202x年企业风险监测预警大数据平台-word版
企业风险监测预警大数据平台
一. 背景介绍
1.1国内非法集资现状
截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71% 57% 120%跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73% 44% 78%
2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件;分别同比增长127%48.83% 2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173 件；分别同比增长39.21%、15.22%。2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138%
随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快
速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。
面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风
险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。
近几年来先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、〈〈北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中
也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。
所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建
立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。
1.2非法集资政策法规
近几年来国内先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院〈〈处置非法集资条例（征求意见稿）》。
在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中,
“坚决打好三大攻坚战”第一项就强调了“严厉打击非法集资、金融诈骗等
违法活动”，可见2018年打击非法集资依旧是政府的重点工作。
1.3非法集资监控困境
第一、侦查取证难。非法集资案发时，往往有部分案件中的受害人则基于人情关系或者依然相信行为人终究会归还欠款，不愿意报案, 并排斥司法手段的介入，甚至要求办案机关释放或对集资人取保候审，以便集资人能够积极筹措资金归还欠款；还有部分受害人则会要求通过民事诉讼途径来要求集资人返还款项。与之相对，部分集资人在归案后也会辩称，认为白己不涉嫌非法集资犯罪，并积极表示愿意归还集资参与人的款项。在多方利益诉求相互冲突的情况下，如何让受害人第一时间报案，并第一时间获取证据，成为侦查中的难题。
第二、定性处理难。首先，民间借贷、融资与非法集资行为之间
存在一定程度的交叉，界限相对模糊，在查处非法集资犯罪的过程中若未对司法权力行使的“度”予以得当把握，极有可能对正常的民间借贷或融资行为构成不当限制，影响民间金融的健康发展。但若对司法权力予以过分限制，待到被害人至公安机关报案，又可能已经为时已晚，难以挽回损失。为此，为非法集资的定性带来一定不确定性。
另外在非法集资的定性上也有诸多不确定性，如：罪与非罪、此罪与彼罪定性争议大；程序上刑民交叉案件处理规则不清、做法不一；关于犯罪数额的计算标准不一；管辖权争议较大、证据收集要求不一；涉案财物的认定、追缴与处置缺乏明确规定；共同犯罪的认定存在疑
1.4大数据平台应用非法集资监管的优势
