​大数据审计是跨领域、跨部门、跨层次的关联分析,具体体现为相互交织、有机结合的五个方面,即开展财政、金融、企业等各领域间数据的关联分析,中央、部门、地方间数据的关联分析,财务与业务数据间的关联分析,部门纵向各级间的数据关联分析,各被审计单位、行业、地方等单个系统与宏观经济运行系统间的数据关联分析.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.

大数据审计有哪些特点?

1.大数据审计是基于全数据模式的审计

受人力、被审计单位信息水平和自身信息手段的限制,传统审计依赖于抽样分析,也就是说，从抽样样本的局部检查和分析开始,然后推断审计对象的整体相关情况。给出了大数据"样本=总体"全数据模式,使全覆盖审计成为可能。审计人员可以分析几乎所有与审计对象相关的数据,有利于规避审计抽样风险,揭示抽样审计所发现不了的问题,也可以通过跨领域、跨部门、跨区域的数据分析,在细节数据中发现更有价值的信息,反应事物的整体特征。

2.大数据审计更依赖相关关系,而不是因果关系

"小数据"时代,审计人员往往先有想法,然后收集数据来证明和测试想法的可行性。大数据提供了前所未有的细节,可以记录和分析与问题相关的大量信息。通过找到良好的相关性,利用相关关系可以帮助审计人员发现趋势和感知风险,因果逻辑关系的依赖性降低了审计数据分析,更倾向于基于相关关系的数据分析。

3.基于混合数据的大数据审计

"小数据"由于收集的信息量较少,记录清楚数据的基本要求是减少错误,保证质量。大数据需要保持数据的原始特征,而且由于格式不同、数据量增加、数据转换等因素,一些不可避免的数据将不可避免地混合在一起。审计所要做的并非所有的不确定性都以高昂的代价进行,但接受这种混杂,发现问题，把握宏观。"总体分析、疑问发现、分散验证、系统研究"工作模式是实现这一目标的有效途径,即数据分析人员负责审计分析，形成验证线索；现场验证人员根据线索进行验证,报告核查情况；分析研究人员总结审计情况,并形成报告或信息结果。

促进基层大数据审计的方法

一、调查了解巩固数据基础

确定审计目标，明确审计内容和重点，确定相关电子数据流程,做好审计调查。一是调查组织结构。通过调查部门的组织结构,确定需要讨论的业务部门,再部门业务人员讨论,了解科室内部的业务流程,以及处理业务过程中产生的数据。二是对计算机信息系统的调查。与信息中心的业务人员进行讨论,对数据存储和处理的硬件设备、系统软件、系统技术文技术文档、系统的主要功能、系统的业务处理流程等。

二、数据采集分类标准突出

一是通过数据接口采集(网络连接配置) 客户端配置数据库 ODBC接口配置).掌握SQLSERVER 二是直接复制(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文件直接恢复到SQL SERVER中去;oracle.dmpo备份文件racle中还原,再到SQL SERVER中去.)

三、数据整理密切关注关键信息

(一)是数据验证阶段。检查被审计单位提供的信息的完整性,保证数据采集工作准确有效地进行,同时确认收集到的数据,消除遗漏和错误。验证数据的完整性、真实性和正确性

(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)问题。

(三)是数据转换阶段,清楚地识别原始电子数据中的表名、字段名、记录值代码和表相关的经济含义,这需要大量的查询、替换、修改、插入、更新和删除数据,每一步的转换都会影响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；二是建立业务流程的逻辑关系；三是建立不同类型数据之间的对应关系；四是建立审计人员的客观实践经验；五是建立审计人员的合理预测。

五、疑问核实反馈实现联动

(一)疑点验证。根据审计分析模型的分析结果,取证发现的问题,进一步核实和落实发现的问题线索。

(二)疑点反馈。向数据分析组反馈疑点,执行疑点时,对于一些合理的信息和新的问题,通过疑问反馈，及时修改数据分析模型,不断完善数据分析模型，形成良性闭合循环空间，实现数据分析模型和疑点反馈。

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