大数据审计下统计分析方法研究

冯晓坡

摘要：目前，我国已经进入了大数据时代，随之出现的大量的、形式较为复杂的数据对审计工作提出了更高的要求。基于此，本文分析了大数据审计下统计分析方法的作用，阐述了大数据审计下统计分析方法的具体使用。

关键词：大数据审计 统计分析 数据处理

引言：目前，我国已经提出了大数据战略，并已经在全国范围内对大数据的发展与应用进行了推广。大数据包含的数据信息量较为庞大，数据信息的类型较多，且进行数据信息处理的速度较快。所以，大数据的经济价值、商业价值以及社会价值较高。目前，大数据时代的到来使得电子数据审计受到了冲击。想要更好的实现电子数据审计的发展，就必须要结合大数据进行发展。这就使得在大数据中准确、快速的寻找到不易发现的违规点成为了相关审计人员的工作重点。

一、大数据审计下统计分析方法的作用

（一）数据信息的采集、导入以及预处理

相关审计人员必须明确的认识到，大数据审计并不是对传统审计的颠覆，而是对传统审计工作的改造与完善。在传统审计工作中，相关设计人员一般会使用Oracle数据库软件以及SQL对采集到的数据信息进行保存。在这一环节中，由于审计人员并会将特定的时间点作为审计时间，所以对于实时更新的数据信息并没有进行处理。但是，在大数据审计下，数据信息的采集工作更加简便。审计人员可以通过数据信息的备份与还原进行数据信息的采集，完成对实时更新的信息数据的处理。

（二）审计疑点的挖掘

相比与传统审计工作中使用的数据关联分析，大数据审计中使用的统计分析方式能够实现大量数据信息中离散点的快速、准确寻找，完成异常情况的寻找，使得问题的定位更加精准与迅速。大数据审计中统计分析方法的主要步骤为：使用已结构化的审计数据、回归分析、描述统计。主要完成了对海量数据在时间以及空间维度下的宏观趋势、分布、散度等的分析。这样的方式能够帮助审计人员更好的还原事件的原貌，对于审计单位的发展以及变化进行迅速且全面的掌握。

二、大数据审计下统计分析方法的使用

（一）基于云计算支持下的审计数据统计分析法

随着社会的不断发展，审计工作涉及到的数据量也得到了增加。而对于这样庞大的数据量进行审计数据统计分析工作时，使用传统的数据审计方式已经无法满足现代的审计要求。这就使得审计人员必须要使用大数据审计的统计分析方式，在保证审计质量的同时，降低数据审计统计分析的工作量。

基于云计算平台支持下的审计数据统计分析就能够完成在保证审计质量的同时，降低审计人员的工作量。在进行实际的数据审计工作中，相关审视人员只需要将需要进行统计分析的数据录入进相应的云计算平台中，就能够完成该项审计工作。云计算平台能够自动完成审计人员输入数据的分类、统计、核对以及计算等数据信息处理工作，真正实现了审计数据统计分析的跨空间处理。这样的方式能够对传统审计工作中格式不规范、软件不兼容等问题进行避免，提升了审计工作的信息化处理水平。

另外，云计算平台中还有着数据信息存储功能，能够实现对审计数据的云储存。这样，相关审计人员就可以利用互联网，对数据随时随地进行审计处理。同时，云计算平台中的存储已经实现了理论上的无线存储，相关审计人员只需要购买专用的数据存储空间，就能够确保数据信息的完整。

（二）基于No SQL技术支持下的审计数据统计分析法

在使用传统的审计方法会进行审计工作时，相关审计人员必须要利用被审计单位中的内部数据进行审计，这在一定程度上限制了审计工作的展开。在大数据的环境中，使用大数据审计能够完成对被审计单位的内部数据以及外部数据的全面审计分析，更好的保证了审计工作的准确性。其中，被审计单位的内部数据包括财务数据、人工数据信息、以及经营销售的相关数据等；而被审计单位的外部数据包括银行数据、交通数据等等，只有这两种数据进行统一的分析，才能得出最为准确的审计结果。

但是，传统的审计方式只能对审计数据进行静态的统计分析，对于数据中隐含的信息并不能进行精准的挖掘。基于No SQL技术支持下的审计数据统计分析法的使用，能够提升对被审计单位数据信息的统计分析的深度。由于No SQL技术是一种非关系型的数据库分析技术，所以有着良好的数据分析、检索、分类、统计以及计算的性能。这些性能的提供支持着No SQL技术对被审计单位中各类报表数据的深入挖掘，使得潛在的信息数据被有效的发掘出来。

（三）分布式处理系统

我国的移动互联网技术不断创新发展，使得大数据设计下的分布式处理系统已经得到了广泛的应用。目前，分布式处理系统在各大网络平台中都得到了使用，例如，Puma数据处理、Storm数据处理以及S4数据处理等。在进行大数据审计中，分布式处理系统有着较高的优势，能够为相关审计人员提供更好的审计服务。分布式处理系统在进行实际的数据审计与分析处理操作中，由于有着较高的实时性和较低的延迟性，所以能够依照审计的实际情况和数据信息的组成形式，自动的选择更加恰当的审计数据统计方式进行处理分析。

同时，延展性较高也是分布式处理系统的一大优势。在传统的审计工作中，如果某一个节点出现了计算的失误，则会导致整个审计工作的错误。但是分布式处理系统就有着一定的容错率，避免了由于某一节点的计算失误而产生的审计失效。

总结：综上所述，随着大数据时代的到来，审计人员在进行实际的审计工作中涉及到的数据量增加、数据的复杂程度也有所提升。在这样的背景下，必须要选择更加合适的统计分析方式进行大数据审计。大数据审计下统计分析方法能够更好的完成数据信息的采集、导入以及预处理，也能够实现对审计疑点的挖掘。通过使用基于云计算支持下的审计数据统计分析法、基于No SQL技术支持下的审计数据统计分析法以及分布式处理系统，提升了大数据审计的速度和准确性。