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信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。
1 大数据时代的大数据管理发展历程
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
1。1 大数据时代的大数据人工管理形式
在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。
1。2 大数据时代的大数据的文件管理形式
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
1。3 大数据时代的大数据库管理形式
数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。
2 大数据时代的大数据管理策略
2。1 对大数据时代的大数据管理框架进行创新
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2 开发与内容的管理形式
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
2。3 对大数据架构进行全面的管理
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3 结语
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
摘要：随着社会经济的疾速开展，国度对国有企业的监管力度逐年增强，依法治企要求也更严厉，转变审计方式火烧眉毛。以古代化智能技术爲主的大数据剖析方式开端使用于各行各业，传统的数据搜集、存储、计算方式曾经逐步被取代。外部审计作爲企业任务管理与剖析的重要组成局部之一，坚持大数据的运用也成了大势所趋。与以往的审计形式不同，大数据推进了审计进程的速度，完成了审计内容、审计思想、审计目的以及技术剖析的全方位优化，将验证性剖析变爲了发掘性剖析，完成了单机审计向大数据智能化手腕的演化，并把审计方式变爲了风险预警审核，有助于在风险发作之前就做好预测与判别。当然，由于技术的局限性以及固有理念的制约，大数据剖析在实践审计使用中还不够普遍，缺乏既熟习专业又熟习零碎开发的复合型人才，数据搜集和专业剖析的宽度和深度还存在一定局限，在新的外部审计形式与大数据的结合下，审计效率亟待增强。基于这样的状况，本文就对大数据剖析停止深化讨论，施行跟踪审计，深化发掘数据剖析提供的信息，并坚持多范畴数据的交融使用，实在彰显大数据剖析在外部审计使用中的作用和劣势。
关键词：大数据剖析;外部审计使用
近年来，大数据使用愈加普遍，它改动了固有的数据剖析方式，将企业运营以及与之相关联的企业和客户信息停止搜集和剖析，经过新的思想处置数据与技术的难题。据调查显示，目前我国很多优秀企业都将大数据作爲新一轮经济增长点，从2012年开端就完成了继续增长，成了企业市场运营的宏大材料库，进步了企业的全体技术程度和竞争才能。详细而言，大数据剖析是一种可以从各类信息中疾速提取有用数据的一种新技术，对外部审计任务来说具有的意义显而易见。上面就从大数据剖析给外部审计带来的机遇和应战动手，从实践动身做好使用性审计，带动审计任务发作质的飞跃。
一、大数据剖析给外部审计任务带来的'机遇和应战
(1)审计目的信息化技术运用的初期，外部审计任务依赖计算机技术，可以经过对数据的察看和剖析找到审计中存在的成绩，爲详细任务的展开提供参考。大数据剖析技术的使用则将审计任务带到了新的高度，它不只可以发现成绩，还可以对风险停止评价，对效益停止剖析，及时发现审计任务中存在的成绩，降低外部控制风险，爲企业开展做出预测性考虑。
(2)审计内容数字是传统外部审计任务参考的重点，包括营业支出、费用收入、税收状况等等。大数据剖析则打破了原来数字化的限制，根本外延和审计的内容不时向内涵展，打破了传统数据构造化的款式缺乏，在不同的工夫范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的平面化办法。
(3)剖析技术大数据剖析与外部审计使用的结合，最大的改动就在于技术的更新，大数据剖析可以完成大数字的整合，从五大技术方面停止了完善。即可视化剖析、数据发掘算法、预测性剖析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以经过规范化的方式，树立数据新模型，提取隐藏起来的外部审计信息，应用图表展现数据剖析的全进程，并做出前瞻性的判别，从而进步数据的剖析精确性。
