大数据背景下企业审计工作面临的挑战与解决策略

马青晓

摘要：随着大数据时代的到来，企业审计工作面临着数据量和多样性、数据处理和分析以及数据安全性和隐私保护等多重挑战。从数据管理、数据分析和应用以及数据安全和隐私保护三个方面，提出了解决大数据背景下企业审计工作所面临的问题及挑战的策略，包括数据采集和处理策略、风险评估和控制策略以及数据加密和脱敏的策略等。此外，还介绍了相关技术在企业审计中的应用，对于企业审计工作在大数据时代能力的提高具有重要的指导意义。

关键词：大数据；企业审计；数据管理；数据分析；数据安全；隐私保护

引言

随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业的数据处理和管理面临了前所未有的挑战。在这种情况下，企业审计工作的难度也随之增加，需要对大规模的、复杂的数据进行审计和分析。在大数据背景下，企业审计工作面临着数据量和多样性、数据处理和分析以及数据安全性和隐私保护等多重挑战。为了解决这些挑战，企业需要制定合适的数据管理和分析策略，同时加强数据安全和隐私保护措施。本文从数据管理、数据分析和应用以及数据安全和隐私保护三个方面，提出了大数据背景下解决企业审计工作中挑战的策略，并介绍了相关技术在企业审计中的应用，旨在为企业审计工作在大数据时代的提高提供指导和参考。

一、大数据背景下企业审计工作面临的挑战

（一）数据获取和整合的难度增加

在大数据背景下，企业需要处理大量的数据来进行经营和管理决策，审计工作也需要依赖这些数据来评估企业的财务状况和运营情况。然而，数据获取和整合的难度增加是企业审计工作面临的一大挑战。

首先，数据获取的难度增加。随着企业业务范围和数据量的增加，获取和收集数据的难度也随之增加。一方面，数据来源多样化，包括企业内部的各种业务系统、外部的市场数据、社交媒体数据等，需要审计师对数据来源进行识别、收集和整合，而这些数据来源可能存在不同的格式和结构。另一方面，数据获取过程中可能存在一些技术性的难题，例如数据获取速度缓慢、数据安全性难以保障等问题，这些问题可能会延迟审计进程。

其次，数据整合的难度增加。数据的整合是将不同来源和格式的数据集成到一起，使其形成一个完整的数据集，以便进行分析和评估。数据整合需要考虑到数据的一致性、准确性和完整性等因素。而随着数据的增加和来源的多样化，数据整合的难度也相应增加。此外，不同系统的数据可能存在格式和编码不一致等问题，需要进行数据清洗和转换，这也会增加数据整合的难度［1］。

最后，数据质量的保证也是一个重要的挑战。数据的质量是审计工作的关键，如果数据存在错误或者遗漏，可能会导致审计师做出错误的结论。

因此，企业审计工作在大数据背景下，需要克服数据获取和整合的难度增加的挑战，采用先进的技术手段和方法来确保数据的准确性和完整性，从而保证审计结果的准确性和可靠性。

（二）数据的质量和准确性

在大数据背景下，数据的质量和准确性是企业审计工作面临的另一个挑战。由于数据的规模和来源的多样性，数据中存在各种类型的错误、缺失和偏差，这些问题可能导致审计工作的不准确和不可靠。因此，审计人员需要充分理解数据的本质和数据的来源，对数据进行更加细致的分析和系统性的整合，以确保数据的质量和准确性。

在审计工作中，数据的质量和准确性是影响审计结果重要因素。因此，审计人员需要对数据进行全面、准确的分析和评估，以确定数据的来源、真实性和准确性。审计人员在对数据进行分析和评估时，需要关注数据的来源和获取方法。数据的来源可以分为内部数据和外部数据，内部数据通常是企业内部系统生成的数据，外部数据则是从外部获取的数据。在获取数据时，需要确保数据来源可靠，并对数据进行准确性验证。

此外，数据的收集方法、存储方式、处理流程等因素也会对数据的质量和准确性产生影响。例如，数据收集、存储、处理过程中的误差等因素都可能导致数据质量和准确性的下降。为了确保审计工作的准确性和可信度，审计人员需要对数据的质量和准确性进行全面评估，采取必要的措施来提高数据的质量。例如，对数据进行检验、验证和比对，使用数据清洗和整合工具，以及制定数据使用的规范和标准等。

