基于商业智能的审计方法研究与实现

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果基于商业智能的审计方法研究与实现［摘要］随着信息技术在财务管理领域的广泛应用，审计机构急需采用新的审计方式和手段，以提高审计质量，降低审计风险。本文利用商业智能技术，对审计方法进行新的探讨，并建立基于商业智能的审计模型，探讨在海量数据条件下进行审计的新途径。　　［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能　　　1前言　　课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，

2、应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　随着数据库技术的迅速发展以及管理信息系统在财务、审计中的广泛应用，许多企业和部门积累了海量的、以不同形式存储的数据资源，在信息化环境下，审计线索会通过电子数据表现出一定的特征，捕捉到这些特征进而进行分析取证，是计算机审计发展到目前阶段的一种有效做法［１］。如何在审计过程中迅速把握总体，从被审计单位浩如烟海的电子数据中根据需要找出有用的信息成摆在我们面前迫切需要解决的问题。商业智能系统建立在数据仓库、多维分析和数据挖掘等技术的基础之上，通过收集、整理和分析

3、企业内外部的各种数据，加深企业对客户及市场的了解，并使用一定的工具对企业经营状况、客户需求和市场动态等做出合理的评价及预测，为企业管理层提供科学的决策依据［２］。在财务审计应用中，基于数据仓库的ＯＬＡＰ应用可以使审计人员站在一定高度把握总体，从观察趋势、选择重点，到运用钻取、掌握明细，直至发现线索、引导延伸，实施一系列审计办法。数据挖掘可以从大量的财务审计数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，辅助人们进行决策判断。基于数据仓库、ＯＬＡＰ和数据挖掘的审计技术是一种崭新的审计方式，它将

4、带来以下革命性的变化：一是从“盲人摸象”转变为把握总体；二是从进点后摸线索转变为带着线索进点。因此，开展商业智能在审计中的应用研究，并在实践中推广应用，已经成为提升计算机审计水平的必然选择，有重要研究的意义和应用价值。　　　　2商业智能模型　　　　本文利用ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２００５构建基于商业智能的审计模型ＴＡｕｄｉｔＭｉｎ，如图１所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、ＯＬＡＰ多维分析、数据挖掘、前端展示等。　　2.１源系统课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济

5、具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用ＳＳＩＳ，通过数据清洗、转换和加载等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。　　2.２数据仓库　　该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集和数据集，用于数据挖掘的Ｃｕｂｅ也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Ｃｕｂｅ的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Ｃｕｂｅ的自动生成和重新生

6、成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。　　2.３ＯＬＡＰ多维分析　　ＯＬＡＰ为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过ＯＬＡＰ提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ＥＴＬ处理过的真实数据做相应的数据分析。　　2.４数据挖掘课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进

7、性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　数据挖掘模型的建立以ＭＤＸ语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Ｃｕｂｅ，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的ＳＳＡＳ和ＡＭＯ实现。　　2.５客户端　　即数据挖掘模型、报表和ＯＬＡＰ分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Ｗｅｂ的Ｂ／Ｓ结构。　　2.６