简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。涉及到的技术很多
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随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。
学籍信息管理系统摘要：随着网络技术与计算机的广泛普及，绝大部分的机构都对计算机管理系统进行了合理的运用，本设计通过Java面向对象语言完成对学生信息管理系统进行编写，基于B/S模式，所用开发工具为Eclipse以及AndroidStudio，然后基于Mysql的数据库基础上，通过Adobe Photoshop CS6的图像处理软件美化界面，在系统开发过程中用到了Postman测试工具，在系统开发完成后进行了相关模块的用例测试，所得系统有美观、友好的界面，并且人机信息比较安全可靠、灵活与方便等，这种系统可扩展性比较强。本文以学生信息管理系统为例说明JavaWeb在信息管理中的应用，主要实现了管理员模块，老师模块以及学生模块，主要实现了管理员对于系统中教师，学生以及课程数据的增删改查操作；以及教师对于学生相关信息的管理，例如学生的成绩和考勤信息等；以及学生对于个人信息的修改以及选课信息和课程成绩的查看等功能。本系统功能完善，对开发管理信息系统提供了较高的理论指导和实际意义。关键词：学生信息管理系统，Java Web，B/S模式，Mysq
毕业设计(论文)外文摘要Title : Student information ManagerAbstract:With the wide spread of network technology and computer, the vast majority of institutions have made reasonable use of the computer management system. Based on B / S mode, the development tools used are eclipse and Android studio. Then based on MySQL database, the interface is beautified by Adobe Photoshop CS6 image processing software. In the process of system development, postman test tool is used, After the completion of the system development, the use case test of related modules is carried out. The system has beautiful and friendly interface, and the man-machine information is safe, reliable, flexible and convenient. This system has strong scalability.This paper takes the student information management system as an example to illustrate the application of Java Web in information management, which provides higher theoretical guidance and practical significance for the development of management information system.keywords:Student information management system; Java Web; B/S；Mysql
目录
1 绪论………………………1
1.1 研究背景及研究意义………………………1
1.2 研究状况………………………1
2 系统相关技术分析………………………2
2.1 java………………………2
2.2 javaweb………………………3
2.3 数据库………………………4
3 可行性和需求性分析………………………4
3.1 可行性分析………………………4
3.2 总体需求分析………………………5
4 系统的设计………………………7
4.1 系统架构设计………………………7
4.2 系统功能模块设计………………………8
4.3 系统数据库设计………………………8
5 系统开发与实现………………………10
5.1 登录界面的实现………………………10
5.2 教师管理的实现………………………14
5.3 学生管理的实现………………………16
5.4 课程管理的实现………………………17
5.5 老师模块的实现………………………17
5.6 学生模块的实现………………………20
6 系统测试………………………23
6.1 用户登入功能测试………………………23
6.2 各项信息管理功能测试………………………23
6.3 Excel导出学生成绩表功能测试………………………24
总结………………………25
致谢………………………26
参考文献………………………27
1 绪论1.1 研究背景及研究意义
学生的信息，必须要实现安全，高效的管理，因此，学生信息管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。由于学生信息量比较庞大，对于那些需要记录存档的数据比较多的高校来说，系统化的管理统计更加方便。而且当查找某条记录时只需要输入该学生的有关信息便可以查询到几乎所有信息。
基于信息的学生信息管理系统可以有效解决传统的手动文件管理的缺点，充分利用信息管理的优点，提高学生状态管理的效率。学生信息管理系统对学生信息的管理更有效且方便。有效的信息管理学生的状态，不仅保证学生的状态有效率、有秩序的管理，而且使大学能够达到一定程度的快速发展。
为了提高学生个人信息的管理效率，此设计一款学生信息管理系统将在很大程度上提升高校学生信息的管理效率。开发一个功能完善的学生信息管理系统可以使得高校学生的信息档案管理效率。
1.2 研究现状
我国高校中的信息管理员一般为年龄比较大一点的阿姨，叔叔，他们之中，不乏有一些人的文化程度较低，因此，存在使用学生信息管理系统的老宿管对计算机系统的操作并不熟悉，需要他人指导，甚至对该系统的接受程度较低，仍会选择使用纸质的方式进行信息的记录，如果学生的报修信息量大，就会存在问题解决不及时的问题。
因此，我国高校的信息管理系统未来的发展路线需要进一步的简化信息管理系统的使用，使得系统的受众变得更大，使得可以更多的人可以使用，从而更好的提高学生信息管理系统的效率和便捷性，以及提供更加系统的服务.
