大数据环境下审计数据分析技术方法初探

大数据环境下审计数据分析技术方法初探 作者：顾洪菲

来源：《中国管理信息化》2015年第03期

【摘要】大数据是目前信息技术领域研究和应用的热点问题。尽管国内外对大数据和审计数据分析已有了一定研究，但尚缺少关于大数据环境下审计数据分析方面的研究。本文针对大数据的特点以及审计数据分析实务的现状，首先阐述了大数据对审计的影响，然后根据大数据的特点，从数据量、数据结构、数据处理方式三个方面分析大数据环境下进行审计数据分析所需的技术要求，接着从分析学和使用者的角度阐述了大数据环境下进行审计的数据分析方法和分析结果的显示需求，最后提出了我国在大数据环境中如何推进审计信息化的发展，为今后在大数据环境下实施审计提供了参考。

关键词：大数据 审计 数据分析

一、 引言

审计是保障国家经济社会健康运行的 ―免疫系统‖，在数据爆炸的信息今天，大数据的浪潮促使着审计思维模式的变革。面对已经到来的大数据时代和由此带来的数据量、数据类型、数据处理方式的转变，这意味着在大数据环境下进行审计数据分析将面临更高的技术挑战。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动―大数据研究和发展计划（ Big Data Research and Development Initiative） ‖[1]，以提高美国的科研、教育与国家安全能力。从国家角度来看，大数据已成为是一种战略资源[2]。审计署2013年6月6日发布的《审计署关于印发特派办审计数据综合利用指南—计算机审计实务公告第47号的通知》中，对审计数据归集和处理、审计数据管理和共享、审计数据分析技术和方法等做出了详细的规定。大数据的出现为今后开展多元异构、跨领域关联的海量审计数据分析提供了可能。因此，研究大数据环境下的审计数据分析技术方法具有重要意义。

二、研究大数据环境下的审计数据分析的必要性

（一）大数据的概念和特点

大数据作为一个新兴概念，至今尚未有统一的定义。维基百科中对于大数据的定义是

[3]： 由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。IDC 在对大数据作出的定义为[4]： 大数据一般会涉及2 种或2 种以上数据形式。它要收集超过100TB 的数据，并且是高速、实时数据流； 或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。研究机构Gartner 给出了这样的定义[5]：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的信息资产。虽然这三个定义的表述不尽相同，但却直观地将―大数据‖与传统数据定义区分开，而且强调了大数据其实不仅仅是―海量数据‖，还在于其数据类型的复杂性。一般来说，大数据有四大特征：数据规模大（ Volume） ，数据种类多