大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法

汤建荣 徐灵

摘要：大数据和云计算技术在审计行业得到了广泛的应用，电子数据审计已经成为了当下常用的审计方式。本文对电子数据审计的原理进行了系统描述，对大数据和云计算技术给审计工作带来的重大机遇和挑战进行了具体分析，并从审计数据采集等多个角度对开展电子数据审计的方法进行了探讨，给出相关发展建议，以期对今后电子数据审计的发展提供相关理论依据。

关键词：大数据；云计算；电子数据审计；机遇与挑战

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）17-0012-02

1引言

近年来，互联网和相关信息技术得到了迅猛发展，整个社会已进入了大数据时代，各行各业也在因此发生着巨大的变化，审计工作也不例外，大数据的广泛应用和发展对审计产生了深远的影响，无疑给审计工作带来了新的机遇和挑战。

党的十八大以来，审计工作在国家政府机关、企事业单位等领域的应用变得越来越广泛，在营造风清气正的良好政治生态方面也起到了一定的促进作用，审计监督已成为国家重要的监督体系。曾经传统意义上审计工作主要是纯手工操作，通过认真核查每个单位过往的纸质账目去对单位做出审定和判断，由于单位过往的账目数量繁多，这就需要投入大量的人力和时间去做好这项工作，工作量大、效率低。随着大数据时代的到来，相关数据获取方式、后续运算以及管理都在随着大数据和云计算技术等信息技术的飞速发展而发生着变化，这对审计行业的发展产生了一定的影响，大数据+审计是未来审计工作的发展方向。

2 大数据环境下的电子数据审计

审计手段近年来已逐步由手工纸质审计向电子数据审计渡，大数据、云计算等信息化技术已逐步融入到审计工作中，已成为审计工作人员的辅助工具。在实际审计工作中，考虑到不影响被审计单位信息系统正常运行等因素，工作人员一般是先对所需的信息数据进行采集，然后利用相关数据处理软件对其进行预处理分析，从而找出相关的审计线索，最终获得所需的审计证据，得出审计结果。

3大数据环境下的电子数据审计机遇与挑战

3.1电子数据审计面临的发展机遇

1）降低审计成本，提高审计效率

大数据环境下，云计算平台上储存着大量而详实的数据信息，审计工作人员不用拘泥于被审计单位或会计事务所办公室工作，可以打破地域限制去办公，随时随地获取所需审计电子数据，并利用相关数据分析软件对审计数据进行有效比较和精准分析，同时也减少了纸质审计材料的保存程序，既缩减了数据采集的时间，又降低了审计所需的成本费用，大大提高了审计部门的审计效率。

2）减少审计误差，提高审计质量

传统的手工纸质审计为了缩减审计时间、提高审计的效率，一般不会对被审计单位的全部数据进行审计，而是采取抽样审计的形式，这样容易产生误差，无形之间也增加了审计风險。而电子数据审计可以利用云计算技术对全部数据进行有效审计，避免了抽样误差的产生，有效提高了审计质量。而且云计算平台数据量庞大、详实、公开透明，数据采集不受限制且较为方便，一定程度上降低被审计单位提供虚假财务数据的几率，有效降了审计风险。

3）数据分析技术多样化

在大数据环境下，随着电子数据审计的进一步发展，Big Table、Flurry、魔镜分析工具、可视化技术、交叉分析技术等多种智能技术已被广泛的应用在电子数据审计领域，有效的提高了数据审计的准确性和可靠性，为电子数据审计的效率提升和智能发展带来了较多便利和机遇。

3.2 大数据环境下电子数据审计面临的挑战

1）审计数据的处理风险。目前，从被审计单位采集的电子数据较为较为复杂、数据规模较为庞大，而且呈现低价值密度的现状，这无疑加大了大数据分析预处理等程序的难度，从而更不容易获得审计线索，给大数据环境下电子数据审计的进一步发展带来了较多的不便也提出了巨大挑战，对电子数据审计技术的提升提出了更高的要求。

2）审计数据的真实性风险。由于云计算平台储存的数据较为冗杂，且电子审计数据采集信息的渠道多，如果出现被审计单位提供的数据不全或缺失，或者审计工作人员操作失误导致缺少数据等情况，就会影响电子审计数据的准确性和真实性，从而对最终的审计结果造成了一定影响。

3）审计数据的安全风险。大数据环境下，云计算平台上储存的数据数量大、种类多，而且一些数据比较重要而且涉及保密因素，在电子数据审计期间，如果平台受到恶意网络攻击，就会造成数据丢失、泄露的风险，从而会造成严重的不良后果。这就对相应数据的保护技术提出了更高的要求和挑战。

4）审计人才的匮乏风险。大数据环境下的电子数据审计，对审计人员的综合素质提出了更高的要求。要想更好的运用大数据分析、处理技术、云计算技术去做好电子数据审计工作，审计人员必须具备一定的数据分析处理能力、良好的审计知识体系，并能熟练运用相关信息化技术，只有这样才能更好的适应大数据环境下的电子数据审计工作，才能高效的完成审计任务。

