第1个回答 2018-07-19
大数据分析是通过对大规模、多样化的数据进行科学化采集和分析，从而挖掘出其中隐藏价值的过程。大数据时代的到来，给现代企业审计提出了新的要求和新的挑战。如何在信息时代更有效地进行企业审计是审计机关需要面对和解决的问题。
一、大数据分析是创新企业审计技术方法的必然要求
“审计工作，就是让数据说话”。传统的企业审计是事后审计，在事后对企业的会计报表、账簿和凭证等财务资料进行抽查核实，是让财务数据说话的事后审计。大数据时代是实时审计，实时采集企业的业务数据，并与企业外部的银行、工商、税务、物流、其他企业业务数据等进行综合分析与挖掘，实时判断企业生产经营情况，甚至基于当前状态对企业未来发展进行短期预判，是让业务数据说话的实时审计。现阶段，我们正处在由传统审计向大数据审计的转化过程中，但仍处于以财务审计为主、外部数据核查为辅的大数据初级阶段。
要在一个行业中应用大数据技术，不能一蹴而就，前期探索阶段需要以技术和工具为主，从分析工具及分析思路出发挖掘价值；后期则以数据为主，从数据本身出发挖掘价值。在当前的企业审计实践中，大数据应用较为原始，主要体现在数据分析理念的应用上。即通过采集企业某业务流程的全部数据，结合外部信息系统或记录台账，对该业务的流程进行全面多维度对比分析。通过贯彻大数据“样本=总体”、“相关>因果”的理念，数据分析不再拘泥于抽样调查，也不仅仅局限于业务流程本身，而是以全体业务数据关联外部数据，从业务本身及相关流程进行分析挖掘。大数据审计思维对企业的业务数据分析共分为以下6个步骤：
第一步是对业务或问题进行了解。要了解企业业务的性质、业务流程、关键节点、管控可能存在的薄弱环节和漏洞，从各个角度理解企业业务并初步提出可能存在的问题，这是分析思路和分析模型的出发点。
第二步是对数据进行了解。要了解该业务会产生什么数据、数据存储位置、存储形式和结构、不同阶段业务活动在数据中如何体现、数据库的设计结构和数据字典以及更新策略如何设计等。除本业务外，还需了解该业务的外部活动，互动的外部活动产生的数据存储位置、存储形式等，这是对数据进行分析的基础工作。
第三步是准备数据。若进入真正的大数据时代，此步骤会因数据太大无法移动而被舍弃，但现阶段还不能跳过。准备数据即先采集目标业务信息系统的所有数据，并根据第二步对数据的了解对所收集数据进行整理、重组，在可行的前提下，进行丢弃数据中的冗余、噪声，对明显的错误进行纠错等清洗操作，这是用于分析的数据原材料。
第四步是正式对数据进行分析，以第一步提出的问题为目标，采取合适的分析方法，建立相应的分析模型，对第三步准备好的数据进行分析和挖掘，找出其中所需的结果。分析方法和模型不是越复杂越好，在能达成目标的前提下，越简单的分析模型越有效。
第五步是形成观点或结论，把分析出的数据结果加以解读，以数据分析动态或数据分析报告的模式，用可视化、通俗语言的方式来表达整个分析步骤及结果，包括此次数据分析的目标、分析思路和方法、分析结果，并提出建议关注的重点和延伸方向。
第六步是实证使用，将第五步形成的分析结果用于审计实践，来帮助指引审计方向、推进实际工作。同时，实证使用也是对前期分析思路正确与否、完善与否的重要验证。若在实际操作时发现分析结果与实际情况出入较大，则可以反馈至数据分析组，帮助数据分析团队完善对业务和数据的理解及分析方法的思考，调整分析模型，必要时重新调整挖掘方向。本回答被网友采纳
一、大数据分析是创新企业审计技术方法的必然要求
“审计工作，就是让数据说话”。传统的企业审计是事后审计，在事后对企业的会计报表、账簿和凭证等财务资料进行抽查核实，是让财务数据说话的事后审计。大数据时代是实时审计，实时采集企业的业务数据，并与企业外部的银行、工商、税务、物流、其他企业业务数据等进行综合分析与挖掘，实时判断企业生产经营情况，甚至基于当前状态对企业未来发展进行短期预判，是让业务数据说话的实时审计。现阶段，我们正处在由传统审计向大数据审计的转化过程中，但仍处于以财务审计为主、外部数据核查为辅的大数据初级阶段。
要在一个行业中应用大数据技术，不能一蹴而就，前期探索阶段需要以技术和工具为主，从分析工具及分析思路出发挖掘价值；后期则以数据为主，从数据本身出发挖掘价值。在当前的企业审计实践中，大数据应用较为原始，主要体现在数据分析理念的应用上。即通过采集企业某业务流程的全部数据，结合外部信息系统或记录台账，对该业务的流程进行全面多维度对比分析。通过贯彻大数据“样本=总体”、“相关>因果”的理念，数据分析不再拘泥于抽样调查，也不仅仅局限于业务流程本身，而是以全体业务数据关联外部数据，从业务本身及相关流程进行分析挖掘。大数据审计思维对企业的业务数据分析共分为以下6个步骤：
第一步是对业务或问题进行了解。要了解企业业务的性质、业务流程、关键节点、管控可能存在的薄弱环节和漏洞，从各个角度理解企业业务并初步提出可能存在的问题，这是分析思路和分析模型的出发点。
第二步是对数据进行了解。要了解该业务会产生什么数据、数据存储位置、存储形式和结构、不同阶段业务活动在数据中如何体现、数据库的设计结构和数据字典以及更新策略如何设计等。除本业务外，还需了解该业务的外部活动，互动的外部活动产生的数据存储位置、存储形式等，这是对数据进行分析的基础工作。
第三步是准备数据。若进入真正的大数据时代，此步骤会因数据太大无法移动而被舍弃，但现阶段还不能跳过。准备数据即先采集目标业务信息系统的所有数据，并根据第二步对数据的了解对所收集数据进行整理、重组，在可行的前提下，进行丢弃数据中的冗余、噪声，对明显的错误进行纠错等清洗操作，这是用于分析的数据原材料。
第四步是正式对数据进行分析，以第一步提出的问题为目标，采取合适的分析方法，建立相应的分析模型，对第三步准备好的数据进行分析和挖掘，找出其中所需的结果。分析方法和模型不是越复杂越好，在能达成目标的前提下，越简单的分析模型越有效。
第五步是形成观点或结论，把分析出的数据结果加以解读，以数据分析动态或数据分析报告的模式，用可视化、通俗语言的方式来表达整个分析步骤及结果，包括此次数据分析的目标、分析思路和方法、分析结果，并提出建议关注的重点和延伸方向。
第六步是实证使用，将第五步形成的分析结果用于审计实践，来帮助指引审计方向、推进实际工作。同时，实证使用也是对前期分析思路正确与否、完善与否的重要验证。若在实际操作时发现分析结果与实际情况出入较大，则可以反馈至数据分析组，帮助数据分析团队完善对业务和数据的理解及分析方法的思考，调整分析模型，必要时重新调整挖掘方向。本回答被网友采纳
相似回答