二、大数据剖析外部审计的方式
首先，数据验证性剖析朝着数据发掘性剖析转变。即由原来的多维剖析验证数据变爲发掘性技术的运用，将数据仓库和模型构建起来，做好聚类剖析，找到规律性内容，并提取关联性数据。例如，在电力审计进程中，可以树立起专门的数据材料库，找到电力运用的详细数据，剖析用电状况。其次，审计方式由预先发现成绩变爲风险预警。企业运营难免会遇到各种风险，对市场情势停止剖析，将能够存在的危机控制在萌芽阶段，是大数据剖析有别于传统剖析形式最大的特点。另外，大数据剖析可以晚期关注经济运转状况，开掘数据敏理性动摇，并集合社保审计、债权数据、经济微观运转数据，完成信息库的穿插运用，提升数据剖析程度和审计才能。最初，单机审计向云审计办法的转变。云审计是基于云数据库设立的数据平台，它依托的是中心统计剖析，经过网络与“云”的对接，对审计效果停止共享。与此同时，在大数据剖析云计算施行的进程中，必需坚持技术的创新与开展，树立预算、财务、执政一体化战略，设立专门的数据平台，进步信息化技术审核的质量，做好微观剖析。
三、大数据剖析在外部审计中的使用
大数据剖析与外部审计的综合使用是信息时代技术演化的老手段，在与外部审计结合运用的进程中必需坚持片面化运用，从制度流程、机构人员、审计业务以及技术上做好配合，片面推行新的审计办法。
(1)创新大数据任务形式创新是提高的源泉，大数据剖析的推行，与外部审计任务的结合，都必需坚持创新准绳，对预算执行审计有一个片面的看法。传统的孤立审计已不顺应大数据审计的要求，需求打破部门之间的界线，以审计项目爲管理主线，成立大审计组，停止扁平化管理。结合各预算部门的财务数据，发现能否存在预算项目在连年结转的状况下依然布置新增预算、形成资金闲置的成绩。经过对数据停止微观全体剖析，发现能否存在预算执行效率不高、分配下达预算不及时、拨付转移领取资金超期等状况。
(2)完善跟踪审计方式经过建立审计数据综合剖析平台，搭建关系国计民生的重点行业联网审计零碎，用Hadoop等专业工具处置半构造化、非构造化数据，标准高效地聚集和处置大规模数据信息。例如，在地税审计中，可应用地税联网审计零碎，集中停止全省地税数据整理剖析，探究“数据集中采集、集中一致剖析、疑点散布落实、资源充沛共享”的大数据审计形式，完成全省联动审计。此外，还要对资金分配构造、资金运用流向、资金管理状况停止总体剖析，片面反映预算执行全体状况，完成对预算单位的审计监视全掩盖。
(3)完成少数据交融，落实经济责任审计运用关联剖析，找出数据间的互相联络，剖析关联规则，发现异常联络和异常数据，寻觅审计疑点。在经济责任审计中，可应用财政、税务、社保、培训等数据在横向和纵向之间都做好关联性研讨，做好数据的片面跟踪剖析，施行和推行经济责任审计形式，进步审计效率。另外，在深化发掘数据进程中，还要应用数据仓库和模型剖析统计数据变化信息，剖析关联性内容，对体制机制性成绩展开研讨，发掘行业性和趋向性成绩。
四、完毕语
综上所述，大数据技术的开展对审计任务提出了新的、更高的要求，也爲审计提供了新的工具。传统的大数据剖析与外部审计任务的结合不够严密，技术使用不够突出，且人才缺失。基于大数据剖析的新状况，外部审计任务必需从数据、资源、人才方面逐渐积聚资源，创新大数据剖析的思绪和形式，研讨技术开展的状况，并树立掩盖公司业务流程的审计信息化管理零碎，使公司各业务线在一致、通明、规范的审计监控下阳光运转，确保大数据在外部审计中的高效使用。
参考文献：
[1]王磊.数据发掘技术在保险公司外部审计中的运用研讨[D].山东财经大学,2015.
[2]梁秀根,黄邓秋,蔡赟,魏连涛,梁国平.继续审计结合数据发掘技术在外部审计中的探求和使用[A].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[C].2014:10.
[3]荀大志,王文胜,毛勇,丁文,刘睿,郑磊,孟令谦,付苓.商业银行信息化外部审计开展途径讨论[A].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[C].2014:12.
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