的企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的流程各不相同，中間產(chǎn)品與最終產(chǎn)品種類(lèi)繁多，并且各個(gè)產(chǎn)品制造過(guò)程可能會(huì)因?yàn)橘?gòu)進(jìn)新設(shè)備、改進(jìn)生產(chǎn)步驟而有所變動(dòng)，所以動(dòng)態(tài)成本算法模型必須具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，以適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程需求的隨時(shí)變化，從而將錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題簡(jiǎn)化、抽象為合理的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程。然后利用計(jì)算機(jī)算法去分析和解決問(wèn)題，取代成本核算師的手工操作，進(jìn)行智能化的成本核算工作，幫助進(jìn)行成本決策。
[0090]數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，設(shè)定具體的動(dòng)態(tài)成本模型和算法規(guī)則是關(guān)鍵，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將各種成本參數(shù)進(jìn)行深度挖掘和分析，并與各種模型相結(jié)合，得出不同組合的數(shù)據(jù)信息，從成本決策的各個(gè)角度進(jìn)行多維分析和展示，得出綜合性的指導(dǎo)意見(jiàn)。
[0091]四、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于云端的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理模式。
[0092]五、數(shù)據(jù)可視化輸出:面對(duì)企業(yè)用戶個(gè)性化需求的可視化數(shù)據(jù)輸出。系統(tǒng)支持圖形、圖像、圖表、文字等多種輸出形式，用戶可以根據(jù)最能清晰表達(dá)自己需求的要求，對(duì)成本核算和決策結(jié)果的表達(dá)方式進(jìn)行選擇。
[0093]本實(shí)施例針對(duì)成本核算的大數(shù)據(jù)智能云審計(jì)建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，立足六大成本，即內(nèi)部成本、外部成本、行業(yè)比較成本、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成本、前置成本、社會(huì)平均成本，不僅從企業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)品設(shè)計(jì)到生產(chǎn)、銷(xiāo)售及售后服務(wù)的整個(gè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程，圍繞企業(yè)全部成本的內(nèi)部管控，更加立足于長(zhǎng)遠(yuǎn)的、總體發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，尋求企業(yè)持之以恒的成本優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用專(zhuān)門(mén)方法提供企業(yè)本身及其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的分析資料，幫助管理者形成和評(píng)價(jià)企業(yè)戰(zhàn)略，從而創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，以達(dá)到企業(yè)有效地適應(yīng)外部持續(xù)變化的環(huán)境的目的。例如，通過(guò)成本核算，可以確保企業(yè)在競(jìng)投標(biāo)過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位。
[0094]本實(shí)施例大數(shù)據(jù)智能審計(jì)成本管理從設(shè)計(jì)階段及開(kāi)發(fā)策劃階段就開(kāi)始降低成本活動(dòng)，樹(shù)立成本效益觀念，從全方位、全過(guò)程提高成本預(yù)測(cè)和決策水平，與企業(yè)的整體效益聯(lián)系起來(lái)，以動(dòng)態(tài)成本效益觀念看待成本及其控制問(wèn)題，從投入與產(chǎn)出的對(duì)比分析來(lái)看待投入的必要性、合理性，從效益的角度去決定成本的升降，以效益為中心進(jìn)行成本的動(dòng)態(tài)管理；樹(shù)立科技創(chuàng)新觀念，堅(jiān)持技術(shù)與經(jīng)濟(jì)相結(jié)合。有效地采用新技術(shù)、新設(shè)備、新工藝和新材料，依靠現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)降低產(chǎn)品成本。同時(shí)，成本核算中應(yīng)考慮將產(chǎn)品的科技含量包括到成本中去，便于企業(yè)進(jìn)行正確的決策。
[0095]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供一種在線大數(shù)據(jù)智能云審計(jì)系統(tǒng)，基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，本實(shí)施例在線大數(shù)據(jù)智能云審計(jì)系統(tǒng)與上述實(shí)施例的在線大數(shù)據(jù)智能云審計(jì)方法對(duì)應(yīng)，參照?qǐng)D3，本實(shí)施例系統(tǒng)包括:
[0096]數(shù)據(jù)采集單元100，用于根據(jù)審計(jì)項(xiàng)目采集云審計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括與企業(yè)關(guān)聯(lián)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)更新基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；即采集與審計(jì)項(xiàng)目相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本實(shí)施例的關(guān)鍵在于，不僅能采集審計(jì)項(xiàng)目涉及企業(yè)的自身歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)，還能通過(guò)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)采集與審計(jì)項(xiàng)目相關(guān)的各種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)在線動(dòng)態(tài)審計(jì)，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供更為科學(xué)的指導(dǎo)數(shù)據(jù)。
[0097]作為一種較佳的實(shí)施方式，本實(shí)施例云審計(jì)過(guò)程中，采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集。NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要先進(jìn)行邏輯數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置，對(duì)每個(gè)存儲(chǔ)變量進(jìn)行字符長(zhǎng)度、類(lèi)型設(shè)置，它的數(shù)據(jù)模式是靜態(tài)的。而在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)模式是動(dòng)態(tài)變化的，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)無(wú)法解決。同時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)類(lèi)型的擴(kuò)增，像文檔、報(bào)表、圖片、音頻、視頻等數(shù)據(jù)類(lèi)型是無(wú)法存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的，而這些都將會(huì)成為在線云審計(jì)所需的數(shù)據(jù)信息，因此需要NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)用于數(shù)據(jù)的采集。
[0098]作為一種較佳的實(shí)施方式，參照?qǐng)D4，數(shù)據(jù)采集單元100包括:
[0099]靜態(tài)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊110，用于接收靜態(tài)數(shù)據(jù)；
[0100]動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)抓取模塊120，用于抓取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；
[0101]動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘分析模塊130，用于根據(jù)需求對(duì)大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析得到所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)。
