大数据背景下审计人员的数据分析能力培养研究

上官于化

摘要：随着大数据时代的到来，企业数据规模和复杂度不断增加，数据分析已经成为审计工作中不可或缺的部分。审计人员需要具备数据分析技能，才能更好地完成审计任务，并提高审计工作的质量和效率。因此，加强对审计人员数据分析能力的培养已经成为当前审计工作中亟待解决的问题。本文旨在探究大数据背景下审计人员数据分析能力的培养问题，分析目前审计人员数据分析能力的瓶颈和难点，提出培养策略和具体措施，以提高审计人员的数据分析能力，推动审计工作的发展。

关键词：大数据背景；审计人员；数据分析能力；培养

随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为了当今社会最炙手可热的话题之一。在这个越来越依赖数据的时代，审计工作也不得不跟上时代的步伐，更加注重数据的应用与分析。因此，审计人员的数据分析能力已经成为了审计工作中不可或缺的一部分。本文旨在探讨大数据背景下审计人员的数据分析能力培养问题，为提升审计工作的效率和质量提供参考意见。具体研究内容包括研究背景和意义、现状分析、培养策略探讨以及未来展望等方面。

一、审计人员的数据分析能力培养的意义

数据分析可以快速、准确地对海量数据进行处理和分析，帮助审计人员更好地了解被审计单位的情况，识别潜在风险和问题，提高审计工作的效率和准确性。数据分析已成为审计工作中不可或缺的一项技能，掌握数据分析技能的审计人员可以更好地胜任工作，提高自身的专业素质和竞争力。随着信息化程度的不断提高和数据量的不断增加，数据分析已成为审计工作的发展趋势。培养审计人员的数据分析能力，可以帮助他们更好地适应审计工作的发展趋势，提高工作质量和效率。数据分析可以客观、准确地对被审计单位的情况进行分析和评估，有助于提高审计工作的质量和公正性，维护审计机构的声誉和形象。

二、大数据背景下审计数据分析的基本原理

（一）大数据概述

数据是指数据量过大、种类繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。随着信息技术的不断发展，大数据正成为各行各业关注的热点。在审计领域，大数据也具有重要的意义。审计数据分析是指利用数据挖掘、数据分析和统计分析等技术，对审计对象的相关数据进行分析和挖掘，发现潜在问题和风险，并提出合理建议，从而提高审计的效率和质量。而在大数据背景下，数据量巨大、复杂度高、结构不规则等特点，对审计数据分析提出了新的挑战和机遇。因此，深入了解大数据的基本概念和特点，对于掌握审计数据分析的基本原理具有重要的意义。

（二）大数据技术的发展趋势

随着信息技术的发展和数据产生量的不断增加，大数据技术已经成为当今互联网领域的热点话题。大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，是一种面向海量数据、高维度数据和非结构化数据的全新数据处理技术。未来，大数据技术将在多个领域得到应用，包括人工智能、物联网、金融、医疗、能源等领域。

在大数据技术的发展趋势中，一方面，随着计算能力和存储成本的不断下降，大数据技术的应用场景将进一步扩展和深入。另一方面，数据安全和隐私保护将成为大数据技术面临的重要问题，数据管理和治理将成为大数据应用的重要环节。同时，人工智能技术的不断发展和应用，将使得大数据分析技术更加智能化和高效化。

总体来说，大数据技术的发展趋势是多方面的，包括技术本身的创新和发展、数据管理和治理的加强以及与人工智能等技术的融合，这些趋势都将促进大数据技术的应用和发展。在审计领域中，大数据技术的发展也将为审计人员提供更加高效、准确和全面的数据分析工具，提高审计质量和效率。

（三）审计数据分析的基本原理

1.数据的采集和清洗

数据采集和清洗是审计数据分析的关键步骤，这两个步骤的准确性和全面性直接影响到后续分析的结果和效果。具体而言，数据采集的主要任务是获取与审计对象相关的数据，而数据清洗的主要任务则是确保采集到的数据是准确、完整、一致和可用的，以保证后续分析的准确性和有效性。数据采集的方式多种多样，可以通过手动输入、扫描识别、数据库查询、API接口等方式获取数据。在采集数据时，需要确定数据的来源、数据的格式、数据的内容以及数据的精度等关键信息，以确保采集到的数据可以满足分析的要求。同时，应该采用合适的工具和技术来完成数据采集，例如数据挖掘软件、自动化采集工具等，以提高采集效率和准确性。在数据采集完成后，需要对数据进行清洗。数据清洗的目的是去除无用信息、修正错误信息和完善缺失信息。常见的数据清洗包括数据去重、数据格式化、数据纠错、数据转换等。在采集过程中，可能会出现重复数据的情况，需要对数据进行去重处理，以确保数据的准确性和完整性。在采集过程中，不同的数据源可能采用不同的格式和标准，需要对数据进行格式化处理，以确保数据的一致性和可读性。在采集过程中，可能会出现错误数据的情况，需要对数据进行纠错处理，以确保数据的准确性和可靠性。在采集过程中，不同的数据源可能采用不同的编码方式和数据格式，需要进行数据转换，以确保数据的一致性和可用性。为了保证数据清洗的效果和准确性，应该采用合适的工具和技术来完成数据清洗，例如数据挖掘软件、数据清洗工具等。同时，需要建立清洗流程和规范，以确保数据清洗的全面性和可操作性。