第一、高效率、低成本。防控互联网金融风险关键要建立和完善跨地区跨部门的预警体系。非法集资涉及面广，花样翻新，仅靠线下人防肯定力不从心，而且等到案发的时候，往往损害已经造成，很多损失也难以追回。采用大数据打击
非法集资行为，可以通过数据手段，对监测公司的经营和资金流动情况进行实时监控，建立立体化、社会化、信息化监测预警体系，大大降低了人工投入成本，提高了监管效率。
第二、全面查、无遗漏。早期的人防战略，只能通过准入、备案、定期报送等手段，对银行、担保公司等机构进行监管，而以往监管到的领域，往往发生非法集资的几率很小，近几年发生非法集资的案件，基本是类金融机构或者是金融机构之外的行业，这就出现了监管空白。采取大数据监管模式，可以实现全方位、无死角的分类监管、分类处置，避免监管空白。
第三、早发现、早预防。大数据监管通过关口前移，源头布控，更能对非法集资早发现、早识别、早预警、早核实、早打击。该模式能够第一时间锁定涉嫌非法集资的账户信息、资金动向、异常行为，及时发现疑似非法集资线索。有利于从源头上打击包装隐蔽、名目繁多、手段翻新的非法集资行为，在出现苗头时期、涉众范围较小时解决问题，防范区域性、系统性金融风险，维护正常的金融秩序，维护
社会稳定和广大投资者合法权益。
二.总体方案
2.1监管特点
第一、专业性。系统利用大数据信息，运用多个有针对性的专业风险预测模式，对多个数据源的数据进行分布式计算，把数据集合统一转换成可供分析的结构化数据，计算出不同的“涉非”风险指数，组织专业力量研判。
第二、超前性。系统采取多格式数据白动接入，对数据信息白动分析挖掘，第一时间报警“涉非”线索，为公安机关第一时间锁定证据、打击违法犯罪，提供有效的证据支撑，做到“打早打小、露头就打”。
第三、精准性。系统通过大数据技术可从海量数据中快速锁定目
标，符合非法集资特征的资金交易行为无一遗漏。能够有效解决非法集资手段翻新，监管成本大的问题。
第四、可视性。系统通过一台电脑和显示器即可完成操作，嫌疑人、关联人可视化展示，资金流向层层拓展、直观展示，一目了然，便于核查侦办。同时根据业务场景灵活配置算法、模型，深度分析挖掘数据内部隐藏关系、规律，满足监管、监测需要。
第五、保密性。系统各个环节均实现专人、专事管理，建立严格的保密制度，在采用硬件安全保障，提高系统安全性前提下，所用数据均进行加密处理和脱敏处理，切实保护公民、法人信息安全。
2.2建设思路
金融领域的移动互联化和新型机构的不断涌现，导致现有监管架构已经不适应创新型金融监管需要，当前形势下防范互联网金融风险，规范互联网金融发展已相当紧迫。而防范和预警互联网金融领域的非法集资事件已成为了监管部门打击非法集资活动中的
难点。
本项目建设围绕非法集资犯罪的“发现难、研判难、决策难、控制难、处置难”等问题，以解决五难问题为导向，建立大数据监测预警非法集资平台。利用大数据、云计算、机器学习等技术手段，实现主动发现风险、评估风险、固化证据、判断趋势、及时干预和联合打击六大目标。推动地方金融治理由传统的被动监管、粗放监管、突发式应对向主动监管、精准监管和协同监管模式转变，切实维护金融秩序和社会稳定，以及人民群众财产安全。
面向非法集资监测预警的实际需求，通过完善基础应用，打通、
融合政府横向数据源，建设非法集资监测预警应用软件平台，整合各类信息资源，建设相关的信息化支撑环境。
领导决策科学化：利用大数据技术，挖掘和分析各类信息资源，构建分析模型，预警模型，把握行政管理需求，准确判断区域金融风险的趋势。
决策手段信息化与智能化：消除信息孤岛，实现资源共享，运用数据挖掘、地理信息系统等实现数据整合和可视化；梳理核心业务流程，立足统一的决策支持平台，提高协同管理能力。
优化整合信息资源：将数据有效分类，并建立数据间的关联关系, 建设综合数据查询与分析系统，为各级领导及相关监管执法工作人员提供信息获取渠道。实现数据的统一采集、统一存储、统一处理，统一的数据展示、分析平台和门户，提高数据的及时性和准确性。
