大数据框架下石油企业审计工作研究

高新昕

（中国石油华北化工销售公司）

1 审计大数据

大数据是异构数据的集成化状态，需要应用新处理模式对其采集、管理和再利用以获取更敏锐洞察思维、果断决策判断和高效流程优化的海量、高增长率和多样化的信息资产。

审计大数据相比传统审计调研资料，具有以下特点：（1）基本依靠数据采集模块自动获取，数据客观程度高；（2）数据体量巨大、数据类型复杂；（3）结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂；（4）数据价值冗余大，数据价值密度低，普适性高。

2 大数据在石油企业的应用

中国石油利用新兴数据基础和分析技术强化基础设施研究，创建大数据生态体系，促进数据共享管理。公司长期信息化建设产生的海量管理数据结合海量生产销售数据，使得“石油数据”呈现数据体量爆发式增长、数据结构分化异构和数据内涵多元扩展等态势。

在勘探开发领域，大数据技术广泛应用到油气完整性分析、运行效率分析、生产过程监测、实时作业决策支持、产量预测分析、提高采收率分析、安全行为分析等科研、生产过程中，辅助提升效益的同时更提升勘探开发决策的全面性和准确性；在炼油化工领域，大数据技术在数据一体化整合、生产运行分析与优化、设备运行与产品研发分析、需求预测等方面发挥作用；在化工销售领域，大数据技术协助挖掘客户消费趋势和潜在需求，调整销售战略，促进业务创新，开发潜在市场；大数据还帮助中国石油量化监督和预测分析国内民生销售和国际战略格局变化态势，为全面实施引进来和走出去战略提供保障。

3 大数据审计平台建设方案设计

通过大数据审计规则、权限、方法和安全保障等一系列前期规划，立足大数据审计通用特征及石油化工领域行业特点，分析前沿成熟技术，考虑石油化工领域中海量数据采集、存储、分析挖掘、可视化呈现、智能应用、安全与隐私保护等需求，建立一套包括网络层、数据层和应用层的石油化工领域的基于大数据的审计平台。该平台主要包括网络层、数据层、应用层等几个层面。

图1 大数据审计平台建设方案

4 大数据审计发展方向

为进一步提升数据规整、信息流通、资源共享和业务协同水平，保证审计大数据服务的统一可靠，开展自上而下的顶层设计，全力拓展大数据背景下审计发展方向。主要做法包括：完善审计规章制度建设，推动审计总体结构体系构建、加强审计内部执行等向个方面。

5 总结

（1）明晰数据先行的审计理念，以具有高度概括性、模糊性、关联性的海量数据为核心指导审计活动。

（2）紧跟数据发展的审计理念，利用大数据跟踪审计行为信息走向，改善审计流程，驱动审计决策。

（3）确立数据多维分析的审计理念，实现全方位、立体化、多维度和宽领域的数据挖掘目标。

（4）加强数据积累的审计理念，在数据安全和权限管理下增强数据整合分析能力和质量管理能力。