大数据环境下的电子数据审计方法研究

王国龙 临猗县审计局

审计工作对于推动我国企事业单位的良性健康发展有着十分重要的应用价值。在过去很长一段时间里，对纸质账簿进行核查是审计工作的主要手段，但是随着信息技术的高速发展，此种审计手段的弊端开始不断凸显，不仅效率低下，而且审计质量也难以有效保证，因此逐渐衍生出审计信息化的发展模式，现如今基于大数据技术的电子数据审计开始在大型企业和政府机构中大放异彩，大数据技术也为电子数据审计带来了全新的发展机遇和挑战。因此相关人员必须要加大对电子数据审计方法的研究力度，促使审计职能得到更好地体现和利用。

一、大数据环境下的电子数据审计概述

在信息技术高速发展的背景中，越来越多的企业和机构都已经投入了大量精力进行了信息化建设，信息技术应用的范围被不断拓宽，审计工作的审计对象也逐渐信息化，这也直接推动了信息系统审计模式的形成，信息技术也开始成为审计人员的重要辅助工具，并衍生出了计算机辅助审计技术。计算机辅助审计技术主要分为两种，一是面向系统的，二是面向数据的。现如今电子数据审计已经成为我国审计工作的主要发展趋势，在实际应用过程中，为了保证电子数据审计的独立性，审计人员需要对审计数据进行全面的采集和整理，并利用相关软件对数据进行具体分析，确保所得到的数据能够符合审计分析要求，并明确审计线索、高质量地完成取证过程，只有在此基础上才能确保审计结果的准确性和权威性[1]。在大数据背景中，审计工作已经实现了远程联网电子数据审计，与传统的现场电子数据审计相比，远程联网电子数据审计能够获得更多的电子数据，能够为后续的大数据分析提供更加完整的数据资料。

二、大数据的相关分析

在信息技术高速发展的背景中，大数据技术开始迅速发展并且日渐成熟，大数据是一种海量化的信息资产，具有数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低等特性[2]。现如今大数据时代已然来临，行业之间的竞争不仅仅是人才的竞争，同时也延伸至信息资源之间的竞争，企业管理者如果依旧依靠直觉和嗅觉来判断市场，这无疑会让企业置身于更大的风险中，这也就要求企业管理者必须能够对海量的数据进行高效和准确的分析，对市场做出精准的判断和预测，如此才能在激烈的竞争中立立于不败之地。麦肯锡认为，将大数据技术应用在审计工作中，不仅有利于商业活动，对于推动国民经济增长也有十分重要的意义。因为只有进一步充分挖掘出信息数据资源价值，社会的各个行业才能不断提高生产效率和竞争实力，才能为消费者创造出更多的经济剩余[3]。现如今，各行各业都已经对电子数据审计引起了充分关注，但是电子数据审计工作的开展决离不开大数据分析平台和工具，这也是要求各个行业必须能够慎重选择数据审计分析平台。除此之外，为了确保数据分析结果更加全面和准确，审计人员不可避免地会接触到一些敏感资料，而这些敏感资料数据信息也大多被集中存储在审计单位的数据中心中，例如以云端的方式进行存储，但是网络上存在着很多未知的风险，如果缺乏对敏感信息的保护，将会为被审计单位带来严重的损失和影响。这也就要求在大数据背景中的电子数据审计工作，必须能够拥有一套完善和严谨的数据采集、数据存储、数据维护、数据分析流程，确保数据全生命周期的安全，最大限度地保证数据审计工作的高质量开展。

三、大数据环境下的电子数据审计的机遇与挑战

（一）电子数据审计面临的发展机遇

1.审计取证优势

在大数据背景中，各行各业大多已经完成了信息化建设，业务和财务数据也多以电子的形式呈现，这也为电子数据审计工作的开展提供了有利前提。在联网审计技术的支持下，数据的获取范围和获取频率也在不断加大，因此审计单位能够充分利用大数据技术获取各方面数据，为被审计单位建立起完善的数据分析中心，并利用更加强大的数据分析技术，确保审计取证的全面性和系统性，获得更加充分的审计证据，可以进一步保证审计结果的权威性。

2.数据分析技术多样化

电子数据审计不仅离不开大数据技术，同时也需要更多智能技术的支持和辅助，例如对多元数据进行交叉分析的技术、语义分析技术、模式化识别技术、图文转换技术等。而且现如今也有更多专门用于处理大数据的关键技术，例如云计算、Big Table、分布式系统、Map/Reduce、Hadoop、可视化技术等已经被逐渐应用到电子数据审计当中，这些技术的应用也使得电子数据分析技术更加智能、更加多元，为电子数据审计提供了全新的发展空间，可以有效提高数据分析效率和分析质量。

