Ⅰ 大数据背景下的审计分析方法有哪些

一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。

数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,
虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘,
通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述,
从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等,
用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,
或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点,
从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小,
而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式,
以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说,
真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息,
反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,
其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,
从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。

二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整

从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。

1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。

2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。

Ⅱ 什么是大数据审计

就是说找到这些数据之后，然后根据一些软件自动对这些数据进行判断收集。

Ⅲ 大数据时代对审计信息化带来什么影响

你这个问题要回答好恐怕要写一万字以上的论文，概括的说，一是大大提高审计效率；二是提高审计结果的准确率；三是还可以发现数据系统本身存在的弊端和漏洞；四是帮助选择科学的抽样样本；五是发现制度制定和执行层面的问题。

Ⅳ 如何在银行审计领域做好大数据分析

无论是从数据应用投资规模来看，还是从“大数据”应用的潜力来看，金融“大数据”的分析、利用和挖掘都大有可为。“大数据时代”的到来将使金融审计的范围、时效性、前瞻性等方面得到有效改善，为审计工作提供更广阔的空间。银行业已是金融类企业的重要组成部分，占比41.1%，分别高出证券业和保险业6%和17.3%，银行审计应该抓住“大数据时代”来临的机遇，对审计工作进行战略性规划，提早布局，进一步充分发挥审计的作用。

Ⅳ 企业审计中如何运用大数据

大数据分析是通过对大规模、多样化的数据进行科学化采集和分析，从而挖掘出其中隐藏价值的过程。大数据时代的到来，给现代企业审计提出了新的要求和新的挑战。如何在信息时代更有效地进行企业审计是审计机关需要面对和解决的问题。
一、大数据分析是创新企业审计技术方法的必然要求
“审计工作，就是让数据说话”。传统的企业审计是事后审计，在事后对企业的会计报表、账簿和凭证等财务资料进行抽查核实，是让财务数据说话的事后审计。大数据时代是实时审计，实时采集企业的业务数据，并与企业外部的银行、工商、税务、物流、其他企业业务数据等进行综合分析与挖掘，实时判断企业生产经营情况，甚至基于当前状态对企业未来发展进行短期预判，是让业务数据说话的实时审计。现阶段，我们正处在由传统审计向大数据审计的转化过程中，但仍处于以财务审计为主、外部数据核查为辅的大数据初级阶段。
要在一个行业中应用大数据技术，不能一蹴而就，前期探索阶段需要以技术和工具为主，从分析工具及分析思路出发挖掘价值；后期则以数据为主，从数据本身出发挖掘价值。在当前的企业审计实践中，大数据应用较为原始，主要体现在数据分析理念的应用上。即通过采集企业某业务流程的全部数据，结合外部信息系统或记录台账，对该业务的流程进行全面多维度对比分析。通过贯彻大数据“样本=总体”、“相关>因果”的理念，数据分析不再拘泥于抽样调查，也不仅仅局限于业务流程本身，而是以全体业务数据关联外部数据，从业务本身及相关流程进行分析挖掘。大数据审计思维对企业的业务数据分析共分为以下6个步骤：
第一步是对业务或问题进行了解。要了解企业业务的性质、业务流程、关键节点、管控可能存在的薄弱环节和漏洞，从各个角度理解企业业务并初步提出可能存在的问题，这是分析思路和分析模型的出发点。
第二步是对数据进行了解。要了解该业务会产生什么数据、数据存储位置、存储形式和结构、不同阶段业务活动在数据中如何体现、数据库的设计结构和数据字典以及更新策略如何设计等。除本业务外，还需了解该业务的外部活动，互动的外部活动产生的数据存储位置、存储形式等，这是对数据进行分析的基础工作。
第三步是准备数据。若进入真正的大数据时代，此步骤会因数据太大无法移动而被舍弃，但现阶段还不能跳过。准备数据即先采集目标业务信息系统的所有数据，并根据第二步对数据的了解对所收集数据进行整理、重组，在可行的前提下，进行丢弃数据中的冗余、噪声，对明显的错误进行纠错等清洗操作，这是用于分析的数据原材料。
第四步是正式对数据进行分析，以第一步提出的问题为目标，采取合适的分析方法，建立相应的分析模型，对第三步准备好的数据进行分析和挖掘，找出其中所需的结果。分析方法和模型不是越复杂越好，在能达成目标的前提下，越简单的分析模型越有效。
第五步是形成观点或结论，把分析出的数据结果加以解读，以数据分析动态或数据分析报告的模式，用可视化、通俗语言的方式来表达整个分析步骤及结果，包括此次数据分析的目标、分析思路和方法、分析结果，并提出建议关注的重点和延伸方向。
第六步是实证使用，将第五步形成的分析结果用于审计实践，来帮助指引审计方向、推进实际工作。同时，实证使用也是对前期分析思路正确与否、完善与否的重要验证。若在实际操作时发现分析结果与实际情况出入较大，则可以反馈至数据分析组，帮助数据分析团队完善对业务和数据的理解及分析方法的思考，调整分析模型，必要时重新调整挖掘方向。

Ⅵ 浅谈审计工作如何应对大数据时代下机遇和挑战

首先先帮您了解下什么是大数据，大数据”意指一个超大的、无法在可承受的时间内范围内用传统容软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。 “大数据”的特点，业界将其归纳为4个”V”,即：Volume(容量),Variety(多样性),Velocity(时效性),Value(价值)。 然...