虑加大对计算机、大数据、云计算等先进专业技术的培训，尽最大的努力为社会培养出兼具审计知识、计算机知识的综合性人才，这也是时代的要求。

（三）完善审计软件的开发和使用。首先，面对审计软件费用较高与审计单位承接的业务收费不成正比的情况，我们应该降低审计软件在开发与维护阶段所产生的费用。一项新的审计软件，前期的开发肯定会耗费巨大，我们应加大宣传力度，使更多的审计单位都能够使用这款新开发的审计软件，做到开发费用的平摊，以便可以做到有效地降低审计软件的使用费用，降低审计成本；其次，对于国内审计软件开发技术的落后，我们应该加强对国外先进技术的学习和借鉴，合理地运用到自己的审计软件的开发当中去，国家也应该大力支持软件技术的学习，加大扶持力度，给先进的技术人才提供强有力的资金支持，打破现有的软件竞争机制，加大软件的竞争机制，提高我国的软件开发技术水平。

（四）完善审计取证方法。面对当前形势下审计取证困难的困扰，应当对大数据背景下的审计取证方法加以改进和完善。首先，在审计软件开发的过程中，对审计软件的接口进行统一，对相关的单位和部门进行规范，使被审计单位在日常信息的保留过程中，就以规范格式进行存储，便于审计人员提高工作效率，更加有效地进行审计；其次，要实时地对数据进行测试，确保数据可以达到及时有效的保存，确保数据具有时效性，使审计人员可以及时的、随时的对被审计单位进行审计；最后，审计人员应该加强对被审计单位的各项沟通，与被审计单位打好感情牌，这样在进行审计的时候，有利于便捷的得到需要审计的信息，减少信息收集的困难性。

主要参考文献：

[1]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014.6.

[2]魏祥健.云平台架构下的协同审计模式研究[J].审计研究，2014.6.

[3]程平，白沂，贺灏璁.云会计环境下基于COBIT标准的大数据审计研究[J].会计之友，2016.4.

[4]艳玲.云审计――审计信息化的发展趋势[J].商业会计，2013.

[5]郝丹炀.浅谈金融大数据的机遇与挑战[J].时代金融，2015.11.

[6]周迎，曾凡，黄昊.浅谈云计算在医疗卫生信息化建设中的应用前景[J].中国医学教育技术，2010.

[7]陈伟，Wally Smieliauskas.云计算环境下的联网审计实现方法探析[J].审计研究，2012.3.

[8]张进宝，黄荣怀，张连刚.智慧教育云服务：教育信息化服务新模式[J].开放教育研究，2012.

大数据开发的过程范文第5篇

【关键词】大数据 全寿命周期成本

市场竞争日益激烈的环境下，企业成本管理水平的高低是影响企业盈利水平的重要因素。现在的社会是大数据的时代，这对企业的成本管理工作的顺利开展带来了很大的挑战。企业的成本管理是全过程的管理控制，既包括产品的制造成本，还包括产品的开发设计成本，同时也包括使用成本、维护保养成本和废弃成本等一系列与产品有关的所有企业资源的耗费。

一、大数据时代的内涵

当前是信息化社会，大数据时代也随之到来。拥有高端的技术，具有海量的复杂多源的信息量就是通常所说的大数据。大数据是把众多的有价值的信息进行整合，从而把它们的价值更好地发挥出来，大数据的数据精确度比较高，数据的类型复杂多样而处理的速度也非常快。在信息化社会企业成本管理数据越来越多，成本管理工作的要求更加追求准确化，所以每一个企业在大数据的时代中都应该结合实际来进行本企业的成本管理。企业成本管理中会产生大量的信息、数据，从产品的开发设计、制造、销售、售后服务等，都可以汇聚成巨大的数据库，通过相关分析，得出有价值的数据信息，这样通过企业的产品设计、生产、供应、销售、售后服务等环节就可以生成一个大数据平台。大数据时代需要企业与时俱进，积极投入到大数据的采集、分析和应用当中来，通过相应的数据采集和分析，生成的重要数据能进一步指导企业做出更加有效的管理和服务。