1.3 学生信息管理系统的必要
目前，人口数量在不断飙升，学生数量更是急剧增加，这就给各大高校提供了大量学生信息统计的艰巨的挑战。学生信息管理系统可以减轻学生信息统计的负担，使得学生的信息统计和查询更加的方便和快捷。本文研究的重点是WEB框架在学生信息管理系统中的应用，对学校长期的学生信息化建设，实现学生信息数据化有非常重要的意义。
2 系统相关技术分析
本系统采用现阶段较为成熟的Java编程语言，运用了面向对象的思想。开发过程中使用了Java1.8、Eclipse集成开发环境、Tomcat7.0以及Mysql数据库。
2.1 Java
Java是一种由Sun公司推出的面向对象编程语言，广受全球开发人员的欢迎，占据着软件开发领域的主要地位。Java语言具有功能强大、变成简单、开发效率高、运行稳定、可以独立运作等优势。由于Java语言能够独立构建程序运行环境，因此不需要多强大的平台即可使用。与此同时，Java语言还支持多线程开发，可以和互联网结合运用。
Java语言的设计集中于对象及其接口，它提供了简单的类机制以及动态的接口模型。对象中封装了它的状态变量以及相应的方法，实现了模块化和信息隐藏;而类则提供了一类对象的原型，并且通过继承机制，子类可以使用父类所提供的方法，实现了代码的复用。
Java不同于一般的编译执行计算机语言和解释执行计算机语言。它首先将源代码编译成二进制字节码（bytecode），然后依赖各种不同平台上的虚拟机来解释执行字节码。从而实现了“一次编译、到处执行”的跨平台特性。不过，每次的执行编译后的字节码需要消耗一定的时间，这同时也在一定程度上降低了 Java 程序的性能。
2.2 JavaWeb
2.2.1 HTML
HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本，现在仍处于发展阶段，但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术。HTML 5有两大特点：首先，强化了 Web 网页的表现性能。其次，追加了本地数据库等 Web 应用的功能。广义论及HTML5时，实际指的是包括HTML、CSS和JavaScript在内的一套技术组合。它希望能够减少浏览器对于需要插件的丰富性网络应用服务（plug-in-based rich internet application，RIA)，如Adobe Flash、Microsoft Silverlight，与Oracle JavaFX的需求，并且提供更多能有效增强网络应用的标准集。
HTML就是所谓的超文本标记语言，这种语言普遍存在与网络之中的各个网页内，是开发网页的基础工具之一。HTML主要是借助标签来控制网页中的图像、视频、文本等各种信息，从而实现预期的显示效果。HTML语言产生的互联网操作会受到http协议的制约，并且浏览器在运行HTML语言的时候同样会受到约束。HTML之所以可以很快得到大规模应用，主要是因为采用了超文本技术，这样就能够和任何连接到网络中的计算机互相传输数据。所谓的“超文本”实质上指的是不包含文本的其他内容，例如视频、音频等等。
2.2.2 Servlet
Servlet是在JSP技术基础上发展出的全新技术，主要应用于服务器中，具有接收数据请求、转发数据请求等功能。本质上来说，Servlet属于Java程序的一个类型。Servlet主要遵循如下流程进行运作：服务器在接收到Http请求之后，会立即分析接受的这些请求，并以此为基础创建Servlet，紧接着借助调用等各种手段向客户端反馈请求信息，最后服务器重启并调用destroy。
浏览器提交的请求是满足Http协议的文本，该文本是由服务器容器，例如Tomcat接受并解析封装成了HttpServletRequest类型的request，所有的HTTP头数据都是可以通过request的对应方法查询到（get），当需要输出给客户端浏览器时，Tomcat将输出流文本封装成HttpServletResponse的response对象，通过设置response的属性，来控制输出的内容。其中，Tomcat利用request和response做为参数，调用Servlet中的方法，例如doget(request,response);
2.2.3 JSP
JSP实际上属于Java Servlet的分支技术之一，是基于B/S结构研发出的网页开发技术，允许用户和网页进行交互，极大增强了网页的扩展性。JSP主要遵循如下流程进行运作：利用JSP标签把Java语言编写的代码插入到超文本标记语言开发的网页中。标准的JSP标签格式是：“%内容%”。
JSP技术主要起到了实现Java web用户界面的作用。在进行JSP编程之前，应当把HTML、XHTML、XML三者有效结合运用。JSP技术通常是利用表单来实现各项需求的，比方说数据输入、数据库访问等等需求。在得到全部信息后，便可以开始设计网页。
