基于大数据背景的企业审计数据统计分析提升策略

孙浩

在当前大数据背景下，各个行业采纳并运用大数据科学，不仅创新传统数据处理方式，而且极大地提升了数据信息的处理速度。借助云计算的强大能力，企业可以将庞大且不断变化的数据储备在云端，并通过对这些数据的深度剖析，寻求有效的解决方案。特别是在企业审计数据统计分析中，信息系统的复杂性日益增加，审计数据统计任务所涉及的数据量庞大，分析过程颇具挑战。因此，运用大数据技术进行审计数据统计已成为必然选择，这能从根本上提升审计数据的统计和分析整体效能。本文基于大数据背景下的企业审计数据统计与分析，提出相应提升策略，以期为相关方提供参考。

一、大数据背景下企业审计数据统计分析工作的机遇与挑战

（一）机遇

1. 审计数据可信度更强

大数据技术对企业审计业务的转型升级具有积极推动作用，有助于优化运作模式，不断提升审计质量与效率，进而促进审计数据统计分析领域的创新发展。实施审计活动要求审计人员对审计资料进行精确解析，大数据技术则有助于提升审计数据的真实性。审计活动核心任务包括对企业、机构、各类功能性部门的项目及财政状况进行监管，并担负核实责任。在实施审计活动时，审计人员需要准确、仔细评估数据资料可靠性，借助大数据技术，能够更有效地开展审计任务，深入分析数据，降低人为因素导致的数据解读偏差，从而在一定程度上提升审计数据的准确性。

2. 审计效率明显提升

在审计数据统计分析工作中，由于其所涉信息规模巨大，每个环节均需精细处理，这导致传统审计方法复杂多变，审计人员工作负担重。随着大数据技术的应用，审计人员通过计算机技术实现信息搜集与解析，减轻了审计数据统计分析工作负担，同时又对提高审计数据统计分析工作效率产生了积极影响。

（二）挑战

1. 数据真实性难以保障

在大数据环境中，数据能够被快速搜集和处理，这显著提升了企业审计数据分析的效率。然而大数据技术在提升传统审计数据分析水平的同时，也带来了挑战。信息数据是企业记载运营和管理任务的重要手段，但是在应用大数据技术时，数据信息量过大可能会导致某些数据发生改变，产生不确定性，使得企业审计数据统计分析工作在执行时发生无法即刻解读或验证数据的完整性和真实性，从而影响了企业审计数据统计分析结果和分析效率，造成一定的审计风险。

2. 增加了违法行为发生的可能性

在大数据背景下，企业通过数据信息来描绘资金流动和经营管理状况。在这种环境下，即使是微小的变化也可能导致经济损失，一些违规人员便利用了这种情形，为其违规行为创造了更为隐秘的环境。基于此，在审计数据统计分析过程中，企业必须密切关注各类数据信息，但是传统的审计数据统计分析方法存在延迟，而且仅依赖于样本分析和财务报告的解读无法确切地识别出数据的错误，这就要求企业审计人员具有高度的数据敏锐度。

二、基于大数据背景的企业审计数据统计分析提升策略

（一）建立分布式数据处理系统

在大数据背景下，企业可以构建分布式数据处理系统提升审计工作效率。DDSMS是具备分散化数据处理功能的系统，具有数据流处理性，能显著减少数据处理的耗时，加快反馈效率，其架构参照图1。随着大数据技术的持续进步，DDSMS已经在众多的网络平台上得到了广泛运用，如S4和Puma数据处理等。DDSMS能够依照各种情况和数据的结构，自主挑选出最佳的数据处理方法来执行数据分析，这是其实时性的显著特征。另外，DDSMS系统具有扩展性。在过去的审计数据统计分析过程中，如果发生部分计算出现偏差，就会对全体系统的精确度产生负面影响。DDSMS的运用成功地解决了这个难题，增强系统的防错能力，无论是单个还是多个节点的出错，都能够对审计数据做出有力的统计和分析，从而确保了审计任务的真正有效。

（二）注重数据挖掘技术的应用

利用数据生成模型和数据检测模型，数据挖掘技术能应对当前大数据背景下大规模被审查数据的管理和分析，可以实现全面、深入的数据挖掘。根据数据架构差异，可采取的数据挖掘技术亦有所差别。

1. 数据概化技术

数据概化技术可以对数据库的具体内容进行简化，以满足用户在不同层次的信息需求，获取特定类型数据的基本状况，适用于审计数据的描述性探索，使审计人员能从多个角度和层次解读数据集。此外，审计人员还可运用数字化工具深入研究审计资料库中的信息，通过运用特征相关性研究等方法，对具体的财务信息进行更深入的展示，以揭示财务报告的基本特征，为审计人员识别伪造的财务报告提供参考。

2. 聚类分析技术

聚类分析技术能够协助识别数据密集与稀疏区域，揭示审计数据的分布特征及内在联系，进而更精准地确定审计关键领域。在进行企业审计数据的数据处理时，审计人员一般都会重点考虑错误和异常数据，聚类分析可以迅速发现不准确的审计信息，帮助审计人员深度探索并解读出“独特性”的内容，进而识别潜在的违规行为。

3. 利用大数据挖掘技术构建审计数据分析框架

审计数据分析框架如图2所示。在大数据环境下，审计数据统计分析工作的压力显著增大，因此，从海量数据中筛选出有价值的信息至关重要。利用大数据分析技术，审计人员能够探寻数据之间的隐藏规则，从而预测企业可能存在的风险和发展机会，这在某种程度上改善了审计管理方法。