大数据背景下高校审计模式转型探讨

高等教育领域一直以来都面临着复杂的管理和监督挑战。高校作为知识传授和科研的机构，必须确保资源的有效利用和合规性。高校审计是确保高校管理和运营合规性的重要手段，它涉及财务、资源管理、学生招生等多个领域的审查和监测。然而，随着信息技术的迅猛发展，特别是大数据技术的兴起，高校审计模式也面临着转型的机遇和挑战。大数据技术的出现为高校审计带来了新的可能性。通过采集、分析和利用大规模数据集，高校可以更好地了解其运营情况、发现潜在的问题，并改进管理策略。

大数据在高校审计中的应用

在高校审计中，大数据的应用广泛而深刻，为高等教育机构提供了前所未有的机会。这包括数据采集与整合、数据分析与挖掘以及风险管理等多个方面。在大数据背景下，高校可以充分利用各种信息系统和传感器，以采集来自不同部门和系统的各类数据，涵盖财务数据、学生信息、教学活动数据等。这些数据和来源具有多样性，需要对其进行整合和清洗，以建立一个完整的数据仓库，为进一步分析提供数据基础。一旦数据整合完成，高校可以利用数据分析和挖掘技术，深入挖掘这些庞大数据集中的信息。通过数据分析，高校可以识别出财务不正常的模式、学生招生的趋势、教学质量的问题等。这些分析结果不仅有助于高校更好地理解其运营情况，还能提供深刻的见解，为资源管理和政策制定提供有力支持。审计人员可以基于这些结果来推动改进，制定更智慧的策略，以更好地满足高等教育日益复杂的需求。此外，大数据还在高校审计中发挥了关键的作用，特别是在风险管理方面。高校可以利用大数据技术来识别潜在的风险因素，并制定相应的风险管理策略。

大数据对高校审计模式的影响

大数据技术对高校审计模式的影响是深远和多方面的，从提高审计效率到提供更全面的审计视图，再到实现实时监测，都在为高等教育机构的管理和监督提供创新性的解决方案。传统的高校审计通常需要审计人员手动收集和分析数据，这是费时费力的工作，容易出现错误和遗漏。然而，大数据技术的引入改变了这一格局。首先，它显著提高了审计的效率。大数据技术能够自动化收集数据和分析过程，通过高速处理和数据挖掘算法，审计人员能够在更短的时间内完成大量工作，大大减轻了他们的工作负担，使他们能够更专注于高级的分析和策略制定。其次，大数据技术提供了更全面的审计视图。审计人员可以分析大规模的数据集，从不同角度深入研究高校的运营情况。这不仅有助于发现明显的问题，还能揭示隐藏的问题和趋势。审计人员可以借助数据分析来识别财务、招生、教学质量等领域的问题，而这些问题可能在传统审计方法中难以被察觉。通过提供更全面的审计视图，大数据技术有助于审计人员提出更深刻的建议，支持高校制定更有效的政策和决策。最后，大数据技术使得实时监测成为可能。高校可以随时追踪各个领域的动态情况，包括财务、招生、教学质量等，以便及时发现问题并采取紧急措施。这种实时监测能力对于高等教育机构来说至关重要，因为问题的快速响应可以防止事态扩大，有助于维护高校的声誉和稳定性。

大数据在高校审计中的挑战

大数据既为高校审计带来了显著的益处，也面临着一系列挑战，需要高等教育机构认真应对。首先，数据隐私和安全成为一个突出的问题。随着大数据应用的不断扩展，高校必须更加重视敏感数据的保护，以防止数据泄露和滥用。这包括采取有效的数据加密、身份验证、访问控制措施等，以确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性。同时，高校需要遵守相关法规和政策，确保合规性，特别是在处理学生和员工的个人信息时。其次，技术和人才需求是另一个值得重视的挑战。大数据技术需要高校具备相应的技术基础和人才支持，包括硬件和软件基础设施的投资，以及员工的培训和发展。高校需要建立强大的数据科学团队，拥有数据工程师、数据分析师、信息安全专家等多样化技能的专业人员。此外，高校还需要积极跟踪和采纳新兴技术和工具，以保持竞争力。最后，数据质量和准确性是大数据应用中的重要问题。大数据分析的结果取决于数据的质量和准确性。高校必须确保数据来源可信、数据完整性和一致性得到维护，以避免基于不准确或不完整数据的错误决策和建议。这需要高校建立健全的数据管理流程，包括数据采集、数据清洗、数据验证和数据标准化等环节，以提高数据的可信度和可用性。虽然大数据为高校审计带来了巨大的潜力，但高等教育机构需要认真应对与数据隐私和安全、技术和人才需求、数据质量和准确性相关的挑战。

