大数据审计现状案例

A. 大数据内部审计变革失败的有那些公司

1、安然事件

2001年12月2日世界上最大的天然气和能源批发交易商、资产规模达498亿美元的美国安然公司EnronCorp.突然向美国纽约破产法院申请破产保护该案成为美国历史上最大的一宗破产案。

安然公司可谓声名显赫2000年总收入高达1008亿美元名列《财富》杂志“美国500强”第七位、“世界500强”第十六位连续4年获得《财富》杂志授予的“美国最具创新精神的公司”称号。这样一个能源巨人竟然在一夜之间轰然倒塌在美国朝野引起极大震动其原因及影响更为令人深思。

如何造假的？

安然采取的方式是：利用资本重组，形成庞大而复杂的企业组织，通过错综复杂的关联交易虚构利润，利用财务制度上的漏洞隐藏债务。

审计扮演了什么角色？

明知安然公司存在财务作假的情况而没有予以披露；

安达信承接的安然公司的业务存在利益冲突；

安然公司财务主管人员与安达信存在利害关系；

销毁文件，妨碍司法调查。

启示

“安然公司的崩溃不只是一个公司垮台的问题，它是一个制度的瓦解。而这一制度的失败不是因为疏忽大意或机能不健全，而是因为腐朽……资本主义依靠一套制度监督机制——其中很多是由政府提供的——防止内部人滥用职权，这包括现代会计制度、独立审计师、证券和金融市场制度以及禁止内部交易的规定……安然事件表明，这些制度已经腐朽了。用于制止内部人滥用职权的检查和约束机制没有一项有效，而本应执行独立审计的会计师却做出了妥协让步。”

2、世通事件

世界通信公司是美国第二大长途电话公司，名列世界50大企业，拥有8.5万名员工，业务遍及65个国家和地区。




2002年4月，世通曝出特大财务丑闻，涉及金额达110亿美元。7月，纽约地方法院宣布，美国第二大长途电话公司世界通信公司正式向法院申请破产保护，以1070多亿美元的资产、410亿美元的债务创下了美国破产案的历史新纪录。该事件造成2万名世通员工失业，并失去所有保险及养老金保障。

如何造假的？

美国证券交易委员会公布的最终调查资料显示，在1999年到2001年的两年间，世通公司虚构的销售收入90多亿美元；通过滥用准备金科目，利用以前年度计提的各种准备金冲销成本，以夸大对外报告的利润，所涉及的金额达到16.35亿美元；又将38.52亿美元经营费用单列于资本支出中；加上其他一些类似手法，使得世通公司2000年的财务报表有了营收增加239亿美元的亮点。

审计扮演了什么角色

缺乏形式上的独立性

未能保持应有的职业审慎和职业怀疑

编制审计计划前没有对世界通信的会计程序进行充分了解

没有获取足以支持其审计意见的直接审计证据

启示

重大审计失败的常见原因包括被审计单位内部控制失效或高管人员逾越内部控制,注册会计师与被审计单位通同舞弊,缺乏独立性,没有保持应有的职业审慎和职业怀疑.尽管世界通信公司存在前所未有的财务舞弊,其财务报表严重歪曲失实,但安达信会计公司至少从1999年起一直为世界通信出具无保留意见的审计报告.就目前已经披露的资料看,安达信对世界通信的财务舞弊负有不可推卸的重大过失审计责任.安达信对世界通信的审计,将是一项可载入史册的典型的重大审计失败案例.

3、山登事件

山登公司主要从事旅游服务,房地产服务和联盟营销三大业务.舞弊丑闻曝光前,山登公司拥有35000名员工,经营业务遍布100多个国家和地区,年度营业收入50多亿美元.

1999年12月7日,美国新泽西州法官William H. Walls判令山登公司向其股东支付28.3亿美元的赔款.这项判决创下了证券欺诈赔偿金额的世界记录,比1994年培基证券公司向投资者支付的15亿美元赔款几乎翻了一番.12月17日,负责山登公司审计的安永会计师事务所同意向山登公司的股东支付3.35亿美元的赔款,也创下了迄今为止审计失败的最高赔偿记录.至此,卷入舞弊丑闻的山登公司及其审计师共向投资者赔偿了近32亿美元.

如何造假的？

CUC公司主要通过6种伎俩进行财务舞弊:

利用"高层调整",大肆篡改季度报表;

无端转回合并准备,虚构当期收益;

任意注销资产,减少折旧和摊销;

随意改变收入确认标准,夸大会员费收入;

蓄意隐瞒会员退会情况,低估会员资格准备;

综合运用其他舞弊伎俩,编造虚假会计信息.

通过上述造假手段,CUC公司在1995至1997年期间,共虚构了15.77亿美元的营业收入,超过5亿美元的利润总额和4.39亿美元的净利润,虚假净利润占对外报告净利润的56%.