2.数据的加工和分析

在数据采集和清洗完成之后，审计人员需要对数据进行加工处理，以便更好地支持后续的审计工作。在大量数据的基础上，审计人员需要将数据进行分类和归纳，以便更好地进行统计分析和后续的工作。归纳和分类的方法有很多种，可以按照时间、地区、行业、产品等因素进行分类，也可以根据审计需求自定义分类方式。在數据归纳和分类的基础上，审计人员需要进行数据的统计和汇总，以便更好地把握数据的规律性和特征，为后续的审计工作提供支持。数据统计和汇总的方法有很多种，包括频数分析、比率分析、趋势分析、交叉分析等。在数据统计和汇总的基础上，审计人员需要进行数据的分析和挖掘，以便更好地发现数据背后的信息和规律。数据分析和挖掘的方法有很多种，包括关联分析、聚类分析、分类分析、预测分析等。在数据分析和挖掘的基础上，审计人员需要将数据结果进行可视化处理，以便更好地展现数据的特征和规律。数据可视化的方法有很多种，包括表格、图表、地图、仪表盘等。

3.数据的比对和评价

数据的比对和评价是审计数据分析的重要环节，通过比对和评价可以检查数据的准确性、完整性、一致性和合理性，确保审计结论的可靠性和有效性。将采集到的数据与预设的数据进行比对，比较两者之间的差异和相似之处。比对的对象可以是内部数据、外部数据或是历史数据，可以通过手工比对或自动化比对进行。在进行比对时需要注意数据来源的准确性和数据格式的一致性，同时需要识别和纠正数据的异常和错误。评价是指对比对后的数据进行分析、评估和判断，确定数据的可靠性和有效性。评价的内容可以包括数据的完整性、准确性、时效性、一致性、合理性等方面。具体评价方法可以采用数据质量模型、数据挖掘技术等。通过数据的验证，确认数据是否真实有效，进一步保障审计结论的准确性和可信度。验证的方法可以是抽样检查、数据重复性验证等，通过验证可以有效地排除数据错误、遗漏或异常等问题，提高数据的质量和可靠性。对于数据的来源、加工和分析过程需要进行详细记录和追溯，确保审计工作的可追溯性和可证明性。具体追溯方法可以是数据日志记录、审计跟踪等，通过追溯可以找到数据的来源和处理过程，从而保障数据的可靠性和有效性。

（四）大数据背景下审计数据分析的发展趋势

随着大数据技术的不断进步，未来审计数据分析将更加智能化和自动化，利用机器学习和人工智能等技术，可以实现更加高效和准确的数据分析，进一步提高审计质量和效率。随着数据来源的不断增多，未来审计数据分析将更加注重多源数据的整合和利用，通过融合不同来源的数据，可以更加全面地了解被审计对象的业务情况，提高审计精度和全面性。未来审计数据分析将更加注重实时监测和风险预警，通过建立实时监测系统和风险预警机制，可以及时发现异常情况和风险点，从而采取有效的措施进行预防和应对。随着大数据应用的不断推广，大数据安全和隐私保护问题也日益凸显，未来审计数据分析需要更加注重大数据的安全性和隐私保护，采取有效的措施保障大数据的安全和保密。未来审计数据分析将更加注重数据的可视化和分析报告，通过图表、图像等方式呈现数据分析结果，方便审计人员快速了解被审计对象的业务情况和问题点，提高审计效率和准确度。

