基于大數據背景的企業審計數據統計分析提升策略

孫浩

在當前大數據背景下，各個行業采納并運用大數據科學，不僅創新傳統數據處理方式，而且極大地提升了數據信息的處理速度。借助云計算的強大能力，企業可以將龐大且不斷變化的數據儲備在云端，并通過對這些數據的深度剖析，尋求有效的解決方案。特別是在企業審計數據統計分析中，信息系統的復雜性日益增加，審計數據統計任務所涉及的數據量龐大，分析過程頗具挑戰。因此，運用大數據技術進行審計數據統計已成為必然選擇，這能從根本上提升審計數據的統計和分析整體效能。本文基于大數據背景下的企業審計數據統計與分析，提出相應提升策略，以期為相關方提供參考。

一、大數據背景下企業審計數據統計分析工作的機遇與挑戰

（一）機遇

1. 審計數據可信度更強

大數據技術對企業審計業務的轉型升級具有積極推動作用，有助于優化運作模式，不斷提升審計質量與效率，進而促進審計數據統計分析領域的創新發展。實施審計活動要求審計人員對審計資料進行精確解析，大數據技術則有助于提升審計數據的真實性。審計活動核心任務包括對企業、機構、各類功能性部門的項目及財政狀況進行監管，并擔負核實責任。在實施審計活動時，審計人員需要準確、仔細評估數據資料可靠性，借助大數據技術，能夠更有效地開展審計任務，深入分析數據，降低人為因素導致的數據解讀偏差，從而在一定程度上提升審計數據的準確性。

2. 審計效率明顯提升

在審計數據統計分析工作中，由于其所涉信息規模巨大，每個環節均需精細處理，這導致傳統審計方法復雜多變，審計人員工作負擔重。隨著大數據技術的應用，審計人員通過計算機技術實現信息搜集與解析，減輕了審計數據統計分析工作負擔，同時又對提高審計數據統計分析工作效率產生了積極影響。

（二）挑戰

1. 數據真實性難以保障

在大數據環境中，數據能夠被快速搜集和處理，這顯著提升了企業審計數據分析的效率。然而大數據技術在提升傳統審計數據分析水平的同時，也帶來了挑戰。信息數據是企業記載運營和管理任務的重要手段，但是在應用大數據技術時，數據信息量過大可能會導致某些數據發生改變，產生不確定性，使得企業審計數據統計分析工作在執行時發生無法即刻解讀或驗證數據的完整性和真實性，從而影響了企業審計數據統計分析結果和分析效率，造成一定的審計風險。

2. 增加了違法行為發生的可能性

在大數據背景下，企業通過數據信息來描繪資金流動和經營管理狀況。在這種環境下，即使是微小的變化也可能導致經濟損失，一些違規人員便利用了這種情形，為其違規行為創造了更為隱秘的環境。基于此，在審計數據統計分析過程中，企業必須密切關注各類數據信息，但是傳統的審計數據統計分析方法存在延遲，而且僅依賴于樣本分析和財務報告的解讀無法確切地識別出數據的錯誤，這就要求企業審計人員具有高度的數據敏銳度。

二、基于大數據背景的企業審計數據統計分析提升策略

（一）建立分布式數據處理系統

在大數據背景下，企業可以構建分布式數據處理系統提升審計工作效率。DDSMS是具備分散化數據處理功能的系統，具有數據流處理性，能顯著減少數據處理的耗時，加快反饋效率，其架構參照圖1。隨著大數據技術的持續進步，DDSMS已經在眾多的網絡平臺上得到了廣泛運用，如S4和Puma數據處理等。DDSMS能夠依照各種情況和數據的結構，自主挑選出最佳的數據處理方法來執行數據分析，這是其實時性的顯著特征。另外，DDSMS系統具有擴展性。在過去的審計數據統計分析過程中，如果發生部分計算出現偏差，就會對全體系統的精確度產生負面影響。DDSMS的運用成功地解決了這個難題，增強系統的防錯能力，無論是單個還是多個節點的出錯，都能夠對審計數據做出有力的統計和分析，從而確保了審計任務的真正有效。

（二）注重數據挖掘技術的應用

利用數據生成模型和數據檢測模型，數據挖掘技術能應對當前大數據背景下大規模被審查數據的管理和分析，可以實現全面、深入的數據挖掘。根據數據架構差異，可采取的數據挖掘技術亦有所差別。

1. 數據概化技術

數據概化技術可以對數據庫的具體內容進行簡化，以滿足用戶在不同層次的信息需求，獲取特定類型數據的基本狀況，適用于審計數據的描述性探索，使審計人員能從多個角度和層次解讀數據集。此外，審計人員還可運用數字化工具深入研究審計資料庫中的信息，通過運用特征相關性研究等方法，對具體的財務信息進行更深入的展示，以揭示財務報告的基本特征，為審計人員識別偽造的財務報告提供參考。

2. 聚類分析技術

聚類分析技術能夠協助識別數據密集與稀疏區域，揭示審計數據的分布特征及內在聯系，進而更精準地確定審計關鍵領域。在進行企業審計數據的數據處理時，審計人員一般都會重點考慮錯誤和異常數據，聚類分析可以迅速發現不準確的審計信息，幫助審計人員深度探索并解讀出“獨特性”的內容，進而識別潛在的違規行為。

3. 利用大數據挖掘技術構建審計數據分析框架

審計數據分析框架如圖2所示。在大數據環境下，審計數據統計分析工作的壓力顯著增大，因此，從海量數據中篩選出有價值的信息至關重要。利用大數據分析技術，審計人員能夠探尋數據之間的隱藏規則，從而預測企業可能存在的風險和發展機會，這在某種程度上改善了審計管理方法。