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大数据审计前需了解的几组概念

2020-04-23 20:24阅读:
龙倾碧海,花蕴檀香,妖狐设千窟,青鸟抉人眸。
1.数据源、数据元、元数据
数据源:是指数据的来源,数据源的主语在“源”上,也就是产生数据的地方。而源数据的主语是“数据”,也就是从源头产生的数据。
数据元:就是数据元素,也可以理解为抽象化的数据项,目的是把一项项数据进行抽象、定义、规范,形成基础元素,以便在报表中组合使用。
元数据:又称中介数据、中继数据,为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
参差多态,参差不齐,乃是真理之本源。
2.基础数据、衍生数据、主数据
基础数据:是企业生产经营中直接产生的,未经加工过的基础性数据,如客户基础数据。
衍生数据:与基础数据相对应,是按照一定规则对基础数据进行加工、计算后产生的数据,不是通过业务前台直接采集的。
主数据:企业有不同的业务、财务等信息系统,只有那些可以交互、共享的关键数据才称为主数据。
3.
STRONG>数据管理、数据管控、数据治理
数据管理:侧重于对不同数据流的具体管理,涵盖数据的安全、质量、标准、需求分析等内容。
数据管控:侧重于对数据的控制,例如数据安全控制、质量控制等等。
数据治理:是站在企业更高的角度,从全局出发,以组织战略、架构、体系入手,对数据进行顶层设计。
4.数据标准、数据规范、数据字典
数据标准:是基于业务、管理、技术等需要而对数据属性制订的标准,是为了规范数据语言,使同一数据语言可以在不同系统中运用或使用,也可以在不同部门间进行沟通。
数据规范:是一个范围更宽泛的概念,制订数据标准是数据规范的一种,如何规范数据使其可以在报表分析中使用也是一种数据规范。
数据字典:侧重于某一系统的技术属性的标准,如SAP系统有其自身的数据字典。
星星会说话,石头会开花。
5.数据集市、数据仓库、数据工厂
数据集市也叫数据市场,就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。数据集市中的数据来源于不同的信息系统,可以被多个部门的人员直接使用。
数据仓库:数据仓库里的数据按一定的规则进行存放,并通过专门的人员来进行存放或取数。可以说数据仓库不产生数据,也不消费数据,只是数据的搬运工。一般情况下,数据仓库里的数据要拿到数据集市才能被大家使用。
数据工厂为用户提供一站式工业智能数据服务平台,让客户通过实时数据汇聚、智能数据精炼、数据服务三个步骤轻松完成工业数据资产沉淀和对外能力透出,帮助工业行业客户降本增效、挖掘数据资产价值,实现智能化生产运营。
6.数据平台、大数据平台、数据服务平台
数据平台:与信息系统相对应,信息系统侧重于信息和系统,而数据平台侧重于为企业人员提供某种服务。
大数据平台:根据大数据特征打造的平台。比如应用于网络趋势分析的5118 / chinaz、艾瑞指数、百度指数;又如应用于细分行业趋势分析的阿里指数、CBO中国票房。
数据服务平台:为业务部门提供数据服务的平台,更侧重于数据的应用。
7.数据模型、数据分析模型、统计模型
数据模型:是指数据的结构和关系,分逻辑模型和物理模型,逻辑模型指的是数据的逻辑关系,物理模型可以理解为数据库的表结构。
数据模型侧重于系统设计和实施。
数据分析模型:侧重于业务应用和决策支持,是基于某些应用场景的算法。
数据分析模型通过输入大量的历史数据,采用既定算法和参数获得对决策有参考意义的分析结果。
统计模型:指以概率论为基础,采用数学统计方法建立的模型。
在了解大数据思想、概念和技术的基础上,我们开始启动审计实务分析。
大数据审计前需了解的几组概念

快速启动数据分析的6个关键点https://mp.weixin.qq.com/s/dtIlh9dUrDkRcOn8xngTrg

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