启示

实质独立固然重要,形式独立也不可偏废；

密切的客户关系既可提高审计效率,亦可导致审计失败。

4、南方保健事件

2003年3月18日,美国最大的医疗保健公司——南方保健会计造假丑闻败露.该公司在1997至2002年上半年期间,虚构了24.69亿美元的利润,虚假利润相当于该期间实际利润(-1000万美元)的247倍.这是萨班斯-奥克斯利法案颁布后,美国上市公司曝光的第一大舞弊案,倍受各界瞩目。

如何造假的？

南方保健使用的最主要造假手段是通过"契约调整"这一收入备抵账户进行利润操纵.南方保健的高管人员通过毫无根据地贷记"契约调整"账户,虚增收入,蓄意调节利润.而为了不使虚增的收入露出破绽,南方保健又专门设立了"AP汇总"这一科目以配合收入的调整.

审计扮演了什么角色

安永忽略了若干财务预警信号

显失审慎的注册会计师

启示

恪尽应有的职业审慎是防范审计失败的关键

警惕熟谙审计流程的舞弊分子对重要性水平的规避

独立性缺失是审计失败的万恶之源

5、奥林巴斯事件

历史总是惊人的相似。安然帝国轰然倒塌十年后，地球的另一端又再次上演了相似的一幕。通过财务造假在20年间掩盖约18亿美元的损失，使得奥林巴斯事件成为日本历史上最严重的会计丑闻之一，大型企业财务丑闻的爆出，不仅动摇了日本企业的形象，也反映出其公司治理及审计监察等多方面的问题。

如何造假的？

泡沫经济导致理财亏损

海外设立投资基金收购亏损金融产品

通过溢价收购资产再冲减商誉来处理累计的损失

审计扮演了什么角色

毕马威未能及时发现奥林巴斯资产负债表外存在的损失，是由于被审单位做了很多巧妙的操作，使得他们无法掌握全部的信息，这一点与奥林巴斯调查报告的结论是一致的；

毕马威未采取积极的函证方式与境外银行就资产抵押等事项进行确认，对于银行的未答复也没有进一步调查，这在当时的实务操作中是正常的，不需要因此而承担责任。这一点与奥林巴斯的调查报告结论也是一致的；

奥林巴斯调查报告中认为毕马威在与奥林巴斯存在重大分歧的情况下仍出具无保留意见，没有根据J—SOX法则履行相应的提示义务，应该承担责任。

奥林巴斯的调查报告中同样认为新日本轻信了松本的调查报告，没有对并购中的商誉部分进行详细核算，发现给中介机构的报酬也被计入到商誉部分中，因此存在过失。

关于更换审计事务所这一点，奥林巴斯的调查委员会认为两家事务所应该知道是存在购买审计意见的可能性，但毕马威没有尽到提示义务，新日本也没有提出疑问和阻止奥林巴斯进行更换。

启示

作为日本历史上最严重的财务丑闻之一，奥林巴斯事件不仅反映了该公司的一些缺陷问题，更引起了人们对会计制度和审计工作的反思。诚然其中部分是由于日本独特的文化和制度造成的，但对于尚不成熟的新兴市场国家来说，仍有很多值得警示注意的地方。

深化信息披露制度，落实监管工作

加强内部控制，完善公司治理结构

强化外部审计机构立场

6、帕玛拉特事件

帕玛拉特事件被称为欧洲版的安然事件。帕玛拉特是欧洲大陆国家家族企业的典型。帕玛拉特丑闻金额之大、时问之长都是非常罕见的。帕玛拉特事件所暴露的问题牵涉到方方面面。

帕玛拉特事件是欧洲有史以来最大的一起诈骗和伪造账户案。39亿只是冰山一角，实际上帕玛拉特黑洞吞噬了令人触目惊心的143亿欧元，几乎是他最初承认数额的四倍。

如何造假的？

利用衍生金融工具和复杂的财务交易掩盖负债：帕玛拉特一方面炮制复杂的财务报表，另一方面通过花旗集团（Citigroup）、美林证券（Merrill Lynch）等投资银行进行操作，将借款化为投资，掩盖公司负债。以“投资”形式掩盖负债，这种“明股实债”目前在中国房地产行业比较普遍。

伪造银行资信文件，虚构银行存款：帕玛拉特通过伪造文件，声称通过其凯曼群岛的分公司Bonlat 将价值49亿美元的资金（大约占其资产的38%）存放在美洲银行账户。

利用关联方交易，转移公司资产：帕玛拉特利用复杂的公司结构和众多的海外公司转移资金。操作方法是，坦齐指使有关人员伪造虚假文件，以证明帕玛拉特对这两家公司负债，然后帕玛拉特将资金注入这两家公司，再由这两家公司将资金转移到坦齐家族控制的公司。