二、全寿命周期成本法的内涵

全寿命周期成本是指产品从研制、生产到经济寿命期内使用的整个期间的成本，即从用户提出需要某种产品而开始研制起，到满足用户使用需要为止的整个时期的产品成本。

（一）产品的开发设计阶段

指企业研究开发新产品、新技术、新工艺所发生的新产品设计费、工艺规程制定费、设备调试费、原材料和半成品试验费等。

（二）产品生产制造阶段

指企业在生产采购过程中所发生的料、工、费以及由此所引发的环境成本等社会责任成本。

（三）产品营销阶段

一种产品是逐步进入市场、逐步被人们所认识和接受的，因此产品营销成本包括在此过程中所发生的产品试销费、广告费等。

（四）产品的使用维护阶段

包括产品的使用成本和维护成本。如车辆的耗油量、电器的耗电量，高级电子产品必须经常更换的附属配件成本等。

此外还包括产品退出使用报废所发生的处置成本。大数据时代全寿命周期成本法在企业中实施需要一定的策略。

三、大数据时代全寿命周期成本法在企业中的运用策略

（一）明确企业成本管理任务

企业成本管理主要包括下列任务：制订成本估算基准和风险分担计划；建立有效的变更控制程序；编制成本报告，对最终成本进行预测；对估算成本和现金流进行及时更新；风险准备金的支出和管理；采取积极措施，避免成本超支；定期财务状况报告等。

（二）建立规范的成本管理制度

在现在的大数据时代中，做好企业的成本管理工作具有很高的难度，企业在运用全寿命周期成本法对成本进行管理的过程中应该建立自身非常完善的成本管理制度。

（三）确保产品全寿命周期成本最优化

管理人员一定要树立全寿命周期成本观念，为了达到产品全寿命周期成本最优化的目标，必须做好几方面工作： 对产品实行全过程管理，确保产品全过程中的全寿命周期成本最优化；从技术、经济和组织等方面对产品实施全过程综合管理；重视产品从研制、生产到经济寿命期内使用的整个期间的信息反馈，采取预防措施可以大大降低成本。

（四）确立全寿命周期成本的分配承担责任

为贯彻推行全寿命周期成本思想观念和评价方法，不仅要了解全寿命周期成本的构成，而且要明确全寿命周期成本的分配承担。全寿命周期成本的合理承担分配，既促使产品的开发设计人员提高设计水平，产品生产制造人员提高生产质量，防止偷工减料、粗制滥造、合理利用资源，产品的营销人员合理控制销售费用，又激励用户加强使用维护、延长使用寿命，从而符合节约型社会要求。

（五）充分利用大数据

在大数据时代，数据管理技术水平不断提高。在企业使用全寿命周期成本法进行成本控制的数据管理中，就可以充分利用大数据，从数据收集、数据存储、数据分析、数据应用等几个方面有效地进行管理。需要注意的是，需要保障全寿命周期成本数据的真实、准确性，这样才可以更好的体现数据的价值。此外，数据快速增长也给数据管理带来了更大的压力，需要做好数据存储工作。这就要求企业加强内部硬件设施和软件设施的建设，并且根据企业的发展情况，完善全寿命周期成本数据库，系统的进行数据整合和储存，为企业成本分析提供良好的数据基础。另一方面，为了应对大数据的发展，企业还要加强成本管理人员的培训，提高成本管理人员的数据分析能力和数据应用能力，保障合理的对数据进行整合、归纳、分析以及应用。

综上所述，在大数据时代下，利用全寿命周期成本法对企业进行成本管理对于企业的可持续发展具有重要意义，企业需要转变传统的成本管理观念，积极应用大数据技术，完善全寿命周期成本管理机制，在企业内部形成良性效应，不断提高企业成本管理水平。

参考文献：

[1]邹丽.基于产品生命周期的企业成本管理问题探讨[J].财会研究，2010，（18）.