（二）电子数据审计面临的发展困境

1.审计数据分析风险

在大数据背景中，审计人员所提取的审计数据愈加复杂，与之相对应的数据分析难度也在不断提升，这也会在一定程度上导致审计数据缝隙风险的形成。为了能够将这一风险有效降低，审计人员就需要更加强大的、时效性更高的数据分析方法，这也会为审计工作的顺利开展带来一些不利影响。除此之外，海量的数据也使得被审计单位的数据呈现出低密度价值的增长模式，而审计单位现有的审计系统和审计辅助工具根本无法对这些海量数据进行直接的数据审计，使得数据预处理难度被进一步增加，这也会在一定程度上增大审计数据的分析风险。

2.大数据分析平台的应用风险

在进行电子数据审计之前，审计工作人员需要对电子数据进行妥善的分析与处理，才能保证取证过程的科学性和全面性，才能让审计证据更加充分。在大数据背景中，大数据分析平台的选择直接影响着审计分析结果的可靠性和时效性，然而现如今市面上有众多的大数据分析平台可供企业选择，一旦选择不当，将会直接增大数据分析平台的应用风险，对后续的审计工作带来严重的负面影响。

3.审计数据安全风险

在大数据背景中的电子数据审计，审计工作人员一定要从源头上保证审计证据的可靠性和权威性，如此才能获得让人信服的审计结果。因此这也需要审计人员能够全面采集和分析被审计单位的大量敏感数据和重要数据，对数据采集和分析进行强化处理，对被审计单位的机密信息，也要求审计人员能做好信息的保密工作，但是现如今在电子数据审计过程中，所有的审计数据通常存储在数据中心中，一旦发生网络攻击，将很难保证信息安全，甚至引发严重后果。这也就是说在大数据背景中，审计数据的安全风险被进一步提升，需要相关技术人员能够对数据安全的保护策略或技术进行深入研究，这也成为影响电子数据审计发展的又一难题。

四、大数据技术对数据审计工作的积极影响

（一）全数据模式可以增加审计数据分析工作的精准性

传统的审计工作在面对大量繁杂的数据时，通常会选择数据抽样分析的方法来完成审计工作，样本数据的片面性很难保证最终审计数据结果全面准确。但是在大数据背景中，全数据模式可以做到样本等同于总体，能够确保数据审计分析对象更加全面，审计工作也可以建立整体到局部的审计思维模式。全数据模式下的数据审计分析，不仅可以有效地降低了抽样风险，能够将局限性的样本扩张至全面的整体，同时还化简了数据的预处理流程，能够最大限度地保留数据的原始特征，能够为审计人员提供更加真实的数据资料，因此能够让审计证据更加全面和准确。

（二）大数据的流处理特征将提高审计数据分析效率

现如今数据量级已经实现了ZB级发展，大数据技术下的流处理方式也已经逐渐取代了传统数据的批量处理方式，审计人员能够利用相应的软件和系统，更加及时地获取价值信息，并对数据信息进行实时分析，这将在很大程度上提高审计数据的分析效率，能够帮助审计人员快速发现问题，让审计工作能够高质高量的开展。

五、大数据环境下的电子数据审计方法研究

（一）数据审计采集与集成方法

在大数据背景中的电子数据审计，所需要的审计对象更加全面，不仅需要囊括静态历史数据与统结构化数据，同时还要包括审计大交换数据，例如Web文本、传感器信息、电子邮件和图像文件等[5]。因此审计人员在采集数据过程中，不仅需要用到现有的审计数据采集方法，同时还要不断拓宽和加深针对大数据的采集方法的利用。审计人员在采集非结构化数据时，就可以利用类似于网络爬虫的方式，从不同的网站中获取更加全面的审计数据信息；在进行系统日志数据的采集时，审计人员也可以利用Facebook的Scribe或Hadoop的Chukwa来实现。例如，在进行地税征管审计时，纳税人的基本资料和详细的财务报表都会以图片材料的形式，由税务部门递交给地方税务机关，这些信息都属于非结构化数据，那么审计人员在采集这些数据时，就可以充分利用房产交易和工商等职能部门的公开网站进行获取。但是值得注意的是，审计人员不可以用这些原始数据进行数据分析，因为在原始数据当中会存在一些冗余和重复的信息，这些无用信息会直接影响数据分析质量，所以工作人员必须要对数据进行预处理。审计人员不仅要对结构化数据进行预处理，对于非结构化数据和半结构化数据，也要将其转换为结构化数据并进行相应处理，因此在数据采集结束后，审计人员需要将所有不同来源的数据进行整合与集成，为接下来的数据预处理做好 准备。

（二）数据审计的存储与管理方法

在大数据背景中，技术人员也要努力创新和改变数据的存储和管理，具体来说，技术人员需要创新存储架构、存储设施设备这个以及数据访问机制等，为数据审计分析提供更加安全、更加可靠的存储与管理服务。

