企业需要向这些机构取得跟自己企业相关的数据。在实践中，对于两种数据来源的方式我们简单分析下：①对于第一种数据来源方式，由于企业自动生成并保管数据是很有可能会篡改数据甚至是虚构数据的，在审计中，那就需要对企业数据生成、数据保管、数据转移、数据修改等企业的IT环境和内部控制措施进行核查，目的就是要保证数据从生成到审计的整个过程中是否存在可能导致数据被修改的因素或者隐患。②对于第二种数据来源方式，我们可以假定统一大平台的数据生成和管理措施是完善的，同时假定企业从大平台取得数据的过程和方式是值得信赖的，那么我们可以初步认定发行人的数据来源值得信任。当然，数据是否存在合理性，是否准确，是否有虚假的成分，那么就需要对数据进行进一步的分析。同时我们也需要通过一些核查程序对数据情况进行一个基本判断。（1）内控核查。如果一个企业的IT内控缺失，那么会增加数据不完整或数据被篡改的风险；（2）应用控制核查。主要关注算法逻辑和接口，例如取数逻辑、统计算法、接口调用等都会影响到数据完整性，应用控制核查需根据企业实际的系统情况和数据情况制定具体审计策略。数据源的清晰和质量的保证对数据建模的影响巨大。
从大数据技术的四个环节来把控数据质量，提高数据利用度大数据技术可以分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。联通大数据外呼
想要真正做好数据分析，首先要把数据基础建好，要点就是“全”和“细”。比如不要只收集局部环境的数据比如几家门店的客流量来分析它对店面营业的影响。比如搜集数据时不能只通过APP或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。同时，为了确保海量数据的真实性和准确性，数据的取得来源、取得方式、取得的环境等信息就显得异常的重要了。
海量数据来源，一般情况下主要有两个路径：①一种是在企业自有的服务器或者租赁的服务器里存储，企业自己的业务会自动生成业务数据存储在服务器，企业都自己的数据负责，这种主要是游戏、软件等互联网研发生产企业。②另外一种就是企业的数据与其他公司一样统一存储在大的一个统一的平台上，比如电商企业，可能有无数家企业的数据都会存储在阿里巴巴或者京东的服务器上。
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