三、审计人员数据分析能力存在的问题和不足

（一）审计人员数据素养和技能不足

传统审计教育缺乏数据分析相关课程，缺乏与大数据技术相关的培训，使得审计人员的数据素养和技能得不到有效提升。审计人员在实际工作中往往缺乏大规模数据分析的经验和技能，难以熟练掌握各类数据分析工具的使用和数据挖掘技巧。审计机构对大数据技术的认知和应用推广不够积极，审计人员缺乏最新技术知识，不能紧跟技术的快速更新。缺乏对审计数据分析的规范和标准化制度，导致审计人员的数据分析技能不能得到有效的提升和应用。例如，一个审计机构的审计人员在进行某公司的财务审计时，需要对大量的财务数据进行分析，但因缺乏相关技能和经验，无法有效地使用数据分析工具和技术，导致审计工作的效率和准确性都受到了影响。同时，由于缺乏对审计数据分析的规范和标准化制度，该机构的审计人员在数据分析过程中难以保证数据的准确性和一致性，进一步影响了审计报告的可信度和权威性。

（二）审计人员数据分析的培训方式和方法缺乏合理性

目前，审计机构的培训方式单一，只注重传授理论知识，缺乏实际案例和实践操作的培训内容。这种培训方式难以提高审计人员的实际应用能力和解决问题的能力。审计机构在数据分析培训方面缺乏有效的培训方法和手段，如缺少适合大数据分析的软件和工具等。这使得审计人员无法真正掌握数据分析的技能和方法。由于审计工作本身的紧张和繁琐，审计人员缺乏参加培训的机会。而且，审计机构的培训计划也可能存在问题，无法满足审计人员的需求。

（三）审计人员数据分析实践教学存在不足

由于传统审计工作中数据分析技术的应用程度较低，审计人员缺乏实践机会进行数据分析技术的应用和实践。目前，大多数审计机构的培训方式还停留在传统的课堂式授课、面对面培训等方式，没有及时跟进数据分析技术的发展趋势，也没有针对性地设计和提供数据分析实践教学和培训。由于数据分析技术的不断发展和变化，传统审计培训的教材和教学资源已经不能满足审计人员的需求，而且新的教材和教学资源的开发和更新需要相应的投入和资源支持。

（四）审计人员数据分析能力考核机制不够完善

很多审计机构仍然停留在传统审计的层面，对于数据分析的重要性认识不足，没有将其作为审计工作的重点和关键点之一，因此对数据分析能力的考核和培养也缺乏足够的重视。目前很多审计机构对数据分析能力的考核机制过于单一，主要是以经验和成果为主要考核指标，没有形成系统化、科学化的考核体系，难以全面地评估审计人员的数据分析能力。很多审计人员虽然知道数据分析的重要性，但是由于缺乏有效的培训和实践机会，无法真正掌握数据分析的方法和技能，导致数据分析能力得不到提升。

（五）大数据平台的搭建和使用存在不足

在大数据背景下，审计人员需要处理来自各种不同类型、不同来源的数据，这些数据分布在不同的平台、系统之中，导致数据收集和整合的困难。随着信息技术的发展，数据量不断增加，同时数据分布也更加分散，使得数据的收集、处理、存储等方面都存在一定的挑战。数据分析需要具备一定的技术知识和工具，但很多审计人员缺乏这些技能和工具，难以胜任这项工作。例如，某審计机构可以建立一个大数据平台，该平台可以收集不同来源的数据并进行整合，包括企业的财务数据、工资数据、销售数据等。通过这个平台，审计人员可以使用数据分析工具和技术对这些数据进行分析，从而更好地发现企业的潜在问题和风险。例如，审计人员可以使用数据挖掘技术对企业的销售数据进行分析，以确定哪些产品最受欢迎，哪些产品的销售额正在下降，哪些产品的利润率最高等。这些数据可以帮助审计人员发现企业的潜在问题，并提出改进措施。同时，通过使用大数据平台，审计机构可以更好地协作和共享数据，提高审计效率和质量。

四、审计人员数据分析能力培养对策

（一）提高审计人员数据素养和技能

组织内部和外部培训课程，提高审计人员的数据素养和技能。培训内容可以包括数据分析工具和技术、数据处理和管理、数据挖掘和可视化等方面。还可以通过组织内部的数据分析竞赛等方式激发审计人员的学习热情和创新能力。招聘具备相关背景和技能的专业人才加入审计团队，提高团队整体的数据素养和技能水平。这些人才可以是数据分析师、数据科学家、数据工程师等。针对大数据审计工作的特点，优化审计工作流程和方法，提高工作效率和准确性。例如，采用数据分析工具和技术辅助审计工作，提高审计的数据可信度和精度。建立以数据分析能力为导向的激励机制，鼓励审计人员积极学习和提高自己的数据素养和技能。这些激励可以包括薪酬、晋升、荣誉等方面。营造积极向上的组织文化氛围，让审计人员充分认识到数据分析的重要性和必要性，从而自觉地提高数据素养和技能。这需要组织领导者发挥积极的引领作用，加强宣传教育和示范引导。

