Ⅰ 大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。

數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。

二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整

從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。

1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。

2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。

Ⅱ 什麼是大數據審計

就是說找到這些數據之後，然後根據一些軟體自動對這些數據進行判斷收集。

Ⅲ 大數據時代對審計信息化帶來什麼影響

你這個問題要回答好恐怕要寫一萬字以上的論文，概括的說，一是大大提高審計效率；二是提高審計結果的准確率；三是還可以發現數據系統本身存在的弊端和漏洞；四是幫助選擇科學的抽樣樣本；五是發現制度制定和執行層面的問題。

Ⅳ 如何在銀行審計領域做好大數據分析

無論是從數據應用投資規模來看，還是從「大數據」應用的潛力來看，金融「大數據」的分析、利用和挖掘都大有可為。「大數據時代」的到來將使金融審計的范圍、時效性、前瞻性等方面得到有效改善，為審計工作提供更廣闊的空間。銀行業已是金融類企業的重要組成部分，佔比41.1%，分別高出證券業和保險業6%和17.3%，銀行審計應該抓住「大數據時代」來臨的機遇，對審計工作進行戰略性規劃，提早布局，進一步充分發揮審計的作用。

Ⅳ 企業審計中如何運用大數據

大數據分析是通過對大規模、多樣化的數據進行科學化採集和分析，從而挖掘出其中隱藏價值的過程。大數據時代的到來，給現代企業審計提出了新的要求和新的挑戰。如何在信息時代更有效地進行企業審計是審計機關需要面對和解決的問題。
一、大數據分析是創新企業審計技術方法的必然要求
「審計工作，就是讓數據說話」。傳統的企業審計是事後審計，在事後對企業的會計報表、賬簿和憑證等財務資料進行抽查核實，是讓財務數據說話的事後審計。大數據時代是實時審計，實時採集企業的業務數據，並與企業外部的銀行、工商、稅務、物流、其他企業業務數據等進行綜合分析與挖掘，實時判斷企業生產經營情況，甚至基於當前狀態對企業未來發展進行短期預判，是讓業務數據說話的實時審計。現階段，我們正處在由傳統審計向大數據審計的轉化過程中，但仍處於以財務審計為主、外部數據核查為輔的大數據初級階段。
要在一個行業中應用大數據技術，不能一蹴而就，前期探索階段需要以技術和工具為主，從分析工具及分析思路出發挖掘價值；後期則以數據為主，從數據本身出發挖掘價值。在當前的企業審計實踐中，大數據應用較為原始，主要體現在數據分析理念的應用上。即通過採集企業某業務流程的全部數據，結合外部信息系統或記錄台賬，對該業務的流程進行全面多維度對比分析。通過貫徹大數據「樣本=總體」、「相關>因果」的理念，數據分析不再拘泥於抽樣調查，也不僅僅局限於業務流程本身，而是以全體業務數據關聯外部數據，從業務本身及相關流程進行分析挖掘。大數據審計思維對企業的業務數據分析共分為以下6個步驟：
第一步是對業務或問題進行了解。要了解企業業務的性質、業務流程、關鍵節點、管控可能存在的薄弱環節和漏洞，從各個角度理解企業業務並初步提出可能存在的問題，這是分析思路和分析模型的出發點。
第二步是對數據進行了解。要了解該業務會產生什麼數據、數據存儲位置、存儲形式和結構、不同階段業務活動在數據中如何體現、資料庫的設計結構和數據字典以及更新策略如何設計等。除本業務外，還需了解該業務的外部活動，互動的外部活動產生的數據存儲位置、存儲形式等，這是對數據進行分析的基礎工作。
第三步是准備數據。若進入真正的大數據時代，此步驟會因數據太大無法移動而被舍棄，但現階段還不能跳過。准備數據即先採集目標業務信息系統的所有數據，並根據第二步對數據的了解對所收集數據進行整理、重組，在可行的前提下，進行丟棄數據中的冗餘、雜訊，對明顯的錯誤進行糾錯等清洗操作，這是用於分析的數據原材料。
第四步是正式對數據進行分析，以第一步提出的問題為目標，採取合適的分析方法，建立相應的分析模型，對第三步准備好的數據進行分析和挖掘，找出其中所需的結果。分析方法和模型不是越復雜越好，在能達成目標的前提下，越簡單的分析模型越有效。
第五步是形成觀點或結論，把分析出的數據結果加以解讀，以數據分析動態或數據分析報告的模式，用可視化、通俗語言的方式來表達整個分析步驟及結果，包括此次數據分析的目標、分析思路和方法、分析結果，並提出建議關注的重點和延伸方向。
第六步是實證使用，將第五步形成的分析結果用於審計實踐，來幫助指引審計方向、推進實際工作。同時，實證使用也是對前期分析思路正確與否、完善與否的重要驗證。若在實際操作時發現分析結果與實際情況出入較大，則可以反饋至數據分析組，幫助數據分析團隊完善對業務和數據的理解及分析方法的思考，調整分析模型，必要時重新調整挖掘方向。

Ⅵ 淺談審計工作如何應對大數據時代下機遇和挑戰

首先先幫您了解下什麼是大數據，大數據」意指一個超大的、無法在可承受的時間內范圍內用傳統容軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。 「大數據」的特點，業界將其歸納為4個」V」,即：Volume(容量),Variety(多樣性),Velocity(時效性),Value(價值)。 然...