浅析大数据技术的应用及其一些不足之处！

进入工业4.0时代，数据驱动制造已成为汽车制造业数字化转型的显著特征。在本届智博会期间，由广域铭岛数字科技有限公司打造的Geega(际嘉)工业互联网平台(以下简称“Geega平台”)再度亮相，并带来了数字孪生工厂，以及一系列工厂数字化解决方案，现场展示了工业大数据如何驱动汽车智造。

作为目前唯一源于汽车行业的国家级跨行业跨领域工业互联网平台，Geega平台研发并探索出一套智能化柔性制造新模式，提供以工业软件为核心的一批工厂数字化解决方案，包括设备物联解决方案、高级柔性排程解决方案、场内仓流协同解决方案、工艺质量提升解决方案、能耗双碳优化解决方案、工业互联网安全解决方案等。

这批数字化解决方案，打造基于边缘计算、云计算以及云端协同等基础架构，适配不同OT水平的企业，并逐步将其转化为个性化具体业务场景的创新应用，助力企业迈向智能制造。

除了漆面缺陷根因分析，工艺质量提升解决方案还提供了焊装工艺管理、尺寸智能管理、拧紧工艺管理等工业软件。这些工业软件，结合优化算法，帮助工厂实现了有效预测、追溯与规避缺陷。

目前，这些工厂数字化解决方案，不仅在领克成都工厂和极氪汽车“未来工厂”中得到应用和验证，也对极星零碳工厂进行智造赋能，还支撑了全国数十个汽车生产基地的数字化转型。

新一代大数据非现场审计平台经过多年的深入推广应用，已成为国开行内审条线开展非现场审计和大数据分析的重要工具，在服务全行风险防控体系建设和业务高质量发展要求方面发挥了重要作用。

1.实现审计全覆盖，提高审计效能。解决了因人力资源不足、疫情期间接触受限、审计覆盖面不够、难以开展业务持续监测等现实问题。依托科技手段，对被审计单位全部或某个业务领域形成全量数据筛选，由点及线、由线及面，以更加立体的审计视角关注全行业务经营、风险管理和内部控制状况，提高了审计效能。

2.增强审计线索的前瞻性，提升审计履职能力。利用大数据挖掘技术建立内外部信息的关联，从大量结构化和非结构化数据中揭示隐藏的、未知的问题，寻找预测性信息，前瞻性地发现和预警业务中可能潜在的风险，推动内部审计由事后监督向事中控制、事前预防为主的转变。

3.提高审计精准度，提升审计质量。不断丰富内外部数据源，利用大数据挖掘技术，通过客户项目全景视图、资金流向图、风险聚焦和演变图、审批流程等功能，揭示其中潜在的逻辑关系和规律，使审计思路的客观性和审计重点的精确性得以保障，拓宽审计人员视角，减少主观因素的影响，提高审计监督质效。

随着新一代大数据非现场审计平台应用的不断深化，我们将充分运用新技术、新手段，坚持科技强审，加强审计信息化建设，积极推进审计数字化转型，持续提升审计数据服务能力，加强非现场审计方式与现场审计的有机结合，实现对被审计单位的持续、动态监测，充分发挥风险预警作用，不断提升审计价值，为内审工作提供有力支持，为国开行业务发展保驾护航!

大数据技术存在问题

大数据技术的发展对各行各业也有重大影响，同时大数据技术的研究目前还不够完善，也面临着诸多问题需要去解决。

数据分析和处理问题。

传统数据处理方式适用于少量的、结构化数据，而生活中采集的大多数数据是非结构化的数据，这就对数据分析和处理过程产生很大的影响。MapReduce计算并不能解决大数据处理的所有问题，需要更深层次的研究，解决数据处理的局限性。

数据安全和隐私问题。

伴随着海量数据的采集和处理，数据的安全和数据的隐私问题应运而生。如何能够保障被采集数据的安全性、数据本身的隐私保护，都将是今后大数据技术研究的重点问题。现今社会就存在许多用户数据信息被盗用或者共享公开化等情况，这样对用户的人身和财产安全都产生很大的威胁。