推进业务协同。运用科学管理、预测、监测方法，增强地方政府和相关委办局的业务协同调控、决策的定量分析，减少人为主管臆断。
2.3系统架构
非法集资监测预警系统架构由数据采集层、数据管理层、数据分析层、数据服务层、数据应用层组成，并需建立相应的标准规范体系、安全保障体系和运维管理体系，全方位保障平台的健康运行。
采集层实现企业相关信息采集，包括互联网爬虫数据采集，第三方机构数据采集，网络借贷信息平台数据采集以及省内各行业主管部门的数据采集等等；
数据管理层接收数据采集层采集的数据并形成数据库，主数据包括企业基本信息，互联网舆情数据，招聘数据，财务数据等等，专题
数据库包括政府等部门提供的其他数据;
数据分析层对数据实现结构化、过滤、清洗、纠错和分类处理后, 按照系统数据分析模型实现金融企业风险分析、集资项目风险分析、 异常情况发现分析、行业发展分析以及数据挖掘分析等；
数据服务层为省金融办和省内各行业主管部门提供监测结果预警、 企业分析，协同判别、协同处置、报表输出、流程管理以及信息共享;
数据应用层在系统完成数据处理分析后，可通过平台进行功能展 现； 系统架构如图所示：
2.4安全架构
大数据安全架构主要从六个方面考虑，包括物理安全、系统安全、 网络安全、应用安全、数据安全和管理安全六个维度。
物理安全强调物理硬件的国产化，
系统安全强调操作系统的开
源化；网络安全包括设备安全和部署安全两个层面上的内容；
分网分
柄准|<
元
共享交挽
slew WQ I ftp) 1 障海目录
原虫
1
大
数据安全钵系
非法集堑监啪 警大敷据平台 堀考总线
大数据标准蜩范体系
域的网络隔离措略：机密数据放在内网（分保标准，保密局） ；敏感
数据放外网（公安局）；公开数据放互联网；应用安全则重点是统一 认证和分级授权；数据安全从数据存储、访问和传输三个方面保障； 管理安全主要是规章和规范。
以下是系统的安全架构:
操作系统安全 遍库系统安全 网,结构安全
统—认证
分蚁授板 数据有储安全 数据访问控制 数据传期安全
安全策略 评怙审计
2.5技术原理
大数据对于非法集资风险的监测预警，通过建立非法集资监测预
警平台，重点监控非法集资十大高发行业，包括：民间投融资中介机 构、网络借贷机构、虚拟理财、房地产行业、私募基金、地方交易场、 相互保险、养老机构、“消费返利”网站、农民合作社。并从海量的 互联网信息中提取涉及非法集资的相关信息， 大数据中心对企业数据、 政府数据新闻、舆情数据等进行动态监测。通过对大数据中心多个数 据源的数据，在内存式计算系统上进行分布式计算，经过数据清洗、 数据集成、数据变换、数据规约等一系列预处理过程，把数据集合统 转换成可供分析的结构化数据。
安全架构
设?安全 媒仆安全 国产化
开源化
网堵隔离
数据分级
可用可控
规范化
病毒防护 网?安全评怙 I 安全架构
大数据监测预警非法集资平台在综合利用上述跨部门数据资源的
基础上，以大数据和云计算为技术支撑，利用机器学习、白然语言处 理、神经网络技术，构建非法集资风险指数分析模型，从海量数据中 筛选出与企业非法集资风险高度相关的几类指标，构建“风险指数” 模型。“风险指数”分数越高，该企业非法集资风险就越高。通过全 方位的风险模型监测，对疑似非法集资企业进行分级预警， 构筑金融 风险防控体系。
2.6建设目标
2.6.1总体分析，区域预警
可以判定区域内地区非法集资的风险情况，通过风险企业统计分 析，判定风险高发点，并根据判定结果采取相应的处置措施。
2.6.2全面排查，重点监测
监管区域内全量企业，同时针对十类非法集资高发行业进行全面 排查，十类高发行业包括：民间投融资中介机构、网络借贷机构、虚 拟理财、房地产行业、私募基金、地方交易所、相互保险、养老机构、 “消费返利”网站、农民合作社。并可以设置重点监测榜单，作为重 点监测对象。
全方位风险监潮
通诚饕肴企直工商.财免，招聘、i 叩 备幸网站、乓联网舆情大数拐授眼分折 企业用户上为，从史富维意对奁业风除 道行许怙，分析出潸在的风险合业，精 游诉别漕在段险.
