大數據環境下電子數據審計的應用

王岳安 汪子林 魯林沖

摘要：信息化時代的到來讓人們生活的方方面面都發生了變化。隨著云儲存、大數據應用軟件及技術的快速推廣，以電子數據為代表的信息資源大量集中模式逐漸成為各類審計信息儲存的主流。《國務院關于加強審計工作的意見》（國發【2014】48號）明確要求，“探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提供運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。”

關鍵詞：大數據；電子數據審計；發展應用；挑戰

1 大數據環境下的電子數據審計

審計手段近年來已逐步由手工紙質審計向電子數據審計渡，大數據、云計算等信息化技術已逐步融入到審計工作中，已成為審計工作人員的輔助工具。在實際審計工作中，考慮到不影響被審計單位信息系統正常運行等因素，工作人員一般是先對所需的信息數據進行采集，然后利用相關數據處理軟件對其進行預處理分析，從而找出相關的審計線索，最終獲得所需的審計證據，得出審計結果。

2 大數據環境下的電子數據審計機遇與挑戰

2.1 電子數據審計面臨的發展機遇

1）降低審計成本，提高審計效率

大數據環境下，云計算平臺上儲存著大量而詳實的數據信息，審計工作人員不用拘泥于被審計單位或會計事務所辦公室工作，可以打破地域限制去辦公，隨時隨地獲取所需審計電子數據，并利用相關數據分析軟件對審計數據進行有效比較和精準分析，同時也減少了紙質審計材料的保存程序，既縮減了數據采集的時間，又降低了審計所需的成本費用，大大提高了審計部門的審計效率。

2）減少審計誤差，提高審計質量

傳統的手工紙質審計為了縮減審計時間、提高審計的效率，一般不會對被審計單位的全部數據進行審計，而是采取抽樣審計的形式，這樣容易產生誤差，無形之間也增加了審計風險。而電子數據審計可以利用云計算技術對全部數據進行有效審計，避免了抽樣誤差的產生，有效提高了審計質量。

3）數據分析技術多樣化

在大數據環境下，隨著電子數據審計的進一步發展，Big Table、Flurry、魔鏡分析工具、可視化技術、交叉分析技術等多種智能技術已被廣泛的應用在電子數據審計領域，有效的提高了數據審計的準確性和可靠性，為電子數據審計的效率提升和智能發展帶來了較多便利和機遇。

2.2 大數據環境下電子數據審計面臨的挑戰

1）審計數據的處理風險。目前，從被審計單位采集的電子數據較為較為復雜、數據規模較為龐大，而且呈現低價值密度的現狀，這無疑加大了大數據分析預處理等程序的難度，從而更不容易獲得審計線索，給大數據環境下電子數據審計的進一步發展帶來了較多的不便也提出了巨大挑戰，對電子數據審計技術的提升提出了更高的要求。

2）審計數據的真實性風險。由于云計算平臺儲存的數據較為冗雜，且電子審計數據采集信息的渠道多，如果出現被審計單位提供的數據不全或缺失，或者審計工作人員操作失誤導致缺少數據等情況，就會影響電子審計數據的準確性和真實性，從而對最終的審計結果造成了一定影響。

3）審計數據的安全風險。大數據環境下，云計算平臺上儲存的數據數量大、種類多，而且一些數據比較重要而且涉及保密因素，在電子數據審計期間，如果平臺受到惡意網絡攻擊，就會造成數據丟失、泄露的風險，從而會造成嚴重的不良后果。這就對相應數據的保護技術提出了更高的要求和挑戰。

4）審計人才的匱乏風險。大數據環境下的電子數據審計，對審計人員的綜合素質提出了更高的要求。要想更好的運用大數據分析、處理技術、云計算技術去做好電子數據審計工作，審計人員必須具備一定的數據分析處理能力、良好的審計知識體系，并能熟練運用相關信息化技術，只有這樣才能更好的適應大數據環境下的電子數據審計工作，才能高效的完成審計任務。

5）大數據分析平臺的應用風險。現在市面上數據分析平臺的供應商比較多且繁雜，質量優劣難以衡量，如何篩選具有可靠性的數據分析平臺直接影響著后續電子數據審計工作的順利開展，無疑加大了審計風險。

3 大數據環境下的電子數據審計方法

3.1 電子審計數據的采集與集成方法

大數據環境下，除了采用通過中間文件復制、專用模板、直接復制等現有的數據采集方法以外，我們還可以把網絡數據采集法、Chukwa和Scribe等專門針對大數據采集的方法應用到不同種類的電子審計數據采集過程中，一方面提高了電子數據審計的效率和智能化，另一方面可以為電子數據審計工作提供更準確、更可靠的審計結果。

3.2 電子審計數據的預處理方法

在電子數據審計過程中，我們在云計算數據儲存平臺上采集的信息里面經常會存在一些重復多余的信息，所以這些數據不能立刻去進行數據分析，否則會直接降低數據處理的效，進而會影響數據處理的效果。這就要求我們在對采集數據進行真正分析和處理之前對不同來源的審計數據進行有效整合，去除重復冗雜的，然后對這些結構化的、非結構化的、半結構化的電子數據進行一次有效預處理，從而為接下來的數據處理和分析奠定基礎。

3.3 電子審計數據的分析與呈現方法

在傳統的人工審計數據的過程中，審計工作人員都要對采集的數據進行有效的匯總和整合，整理效率較為低下，且分析判斷的準確性不高。而在大數據環境下，很多智能化技術包括云計算技術、量子計算技術以及流處理技術等已被廣泛的應用在電子數據審計的過程中，很大程度的提升了大數據的計算速度。而且在賬表分析、統計分析以及數值分析等傳統審計數據分析方法的基礎上，分布式系統、Hadoop、Big Table和數據可視化等智能化技術已被較多的應用在電子數據審計分析的環節中，數據分析和呈現效率得到了顯著提高，智能審計已經成為今后的發展方向。

3.4 審計數據的存儲與管理方法

大數據環境下，由于審計數據的規模龐大且復雜，如何做好電子審計數據后續的儲存和管理是我們應該考慮的問題。這就要借助云計算平臺、Hadoop數據處理平臺、分布式文件系統等智能化技術，從而有效改變電子數據存儲構架、存儲設備，只有這樣才能更加全面且安全的存儲電子數據審計工作所需的海量數據，才能更好為審計部門提供便捷的服務。

4結語

在大數據環境下，運用審計數據分析的前沿理念和技術，開展數據分析和挖掘，致力于構建審計數據分析模型，可以有效降低審計人員的工作量，提高審計的效率和質量。

參考文獻：

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[2]姚東香.大數據時代地方財政審計信息化建設面臨的困難及建議[C]/江蘇省國家審計信息化專題研討會，2013.

（作者單位：國網安徽省電力有限公司宣城供電公司1 3

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