​大数据审计技术的发展,对审计目标、审计内容、分析技术、审计思维模式的转变.由于基层被审单位的数据体量小、审计组掌握的数据宽度窄、审计业务人员计算机审计水平偏低、计算机审计在平时审计工作中应用较少等原因,导致基层大数据审计应用效率低.在新形势下,基层审计工作应创新大数据工作模式,探索部门预算执行审计全覆盖、融合多部门数据、深入挖掘数据,不断提升大数据技术在审计中的有效应用.今天小编就来说说关于"大数据审计"的相关内容,希望能帮到大家.

促进基层大数据审计工作的方法?

一、调查了解夯实数据基础

按照确定审计目标、明确审计内容与重点、确定相关的电子数据的流程,做好审计调查了解.一是对组织结构的调查.通过调查部门组织结构,确定需要座谈的业务科室,再与科室业务人员座谈,了解科室内部的业务流程,以及在办理业务过程中产生的数据.二是对计算机信息系统的调查.与信息中心业务人员座谈,调查了解数据存储和处理的硬件设备、系统软件、系统技术文档资料、系统的主要功能、系统的业务处理流程等事宜.

二、数据采集突出分类标准

一是通过数据接口采集(网络连接配置+数据库客户端配置+ ODBC接口配置).掌握SQLSERVER 客户端配置;二是直接拷贝(sql数据库文件.mdf+日志文件.ldf;access数据库.mdb;Excel文件.excel;文本文件.txt;);三是通过备份文件恢复(sql数据库备份.bak文件直接还原到SQL SERVER中去;oracle.dmp备份文件在oracle中还原,再到SQL SERVER中去.)

三、数据整理紧盯关键信息

(一)是数据验证阶段.检查被审计单位提供资料的完整性,保证数据采集工作准确有效地进行,同时对采集到的数据进行确认,排除遗漏和失误.通过对数据的完整性、真实性、正确性三个方面进行验证.

(二)是数据清理阶段.一是冗余数据;二是去除重复数据;三是身份证转换为18位;四是解决数据中的冲突(不一致)的问题.

(三)是数据转换阶段.数据转换中,将原始电子数据中表名、字段名、记录值代码以及表表关联的经济含义明确标识出来,这需要进行大量的查询、替换、修改、插入、更新、删除数据等操作,每一步转换工作都有可能影响到数据的完整性和正确性,所以在这一阶段数据验证一定要常伴左右.

四、数据分析模型强化深度融合

一是根据法律、法规和制度规定的状态和关系来建立;二是根据业务流程的逻辑关系来建立;三是根据不同类型数据之间的对应关系来建立;四是根据审计人员的符合客观实际的经验来建立;五是根据审计人员的合理的预测来建立.

五、疑点核实反馈实现联动

(一)疑点核实.需要根据审计分析模型的分析结果,对发现的问题进行取证,对发现的问题线索进一步核查、落实.

(二)疑点反馈.落实疑点情况向数据分析小组反馈,在落实疑点时,对一些合理的信息和又发现新的问题,及时修改数据分析模型.通过疑点反馈,不断完善数据分析模型.这样就形成了数据分析模型与疑点落实反馈的良性闭合循环空间.

新时代大数据审计的发展机遇怎么样？

1、审计取证更，更充分

随着信息化程度的快速提高和互联网技术的飞速发展，被审计单位能够提供更多、更的财务和业务数据，审计部门可以充分借助计算机数据库和大数据分析手段，利用采集到的各种数据建立集中统一的数据平台，快速、准确、的对跨年度、跨部门的数据进行综合分析，从而解决抽审数据以偏概全或仅反映个别事项的局限，有助于发现更具普遍性的问题和规律，获得更充分的审计证据，更大地发挥审计的监督作用。

2、更多的分析手段可供选择

数据挖掘技术的发展带来了大数据审计的手段多样性。传统的数据分析技术如关联规则挖掘、聚类分析、遗传算法、机器学习等大数据分析技术，如针对不同数据类型的交叉分析、语义分析技术，图文转换技术、语音识别技术等都可应用于审计领域，有助于提高审计在经济运行中的监督能力。

3、可视化技术更有助于审计数据的分析

可视化技术是大数据应用的重要方面之一，该方式能够帮助审计人员快速有效直观地分析大量数据，所形成的可视化结果有助于审计人员快速准确地从大量被审计单位数据中发现有效线索。目前，该技术在医保审计、金融审计中已有所应用并取得了一些成效。

4、审计全覆盖和实时分析将得以实现

随着云计算、大规模并行计算等技术的发展和应用，审计数据的实时处理和快速决策将得以实现；大数据时代的到来和互联网技术的发展，使得审计全覆盖不再是空中楼阁，真正达到持续审计，跟踪审计，做到盲区，不留死角。

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