"大数据审计"变“审计大数据”？用错方法，大数据也成累赘
作者：互联网
如今，大数据技术已***至电商、智慧城市、金融等社会各领域，审计行业也难以抵挡大数据时代的浪潮。
然而，在推动审计进行转型的过程中，“大数据审计”常常沦为“审计大数据”。许多审计部门在开发或运用审计信息系统时，仅仅是利用功能更强大的数据采集和数据分析技术扩大了抽样范围，审计人员所使用的并非是真正意义上的“大数据”，而只是“大量数据”。
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那么，如何实现真正意义上的“大数据审计”呢？我们首先需要明确审计和大数据的特征和相关性，才能理解“大数据审计”的逻辑思路。
什么是审计
审计是指由专设机关依照法律对国家各级zf及金融机构、企业事业组织的重大项目和财务收支进行事前和事后的审查的独立性经济监督活动。
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近年来，随着各行各业信息化程度的不断提升，大数据时代悄然来临，为审计信息化发展带来了全新的机遇与挑战。
2020年，为了深入推进审计全覆盖，中央审计委员会发布《关于深入推进审计全覆盖的指导性意见》，意见明确提出，在财政审计上运用大数据审计，对本级预算执行和决算草案、对本级一级预算单位每年审计一遍，对其他被审单位五年审计一遍。
审计现状
就目前的审计工作实际来看，仍然存在着很多与大数据时代不相适应的地方：
1、审计信息化硬件落后
审计技术工具不适应性成为了制约审计发展的软肋。当前审计信息中心进行数据报送时仍然采用人工处理的方式，审计人员迫切需要一个好用的数据分析软件，对大数据进行存储、处理和检索，使数据的处理与分析更加便捷有效。
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2、审计技术的老化
目前审计人员在开展工作时，仍然采用人工看账的形式，这极大地降低了审计人员的工作效率。另外，原有的审计人员在面对大数据的处理方式一般沿用最原始的数据抽样进行分析，抽取样本的不确定性使得分析成果存在较大偏差，导致审计分析成果不但片面甚至和真相相距甚远。
3、审计数据可视化的缺乏
数据主要还是以报表的形式进行展现。报表格式固化，无法进行灵活的多维分析和透视分析，缺乏直观的图表展示，仪表盘样式单一，数据可视化程度很低。
4、审计信息化人才匮乏
审计人员虽然有丰富的财会审计知识和经验，但缺乏深层次的计算机专业知识。而大数据的超大体量使得数据的类型相当复杂，数据如何提炼，如何筛选出更有价值的信息是审计人员的首要难题。
BI在审计数据分析中的应用
该系统包含“数据采集-还原-清洗-分析-疑点-取证单-审计报告”等整个审计流程管理，并内置全面的财政、社保、公积金等审计模型，满足审计跨库查询、疑点自动生成、数据报送、自助分析、财务分析、专题分析、大屏展示、自动报告等多方面的需求。
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1、审计数据处理
大数据分析平台可接入多种数据源，支持多种类型数据的跨库查询，业务人员通过简单的拖拉拽时操作，可以自动关联不同数据库的数据。面对社保、公积金等大量数据，采用分布式高速缓存，1秒内可以快速查询十几亿条数据。
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2、审计财务分析
一站式大数据分析平台为审计提供财务总体看板，业务人员能实时掌控财务情况，及时发现数据疑点。
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3、审计业务分析
当审计面对大数据量的清单明细查询时，一站式数据分析平台提供自助化的操作界面，通过简单的鼠标勾选数据字段与查询条件快速获得所需数据，并提供聚合计算、 告警规则、重定义表关系、改变条件组合逻辑等功能。
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另外还采用了“类Excel数据透视表”的设计，能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
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4、审计报告自动生成
将Office Word/PPT/WPS作为报告的开发工具，基于报表体系制作可刷新数据的报告模板，将数据从IT环节贯通到办公系统。数据一刷即变，提高报告的制作效率。
5、复杂报表和数据报送
一站式大数据分析平台提供丰富的报表资源，囊括分组报表、清单报表、交叉报表、列表报表、多源报表、分片报表等各种类型报表，最大程度满足用户对报表的需求。
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6、审计大屏可视化
提供了面向业务人员的仪表盘设计工具，简单易用，业务人员10分钟即可轻松掌握。
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BI在审计数据分析中的价值
大数据时代改变了政府审计的外部坏境，同时也给政府审计带来了全新的技术手段。政府审计部门作为一个完整的组织，开展审计活动必然需要借助一定的技术和反映一定技术手段的设备来进行，技术和设备水平不仅影响政府审计的工作开展，而且会对政府审计部门的组织管理模式和审计职能的转变产生相当程度的影响。
1、应用商店促进模型共享与交流
通过应用商店，省市本级可将审计模型共享给下级审计单位，促进下级单位审计水平提高，下级审计单位也可以接入自己的数据直接生成审计疑点。
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2、审计全覆盖，精准出击
确保实现财政、社保、经责等方面审计数据全覆盖。
3、业务人员参与数据分析，提高效率
一站式大数据分析平台预设了取证单、审计报告模板，业务人员可以直接接入数据，一键刷新报表。另外，系统操作简便，业务人员可轻松参与数据分析。
标签：审计,数据分析,用错,报表,累赘,数据 来源： https://blog.51cto.com/14891685/2526243