JSP标签能够实现数据库访问等众多功能与请求，此外，还能够转发、传输、共享各个网页发送的信息，主要有请求、转换、编译、执行以及响应五个步骤。
第一步，客户端将会发送出网页请求；第二步，JSP Container将会对网页请求进行转换，将其转换成Servlet文件；第三步，进一步对Servlet文件进行编译，将其编译成.class文件；第四步，执行网页请求并产生Servlet实例；第五步，将网页请求的Servlet实例返回至客户端进行响应。
从整体角度来看，JSP执行过程里面最核心的两个阶段应当是请求期和转译期。顾名思义，所谓的请求期指的是把.class文件返回给客户端的过程，而所谓的转译期就是一步步把网页请求转换成.class文件的过程。
JSP拥有众多性能方面的优势。在应用JSP技术之后，程序开发者在程序设计时候面临的编程工作复杂程度会显著减少，并且能够与可视化工具一同运用，进一步降低程序开发者的开发压力。除此之外，由于JSP本身包含内置对象等特点，可以在很大程度上给servlet编程提供助力，有效提高了编程速度，降低了编程难度，程序开发者无须再人工翻译网页请求和外部信息。并且JSP囊括了Java的全部技术内容，所以只要是Java支持的插件包、工具包等等都可以被JSP调用，也不需要性能多强的运作平台。
2.2.4 B/S结构
B/S（Brower/Server）体系结构的优势：
（1）程序基本建立在服务器中，便于维护更新；
（2）能够与客户端有效区分进行逻辑处理、数据处理等操作，这样的话，在维护客户端之时，就无须更改其他内容。
B/S体系结构的交互模式：
B/S结构可以把网页请求和返回响应连接起来，进而实现两者间的实时交互，并且允许浏览器直接发送request请求，依靠服务器来访问系统服务器和数据库服务器。从应用服务器角度来说，应用服务器可以从数据库中获得所需数据，随后再向浏览器发送请求，最后，由浏览器对HTML文件进行处理。
2.3 Mysql数据库
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能
数据库管理系统主要分为以下两类：关系数据库（关系数据库是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。）非关系型数据库 NoSQL（ 非关系型数据库是对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称。与关系数据库最大的不同点是不使用SQL作为查询语言。）。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
Mysql 是一种广泛使用且流行的数据库服务器，长时间存储在计算机设备上的数据集合，由各种用户和应用程序根据某些规则进行组织和通信，简单地说就是数据文件存储的大型仓库。它功能强大,易于使用和管理，安全靠谱，跨平台界面，安全稳定的网络，适合大多数软件和应用程序软件数据库的后端开发。另外，Mysql 数据库允许用户以多种语言编写程序进行访问，同时，开元也是该数据路最大的特点，可以在不同平台上工作，还可以应用于 Web 的开发站点以及其他程序的数据后端。
3 可行性和需求性分析
3.1 可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
基于Java收集和监控系统设计的电脑产品价格没有严格要求。只需熟练使用java和数据库即可，不需要太多复杂的不同类型的语中，减轻了设计实现的复杂度。高成本性能；高安全性。
3.1.2 操作条件可行性分析
操作性主要是完成了用于收集商品价格的监视管理系统的设计，完成了用户Experience的使用管理者总是通过系统方便管理相关数据信息用户信息的请求和管理者管理数据和信息系统的操作不需要专家，可以直接对应操作管理的通用模块系统的操作性完全可能。因为系统的操作也是用于登录的接口窗口的使用，所以只要操作简单，操作人员就可以完全操作。
3.2 总体需求分析
系统主要实现的是管理学生信息，管理员可以对学生、教师、课程进行直接的操作（添加，修改，删除）具体有：
(1) 对新教师的添加；
(2) 系统数据库中已经添加后、存在的教师的有关信息的修改；
(3) 学生信息管理系统中已经存在的教师数据的删除；
(4) 对系统中已经存在的所有教师数据的查看等。
还有对课程数据的相关相关操作，具体包括：
(1) 对新课程数据的添加；
(2) 系统数据库中已添加存在的课程数据的修改；
(3) 系统中已经添加后存在的课程数据的删除；
(4) 对系统中已经存在的所有课程数据的查看等。
管理员对自己的操作：点击修改个人信息按钮，管理员可以对自己的密码进行修改。
关于据库中管理员的用例如图3-1所示。
图3-1 管理员用例图
教师模块的主要功能包括对于课程数据以及学生相关数据的修改，具体操作同管理员类似，教师模块的用例图如图3-2所示。
图3-2 教师角色用例图
学生模块主要的功能包括对于个人信息的修改查看以及成绩的查看等，具体如图3-3所示。
