大数据时代的审计分析

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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大数据时代的审计分析　　一、什么是大数据　　最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学，这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。大数据可以说是计算机和互联网结合的产物，计算机实现了数据的数字化；互联网实现了数据的网络化；两者结合才赋予了大数据生命力！近几年，计算机和互联网的飞速发展，大数据概念如雨后春竹般涌现在人们的生活中。美国互联网中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年就会翻一番，而且目前世界上90%的

2、数据都是最近几年才产生的。根据对大数据的理解，我们很容易发现大数据的显著特点：第一，数据体量巨大。从GB级别，跃升到TB级别，更甚至跃升到PB级别。第二，数据类型繁多。除了传统的数据外，网络日志、视频、图片等等都是需要分析的数据类型。第三，数据价值密度低。例如视频分析，在连续不断的监控中，可能有用的数据仅仅一两秒。第四，数据处理速动快。第五，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。　　二、大数据下带给审计分析的新思考　　随着信息技术的不断发展，数据在生产过程，企业管理中起着越来越重要的作用，这种认识的提高也给审计分析带来新的思考。

3、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　　1.大数据处理模式　　XX年7月9日，中国审计署副审计长石爱在北京信息科技大学看望审计数据分析师高级培训班学时指出，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”时代的来临会对审计工作产生深远影响。　　在大数据时代，建设信息采集、数题的据处理

4、、审计作和审计管理为一体的审计服务平台。在这种数处理模式中，应该做到以下几个方面。　　搭建具备大数据处理能力的“云审计”平台基础。包括审计数据模块，主要是对各类信息资源的及时充分获取、有效管理、充分共享和灵活检索；审计应用模块，主要是对各类信息资源的持续监测；审计管理模块主要实现审计流程的智能化管理和成果贡献。因此，通过这个平台对各类信息进行及时获取、分析、利用等进行“智能化”审计分析，为审计工作提供有效支持工作。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

5、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　　形成“数据驱动”的审计联盟技术方法核心体系。更新审计的理念、方法和工具等，摒弃关系型的数据分析工具向非关系型数据分析工具转换。对海量的信息进行持续的深层次的挖掘，揭示风险特征及关联关系。内部审计在信息化条件下运用大数据挖掘技术，审计不在需要分别获取各个部门对业务数的相关数据，只要接入企业内部网络，所有审计所需的数据在设置一定权限后都可以直接获取，很大程度上节约了审计成本。通过据的全面性筛查和关联分析，突破不同业务部门之间的“隔离墙”，实现对跨部门、跨区域、

6、跨机构、跨业务、跨产品、跨风险信息的关联整合，持续、系统性地监测业务发展与风险变化趋势，捕捉到数据背后隐藏的各种风险及相互关联，前瞻性地提出审计建议。　　2.全面采集原始数据　　在传统的审计过程中，审计人员往往采用：提出数据需要然后转换成标准表形式，进而进行数据分析的方式。标准表的转换工作一般有被审计单位完成，这样势必会引起一部分问题：首先，如果审计人员不了解被审计单位的业务流程，很容易出现提出需要的数据不准确，进而影响审计结果，再者，由被审计单位提高的数据可能出现信息准确性问题。这些问题都影响审计结果，在一定程度上会导致审计失败。　　解决这些问题的最佳方式

7、是采用原始数据。除了使用传统的关系型数据库Oracle和SQLserver等来存储每一笔数据，还可以利用Redis和MongoDB这样的非关系型数据库用于数据的采集。非关系型数据库可以处理超大量的数据，易扩展，有灵活的数据模型，在大数据采集中运用较多。　　3.导入以及分析。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　　大数据时代，采集端本身已经有很多不同类型

8、的数据库，但要对所采集的数据进一步分析，仍需将采集端