烽火台智能决策
已博火台智院沸重引手实现业旁人员 自助塘订,辫伊、上线现即一州则It 置 平台围统业务人员量鼻打透.降低控体 妥条度 最终实现骑离财务人昂和研发 人员，翰咪风控规则的信息安全性。
自然语言处理
通过用户自航谓言处理，基于HNC 理谊进 行语义理解，实现海■政务舅情信息智St 奖集、分类&姓螳.关注掌蚌形成逢域璃 皖、班观舆情热点、形成数男境计模型， 为风控舰则艇定提供辅肪或籽 ? --------------------------------------
海量散据处理能力
姓E1海里业势数据行计算施 力,风控菱
为高速爰晨提俱了稳定的关 第腰务能力
2.6.3趋势预测，可视显示
可显示各行业、各区域以往非法集资发展趋势，预测各行业、各地区未来非法集资发展趋势，并根据趋势预测，采取有针对性的监管措施。
2.6.4高级检索，人工复查
可以根据风险类型、企业名称进行检索，并对重点监测企业进行动态监控，随时进行人工复查，了解其详细信息状况。
2.6.5报表统计，定期分析
可以提供〈〈区域内非法集资分析年报》、〈〈区域内非法集资处置季度报告》、〈〈区域内XX地区非法集资分析报告》、《XX企业非法集资风险分析报告》。
2.7建设内容
2.7.1功能模块
针对相对安全的企业，可以进行安全安全企业状态操作，设置时间权限，可定期进行风险监测。
2.7.2风险预警功能
系统通过企业风险监测模型计算烽火指数，针对预警分值较高的企业进行实时预警，同时支持企业关键词检索、预警时间筛选、风险类型筛选，预警列表导出等功能。
2.7.3企业风险详细分析
系统针对风险企业进行全方位的分析，通过企业合规风险、经营风险、舆情风险、关联风险、传播风险、收益率风险进行详细分析展示。
2.7.4风险报告下载
平台提供预警企业的分析报告，内容包括企业烽火值、企业基本信息、企业合规风险、经营风险、舆情风险、关联风险、收益率风险、传播风险具体风险内容。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
大数据时代下会计信息化的风险因素及防范措施
大数据时代下会计信息化的风险因素及防范措施 摘要：大数据时代对会计信息化影响重大，在推进会计信息化发展，为会计信息化提供资源共享平台，提升会计信息化效率的同时，也增大了会计信息化的风险因素。会计信息化系统风险、业务及数据存储风险、行业竞争风险、网络病毒风险等表现突出。平台自身建设、数据使用安全、国家行业政策标准制定等因素都直接影响着会计信息化的发展速度。大数据时代下，政府层面要进一步制定和完善会计信息化标准，会计信息化供应商要进一步强化信息化共享平台的独立性，进一步增强信息化共享平台的安全性，只有政府、会计信息化供应商和会计信息化使用者共同努力，才能规避会计信息化风险，促进会计信息化健康、快速的发展。 关键词：大数据会计信息化风险因素防范措施 新时期，我国会计发展的重要目标之一就是实现会计信息化，它的实现可以有效降低企业成本并提高会计工作效率。会计信息化是随着信息技术的不断发展而产生的，它是将计算机技术、互联网技术和通信技术等信息技术运用到会计工作中，它的发展速度完全取决于信息技术的发展。近几年，大数据时代为会计信息化提供了多种途径和渠道，根据国内外相关统计资料显示，全球数据量飞速增长，几乎每年成翻倍增长。在过去的两年中，大数据与云计算深度融合，大数据为云计算提供了应用空间，也为会计信息化的发展提供了广阔的平台。大数据的到来促使了云计算的快速发展，同时也给云会计的发展带了机遇和挑战。 一、大数据时代下会计信息化的风险表现 近几年，随着计算机技术和网络技术的快速发展，云计算技术也发展迅猛，全球数据量增长速度令人惊叹，当今社会迈进大数据时代。大数据的出现使得人们生活更加便捷，同时也给企业带来了一定的风险。 （一）信息系统存在风险 大数据时代的到来，促进了会计信息化的飞速发展。企业信息化呈现出高度集成化模式，信息系统结构成网络化分布。这样的结构非常有利于信息的采集，也大大加快了数据从采集到整理，再到分析后输出的速度。企业整体运转流畅，办公效率大大提高。但是，在某种程度上，会计信息系统还是受到计算机系统的影响，当计算机硬件或者软件发生故障时，会计信息系统数据往往会丢失，甚至导致会计信息化系统瘫痪。由于会计信息化系统是成网状分布的，并且很多功能全靠远程处理，一旦某个环节出现问题，将会使大范围使用者受到影响，并且系统恢复工作代价沉痛。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据进行风险管理