总之，在审计工作中，数据的质量和准确性对于审计结果的准确性和可信度至关重要。审计人员需要全面、准确地评估数据的质量和准确性，以保证审计结果真实性和可靠性。

（三）数据安全性与隐私保护

在审计工作中，数据安全性与隐私保护是非常重要的问题。大数据环境下，数据量大、来源复杂、种类繁多，因此数据安全性和隐私保护面临更多的挑战。在企业内部，大量的数据可能存储在各种不同的数据库中。因此，审计人员需要确保这些数据库的安全性，并遵守相关的隐私保护法律法规。

另外，在数据采集和存储过程中，数据的泄露和篡改也是一个重要的问题。为了确保数据的安全性和隐私保护，审计人员需要采用合适的技术手段，例如加密、身份认证、访问控制等等，保护数据的完整性和机密性。同时，审计人员需要采用合法的方式去收集数据，以避免非法数据收集和使用带来的风险。

此外，审计人员还需要注意数据共享的问题。在大数据环境下，数据的共享可以提高数据的价值和利用率，但同时也可能泄露数据的隐私和机密信息。审計人员需要制定严格的数据共享政策和机制，以确保数据的安全性和隐私保护。

总之，数据安全性和隐私保护是审计工作中必须重视的问题，审计人员需要充分了解数据安全和隐私保护的相关法律法规和技术手段，以确保审计结果的准确性和可信度。同时，审计人员还需要密切关注数据安全和隐私保护的最新发展，不断更新自身的知识和技能，以应对不断变化的风险挑战。

二、解决大数据背景下企业审计工作面临挑战的策略

（一）数据管理策略

1.数据采集和处理的策略

随着大数据技术的快速发展，企业审计工作也正面临着越来越多的挑战。传统的审计模式已经无法满足企业对审计工作的要求，因此，大数据分析成为了当前企业审计工作的重要内容之一。在大数据背景下，数据采集和处理成了企业审计的重要策略。首先，对于数据采集，企业需要通过云计算等技术手段，将企业运营过程中产生的各种数据集中存储，包括财务、销售、采购、库存、人力资源、生产等各个环节的数据，并将这些数据统一清洗、标准化。同时，企业需要建立数据中心，通过数据平台进行数据集成，实现数据的跨系统、跨部门共享，为后续的审计工作提供基础数据。其次，对于数据处理，企业需要建立企业级数据仓库，将各个系统的数据汇总起来，形成完整的企业数据集。通过数据分析工具，对数据进行分析和挖掘，识别异常数据和潜在风险，并提高审计工作的效率和准确性。此外，还需要建立风险预警系统和智能审计系统，实现对企业运营过程的实时监控和预警。

2.数据存储和备份的策略

随着大数据时代的到来，企业中大量的数据得到了高速增长，企业审计工作也因此要面对更广泛和复杂的挑战。因此，在大数据背景下，数据存储和备份成为企业审计工作中必须重视的关键策略。数据存储是保证数据安全和可靠性的一项关键工作［2］。首先，审计部门需要选择合适的存储设备，从传统硬盘、固态硬盘到云存储等多个角度考虑。在选择存储设备时，企业应该注重设备的可靠性、扩展性、容量和成本等方面。其次，企业还需要注意数据存储的数据备份策略，确保数据能够及时备份、可恢复和数据冗余。为了解决这个问题，审计部门可以采用多种方案，如本地备份、远程备份和云备份等。数据备份是数据存储的有机组成部分，不可或缺。对于不同的数据应用，应该提出不同的数据备份策略，这样才能更好地为审计工作服务。例如，对于重要的数据应该进行实时备份，并将数据保存在多个地方，避免出现因不明原因造成数据丢失的情况。同时，还需要定期主动测试备份的数据是否有效，以防止数据被恶意破坏。