（三）数据审计的分析与呈现方法

在大数据技术支持下的数据审计分析，需要更多高水平的智能化技术做支撑，将传统的数据分析技术应用在电子数据审计分析中，虽然也有一定的运用价值，可以通过审计抽样、数据查询、统计分析等得出可靠的审计证据，但是这已经远远不能满足现有电子数据审计工作的需求。审计人员需要充分利用大数据关键技术，例如Big Table、分布式系统、云计算、Map/Reduce、Hadoop、NoSQL技术以及可视化技术等，将这些技术充分应用在电子数据审计分析中，以此来提高分析效率和分析质量，让电子数据审计的实时分析成为可能[6]。

1.可视化分析技术的运用

将可视化与技术运用在电子数据审计中，审计人员就可以在交互界面下进行数据了解与分析，因此能够更加深入地挖掘出大数据中所潜在的内部规律。与传统的小数据集可视化相比，在大数据背景中应用可视化技术需要更加复杂的流程，首先，审计人员需要选择一种可视化软件，将采集来的审计数据转化为相应的图形和图像，如此才可让审计人员进行更加直观的分析；其次，审计人员需要利用自身过硬的专业素质，并在相应分析软件的帮助下，仔细观察和分析图形与图像，具体掌握数据的内涵规律。在可视化技术应用过程中，审计人员也可以对可视化软件的设置功能进行适当调整，多角度全方位的对数据进行理解和分析，如此才能获得更加具有说服力的审计证据。

2.云计算技术的运用

云计算是一种十分重要的数据分析技术，主要包括软件服务、平台服务、设施服务三个层次的服务模式[7]。云计算技术充分利用了物理设施的弹性优势，其应变能力也较强，能够妥善应对快速增长的大数据环境，是处理大数据的关键技术之一。大数据只有依托于云架构才能顺畅运行，所以在大数据背景中的电子数据审计，审计人员也可以充分利用云计算技术来解决在审计过程中的一系列问题，例如数据的存储和分析、审计证据获取、审计报告编制等。现阶段一些大型集团企业通常会建立私有云，同时也有公有云和企业云，例如Google、亚马逊、微软、IBM等。现如今我国的绝大多数企业，都拥有一些子云或子服务。所以审计人员在采集审计数据时，就可以充分利用子云来调查取证，这能够在很大程度上将取证流程进行简化。

3.NoSQL技术的运用

现如今审计的数据对象已经逐渐由传统数据向大数据转变，众多跨领域的、多元异构的大数据进一步增大了数据分析范围，审计人员所面对的数据不再是原先局限的被审计单位的内部数据，而是逐渐扩张到与内部数据相关的所有外部数据，例如交通枢纽、银行、各大电信运营商和互联网运营商所产生的数据，这也将数据类型逐渐扩张到半结构化和非结构化形态。这也就说明传统的审计数据分析方法已经无法满足大数据背景下的电子数据审计要求，审计人员如何才能够更加高效、更加准确地挖掘出大数据中所蕴含的价值信息，已经成为审计工作的当务之急。通常情况来说，一般的企事业单位都是将数据存储在传统的关系型数据库系统中，SQL语言是与之相配套的查询语言，对于审计数据的分析也主要基于SQL。而NoSQL技术在应用过程中并不是简单的基于SQL，因为在大数据环境中，所有的数据都是动态变化的，而传统的关系型数据库系统，每个存储变量的字符长度、类型设置都是固定的，所以数据模式处于静态状态，SQL技术无法有效应对动态数据模式，因此也就不能为审计工作提供更好帮助。Google公司作为全球最大的信息检索公司，已广泛使用NoSQL数据库系统，这为大数据环境下开展电子数据审计工作提供了借鉴[8]。

六、结语

综上所述，在科学技术高速发展的背景中，大数据技术的应用优势愈加明显、应用范围也更加广泛，大数据技术的快速发展，也为电子数据审计工作带来了全新的发展机遇。但是机遇与挑战并存，大数据背景中，审计人员如何才能更好地进行审计分析，获得更加科学的审计证据，得出更加权威的审计结果，这也是审计人员需要投入更多精力用来研究。现如今云计算技术、NoSQL技术、可视化分析技术的应用，极大地优化了电子数据审计的流程、降低了数据分析难度，能在很大程度上保证电子数据审计效率和质量。本文对大数据环境下的电子数据审计工作面临的挑战和机遇进行了深入分析，深知电子数据审计的分析技术尚不成熟，因此需要审计人员能够不断创新相关审计技术，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，才能更好地适应大数据时代下的电子数据审计工作需要。与此同时，高质量的审计工作也有助于实现我国企事业单位的内部稳定和外部和谐，因此审计人员也一定要充分利用大数据关键技术，不断革新审计技术和审计理念，最大限度地发挥出审计工作的应有职能，推动我国企事业单位的良性健康发展。