领域3：利用大数据进行风险管理 通过与采购等其他部门更加密切的配合，以及与供应链经理一同分析数据流，会计师和财会专业人士就能为发现改善绩效的途径提供帮助。 然而，数据交换的全新领域也面临着阻碍。其中最大的一个阻碍或许就是文化上的抗拒。各部门可能会维护自己的数据。理由包括保密性、害怕吸引过于严格的审查以及（或者）失去对某些工作资本的掌控。会计师和财务部门应该要带头组建跨职能部门的团队。“孤岛思维”是有效数据管理和整合思维的敌人。 企业风险复杂性日益提高，推动了大数据的利用并试图加以控制。 经济学家、企业领袖存在这样一个共识：未来十年波动性将成为一种“新常态”。经济波动、资源紧张以及政治和社会变动都会对企业构成不确定、不稳定的经营环境。 在这一背景下，财会职能部门的风险管理作用将超越合规和内部控制。财会专业人士越来越关心外部力量对企业绩效的影响：从监管制度调整、供应链风险，到自然灾害，乃至对企业信誉和品牌的威胁。此外，财会专业人士将越来越多地参与评估企业增长战略风险，包括并购、进入新市场和新兴市场等。 由此推论，会计师和财会专业人士的工作如今包含更为庞大而多样的数据集。当前数据、预测数据和未来绩效正在成为和历史数据、成果同等重要的资产。 未来5到10年，会计师和财会专业人士将更多地思考如何利用大数据资源帮助企业预测风险，或做到先发制人，从而保护企业业绩。 拓展风险预测中使用的数据资源
这里的一个关键概念是，会计师和财会专业人士将越来越多得利用大数据从整体上把握企业风险。 十年前，电子器件、厨房用具、运动器材以及汽车配饰零售商Canadian Tire曾做过一次突破性的调查，将消费者行为和信用风险相挂钩。通过详细分析消费者在多家店铺使用Canadian Tire公司发行的信用卡消费的情况，这家公司发现延迟交付、信用卡违约都是可以预测的。办法就是通过研究人们购买的商品种类和品牌，以及他们所光顾的酒吧类型。比如，数据显示那些购买金属骷髅头汽车配饰、或者改装大排量排气管的消费者，最终有可能不会支付账单。而曾在蒙特利尔Sharx Pool Bar酒吧里消费的顾客中，有47%的人消费以后在12个月内曾经四次拖欠还款，令这家酒吧成为加拿大“风险最高的”酒馆。 事实证明，这种预测比传统的行业预测方法更为精准。Canadian Tire后来决定放弃使用（在社会上比较敏感的）调查结果来管理客户，但它的故事反映了大数据分析学的一个关键问题：它们能够向你展现更为全面的景象（New York Times 2009）。会计师和财会专业人士可以利用这种大局的优势。通过将多样化的数据集引入计算，就能提高对风险的认识并降低风险。 在大数据时代，外部资源被证实是一种愈发实用和直接的风险管理工具。社交媒体是有效的早期预警系统，能够反映消费者的情绪变化、重大的宏观经济风险乃至社会和政治风险。战乱、自然灾害的消息可能会首先在Facebook、Twitter，以及中国的新浪微博、俄罗斯的VK等社交媒体上被曝光。 但是，对于全面景象的分析和预测需要有一些注意的地方。其中最重要的一个就是可能混淆因果关系和相关性。伯克利大学教授David Leinweber对这种风险做出了充分诠释。他发现，1983年到1993年之间的标普500指数收盘价竟然和孟加拉国的黄油生产量呈现正向关联（Leinweber 2009）。 而证明因果关系，不仅仅是注意到数据趋势恰好一致那么简单。大数据分析学的风险必须时刻谨记。 实时发现风险 这里的一个关键概念是，“实时”数据流将成为重要的欺诈监测和法务会计工具。 大数据令审计师更容易发现大规模欺诈。不同数据集之间的反向关联（例如对业务绩效的非财务衡量数据和财务衡量数据，可能是“存在操纵行为”的预警信号）。 不过在法务会计与审计领域，最主要、也是更直接的可能性还是在于实时分析学和“灵敏”风险识别。如今可以将测试直接编入公司实时系统，提供不间断的交易监测。自动化欺
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大大数据可视化分析资料报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
基于大数据背景的税收风险管理
浅析大数据时代的税收风险管理 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。 （二）第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段 第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间，但从目前情况看，少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由，对第三方数据交换不支持、不配合，不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责，但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外，第三方数据采集缺乏先进的技术手段，大多以人工搜索和拷贝网上信息为主，通过搭建信息化平台，运用科技手段实现采集自动化的程度还不高，使信息采集工作耗时较长，数据采集的精度有偏差。 （三）数据接口标准有待进一步统一 当前，同一主体多个代码共存现象较为普遍，影响信息比对，降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份，国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》，规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准，建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度，为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文，车同轨”的效果，但不可否认的是，自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码，在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
大数据背景下的税收风险管理研究
大数据背景下的税收风险管理所谓税收风险是指国家在组织税收收入的过程中，限于征税手段及税收制度本身的不足，再加上各种不确定因素的影响造成的税收损失。税收风险管理秉承实现税收遵从最大化的原则，以有效方式进行风险识别、风险等级排序、风险应对处理、过程监督及绩效评估等过程，根据风险等级合理配置征管资源，从而达到减少风险损失的目的。 近年来，虽然我国税收风险管理在信息化建设方面取得一定的成效，但尚存在各种不完善因素难以实现税收管理方式的根本性转变。 一方面，各级税务机关税务信息采集渠道有限，难以收集到广泛全面的涉税信息，比如难以获取资金流、物流方面的数据，未将交易第三方报送真实数据明确为法定义务，而且税收风险管理系统的整体运行水平不高，各系统间之间信息共享度和信息集中度不高，难以实现信息在各部门之间的有效流动，这一系列问题最终导致税收风险管理工作的质量偏低。 另一方面，信息管理应对效果不佳，主要表现在：一是应对缓解与信息的采集和分析环节契合度不高；二是应对手段单一，受多方面因素影响，应对措施的针对性和有效性有待于进一步改善。 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。税务机关的大数据应用，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析，对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。在未来的税收管理工作
中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征
大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
大数据分析标准功能点简介.doc
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
大数据时代的风险管控-2017
XX集团集团有限公司 大数据时代的风险管控风险管控一体化系统建设项目研究报告 2015/9/22 华博风控信息技术（北京）有限公司 基于华博大数据 摘要：本报告以国资委、财政部发布的风险管控理论为依据，利用先进的IT技术手段，从我公司实际管理情况出发，探讨了如何利用信息化，有效的解决风险管控落地的问题，明确了“风险管控融入业务、融入信息化”的重要意义。通过实地考察和研究，探索出了新型的、有效的风险管控落地实施策略。研究结果表明，要实现有效的风险管控，必须应用信息化手段，实现风险、内控、审计的融合，形成事前、事中、事后的三位一体的管控模式。
风险管控一体化系统建设项目研究报告 目录 引言 (3) 第一章问题的提出 (4) 第二章项目目标与意义 (6) 2.1 整体目标 (6) 2.2目标分解 (7) 2.3 项目意义 (8) 第三章项目总体思路 (9) 3.1 项目效果蓝图 (10) 3.2 风险、内控、审计一体化循环 (11) 3.3风险管控融入业务过程 (12) 3.4 构建集团风险管控运行机制 (13) 3.5建设集团风险管控业务模式 (13) 第四章项目实施方案 (14) 4.1 实施路径及工作原则 (14) 4.2 实施规划及内容 (15) 4.3 风险内控一体化信息系统建设项目（第一阶段）组织 (17) 4.4 风险内控一体化信息系统（第一阶段）目标 (18) 4.5 风险内控一体化信息系统（第一阶段）实施步骤 (20) 第五章项目成果展现 (22) 5.1 XX集团风险内控一体化信息系统架构 (22) 5.2 系统功能展现 (23) 第六章项目价值 (27)
大数据分析平台
一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是
