大數據審計下統計分析方法研究

馮曉坡

摘要：目前，我國已經進入了大數據時代，隨之出現的大量的、形式較為復雜的數據對審計工作提出了更高的要求。基于此，本文分析了大數據審計下統計分析方法的作用，闡述了大數據審計下統計分析方法的具體使用。

關鍵詞：大數據審計 統計分析 數據處理

引言：目前，我國已經提出了大數據戰略，并已經在全國范圍內對大數據的發展與應用進行了推廣。大數據包含的數據信息量較為龐大，數據信息的類型較多，且進行數據信息處理的速度較快。所以，大數據的經濟價值、商業價值以及社會價值較高。目前，大數據時代的到來使得電子數據審計受到了沖擊。想要更好的實現電子數據審計的發展，就必須要結合大數據進行發展。這就使得在大數據中準確、快速的尋找到不易發現的違規點成為了相關審計人員的工作重點。

一、大數據審計下統計分析方法的作用

（一）數據信息的采集、導入以及預處理

相關審計人員必須明確的認識到，大數據審計并不是對傳統審計的顛覆，而是對傳統審計工作的改造與完善。在傳統審計工作中，相關設計人員一般會使用Oracle數據庫軟件以及SQL對采集到的數據信息進行保存。在這一環節中，由于審計人員并會將特定的時間點作為審計時間，所以對于實時更新的數據信息并沒有進行處理。但是，在大數據審計下，數據信息的采集工作更加簡便。審計人員可以通過數據信息的備份與還原進行數據信息的采集，完成對實時更新的信息數據的處理。

（二）審計疑點的挖掘

相比與傳統審計工作中使用的數據關聯分析，大數據審計中使用的統計分析方式能夠實現大量數據信息中離散點的快速、準確尋找，完成異常情況的尋找，使得問題的定位更加精準與迅速。大數據審計中統計分析方法的主要步驟為：使用已結構化的審計數據、回歸分析、描述統計。主要完成了對海量數據在時間以及空間維度下的宏觀趨勢、分布、散度等的分析。這樣的方式能夠幫助審計人員更好的還原事件的原貌，對于審計單位的發展以及變化進行迅速且全面的掌握。

二、大數據審計下統計分析方法的使用

（一）基于云計算支持下的審計數據統計分析法

隨著社會的不斷發展，審計工作涉及到的數據量也得到了增加。而對于這樣龐大的數據量進行審計數據統計分析工作時，使用傳統的數據審計方式已經無法滿足現代的審計要求。這就使得審計人員必須要使用大數據審計的統計分析方式，在保證審計質量的同時，降低數據審計統計分析的工作量。

基于云計算平臺支持下的審計數據統計分析就能夠完成在保證審計質量的同時，降低審計人員的工作量。在進行實際的數據審計工作中，相關審視人員只需要將需要進行統計分析的數據錄入進相應的云計算平臺中，就能夠完成該項審計工作。云計算平臺能夠自動完成審計人員輸入數據的分類、統計、核對以及計算等數據信息處理工作，真正實現了審計數據統計分析的跨空間處理。這樣的方式能夠對傳統審計工作中格式不規范、軟件不兼容等問題進行避免，提升了審計工作的信息化處理水平。

另外，云計算平臺中還有著數據信息存儲功能，能夠實現對審計數據的云儲存。這樣，相關審計人員就可以利用互聯網，對數據隨時隨地進行審計處理。同時，云計算平臺中的存儲已經實現了理論上的無線存儲，相關審計人員只需要購買專用的數據存儲空間，就能夠確保數據信息的完整。

（二）基于No SQL技術支持下的審計數據統計分析法

在使用傳統的審計方法會進行審計工作時，相關審計人員必須要利用被審計單位中的內部數據進行審計，這在一定程度上限制了審計工作的展開。在大數據的環境中，使用大數據審計能夠完成對被審計單位的內部數據以及外部數據的全面審計分析，更好的保證了審計工作的準確性。其中，被審計單位的內部數據包括財務數據、人工數據信息、以及經營銷售的相關數據等；而被審計單位的外部數據包括銀行數據、交通數據等等，只有這兩種數據進行統一的分析，才能得出最為準確的審計結果。

但是，傳統的審計方式只能對審計數據進行靜態的統計分析，對于數據中隱含的信息并不能進行精準的挖掘。基于No SQL技術支持下的審計數據統計分析法的使用，能夠提升對被審計單位數據信息的統計分析的深度。由于No SQL技術是一種非關系型的數據庫分析技術，所以有著良好的數據分析、檢索、分類、統計以及計算的性能。這些性能的提供支持著No SQL技術對被審計單位中各類報表數據的深入挖掘，使得潛在的信息數據被有效的發掘出來。

（三）分布式處理系統

我國的移動互聯網技術不斷創新發展，使得大數據設計下的分布式處理系統已經得到了廣泛的應用。目前，分布式處理系統在各大網絡平臺中都得到了使用，例如，Puma數據處理、Storm數據處理以及S4數據處理等。在進行大數據審計中，分布式處理系統有著較高的優勢，能夠為相關審計人員提供更好的審計服務。分布式處理系統在進行實際的數據審計與分析處理操作中，由于有著較高的實時性和較低的延遲性，所以能夠依照審計的實際情況和數據信息的組成形式，自動的選擇更加恰當的審計數據統計方式進行處理分析。

同時，延展性較高也是分布式處理系統的一大優勢。在傳統的審計工作中，如果某一個節點出現了計算的失誤，則會導致整個審計工作的錯誤。但是分布式處理系統就有著一定的容錯率，避免了由于某一節點的計算失誤而產生的審計失效。

總結：綜上所述，隨著大數據時代的到來，審計人員在進行實際的審計工作中涉及到的數據量增加、數據的復雜程度也有所提升。在這樣的背景下，必須要選擇更加合適的統計分析方式進行大數據審計。大數據審計下統計分析方法能夠更好的完成數據信息的采集、導入以及預處理，也能夠實現對審計疑點的挖掘。通過使用基于云計算支持下的審計數據統計分析法、基于No SQL技術支持下的審計數據統計分析法以及分布式處理系統，提升了大數據審計的速度和準確性。