基于大數據技術的審計數據統計分析策略探究

摘 要：隨著大數據信息技術的快速發展給各行各業工作的創新開展提供了條件，審計數據統計分析工作也在大數據技術的應用下極大地提升了工作質量和效率。本身首先就數據審計概況、機遇挑戰和工作模式三個內容針對基于大數據技術的審計數據統計分析進行概況簡述，隨之分別從云計算平臺、NoSQL技術和分步式處理三個路徑就大數據背景下審計數據統計分析策略探究以供參考。

關鍵詞：大數據技術;審計數據;統計分析

審計數據統計分析作為審計工作系統的重要環節涉及到龐大且復雜的數據，在以往對數據的統計分析工作中由于受到數據資源量和數據本身質量的影響在很大程度上制約著審計工作質量和效率的提升。互聯網時代隨著大數據技術的廣泛應用能夠幫助審計人員對數據進行更為深入的統計和分析，通過大數據分析理念和方法能夠進一步拓展審計數據統計分析的應用范圍。

一、基于大數據技術的審計數據統計分析概況簡析

（一）數據審計概述

大數據的意義主要表現為對數據的加工、分析、處理、存儲和增值方面具有規模大、多樣性和速度快的特點，不僅涉及到各種各樣的數據類型而且在規模上通常以TB計量速度也遠遠超過人類處理的上限。比如大數據每1Pb信息的錄入工作就相當于一個熟練錄入員二百天的工作量，它的信息通常在幾十Pb到幾百Pb之間足見其規模之大。以Facebook為例子包括了軍事、文化、生活等各種各樣的數據類型僅僅一天的信息就超過了100Pb，而且這些數據之間又形成了網狀類型結構的不同子類別相互關聯能夠有效提升數據統計分析的高效性。針對審計工作而言貫穿于企事業單位的生產、經營和管理等各個環節之中發揮著重要作用，特別是隨著社會快速發展企業各項生產經營活動異常活躍，因此不可避免的產生了大量數據信息，基于大數據技術對這些數據進行全面統計分析能夠有效提升企事業單位數據信息的利用率。

（二）機遇挑戰分析

大數據技術的應用無疑對審計數據統計分析工作的開展具有積極的促進作用，在進一步優化提升審計工作的同時也帶來了新的挑戰。首先就機遇而言大數據技術能夠讓審計數據可信度更強、效率明顯提升并且對審計數據的真實性具有較強的保障，比如就數據分析來看人為分析需要工作人員逐一清算不僅面臨極大的工作量而且難免會存在一定的誤差，但是技術對數據的分析能夠有效融合多行業數據元素進行統計與分析不僅堅強了工作人員工作壓力而且能夠大大減少這種誤差從而提升審計數據的可信度。其次基于大數據技術的審計數據統計分析也面臨一定的挑戰，比如海量的數據信息難以保證部分數據的真實性，這就需要工作人員提升自身專業能力進行敏銳的洞察及時感知異常數據進行變化分析以提升審計工作質量，同時還需要審計人員具有較強的信息技術能力減少審計問題的出現。

（三）工作模式簡析

基于大數據技術的審計數據統計分析工作模式主要是借助大數據技術來開展相應的信息收集和整理工作，摒棄以往過于落后的統計方法利用信息技術構建審計數據分析安全系統對結構和信息技術進行綜合分析，充分融入統計學的思想和方法不僅實現對歷史數據的統計分析及時生成報表，而且借助大數據進行海量有效數據的采集、儲存和共享，進一步轉換數據格式通過歸一化和關聯分析保證數據運行的準確性從而優化處理流程。

二、基于大數據技術的審計數據統計分析策略探究

（一）云計算平臺，推動審計工作科學規范

大數據背景下云計算平臺可謂是審計數據發揮價值的強有力支撐，一方面能夠全方位控制數據信息同時能避免工作人員不必要的重復工作和失誤，因此應建立與大數據技術相對應的云計算平臺是未來審計數據統計分析必然的發展趨勢，比如審計云獲得海量信息、云計算方式實現跨空間運算、聚集供應形式避免軟件不兼容、云儲存功能突破時空桎梏方便人員隨時隨地開展工作等都是未來審計數據統計分析工作必不可少的數據支撐。比如在通信企業中可以依賴IT系統隨機利用云計算的概念為內部審計工作提供更為完整的數據資源，業務審計通過審計云提供的信息及時將發現的數據風險進行重點分析，比如SPRS流量話單數據、財務情況、運營數據等異常指標明顯的都能夠及時發現，切實推動了審計質量促其更為科學規范。

（二）NoSQL技術，形成全面數據分析系統

傳統審計數據統計分析工作中通常只能夠對企業內部數據信息進行分析而且利用率較低，大數據時代背景下信息技術不僅能夠對經營狀況、人力情況、生產現象和財務現狀等企業內部數據進行有效分析，還能對銀行信息、電話運營、交通信息等外部數據進行綜合性分析，這些數據看起來與審計數據統計分析沒有多大關聯，而事實上這些數據包含著重要的信息和極高的價值。大多企業主要采用SQL這一結構化查詢語言進行靜態分析，但是與審計數據動態化的特點往往不能完全匹配，因此難以挖掘企業數據和報表當中一些隱藏的信息。而NoSQL非關系型數據庫技術可謂是當下審計數據統計分析工作中更為先進的一種分析手段，比如Google公司就將該技術運用于檢索之中形成全面數據分析系統從而有效提升了數據分析水平和深度獲得更為精準的信息。

（三）分布式處理，提升審計數據分析效果

在大數據分析工作中流處理模式主要針對審計數據的實時分析速度較快，而批處理模式需要先儲存再分析準確率高但實時性較差，這兩種常用方式各存利弊不能滿足當前審計數據的實際需求。大數據背景下更為先進的分布式處理模式不僅性能極高而且實時性也較好能夠根據不同場景和數據形成不同的方式加以處理，比如Storm、S4以及Puma等模式運行容錯率較高，即使某個節點出現問題也不影響系統繼續進行計算和分析，對于提升審計數據分析效果有極大的促進作用。

總結

總之，審計數據統計分析的質量直接決定著審計工作整體質量和效率，因此大數據背景下審計人員要不斷提升自身專業水平和信息素養，積極順應時代發展要求借助信息技術開展相應的信息收集、整理和分析工作，進而有效提升審計數據統計分析效果和準確率。

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作者簡介：

次世青，性別女，籍貫河北省石家莊市，1988.08.02，學歷本科，研究方向：統計，職稱：中級統計師。