5）大数据分析平台的应用风险。现在市面上数据分析平台的供应商比较多且繁杂，质量优劣难以衡量，如何筛选具有可靠性的数据分析平台直接影响着后续电子数据审计工作的顺利开展，无疑加大了审计风险。

4大数据环境下的电子数据审计方法

4.1 电子审计数据的采集与集成方法

大数据环境下，除了采用通过中间文件复制、专用模板、直接复制等现有的数据采集方法以外，我们还可以把网络数据采集法、Chukwa和Scribe等专门针对大数据采集的方法应用到不同种类的电子审计数据采集过程中，一方面提高了电子数据审计的效率和智能化，另一方面可以为电子数据审计工作提供更准确、更可靠的审计结果。

4.2 电子审计数据的预处理方法

在电子数据审计过程中，我们在云计算数据储存平台上采集的信息里面经常会存在一些重复多余的信息，所以这些数据不能立刻去进行数据分析，否则会直接降低数据处理的效，进而会影响数据处理的效果。这就要求我们在对采集数据进行真正分析和处理之前对不同来源的审计数据进行有效整合，去除重复冗杂的，然后对这些结构化的、非结构化的、半结构化的电子数据进行一次有效预处理，从而为接下来的数据处理和分析奠定基础。

4.3 电子审计数据的分析与呈现方法

在传统的人工审计数据的过程中，审计工作人员都要对采集的数据进行有效的汇总和整合，整理效率较为低下，且分析判断的准确性不高。而在大数据环境下，很多智能化技术包括云计算技术、量子计算技术以及流处理技术等已被广泛的应用在电子数据审计的过程中，很大程度的提升了大数据的计算速度。而且在账表分析、统计分析以及数值分析等传统审计数据分析方法的基础上，分布式系统、Hadoop、Big Table和数据可视化等智能化技术已被较多的应用在电子数据审计分析的环节中，数据分析和呈现效率得到了显著提高，智能审计已经成为今后的发展方向。

1）数据可视化分析技术的运用。把可视化分析技术应用到电子数据审计过程中，主要考虑是在大数据环境下，采集的数据数量较为庞大且相当复杂，严重影响了审计工作人员的审计分析效率，数据可视化技术能够帮助工作人员将采集的数据很直观的分析出来，从而更加有利于审计工作人员全面而深入的掌握相关数据所呈现的规律，从而会获得审计线索、得出可靠的审计结果奠定了基础。

随着大数据时代电子审计数据的发展，在实际审计工作过程中，常需要将审计數据信息利用图表的方式在Web页面上表示出来，然后审计工作人员对相关图表、图像根据自己的丰富专业知识和经验很直观的去分析、判断，并且通过可视化软件的设置功能去多角度分析、观察，以期掌握数据所反映出的规律，进而做出有效判断，得出具有说服力的审计结果。

2）云计算技术的应用。大数据环境下，云计算技术也是被较为普遍的应用在电子数据审计分析过程中。软件、平台、设施是云计算技术的三种主要服务模式。电子数据审计就是将所采集的审计数据存储在云计算平台上，然后利用云这个基础架构对这些快速增长的数据进行分析、计算，以便获取审计证据、得到审计结论报告，这是在大数据时代开展电子数据审计比较关键而重要的环节。

目前，阿里巴巴、谷歌、微软、万国商业等国际知名企业都已经建立了自己的企业云和子云，从而在开展电子数据审计的过程中，它们可以通过自己的企业云来采集所需数据信息，来进行调查、分析、处理、取证，有效缩减了审计时间，提高了审计效率，且明显降低了电子数据审计成本。

4.4 审计数据的存储与管理方法

大数据环境下，由于审计数据的规模庞大且复杂，如何做好电子审计数据后续的储存和管理是我们应该考虑的问题。这就要借助云计算平台、Hadoop数据处理平台、分布式文件系统等智能化技术，从而有效改变电子数据存储构架、存储设备，只有这样才能更加全面且安全的存储电子数据审计工作所需的海量数据，才能更好为审计部门提供便捷的服务。

5 结语

综上所述，大数据时代的快速到来，为电子数据审计工作带来了机遇，但是，如何在大数据环境下更好的开展电子数据审计是我们需要研究和考虑的事情。通过充分发挥大数据、云计算技术等智能化技术为电子数据审计工作带来的各种便利和优势，去优化和缩减电子数据审计流程，去更好的为电子数据审计工作服务，从而有效提升电子数据审计的相关技术和审计工作质量。本文对大数据环境下电子数据审计工作面临的机遇、挑战以及电子数据审计方法进行了系统分析和描述，通过研究分析得知，电子数据审计的分析技术还处于发展阶段，尚不成熟，还不能完全解决相关问题，这就需要我们创新相关审计技术，针对不同的需要设计适宜的数据审计系统架构以及能够支持多种审计大数据分析方法的审计大数据分析系统，只有这样，才能更好的适应大数据时代下的电子数据审计工作需要。

参考文献：

[1] 肖伊涵，石天唯.基于大数据环境下的电子数据审计机遇、挑战与方法[J].纳税，2018（02）：194-195.

[2] 王师情.大数据环境下审计技术方法的创新与挑战——以青岛审计局为案例[J].中国管理信息化，2017（21）：37-38.

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