基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图
大数据时代信贷风险控制研究
大数据时代信贷风险控制研究 大数据的出现,使传统金融行业向智能时代迈进了一大步。随着互联网信息技术的不断普及,各个行业对大数据的应用也越来越广泛。以金融行业为例,大数据技术的引入,在一定程度上,进一步推进了传统金融业务的转型以及金融行业 经营模式的创新。信贷业务作为金融业务的重要组成部分,对于整个金融产业的持续健康发展有着重要的影响。 众所周知,信贷业务具有高风险的特点,容易产生不良资产,而大数据技术的引入能够大大提升信贷业务的风险管理能力。但是,由于大数据技术在我国应用的时间较短,在实际操作过程中仍存在诸多问题。在本研究中,笔者首先对大数据及信贷风险的核心概念、内涵、特征进行了系统整理;其次,通过运用文献研究法、案例分析法、实地调查法等,对商业银行传统信贷风险控制中存在的问题进行了详细阐述,如成本高、效率低、效果差等,并从经济环境、产业政策、法律制度、信息不对称、借款人原因、银行原因等方面对其原因进行了客观全面的分析;再次,对传统信贷风险控制方法与大数据时代信贷风险控制方法进行对比分析,详 细阐述了传统信贷风险控制方法与大数据时代信贷风险控制方法存在的问题,如传统信贷控制方法存在成本高、效率低、信贷信息不对称、信贷方式单一、信贷体验较差等问题;大数据时代信贷风险控制方法存在数据整合和挖掘难度大、信息安全风险突出、法律风险制约、缺少规范数据应用模型等问题;最后,笔者深入研究了以蚂蚁金服为代表的电商系金融平台和以企业秒读、用钱宝为代表的Fintech金融科技公司两类应用实例,试图从他们的运营模式中得到启示,破解 大数据背景下金融机构信贷风险控制的难题,并结合当前我国大数据背景下信贷业务风险控制发展现状,运用自身所学专业理论知识,提出了优化大数据时代信 贷风险控制的对策建议,如推进信贷大数据全量共享;深化信贷大数据挖掘和加工;加强信息和网络安全监管;完善金融法律监管规则;拓展大数据信贷风险应用。
大数据时代的企业财务风险防范与控制研究
大数据时代的企业财务风险防范与控制研究作者：王天尧 来源：《中国市场》2020年第25期 [摘要]随着互联网等信息化技术的崛起，我国企业在生产经营管理方面进行了巨大的改革，同时，多元化经营及外界环境的不断变化也使企业面临着极大的财务风险。企业如何通过有效的防范手段降低财务风险是摆在企业面前亟待解决的问题。文章通过对大数据时代下企业在财务风险防范与控制中存在的不足进行分析的基础上，提出新时代下企业提高财务风险防范与控制水平的措施。 [关键词]大数据;财务风险;企业 [DOI]10.13939/https://www.wendangku.net/doc/1915816713.html,ki.zgsc.2020.25.193 1 大数据时代背景下，企业财务风险防范与控制的重大意义 大数据时代下，企业需要将大量的资金用于采购、投资等重大经济事项，每项经济业务同时也伴随着巨大的财务风险，一旦企业未能及时对财务风险进行识别并采取有效的措施，将使企业蒙受极大的经济损失。而目前，互联网、大数据、云计算等高科技技术手段不断为企业生产经营、会计核算等提供着准确、及时的信息支持。特别是企业财务人员通过大数据处理后，将会取得有关企业盈利、资产周转等方面的同类数据，通过将数据与其他企业进行对比，可以帮助企业管理层及时了解潜在的财务风险，为财务人员制定财务风险防范措施及预警提供科学的决策依据与分析数据，使企业在变化莫测的市场经济环境中能够健康、有序地發展，并最终获得经营利润。 2 大数据背景下企业财务风险与控制中存在的不足 2.1 企业中仍然缺少财务风险防范与控制人才 财务风险的识别、分析与防范既需要企业财务人员懂得会计基础核算知识，还应对财务管理、管理会计、内部控制、财务报表分析等知识有所掌握，特别是能够熟练掌握互联网、ERP 综合信息平台查询与分析等信息化手段的使用。而在实际工作中，企业为了减少财务人员岗位设置进而降低人力资源管理成本，指派没有工作经验的年轻大学生或年纪大、学历低的非财经专业人员担任财务风险分析工作，面对各种各样的财务风险，其工作人员束手无策。不仅如此，专业技能的不足，能够导致其相关技术的应用有误，进而影响大数据的准确性，为公司的决策与发展带来不必要的损失，导致企业的发展前景受限。 2.2 多数企业对财务风险防范与控制未能给予必要的重视
大数据分析平台
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1915816713.html, 大数据分析平台 作者：郑纬民陈文光 来源：《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。 关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种