虚构交易数额，虚增销售收入：帕玛拉特一份虚假的文件称，公司曾向哈瓦那一公司出售了价值6亿美元，数量30万吨的奶粉，而真实价值不到80万美元。

审计扮演了什么角色

内部审计失效

审计委员会缺乏独立性

外部审计师强制轮换流于形式

审计程序缺乏应有的职业谨慎

合并报表的审计责任不明确

7、银广夏事件

弥天大谎——中国安然事件，2001年8月，《财经》杂志发表“银广夏陷阱”一文，银广夏虚构财务报表事件被曝光。专家意见认为，天津广夏出口德国诚信贸易公司的为“不可能的产量、不可能的价格、不可能的产品”。

如何造假的？

2002年5月中国证监会对银广夏的行政处罚决定书认定，公司自1998年至2001年期间累计虚增利润77 156．70万元。从原料购进到生产、销售、出口等环节，公司伪造了全部单据，包括销售合同和发票、银行票据、海关出口报关单和所得税免税文件。

审计扮演了什么角色

银广夏编制合并报表时，未抵销与子公司之间的关联交易，也未按股权协议的比例合并子公司，从而虚增巨额资产和利润。

注册会计师未能有效执行应收账款函证程序，在对天津广夏的审计过程中，将所有询证函交由公司发出，而并未要求公司债务人将回函直接寄达注册会计师处。

注册会计师未有效执行分析性测试程序，例如对于银广夏在2000年度主营业务收入大幅增长的同时生产用电的电费却反而降低的情况竟没有发现或报告；

天津广夏审计项目负责人由非注册会计师担任，审计人员普遍缺乏外贸业务知识，不具备专业胜任能力，严重违反《独立审计基本准则》和《独立审计具体准则第3号——审计计划》的相关要求。

对于不符合国家税法规定的异常增值税及所得税政策披露情况，审计人员没有予以应有关注；

启示

对于注册会计师自身而言：①提高注册会计师自身的业务素质；②保持职业谨慎态度；

对于注册会计师外部而言：①社会各级共同努力改善注册会计师的审计环境；②加强对事务所的审核和注册会计师能力的考查

8、蓝田事件

与银广夏“异曲同工”的是，曾以“老牌绩优股”著称的蓝田股份玩的同样是编造业绩神话的伎俩。银广夏所鼓吹的生物萃取不过是画饼充饥，而蓝田股份的渔塘奇迹无异于痴人说梦。

1996年6月18日，蓝田在上海证券交易所上市；1999年10月，证监会处罚公司数项上市违规行为；2001年10月26日，中央财大教授刘姝威在《金融内参》发表600字短文揭露了蓝田的造假丑闻，此后蓝田贷款资金链条断裂；2002年1月，因涉嫌提供虚假财务信息，董事长保田等10名中高层管理人员被拘传接受调查；同年3月，公司被实行特别处理，股票变更为“ST生态”；同年5月13日，生态因连续3年亏损，暂停上市；2003年1月8日，ST生态复牌上市。

如何造假的？

蓝田已无力还债。

12.7亿元农副水产品收入有造假嫌疑 ；

蓝田的资产结构是虚假的 。

蓝田造假奇闻主要有：“金鸭子”的童话、“野莲汁、野藕汁”的传说、“无氧鱼”的故事。

审计扮演了什么角色

审计主体方面的原因；

审计人员的过失行为；

审计对象、范围的拓展，致使审计风险增大，审计失败的概率增加；

被审计单位会计报表表述不实，增大了审计风险，审计失败的概率增加。

启示

要审计人员提升自身的业务能力，尤其是具备现代化的审计业务能力是规避审计失败的基本前提。

要完善公司治理结构，尤其是创造良好的审计人员执业环境是规避审计失败的基本条件。

要加强行业监督与指导力度，尤其是加大对审计人员败德行为的惩罚力度是规避审计失败的重要措施。

要谨慎选择被审计单位，尤其不要承接审计部门能力所不能承担的审计事项是规避审计失败的重要步骤。

如果说公司治理和内部审计是确保会计信息真实可靠的第一道闸门,那么,独立审计就是防范重大会计差错和舞弊的最后一道防线.独立审计存在的理由是为了满足公司的高管人员和投资者等利益相关者有效利用会计信息的共同需要

B. 大数据与审计就业方向及前景

大数据与审计专业前景越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或相关数据分析解决方案的使用在互联网协议
审计主要研究财务基础知识和审计基本理论，包括企业财务审计、内部审计、会计电算化、会计报表分析、审计案例分析等。
例如对企业的会计、资金管理等方面进行审查，主要查看凭证、帐簿、报表等会计资料和财产物资、往来款项、债权债务等情况，看企业会计的核算有无违反会计制度规章等。大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

