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工程项目大数据审计面临的主要技术挑战

引言

在进行工程项目大数据审计时，需要对海量的数据进行分析和建模。如何选择合适的数据建模技术，使得模型能够精准反映项目的实际情况，是一个复杂的技术问题。传统的数据建模方法可能无法满足大数据环境下的需求，因此需要结合机器学习、人工智能等技术进行优化和提升。

工程项目大数据的规模通常较大，尤其是在涉及多项复杂工作的工程项目中，数据量往往呈指数级增长。如何高效、安全地存储和管理这些海量数据成为审计中的一大挑战。传统存储系统可能无法满足高效存储大规模数据的需求，而新的存储解决方案则需要在存储成本、管理便利性等方面做