基于大数据的审计数据统计分析策略

◆郭欣雨

数据安全与云计算

基于大数据的审计数据统计分析策略

◆郭欣雨

（北京师范大学珠海分校 广东 519087）

大数据时代下的审计工作发生了一定的变化，各级审计机关也开始运用大数据的思维和技术，积极去探索审计的组织和优化模式，加强对企业、事业单位的监督和约束。基于此，文章首先介绍大数据下审计数据分析面临的挑战和机遇，接着重点从四个方面探讨了审计数据统计分析策略，以期为相关从业人员提供参考。

大数据；审计数据；统计分析策略

审计数据统计中，大数据的应用并非一个恒定的量，而是不断变化的，当5G通信、互联网、物联网等新兴产业的持续发展，导致审计行业的信息系统变得更为复杂。大数据背景下，为了保证审计数据信息的准确性、真实性，避免出现假账行为，必须坚定走“科技化审计”道路，完善审计准则，加强数据的输入、输出和处理等工作，利用云计算平台优化分析，促进该行业的健康发展。

1 基于大数据的审计数据统计面临的挑战

1.1 违法概率增加

大数据时代下，大多是以信息的形式来分析资源流动情况自己企业的经营和管理工作，某种程度上隐藏了资金交易情况，所以审计活动中，注重各种数据的变化情况，哪怕是一点危险的变化也会造成极大的经济损失。但是传统的审计模式不够规范，只能单一分析账目，难以快速分析数据异常，所以对审计人员的综合素质也提出了更为严格的要求。

1.2 信息发展和审计人员能力发展的矛盾

我国社会不断发展的过程中是，审计人员必须拥有敏锐的洞察能力，及时从数据信息中发现异常点，及时遏制违法行为，还要解释经济活动的发展规律，及时抵御各种风险。但是，大数据时代下，审计数据分析工作对审计人员的专业能力和信息素养提出了更高的要求，使得两者发展呈现出不平衡的情况。所以，审计人员必须拥有极为敏锐的洞察能力，及时分析数据中存在的问题，严格控制各项审计工作的完成情况。

2 基于大数据的审计数据统计面临的机遇

2.1 保证审计数据的可信度

我国审计工作主要承担着督查的职责，必须尊重客观事物的发展规律，以数据为根本。例如在审计报告中，无论是从整体为出发点，还是对工作内容进行综合分析，在解释规律、反映审计问题等方面，必须以实际数据为支撑点。同样，在大数据辅助下，将各种零散数据整合在一起，利用数据可视化的优势，对其进行综合分析和处理，保证审计结论的公平、公正。

2.2 提高审计人员的工作效率

审计本身就是一项比较复杂的工作，不仅需要工作人员给予足够的时间，还应该有耐心，但是受客观因素的限制，难以保证工作时间。基于大数据背景下，审计人员利用信息技术全面分析数据，并在规定时间内完成各种工作任务，保证工作的执行效果，更为关键的是，还可以对各项数据进行综合分析，使得审计人员从多个层面掌控事物本质，从根本上提高工作效率。

2.3 数据采集的时效性

开展审计活动的过程中，大数据的有效应用，某种程度上扩宽了数据的采集范围，大数据的有效应用拓宽了数据采集的范围，也有效避免内部捆绑的传统理念，实现跨越系统的获取、分享信息，保证数据的时效性。再者，审计模式的更新，能够实行“点对点”的发展模式，快速、轻松地获取信息，更好地满足在工作中的一切不确定因素，点面结合的基础上完成审计分析工作，及时控制审计成本。

3 基于大数据的审计数据统计分析策略

3.1 合理利用云计算平台

大数据的有效应用，提高了信息的共享和储存能力，但是要保证审计数据发挥出自身的价值，需要得到云计算平台的支撑，释放出数据的内在价值。云计算＋大数据技术的背景下，审计人员避免出现重复工作，减少工作中的失误，全方位控制审计单位和数据信息，掌握这些数据之间的因果关系，从而推动审计工作向着规范化和数字化的方向发展。

例如某通信企业向客户提供服务和企业运营都比较依赖1T系统，随着5G时代的到来，业务审计经常关注SPRS流量话单的数据量已经超过语音详单，并呈现不断上升的趋势。对此，内部审计工作随机利用云计算的概念，通过数据的云储存，将资源通过云来协同，从而为审计人员提供更为完整的审计过程，降低审计软件在技术上的缺陷。这次审计将数据分析作为基础，结合公司以往发现的数据风险，结合客户实情，对重要的考核指标进行分析和总结，最大化保证数据的准确性。通过审计云，提供的信息，对分公司的财务情况进行分析，针对异常指标明显的公司进行重点分析，并建立了运营数据和财务数据的关系，对是否违反公司规定的人员展开调查，切实提高审计质量。

