利用方法：1、大数据环境下，开展审计工作，需要将各行业各部门的形形色色的各类数据整合起来，转换成为审计工作需要的大数据，即建立审计大数据体系。
2、通过构建审计大数据体系，把一个个具体审计项目的信息孤岛关联为有机的、整体的、全面的大数据资源，将一次性使用的“死数据”变成具有长时间生命期的能够不断使用的“活数据”。
3、审计所需数据必须是及时的、可追溯的，至少包含审计所涵盖的时间区间，同时进行必要的追溯和延展，才能保障审计事项具备期间完整的信息资料。
4、充分利用数
如何利用大数据开展审计工作
数据可以反映问题，大数据管理是审计的一个非常有效的工具。
首先明确你们企业需要审计的方向：比如量、价格等等，有了方向之后，再有针对性的收集数据、分析数据，你就会看到很多问题。再结合发现的问题，到项目现场实地踏勘，找寻原因。
大数据在审计中的应用有哪些
大数据在审计中的应用有改进审计模式、跟踪监察审计状况和审计经济责任等。
一、改进现有审计模式，助力审计的全覆盖
传统的审计大多是以科室为单位，科室之间的成员缺少沟通和交流，这导致信息流通方面存在向题，参与审计的人员不能充分共享信息，造成信息冗余或者不足，便得审计工作缺乏效率。
但大数据的发展为审计工作的执行提供了新思路，即在对某―项目进行审计时可以突破部门之间的界限，以项目管理需要配置人员，成立一个审计组。在组内按照职能进行再分组，即领导管理小组、审计数据分析小组以及核查小组。
二、充分应用数据平台，对审计状况跟踪监察
应用已经成熟的作业平台或者建立自己的作业平台进行数据分析，可以充分发挥大数据的优势，利用专业化的分析工具，对所收集的结构化和非结构化数据进行有效处理，从而发现企业存在的一些问题，因此大数据技术的应用可以充分提高审计工作的有效性。
此外，大数据分析平台能够对企业的后续管理进行审计监察，这不仅可以在最大程度上优化审计中的人力资源配置，而且还能实现跟踪审计的目标。同时这也是对时刻审计的实践。
三、融合多类型数据，进行经济责任审计
大数据时代的审计，其审计的内容不仅仅是数字，还包括各种不同结构、不同形式的数据，例如音频、文本等。现代企业在执行审计工作的过程中利用大数据技术可以将不同类型的数据融合在一起，实现现有数据的充分利用，由此得到更加准确而全面的信息。
开展经济责任审计是指对责任主体所承担经济责任的履行情况进行审查，并展该项活动要求必须具有足够的信息来判断责任履行情况，而融合的多领域的信息可以为经济责任审计的开展提供较为充足而丰富的数据支持。
如何运用大数据助推审计“全覆盖”
一、创新大数据审计思路。在大数据环境的审计工作要牢固树立起三种思想：一是数据先行思想。随着信息技术的日益发展与广泛应用，被审计单位的经营、管理和核算模式正在由传统的会计核算、经营管理系统的构成要素转向高效、复杂的信息系统。审计人员所面临的原始资料，不再只是手工凭证、账簿和报表，而是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。这就需要审计人员牢固树立以数据为核心，数据分析先行、数据分行与现场核查相结合相融合的思想方法，才能在新形势下有效推动实现审计监督全覆盖。二是紧跟信息流向思想。在大数据背景下，要充分利用信息化的手段，关注资金的走向、物资的走向、业务的走向，从中发现疑点，深挖严查。三是多维度数据关联分析思想。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财政数据与宏观经济数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析、财政金融企业社保等相互间的关联分析。只有通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源，才能真正实现审计模式的创新；只有通过数据的关联分析, 才能实现数据的立体化、多维度挖掘，提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。
二、开拓大数据审计视野。目前的政府审计，主要是对政府各部门及其他公共机构财务报告的真实性、公允性，运用公共资源的经济性、效益性、效果性，以及提供公共服务的质量进行审计；对公共性、财政性资金的收支结果及其直接支配者的监督。随着全覆盖审计要求“全面审计，突出重点”向纵深推进，以及建构审计“免疫系统”已成客观需要。因此，对于海量数据不仅需要审计的“平面扫瞄”，更要“立体透视”，不仅对所有的财政财务收支情况执行进行检查，还要对形成其行为的各个环节、或所涉及的过程进行检查，对制定、执行的相关公共政策的运行机制进行评估，对制定、执行公共政策的主要负责人的履职绩效进行监督等。通过多维度数据分析，从体制、机制、制度性的层面揭示问题，预警经济社会发展中的突出矛盾和风险，推动深化改革和制度创新，维护国家经济安全和服务可持续发展。
三、改进大数据审计模式。利用大数据审计信息平台系统，开展多维度数据分析，通过大数据提升审计效益效率。一是完善数字化审计制度机制。从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制，既确保大数据的开发利用有序有效，也保证大数据运用的健康安全，确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。二是组建专业数据攻关组。在大数据环境下，审计组织管理方式要注重整合审计力量，在全局、甚至审计系统范围内抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组，探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式，提高审计的质量和效率。三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点，挖掘出审计线索，使审计资源效能最大化；通过对海量数据进行多维度、多层次分析，尝试建立各类数据分析模型和方法体系，为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础；通过建立被审计单位违规行为库，为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。四是推动大数据分析的更广泛应用。一方面，鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析，改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维，逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯；另一方面，培养审计人员平台应用的兴趣和信心，将审计人员平台应用中发现的问题进行分类，评估其紧急程度，按轻重缓急及时解决，避免对审计时间产生不良影响，使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。
大数据在审计中的应用是什么
大数据在审计中的应用内涵如下：
大数据审计是信息技术发展的产物，主要是通过计算机终端对大量的审计相关数据进行收集、处理和分析，从而实现既定的审计目标。
在内容上主要涵盖大数据环境下的电子数据审计和对大数据环境下的计算机信息系统进行审计两方面。
而其主要特征则包括三个方面，一是大数据审计中，涉及到各种类型的数据资源，具有海量、多样的特征；二是大数据审计需要对收集到的大量数据进行分类、分析等处理，数据的复杂性决定了这些数据处理具有较高的技术性；三是大数据审计打破了传统审计过程中的行业界限，改变了传统的审计组织模式。
实现了“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计方式，这是其中重要的应用特征。
大数据简介：