大数据背景下高校审计模式转型策略

一、投资大数据技术

首先，高校可以投资建设大数据技术的基础设施。这包括硬件和软件基础设施的更新和扩展，以满足大数据处理和存储的需求。高校需要强化数据存储和处理设备，以确保其足够强大，能够满足不断增长的数据容量和计算需求。这可能涉及云计算解决方案、高性能计算集群、存储设备的升级等。通过建立强大的基础设施，高校可以更好地支持大数据的采集、整合和分析，以更好地满足审计的需求。其次，培训是投资大数据技术的另一个关键方面。高校需要为员工提供培训和发展的机会，以使他们能够掌握大数据分析工具和技术。这包括数据科学、数据工程、数据分析等领域的知识和技能培训。员工需要了解如何收集、清洗、分析和解释大数据，以获得有意义的见解和建议。高校既可以合作或聘请外部培训机构或专家，也可以建立内部培训计划，以满足员工的不同需求。通过投资培训，高校可以提高员工的专业能力，使他们能够更好地应对大数据时代的审计挑战。最后，高校还可以考虑与技术供应商或专业服务提供商合作，以获取定制的解决方案。这可以包括购买或租用大数据分析工具，或者与专业团队合作来建立数据仓库和分析平台。与外部合作伙伴合作可以加速大数据技术的应用和部署，同时减轻高校内部的工作负担。投资大数据技术是高校审计模式转型的关键策略之一。通过加强基础设施和培训，高校可以更好地应对大数据的挑战，提高审计的效率和质量。

二、制定数据治理政策

首先，高校需要明确定义数据治理政策，明确数据的所有权、访问权限和使用规则。这包括规定哪些数据属于高校，谁有权访问和修改数据，以及数据的使用限制。通过建立明确的政策，高校可以避免数据的滥用和误用，同时也可以提高数据的可追溯性，确保数据使用的合法性和合规性。其次，数据治理政策需要强调数据的安全性。高校必须采取一系列安全措施，以防止数据的泄露和损坏。这包括数据加密、身份验证、访问控制等安全机制。高校还需要建立灾难恢复计划，以应对数据丢失或损坏的情况。数据治理政策应强调数据的保护，确保数据的机密性和完整性。最后，政策还应包括数据隐私保护措施。高校在处理学生和员工的个人信息时必须遵守相关法规和政策，如欧洲的通用数据保护条例（GDPR）等。数据治理政策需要规定如何处理和保护敏感个人数据，以避免违反隐私法规，减少潜在的法律风险。高校还可以考虑建立数据治理委员会或专门的数据治理团队，负责监督和执行数据治理政策。这些团队可以确保政策的执行，提供数据治理的专业知识和支持，协助高校管理和监督数据资源。制定数据治理政策对于高校审计模式的转型至关重要。这些政策既可以确保数据的质量、安全和合规性，满足审计的需求，也可以提高高校管理和监督的有效性。数据治理政策不仅有助于高校遵守法规，还有助于保护数据的机密性和完整性，从而确保数据的可信度和可用性。

三、培养人才

首先，内部培养大数据专家是至关重要的。高校可以通过提供培训和发展计划，帮助现有员工获得大数据领域的知识和技能。这可能包括数据科学、数据工程、数据分析、数据可视化等领域的培训。员工可以学习如何采集、清洗、分析和解释大数据，以产生有意义的见解和建议。高校还可以鼓励员工获得相关的认证，以证明他们的专业能力。通过内部培养大数据专家，高校可以充分利用现有人才，减少对外部招聘的依赖，同时也有助于员工的职业发展。其次，高校还可以与外部合作伙伴合作，获取必要的专业知识和技能。外部合作伙伴可以包括技术供应商、咨询公司、大数据专业团队等。通过与这些合作伙伴合作，高校可以获得定制的解决方案和专业支持，以满足其特定的审计需求。外部合作伙伴还可以为高校提供最新的大数据技术和最佳实践，帮助高校保持竞争力。最后，外部合作伙伴可以提供临时的专业人员，以填补内部技能短缺，协助高校完成特定的大数据项目。培养内部的大数据专家和与外部合作是高校应对大数据时代审计挑战的重要策略。通过内部培训和发展，高校可以充分挖掘现有员工的潜力，提高其在大数据领域的专业能力。同时，通过与外部合作伙伴合作，高校可以获取外部的专业知识和支持，满足审计的需求，提高高校的竞争力。在大数据时代，拥有合适的人才和专业知识将对高校的审计模式转型产生深远的影响，确保高等教育机构能够充分发挥大数据技术的优势，实现更高效的管理和监督。

综上所述，大数据技术为高校审计带来了前所未有的机遇和挑战。通过合理利用大数据技术，高校可以提高审计效率、提供更全面的审计视图和实时监测，但也需要应对数据隐私、技术和人才需求、数据质量等问题。高校审计模式的转型需要综合考虑技术、政策和人才等多个方面，以满足大数据时代的需求，确保高校的合规性和有效管理。（作者单位：中央司法警官学院）

（责任编辑：赵新江）