（二）提高审计人员数据分析的培训方式和方法

建立全面、系统的培训体系和机制，为审计人员提供定期、系统的培训课程，包括数据分析技能培训、数据工具使用培训、案例分析等，不断提高审计人员数据分析的能力。通过实践案例、模拟实验、实地调研等方式，加强对数据分析技能的实践训练，使审计人员能够更加熟练地应用数据分析工具和方法进行实际工作。建立在线学习平台，提供丰富多彩的学习资源和课程，为审计人员提供自主学习的机会，随时随地进行学习，提高数据分析能力。引入外部专业机构和培训机构，组织专业的数据分析课程和讲座，提供更加专业的数据分析培训和指导。建立激励机制，通过奖励制度、职称评定、薪酬激励等方式，激励审计人员学习数据分析技能，提高数据分析能力，从而更好地发挥数据分析在审计工作中的作用。建立数据共享平台，加强与相关部门和机构的数据交流与共享，为审计人员提供更加丰富、全面的数据资源，促进数据分析技能的提升。

（三）加强审计人员数据分析实践教学和培训

针对不同层次和岗位的审计人员，制定相应的培训计划和课程体系，包括数据分析方法和工具的介绍、实践操作和案例分析等，以提高他们的数据分析能力和实践技能。为审计人员搭建数据分析实践平台，提供真实的数据集和案例，以供他们进行实践操作和应用探索。平台应具备数据安全保护、多样化数据集、数据分析工具等功能，以满足不同需求的实践教学和培训。引入先进的数据分析工具，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，为审计人员提供更加便捷和高效的数据分析手段。同时，通过培训和实践操作，帮助他们熟练掌握和应用这些工具。定期组织数据分析竞赛和交流活动，为审计人员提供一个互相学习、交流和分享经验的平台，促进他们的数据分析能力的提升和实践技能的提高。在审计工作中推广数据分析的应用，通过实际案例和成果，引导和激励审计人员积极参与和应用数据分析技术，不断提高他们的数据分析能力和实践水平。同时，建立完善的数据安全保障机制，确保数据分析的合规和安全性。

（四）提高审计人员数据分析能力的考核机制

应当针对审计人员的数据分析能力，建立科学、全面的考核体系，将数据分析能力的表现纳入考核范畴，以此促进审计人员的自我提升和能力提高。制定明确的考核标准和量化指标，让审计人员清晰明确自己的职责和任务，同时在考核时，以数据分析能力为关键指标，更加科学地进行评价和评估。在考核之前，应当为审计人员提供充足的培训和实践机会，提高其数据分析能力。同时，建立实践平台，让审计人员能够在实践中掌握数据分析的技能和方法。通过建立激励机制，鼓励审计人员提高数据分析能力，将其作为晋升和薪酬激励的重要指标之一。这样既可以激发审计人员的工作积极性，又能够提高他们的数据分析能力。

（五）搭建大数据平台，提高审计人员数据分析的能力

在建设大数据平台时，要充分考虑审计人员的数据分析需求，选择合适的技术平台和工具，建设符合审计需求的大数据分析平台。开展系统性、针对性的培训，提高审计人员的数据分析技能。例如，组织专家授课、内部培训、开展数据分析案例分析等方式，帮助审计人员掌握相关数据分析技能。在审计部门引入数据科学家或技术人员，通过与审计人员协同工作，提高审计人员的数据分析能力和技能，同时提高审计部门的数据分析水平。针对审计人员的数据分析能力，制定相应的考核机制，设立数据分析指标，对相关人员进行考核评价，激励和鼓励审计人员参与数据分析工作，提高数据分析能力。在搭建大数据平台的同时，加强数据安全管理，防止数据泄露和非法使用，保护数据的安全和隐私，同时加强数据的保密性和完整性，保障数据分析的准确性和可靠性。建立跨部门、跨机构的數据共享机制，通过共享数据资源，提高审计数据的丰富性和广泛性，充分发挥大数据平台

的效益。

五、结束语

在大数据时代，审计人员的数据分析能力的培养变得越来越重要。在传统审计的基础上，应该加强数据分析技能的培养，提高审计效率和准确性，更好地适应大数据时代的审计需要。为此，需要加强大数据技术的学习和应用，加强数据分析人才队伍的建设，加强内部审计机制的建设，提高数据安全性和保密性，从而实现审计工作的现代化和高效化。在未来的审计工作中，大数据技术和数据分析能力的重要性将会不断增加，希望本文对相关人员的培训和学习提供一定的指导和借鉴。

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