C. 支付行业日志大数据分析案例解读

支付行业日志大数据分析案例解读

伴随新的支付方式出现，近年来移动支付蓬勃发展，如何分析、利用海量交易数据，已成为当前支付企业面对的巨大难题。日志作为数据的载体，蕴含着丰富的信息，传统的日志分析方式低效而固化，无法应对数据体量大、格式不统一、增长速度快的现状，在交易出现异常及失败时，更难以满足实时处理、快速响应的需求。

本文讲述某支付公司采用日志易后，通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制的实践经验。

本次分享结合企业自身对支付行业的理解，将支付行业的需求总结为以下三点：

一、监管合规

1、人民银行对支付机构的日志审计和安全合规规定;

2、开发访问日志的权限管理。

二、安全性

安全是支付公司非常重视的，安全风险有时会引起一些舆论导向，比如某些金融机构案件被媒体标注为特别关注;某某支付公司发现了资金线的问题，消费者的钱不知去向等，这些都是一个社会的关注的焦点。结合市场风险及大环境，支付行业的安全性需求具体表现在：

1、支付交易的安全性要求;

2、数据访问的安全性要求;

3、防止敏感信息的泄露等。

对支付行业来说，日志易产品在数据访问、权限要求等方面体现出很好的应用价值。

三、可靠性

1、定位及解决问题的时效性;

2、系统流程的可靠性。

众多支付公司，当前做的产品主要针对新兴支付行业，特别是当前较热门的移动支付。那么移动支付的优势在哪里?最主要的是便捷，而便捷的基础就是时效性强，可靠性高。为了更好发挥移动支付的便捷，支付公司对时效性，可靠性的要求很高，而这才是使用日志易大数据分析平台的深层次原因，日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求，在可靠性方面展现了产品的价值。

支付公司日常业务方面的需求，涉及到以下场景：

1、多种不同的访问失败类型进行分类;

2、每天需要做应答码的统计排名、占比以及走势图;

3、每个分类统计结果在一张图分别展示每个应答码趋势;

4、统计当日支付失败数量并分析;

5、需要导出访问失败类型的汇总统计表;

6、成功交易占比分析。

该公司原有的解决方案存在一定的局限性，比如：手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等等。

支付公司有时会根据业务需要，对数据进行收集、清理，包括日志数据的清理等。当人为参与数据操作过多时，会引起部分意想不到的失误，从而引发问题。另外一点就是，原有方案实时性差，会导致公司的很多业务流程优化非常滞后。支付行业IT人都知道，支付的维度是非常非常多的，做任何一笔支付，基础维度包括时间、金额、笔数等，还会有像交易地点、客户习性或者说需要根据支付数据研究客户的习性等等。一家支付公司不可能单纯做一个支付产品，所以支付产品包罗万象，聚合起来维度就更为复杂。

面对支付企业众多需求和行业的原有解决方案的短板，客户选择部署日志易产品后，实现了如下功能：

1、各交易系统中每笔交易的状态等信息，按时间戳归类进行分析统计、实时报表展示;

2、根据日志易实时统计的多个维度的报表、图表，更准确的做出故障点判断;

3、决策层更直观的看到每天、每周、每种交易类型的故障高峰期及故障问题分布。

该支付公司使用日志易产品实现的解决方案及一些需求：

1、产品角度来说，第一就是优化，充分满足客户需求，提升用户体验，第二是产品分析，第三是数字营销方面的.要求;

2、从业务流程的角度或者说从合规角度来说，第一就是我们的业务流程分析，第二是后续的设备性能管理方面的要求。第三是合规方面的要求，最后是运维系统的预防性维护工作;

3、从日志易的数据收集角度来说，产品可以从支付公司的业务数据，也就是从交易数据抽取，然后可以从运维方面的IT数据、安全数据抽取，甚至可以从物联网去抽取一些数据。

电子支付如今已渗透入网购、转账、生活缴费、基金债券等居民的日常生活中，关系着国家经济及居民的生活质量，可谓任重而道远。日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效、实时、安全的需求。

D. 大数据"背景下的审计分析方法有哪些

一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。

数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,
虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘,
通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述,
从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等,
用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,
或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点,
从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小,
而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式,
以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说,
真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息,
反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,
其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,
从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。

二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整

从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。

1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。

2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。

E. 如何利用大数据开展审计工作

数据可以反映问题，大数据管理是审计的一个非常有效的工具。
首先明确你版们企业需要审计的方向权：比如量、价格等等，有了方向之后，再有针对性的收集数据、分析数据，你就会看到很多问题。再结合发现的问题，到项目现场实地踏勘，找寻原因。

F. 有哪些大数据分析案例

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

G. 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

H. 有哪些大数据分析案例

三个领域大数据应用案例分析
1、无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。
我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。
有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。
2、医疗行业。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。
3、教育行业。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。
如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。
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