图3-3 学生角色用例图
4 系统的设计
4.1 系统架构设计
架构设计的目的是为了反映一个结构和其他元素之间的关系，抽象，通常用于指导大型软件系统，数将模型层、视图层和控制层。并且结合工厂模式整体设计思路，分别将数据访问层，服务层每一层的最上方封装一个工厂类，控制层通过服务层的工厂类调用相关服务，服务类再调用数据访问层的工厂类来实现相关的数据访问层操作，本系统的体系结构设计的详情如图4-1。
图4-1 学生信息管理系统结构图
4.2 系统功能模块设计
本学生信息管理系统共设计了四个功能模块，其为教师管理功能模块、学生信息管理功能模块、课程管理功能模块和成绩管理功能模块等。系统的功能模块设计图如图4-2所示。
图4-2 系统功能模块设计
4.3 系统数据库设计
1.教师可以管理学生（学号、姓名、性别、出生日期）的所有信息以及课程和成绩。
2.学生通过选课来选取课程，老师工作，授予学生所选课程并给予学生成绩，学生拥有成绩。如图4-3所示。
图4-3系统数据库ER图
系统中的管理员有用户名和密码两个属性，用来登录系统，如图4-1所示。
图4-1管理员信息图
学生信息表在数据库中的表名定义为student，其共有七个字段用来存储学生的学号、姓名、班级、性别、身份证号、所在省份、电话信息。具体学生信息表字段如图4-2所示。
图4-2学生信息图
课程信息表在数据库中的表名定义为course，其共有六个字段用来存储课程的课程编号、课程名、上课班级、任课教师、课时、课程学分信息。具体课程信息表字段如图4-3所示。
图4-3课程信息图
成绩信息表在数据库中的表名定义为grade，其共有8个字段用来存储成绩的成绩编号、学生学号、学生姓名、课程班级、课程编号、课程名、成绩分数、成绩类型。具体成绩信息表字段如图4-4所示。
图4-4成绩信息图
教师信息表在数据库中的表名定义为teacher，其共有七个字段用来存储教师信息。具体教师信息表字段如图4-5所示。
图4-5教师信息图
5 系统开发与实现
5.1 登入界面的实现
登录界面如图5-1所示，在登录界面需要选择不同的登录对象，选择之后输入对应的用户名和密码以及验证码，然后点击确定按钮即可登入学籍信息管理系统。
图5-1 登录界面
(1) 点击登录选项中的管理员登录选项，输入管理员账户和密码可进行管理员登录，管理员登录部分代码：
//管理员登录
(2)点击登录选项中的学生登录选项，输入学生账户和密码可进行学生端的登录，学生端登录后可进行自己的有关信息的修改（个人信息、密码等）
学生端登录部分代码：
//学生端登录
(3)点击登录选项中的教师登录选项，输入教师账户和密码可进行教师端的登录，
教师端登录部分代码：
//教师端登录
登录之后就可以看到系统的主界面，左侧是导航菜单，不同的身份登录后导航菜单的功能也不同：
学生登录：学生可对自己的个人信息进行修改，可以选课、打卡、请假，也可以对自己的选课和成绩进行查询。
老师登录：老师可以对学生的信息进行添加、修改、删除、导出学生成绩操作。
管理员登录：管理员可以对学生和老师的信息进行添加、修改和删除操作。
如图5-2所示
图5-2 系统主界面
5.2 教师管理的实现
管理员登录成功之后可以完成系统中教师的管理，对教师数据进行修改和添加的简单操作，添加教师如图5-3所示。
图5-3 添加教师
添加教师功能主要代码如下：
教师添加成功之后可以查看已经添加的教师，并且仍能够对已经添加的教师信息进行修改和删除操作。如图5-4所示。
图5-4 教师列表查看
如果教师的相关信息需要修改，首先需要选中想要修改的教师，点击修改，将信息修改即可，如图5-5所示。
图5-5 教师信息修改
教师信息修改部分代码如下：
如果有教师的相关信息需要删除，首先需要选中想要修改的教师，点击删除按钮，即可将想要删除的教师进行删除操作，具体如图5-6所示。
图5-6教师的删除
教师删除功能主要代码如下：
5.3 学生管理的实现
管理员登录成功之后可以完成系统中学生的管理，对教师数据进行增删改查操作，对学生的管理和对教师的管理类似，学生管理界面如图5-7所示。
图5-7 学生管理界面
5.4 课程管理的实现
管理员登录成功之后可以完成系统中课程的管理，对课程数据进行增删改查操作，对课程的管理类似，不再赘述，课程管理界面如图5-8所示。
图5-8 课程管理界面
5.5 老师模块的实现
教师登录到系统之后，可以对学生的考勤信息以及成绩进行管理，学生成绩的添加，点击添加按钮即可对学生的成绩信息添加，选中一名学生，点击修改，可对学生成绩进行修改操作，如图5-9所示。
图5-9 学生成绩的修改
学生成绩修改功能部分代码如下：
教师还可以对学生的成绩进行统计，可以查看学生每门课程的所有成绩的统计图，据图如图5-10所示。
图5-10 学生成绩的统计
教师可以对学生的成绩表进行导出操作，学生成绩导出如图5-11所示。
图5-11 学生成绩单导出
学生成绩导出之后效果如图5-12所示。
图5-12 学生成绩导出
什么是NoSQL
大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。那么，就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史
1969年，埃德加?6?1弗兰克?6?1科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文，首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是，刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物，因此论文反响平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文，终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升，加之使用简单、性能优越等优点，关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能
虽然本书是讲解NoSQL数据库的，但有一个重要的大前提，请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问，对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库，它的突出优势主要有以下几点:
保持数据的一致性(事务处理)
由于以标准化为前提，数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
可以进行JOIN等复杂查询
存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术)
这其中，能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下，用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN，对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要，这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足
不擅长的处理
就像之前提到的那样，关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理：
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
。。。。。。
NoSQL数据库
为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年)，NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述，关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的，就是说，各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散。相反，NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上，减少了每个服务器上的数据量，即使要进行大量数据的写入操作，处理起来也更加容易。同理，数据的读入操作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话，如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据，那么只有两个选择：一是提升性能，二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先，提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法，程序方面也不需要进行变更，但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器，需要花费的资金往往不只是原来的2倍，可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单，但是成本较高。
另一方面，增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更，但由于使用廉价的服务器，可以控制成本。另外，以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗？
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话，NoSQL数据库的应用就没有意义吗?
