大数据环境下审计数据分析技术方法略谈

基金课题：安徽省教育厅2015年度人文社科重点项目：大数据环境下两维语义证据理论在审计判断中的应用研究（SK2015A644）；安徽省审计厅2016年重点科研课题：大数据环境下审计变革及审计模式创新研究

【摘 要】在大数据环境下，数据审计工作既面临着严峻的挑战，又面临着前所未有的发展机遇。本文对大数据环境下的审计数据分析技术方法进行了一些有意义的探讨，希望对相关工作能够有所借鉴。

【关键词】大数据；审计工作；数据分析技术

一、引言

随着计算机技术和信息网络技术的不断发展，当前我国已经进入了大数据时代。而大数据时代的来临又催生了海量的信息数据，这一方面为数据的分析工作提供了发展机遇，但同时也对数据的处理和审计方法提出了更高的要求。在大数据的背景环境下，数据审计工作既面临着严峻的挑战，又面临着前所未有的发展机遇。一方面，大数据环境使得传统以查账为主的审计方法正变地不再适用；另一方面，大数据也推动了数据审计工作信息化的发展趋势，对推动审计方法不断发展和创新具有重要意义。总而言之，探讨研究大数据环境下的数据审计新途径正变地越来越重要，必须引起我们充分的重视。笔者结合自己多年的工作实践经验，就大数据环境下的审计数据分析技术方法进行了一些有意义的探讨，希望对相关工作能够有所借鉴。

二、大数据对数据审计分析工作的影响

1.对开展数据审计工作提供了机遇和挑战

大数据是计算机信息技术发展到一定阶段的必然产物，而这给数据审计工作提供了机遇和挑战。作为数据审计工作的核心技术——数据分析，能否从海量的信息数据中挖掘、分析出有价值的信息，将直接对大数据环境下的数据审计工作的效率产生重要影响。

2.提供海量完备的数据可以显著增加数据审计工作的精准性

在传统的数据审计工作中，一般采用抽样的方式来开展具体工作，而这显然会降低数据审计工作的精准性。在大数据时代下，因为可以提供与审计对象相关的海量完备数据，再借鉴应用大规模数据的分析和处理方法，从而就可以使审计结果更加全面反映审计对象，进而提升审计工作的准确性。总而言之，大数据的发展规避了抽样风险和从局部到整体的局限性，使得审计对象更加接近原始数据特性，这就极大地提高了数据审计工作的精准性。

3.大数据分析处理技术提高了审计数据分析效率

随着数据规模的不断增大，传统的批处理方式已經难以适应数据审计工作发展的需求，而伴随着大数据时代发展诞生的新型数据分析与挖掘技术可以帮助审计人员更加快速地捕捉到有价值的信息，甚至可以实现实时检测，这将会极大地提升审计数据分析效率。

4.大数据环境下对审计的研究还需进一步加强

目前国内对大数据特点及其分析、处理技术的研究较多，其中一个比较显著的代表就是云计算技术，同时也诞生了很多与大数据特点相匹配的软件产品和模型，这些都极大地推动了大数据时代下的信息技术的发展和进步。但与此同时我们也要清醒地认识到，我国当前对大数据环境下的审计工作的研究还比较少，对适应大数据特性的审计数据分析技术方法的研究更是刚刚起步，有很多关键技术还有待突破。

三、大数据环境下的审计数据分析技术方法研究

1.在审计计算中引入云处理平台

大数据的一个显著特点就是数据规模非常巨大，这使得传统的审计计算平台已经难以满足海量数据的分析要求，必须建立与大数据特性相匹配的新型审计计算系统。在这种背景形势下，引入云处理平台就变成了大势所趋。一方面，云平台可以为数据审计工作提供在线存储服务，使得审计人员可以随时通过网络来查询和管理海量的信息数据；另一方面，云平台可以通过集中供应的方式来对各种审计软件和数据类型进行整合，从而可以有效克服因系统、数据类型或软件不兼容而带来的局限性，真正提升审计工作的信息化和网络化水平。

2.在数据处理过程中应用分布式处理系统

面对海量的信息数据，审计数据分析效率是必须要解决的一个难题。在大数据时代下，通过使用分布式数据处理系统，可以实现数据的并行计算和流处理模式，从而有效改善传统批处理模式因先存储后处理而带来的时效性较差的问题，进而极大地提升数据审计分析的效率。

3.在数据分析过程中应用智能信息处理技术

智能信息处理技术包括数据的智能聚类技术、智能分析技术和智能挖掘技术等。大数据环境下，通过在审计工作中引入智能信息处理技术，就可以实现对海量信息数据的智能聚类、分析和挖掘，从而就可以帮助审计人员准确捕捉到信息对象的关键特征及其内在联系，进而有效提升审计工作的质量和效率。

4.在审计对象展示中应用数据可视化技术

传统的结构化数据一般通过数值、表格和统计图形来加以展示，而大数据还需要处理非结构化的数据，且大量的图表也不利于审计人员读取。在大数据环境下，可以利用新型的数据可视化技术来对审计对象进行展示，甚至可以利用三维形体来表达复杂信息，从而可以实现对审计对象的全方位、多角度展示，进而使审计人员可以更加直观地读出数据描述的问题。

四、结束语

现阶段，我国对大数据环境下的数据审计方法的研究仅处于起步阶段，有很多问题需要解决，还有必要进行更加深入的研究。

参考文献：

[1] 陈伟，SMIELIAUSKAS Wally.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法[J].计算机科学，2016，43（1）：8-13.

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[3] 孙玥璠，宋迪.大数据环境下基于孤立点分析的审计抽样方法[J].财务与会计， 2015，（14）：71-73.

[4] 戴璐，王洪波.浅谈大数据环境下审计风险的防范对策[J].科技创业月刊，2015， 28（13）：57-59.

作者简介：

刘志玲（1983—），女，汉族，安徽广德人，硕士，安徽审计职业学院会计系讲师，审计师、注册税务师、注册资产评估师，研究方向：审计、财务会计。