​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。

新时代大数据审计的发展机遇如何？

1.审计取证更充分

随着信息化程度的快速提高和互联网技术的快速发展，被审计单位可以提供更多、更多的财务和业务数据，审计部门可以充分利用计算机数据库和大数据分析，利用收集到的各种数据建立集中统一的数据平台，快速、准确、跨年度、跨部门的数据进行综合分析，解决抽样数据的局限性，有助于发现更常见的问题和规则，获得更充分的审计证据，更大地发挥审计监督作用。

2.选择更多的分析方法

数据挖掘技术的发展带来了大数据审计的多样性。传统的数据分析技术，如相关规则挖掘、聚类分析、遗传算法、机器学习等大数据分析技术，如交叉分析、语义分析技术、图形转换技术、语音识别技术等，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.可视化技术更有利于审计数据的分析

可视化技术是大数据应用的重要方面之一，可以帮助审计人员快速、有效、直观地分析大量数据，形成的可视化结果可以帮助审计人员快速、准确地从大量被审计单位的数据中找到有效的线索。目前，该技术已应用于医疗保险审计和金融审计，并取得了一些成果。

实现审计全覆盖和实时分析

随着云计算、大规模并行计算等技术的发展和应用，将实现审计数据的实时处理和快速决策；大数据时代的到来和互联网技术的发展，使审计不再是空中城堡，真正实现持续审计、跟踪审计，实现盲点，无死角。

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