答案是否定的。的确，它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点，如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍，这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理
希望对数组类型的数据进行高速处理
希望进行全部保存
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类，每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
NoSQL数据库是什么
NoSQL说起来简单，但实际上到底有多少种呢?我在提笔的时候，到NoSQL的官方网站上确认了一下，竟然已经有122种了。另外官方网站上也介绍了本书没有涉及到的图形数据库和对象数据库等各个类别。不知不觉间，原来已经出现了这么多的NoSQL数据库啊。
本节将为大家介绍具有代表性的NoSQL数据库。
key-value存储
这是最常见的NoSQL数据库，它的数据是以key-value的形式存储的。虽然它的处理速度非常快，但是基本上只能通过key的完全一致查询获取数据。根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具三种。
临时性
memcached属于这种类型。所谓临时性就是 “数据有可能丢失”的意思。memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止的时候，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据(旧数据会丢失)。
在内存中保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
数据有可能丢失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等属于这种类型。和临时性相反，所谓永久性就是“数据不会丢失”的意思。这里的key-value存储不像memcached那样在内存中保存数据，而是把数据保存在硬盘上。与memcached在内存中处理数据比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的。但数据不会丢失是它最大的优势。
在硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
数据不会丢失
两者兼具
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具，且集合了临时性key-value存储和永久性key-value存储的优点。Redis首先把数据保存到内存中，在满足特定条件(默认是15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的key发生变更)的时候将数据写入到硬盘中。这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性。这种类型的数据库特别适合于处理数组类型的数据。
同时在内存和硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
适合于处理数组类型的数据
面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型。它们属于NoSQL数据库，但与key-value存储相异。
不定义表结构
面向文档的数据库具有以下特征：即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用。关系型数据库在变更表结构时比较费事，而且为了保持一致性还需修改程序。然而NoSQL数据库则可省去这些麻烦(通常程序都是正确的)，确实是方便快捷。
可以使用复杂的查询条件
跟key-value存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN这些关系型数据库所具有的处理能力，但除此以外的其他处理基本上都能实现。这是非常容易使用的NoSQL数据库。
不需要定义表结构
可以利用复杂的查询条件
面向列的数据库
Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。
面向行的数据库和面向列的数据库
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长进行以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
高扩展性
面向列的数据库具有高扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度)，所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，利用面向列的数据库的优势，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，应用起来十分困难。
高扩展性(特别是写入处理)
应用十分困难
最近，像Twitter和Facebook这样需要对大量数据进行更新和查询的网络服务不断增加，面向列的数据库的优势对其中一些服务是非常有用的，但是由于这与本书所要介绍的内容关系不大，就不进行详细介绍了。
总结：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。
NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是解决方案的首选。
绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的（比如具有更高性能的固态硬盘阵列），一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重！不要为了NoSQL而NoSQL，可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。
NoSQL不是万能的，但在大型项目中，你往往需要它！
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!
计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术
[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。
[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术
在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。
一、大数据时代信息及其传播特点
自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。
大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。
二、大数据时代的计算机信息处理技术
(一)数据收集和传播技术
现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。
(二)信息存储技术
在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。
(三)信息安全技术
大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。
(四)信息加工、传输技术
在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。
结语：
在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。
参考文献
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[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50.
[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI
[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用
摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。
关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案
1 概述
自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。
大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。
2 大数据时代的数据整合应用
自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。
企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。
2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。
3 企业信息解决方案在大数据时代的应用
企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：
3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。
3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。
如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。
在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。
4 结束语
在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。
参考文献：
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计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略
[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。
[关键词]大数据 计算机审计 影响
前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。
一、初探大数据于CAT影响
1.1影响之机遇
大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。
1.2影响之挑战
大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。
二、探析依托于大数据良好推进CAT措施
2.1数据质量的有效保障
依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。
2.2公共数据平台的建立
依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。
2.3审计人员的强化培训
依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。
三、结论
综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。
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