[0102]本實(shí)施例數(shù)據(jù)采集單元100，在線采集所有能為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理發(fā)展提供參考意見(jiàn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包含靜態(tài)數(shù)據(jù)，更包括動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)抓取以及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘和分析，所有的數(shù)據(jù)將構(gòu)建成一個(gè)大數(shù)據(jù)中心，供后續(xù)不同的審計(jì)模型或者各種數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行加工處理。本實(shí)施例基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括但不限于以下六方面的數(shù)據(jù)信息:企業(yè)自身數(shù)據(jù)、企業(yè)作為市場(chǎng)主體所處的市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)，如所處產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)、公共政策信息數(shù)據(jù)、行業(yè)準(zhǔn)則數(shù)據(jù)、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、在線操作日志數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)的定義參照方法實(shí)施例，此處不再贅述。
[0103]數(shù)據(jù)處理單元200，用于對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到用于數(shù)據(jù)分析的第一數(shù)據(jù)；
[0104]本實(shí)施例數(shù)據(jù)處理單元200是通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合及數(shù)據(jù)加載中一種或者多種操作將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的規(guī)范化數(shù)據(jù)的第一數(shù)據(jù)。此處的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)加載均為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)加工處理手段，在此不再對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)贅述。
[0105]作為一種較佳的方式，本實(shí)施例數(shù)據(jù)處理單元200采用云計(jì)算平臺(tái)中的分布式處理器系統(tǒng)，將前端采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)導(dǎo)入至分布式處理器系統(tǒng)，如分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或者分布式存儲(chǔ)集群，并在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做清洗或者預(yù)處理工作，可以滿足海量數(shù)據(jù)的處理需要，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)?？蛇_(dá)到百兆，甚至前兆級(jí)別。優(yōu)選地，分布式處理器系統(tǒng)整合了動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡和群組管理調(diào)配機(jī)制，平臺(tái)可以實(shí)時(shí)地監(jiān)控全系統(tǒng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整和均衡全系統(tǒng)范圍內(nèi)的不同資源的負(fù)荷，從而很好地解決了大規(guī)模系統(tǒng)的合理使用與有效管理的問(wèn)題。
[0106]數(shù)據(jù)分析單元300，用于根據(jù)審計(jì)需求對(duì)第一數(shù)據(jù)按相應(yīng)的審計(jì)模型進(jìn)行分析得到用于服務(wù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策的第二數(shù)據(jù)；
[0107]作為一種較佳的實(shí)施方式，本實(shí)施例數(shù)據(jù)分析單元300采用云計(jì)算平臺(tái)中的分布式處理器系統(tǒng)，如分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或者分布式存儲(chǔ)集群，從而對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和/或分類(lèi)匯總等處理。優(yōu)選地，分布式處理器系統(tǒng)整合了動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡和群組管理調(diào)配機(jī)制，平臺(tái)可以實(shí)時(shí)地監(jiān)控全系統(tǒng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整和均衡全系統(tǒng)范圍內(nèi)的不同資源的負(fù)荷，從而很好地解決了大規(guī)模系統(tǒng)的合理使用與有效管理的問(wèn)題。
[0108]作為一種較佳的實(shí)施方式，本實(shí)施例數(shù)據(jù)分析單元300基于在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行智能分析，此處的機(jī)器學(xué)習(xí)是指從不確定的細(xì)節(jié)當(dāng)中找到目前不知道的東西。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的領(lǐng)域有:語(yǔ)音識(shí)別、字符識(shí)別(0CR)、文本分類(lèi)等。本實(shí)施例在線云審計(jì)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，開(kāi)展審計(jì)數(shù)據(jù)分析利用機(jī)器學(xué)習(xí)，解決聚類(lèi)問(wèn)題、分類(lèi)問(wèn)題、挖掘頻繁項(xiàng)集。對(duì)于新出現(xiàn)的文本審計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)聚類(lèi)應(yīng)用將它按特征分組；通過(guò)分類(lèi)問(wèn)題糾正被錯(cuò)誤歸屬的審計(jì)數(shù)據(jù)信息；頻繁項(xiàng)集挖掘則可以用來(lái)審計(jì)數(shù)據(jù)中的頻繁共現(xiàn)特征，說(shuō)明它們之間有某種關(guān)聯(lián)。優(yōu)選地，本實(shí)施例數(shù)據(jù)分析更多地在線上運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)信息。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的跨領(lǐng)域、可供量化的維度，使得審計(jì)問(wèn)題大量的相關(guān)信息能夠得以記錄和計(jì)算分析。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒(méi)有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對(duì)相關(guān)關(guān)系的開(kāi)發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對(duì)因果邏輯關(guān)系的依賴(lài)降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。本實(shí)施例在線審計(jì)從傳統(tǒng)的依賴(lài)因果關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)，轉(zhuǎn)變成為在線上利用相關(guān)關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。
[0109]作為一種較佳的實(shí)施方式，本實(shí)施例數(shù)據(jù)分析單元300將“樣本=總體”植入在線審計(jì)的模式中。相比依賴(lài)于局部有限小數(shù)據(jù)和數(shù)字精確性、封閉固化模式，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的廣泛性、代表性、相關(guān)性和適時(shí)性，使得進(jìn)一步接近事物的真相，在線大數(shù)據(jù)智能云審計(jì)追求的是事物的“全貌”和“高效”，精準(zhǔn)對(duì)接問(wèn)題，解決問(wèn)題。圍繞大數(shù)據(jù)，在實(shí)施在線審計(jì)時(shí)，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、聯(lián)網(wǎng)審計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具