3.数据清洗和标准化的策略

在大数据背景下，企业的审计工作需要依赖大量的数据，但这些数据可能存在着不规范的格式、重复的记录、缺失的字段等问题。这时候就需要进行数据清洗和标准化的策略，以保证审计工作的准确性和有效性。首先，数据清洗是必要的。清洗的过程中需要去除重复的记录、缺失值、异常值等问题。去除重复可以避免在数据分析和报告生成的过程中数据被重复计算，缺失值和异常值的处理则可以保证审计工作的数据准确性。在实际操作过程中，可以采用数据工具对数据进行可视化，便于发现数据中的异常，以及对数据进行分类和筛选。其次，数据标准化也是重要的。数据的格式和结构不同会导致数据在不同的系统和应用中不兼容，影响企业审计工作的进行。为了避免这种情况的发生，需要对数据进行标准化处理。这包括对数据字段、单位、数据格式等进行统一处理，确保数据在不同应用和系统中都可以被正确地读取和使用。在数据清洗和标准化的过程中，可以应用一些技术手段，比如数据预处理技术、数据挖掘技术等。例如，使用数据预处理技术时，可以采用数据采样、数据变换等方式对原始数据进行处理，从而得到更加清晰、准确的数据；利用数据挖掘技术，可以在数据中自动发现异常和规律，从而更有效地进行数据清洗和标准化。

（二）数据分析和应用策略

1.数据挖掘和机器学习的策略

在大数据背景下，数据挖掘和机器学习是解决企业审计工作面临挑战的关键策略之一。首先，需要明确分析目标和需要分析的数据，确定数据预处理、特征提取和模型选择等步骤。其次，根据数据的特点选择适合的算法和模型进行建模和优化，并进行模型评估和选择。最后，将模型应用于实际审计工作中，发现异常数据和潜在的风险点，提高审计效率和准确性。

2.決策支持和管理的策略

一是预测模型和算法。通过建立相应的预测模型和算法，能够将企业的历史数据、市场数据等有关信息融合在一起，提供基于数据的决策支持。二是实时监测和风险预警。利用实时监测技术和风险预警，能够将关键业务信息和风险因素及时反馈到审计人员和企业管理人员的手中，以便及时制订应对方案。三是多元化数据源管理和报告。为了更好地支持审计工作，应确保对数据源的多元化管理，例如审计系统、财务系统、操作系统等，并建立相应的报告系统，满足审计人员和管理人员的多元化需求。四是审计自动化。利用现代技术手段自动化审计过程，大大提高审计效率。例如，利用人工智能技术快速审查大量数据并自动发现潜在的审计风险，从而提高审计人员的工作效率和准确性。五是审计标准化。对于大数据背景下的企业审计工作，应该建立相应的标准化方案，确保审计人员的工作质量和准确性，同时也有助于企业管理人员更好地了解和评估审计工作成果。

（三）数据安全和隐私保护策略

1.数据保密和权限控制的策略

一是数据加密和访问控制。对存储在数据库中的敏感数据进行加密，使用访问控制策略来规定谁可以访问数据以及可以如何使用数据。二是身份验证。企业应使用多因素身份验证，以确保只有授权的人员可以访问数据。三是数据脱敏。对于共享数据，可以通过数据脱敏技术对数据进行处理，在保留数据关键属性的同时，对数据中的敏感信息进行隐藏或替换，从而降低数据泄露的风险。四是数据备份和恢复。企业应定期备份数据，并确保备份数据与源数据之间的同步。五是审计。企业应在系统中启用审计功能，以跟踪谁访问了数据以及如何使用了数据。六是数据流程控制。企业应对数据流程进行控制，这包括对数据的收集、存储、处理、传输和销毁等方面的控制。

2.安全监控和风险预警的策略

为确保审计过程中数据的安全性和隐私保护，企业应建立综合的安全管理体系。此外，企业应持续监控数据安全并进行风险评估，以识别潜在的安全威胁并及时采取措施预防。

三、结束语

在大数据背景下，企业审计工作面临着数据量和多样性、数据处理和分析、数据安全和隐私保护等多重挑战。为解决这些挑战，企业应采取一系列策略。首先，在数据管理方面，企业应采用有效的数据采集和处理、存储和备份、清洗和标准化等策略来确保数据的质量和可靠性。其次，在数据分析和应用方面，企业可以采用数据挖掘和机器学习、风险评估和控制、决策支持和管理等策略来提高审计的效率和准确性。最后，在数据安全和隐私保护方面，企业应采取数据保密和权限控制、数据加密和脱敏、安全监控和风险预警等策略来确保数据的安全性和隐私性。

参考文献：

［1］陈媛.大数据时代会计人才培养思考［J］.合作经济与科技，2023（06）：100-101.

［2］隗琳琳.大数据背景下企业内部控制与风险管理思考［J］.合作经济与科技，2023（05）：133-135.

［3］于洪艳.探讨大数据时代企业财务会计向管理会计的转型［J］.中国集体经济，2023（06）：148-151.