大数据时代审计
Ⅰ 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。
Ⅱ 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...
Ⅲ 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。
Ⅳ 面对当前大数据智能，审计业务提出怎样挑战
大数据对政府审计技术的挑战
首先，在大数据时代，物联网的发展使得数据之间的共享日益频繁。而政府审计数据又具有一定的保密性，但是大数据的数据较为冗杂，存在着很大的安全隐患。因此政府审计对大数据的监管技术的要求较高。具体包括：首先，数据储存，为了完成在成本和能耗相对较低的情况下达到可靠性较高的目标，一般要依靠重新配置冗余并加之云计算技术的帮助，在储存的时候要将数据分类，删除同类重复数据，减少数据的存储量，然后添加标签便于日后对数据进行抽查或检验;其次，数据处理，数据处理非常复杂，这种复杂性不仅是指数据样本自身，同时更是包含多重空间、多重结构以及多重实体间的一种交互的动态情况，这些情况很难通过传统的方法对其进行描述或分析，处理难度大大增加，也更加复杂，因而需要利用相互之间的关联来对语义进行分析得出易于理解的内容;最后，结果可视，使用这些工具得出的结果属于计算机语言，对于非计算机专业的审计人员来说，其结果是晦涩难懂的。然而要使结果更直观，更容易理解和分析，就需要通过审计软件和审计技术将审计结果可视化，而以目前的审计技术还不能够达到所需要求。
因此，对审计大数据的安全监管存在着巨大的问题，对审计技术的安全防护提出了更高的要求。同时，随着大数据的日渐庞大，审计技术需要及时更新审计技术，加强对审计大数据的安全管理;修补技术漏洞，不断完善审计技术。
(二)大数据对政府审计平台的挑战
1.政务管理模式的新发展
电子政务，是政府政务管理部门运用现代化信息搜集、传播技术、互联网通讯技术将政府对政务的管理与服务进行一定程度上的归集，通过互联网对政府组织结构和工作流程进行重新的组合和分配，优化资源，全面有效地为公众提供高效、透明和优质的服务。通过电子政务可以实现能够为公众提供更多的高效透明的信息和实质性的服务。
电子政务体系的健康高效有秩序的发展同样给国家审计带来了一系列的问题。其对于政府审计来说是一个全新的平台，电子政务建设可能脱离政府的管理体制，因而审计人员在进行审计的时候也许无法发现电子政务发挥的作用，也有可能不适应传统的管理体制，产生“电子浪费”影响审计资源的分配，新的信息孤岛也可能因此而产生。
2.云审计的新要求
随着信息技术的发展，审计技术不断更新，但是在方法和技术方面，其实质仍是现代审计，即仅提高了当时审计工作的效率。而大数据的出现，当前的审计已不能够满足审计工作的要求。同时，云计算的管理模式逐渐应用到了审计大数据中，云审计逐渐走进审计人员的视线。云审计是一种运用云计算技术并通过互联网完成的模式，审计人员通过运用储存在“云”端的各种数据与资源，更科学更有效地进行审计的过程，即云审计即为将大数据、云计算技术和互联网技术应用到国家审计的一种新模式。在大数据时代，云审计的优势明显，更能够适应时代发展的需要，最终将在审计管理、审计方式等方面实现根本性的变革。
(三)大数据对政府审计人员的挑战
随着信息技术的不断更新换代，伴随大数据、互联网+的时代来临，审计数据日益庞大，在进行审计工作时，审计人员自身的审计信息技术能力有更高的要求。主要涉及三个方面：
在云计算方面，由于时代的发展，云审计终将成为开展国家审计的趋势，而云计算技术又是云审计不可或缺的重要技术之一。云计算技术的发展要求审计人员不仅要具备较高的传统审计理论基础，同时也要掌握现代化信息技术的理论基础。因此，大数据时代的审计人员要求具备非常过硬的专业能力。大数据时代的审计人员不仅要掌握与审计相关的专业知识，而且还要在信息技术方面具有较强的认知。就目前的现状看来，审计人员虽具备较为完善的审计专业知识和较强的专业能力，但是对大数据、云计算技术等知识的认识和掌握较为欠缺，兼顾审计专业知识和大数据、云计算技术的专业人员更是少之又少，无法满足高速发展的社会对大数据时代审计的需求，现有的审计队伍中信息化审计人才急缺。
在大数据的收集方面，大数据时代的数据突破了传统审计的结构方式。传统的审计中的数据主要是以结构化数据为主，使用数据库来储存结构化的数据，根据分析的需要对数据建设数据仓库，从而进行多维度多内涵的操作，并运用数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，从而深度地获取信息。而在大数据时代，数据主要是以半结构化和非结构化数据为主，审计人员对这种类型的数据不太了解，传统的存储无法满足需要，如何对大数据进行搜集将是审计人员面临的一个新问题。同时大数据的收集也要遵守一定的法律法规，大数据的安全防护需要有相关的法治机制为依据和相关的技术作为保障。
大数据时代对人才的要求较高，急需复合型人才。同时，对在职的审计人员也提出了较高的要求，在平时的工作学习中，除了加强自身专业知识的学习之外，还需提高自身的数据处理能力、云计算技术能力等。
因此，大数据时代对国家审计的要求进一步提高，同时要求审计机关培养分析大数据的能力，发现经济运行过程中的突出问题与薄弱环节，为完善国家治理提出相关建议。
Ⅳ 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。
Ⅵ 如何利用大数据开展审计工作
数据可以反映问题，大数据管理是审计的一个非常有效的工具。
首先明确你们企业需要审计的方向：比如量、价格等等，有了方向之后，再有针对性的收集数据、分析数据，你就会看到很多问题。再结合发现的问题，到项目现场实地踏勘，找寻原因。