3.2 充分融入统计学的思想和方法

基于大数据下的审计数据工作，需要摒弃掉以往过于落后的统计方法，利用先进的数据统计计划，保证审计工作的时效性。新时期发展下，过程型和结果型业务数据之间呈现出一种变量趋势，这也是审计数据库的一种表现形式，例如某农业企业在开展审计工作的时候，消耗资产的审计过于复杂、鉴定难度大，这让审计人员感到困扰，如若是采用传统的审计方法容易出现弄虚作假的情况，还存在着虚假数据的情况。为了保证工作的质量，审计人员首先将审计期间和前几年行业中的获利数据进行综合分析，寻找关键的影响因素，接着利用多元回归的方式进行分析，及时推导有效信息，这样也能保证账目信息的真实、有效。

大数据背景下审计统计也开始向着新的方向发展，对于统计数量的推算工作，更为看重的是传统数据的准确化，所以必须结合原始数据保证推算结果的准确性。例如描述性统计在审计工作中的有效应用，某电力集团实行一项审计工作，重点对集团负债总额、营业收入等进行分析，了解到该企业在改革前后的经营情况。同时，利用线性回归分析法，统计、审计区间内各个指标的数据，发现在2017-2018年的利润总额和净利润差异偏离远，这也表明这两年企业的业绩好，设计人员从实际出发分析原因，避免出现弄虚作假的情况。另外，现代社会下，无论是企业，还是事业单位，对统计人员都有极为严格的要求，要增加自身的竞争能力，需要培养更多信息素养和专业能力强的审计人员，及时鼓励这些人才发挥自己的能力服务于社会，实现各部门的有效沟通，及时在本职工作上进行创新、优化，促进各个行业的综合发展。

3.3 构建审计数据分析安全系统

运用大数据技术构建安全审计系统的过程中，需要主动分析和采集大量数据，为网络技术和谐发展提供重要保障。安全审计系统存在的意义不仅是储存，还能对结构化信息技术进行综合分析，主动从大量数据中挖掘出对用户有用的知识点。而在具体实践的过程中，主要从以下三个方面为出发点：

（1）大数据下审计数据的采集和储存。审计系统的采集效果受到影响，会导致系统内部数据出现丢失的情况，如若是运用采集探针的形式，结合采集数据量去部署一个或者是多个采集探针，在得到数据后，利用TCP协议和分析平台，尽量压缩并加密需要传输的信息，这样才能提高信息数据的采集能力。另外数据储存的过程中，则是需要对内存、数据库和文件等进行制定扩展，可以在数据日记中纳入有效的信息数据，利用内部NoSQL对原始数据进行分析，主动截取其中关键的一部分，从而实现数据格式的有效转换。

（2）数据归一化和关联分析。采集数据审计后，需要对大量数据进行有效划分，然后根据标准对其进行归一化分析，及时对数据进行预处理，同传统审计产品进行有效对比的时候，虽然处理事件的流程大体一致，但是在某些细小点上存在着一些特定的差异性。例如对传统产品进行实时关联分析的时候，一般会使用内存数据库的方式，但在内存资源或者是SQL语句效率存在问题的时候，对规则引擎产生影响。因此，在进行实时规则分析的过程中，必须以大数据集群为引擎，保证多项规则的有效运用，避免出现检测异常。对于storm而言，统计大量数据的时候，需要提高反馈效果的速度，而在系统框架内，优化事件处理流程，保证数据运行的准确性。

（3）历史数据统计分析。安全审计系统中，对统计分析提出了更为严格的要求，不仅需要对在线状态内分析数据，还需要在离线状态内寻找数据间的关联性。面对传统的审计产品，它的ETL工具并不能起到多么优化的作用，而且转化数据格式时的成本比较大，无法满足数据处理的基本需求。所以对储存数据进行分析和整理的过程中，运用分布式计算集群的方式进行综合分析，例如在Hadoop上层中，需要对Hive＋Hbase框架进行部署，但是Hbase的特点是低延时，而Hive的结构特点是高延迟，所以需要利用两者的互补性进行综合优化，利用核心模块将命令转化为Map—Reduce，及时生产报表，这样在离线状态也能分析数据。

4 结束语

信息技术的快速发展和大数据的广泛应用，给企业和事业单位审计工作带来了一定的机遇和挑战，这种背景下，就需要审计人员有一定要紧跟时代的发展步伐，抓住机遇，充分利用大数据技术来开展相应的信息收集和整理工作，保证数据分析工作的灵活性。另外，审计人员在综合分析的过程中，适当更新观念，利用大数据技术降低审计中的风险，根据实际情况从中得到有效信息。

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