以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据技术的战略意义在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，是实时交互式的查询效率和分析能力。
大数据背景下的审计分析方法有哪些？
一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法\x0d\x0a \x0d\x0a数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。\x0d\x0a \x0d\x0a数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据, \x0d\x0a通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘, \x0d\x0a审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比, \x0d\x0a虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘, \x0d\x0a通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述, \x0d\x0a从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等, \x0d\x0a用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型, \x0d\x0a或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点, \x0d\x0a从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小, \x0d\x0a而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式, \x0d\x0a以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说, \x0d\x0a真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息, \x0d\x0a反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式, \x0d\x0a其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系, \x0d\x0a从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。\x0d\x0a\x0d\x0a 二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整\x0d\x0a \x0d\x0a从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。\x0d\x0a \x0d\x0a1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。\x0d\x0a \x0d\x0a2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。\x0d\x0a \x0d\x0a3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。\x0d\x0a \x0d\x0a“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。
如何在银行审计领域做好大数据分析
给你看看亿信华辰的行业案例看看
银行大数据应用
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
1、客户画像
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
2、精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
3、风险管理与风险控制
在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
4、运营优化
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
大数据审计方法有哪些
（一）关注内控制度，加强风险防范
以往的审计项目主要是关注于财政财务收支是否合规，将审计重点放在会计核算的规范性方面，这种审计特点侧面反映了审计手段的局限性。由于计算机水平的不足，审计不能脱离会计核算范畴进行延伸，这种制约使得审计质量和审计评价失去了保障和指导性。而在大数据的环境中，被审单位内控制度的优良不再仅依赖于原始资料的记载，可以通过数据之间的勾稽关系是否对应快速简单的核查出来，避免了因通过舞弊手段人为篡改原始资料而造成审计结论失真的情况。在调查了解阶段，就可以通过数据所表现出的逻辑性判断出审计组是否需要实质性测试，同时可以通过数据所表现出来的特征有针对性的制定审计方案。现在的财务软件多半是由财政系统结合开发软件公司统一研发，审计人员对系统后台的运行机制不够了解，造成了审计存在一定被动性，被审单位可能仅仅提供他们愿意被审计的内容，倘若审计人员参与到软件开发中，并在系统设计中嵌入审计程序，开发独立的审计模块，对财务信息进行实时监控并加密传输，即实现了审计的时效性又保护了数据的安全性。审计人员通过口令确认身份对被审单位的权责分离情况、权限设置情况进行审查，防止越权操作和计算机舞弊行为的发生，检查被审计单位有无设置防火墙、有无建立外部访问局域网、有无系统安全管理体制和安全保密技术。
（二）建立计算机审计制度保障体系，完善计算机审计程序
1.确定软件开发者终身责任制，完善内部控制制度
计算机审计软件的开发应采取开发单位终身责任保障制度，定期对软件隐藏的风险进行清理，维护系统正常运行，对病毒及危害网络安全的程序实时监控查杀，通过对用户的安全级别来规范其职责与权限，严格执行定期轮岗制度，定期调整内控人员权限，防止团伙串联作弊，定期抽查内控制度执行情况，开发系统自动监测功能，对违反内部控制制度的行为进行自动报警，完善内部控制制度相对薄弱的环节。
2.加强安全技术研究，完善外部控制制度
通过局域网的号段设置功能，将每个端口的主机进行分组隔离，只允许符合该端口号的主机通过访问，同时通过识别认证和访问控制技术将内部网和外部网互相隔离，在内部局域网中实现被审计单位会计信息系统和管理信息系统的数据集成，实时财务报告由会计人员对数据库信息进行网页化处理后供审计人员浏览，设置防火墙提高网络系统数据的保密性，定期升级优化防火墙系统，提高抵御病毒及攻击能力。设置数字签名环节，对每个用户的身份口令进行保密，有效解决法律纠纷和因网络数据传输造成的责任推诿事件。
（三）打破技术“瓶颈”，创新计算机审计软件开发
国家应该对计算机审计软件开发者提供一定的经费支持，研发便于审计人员直观处理的软件程序，加强数据提纯的效率。例如某单位对公证处进行审计的时候，现有的计算机审计方法是将该处的非税收缴明细表及档案登记表导入到SQL中进行关联，再将收费标准以公证事项为分类进行条件限定，不符合条件范围内的记录即为待进一步核查的审计疑点。倘若非税收缴系统中开票人一旦选定公证事项，收费金额将自动出现并无法修改，则将避免出现收费标准不合规的现象，亦或者收缴系统中审计人员一旦登录进行即可通过选定公证事项后，输入金额范围，即可自动出现收费不合规条目，就可以实现被审计单位的实时监控，也节省了数据采集、清洗转换及查询比对的时间，大大节省了审计资源。
（四）培养复合型人才，打造审计精英队伍
计算机审计是一种需要参与者具备会计、审计、计算机背景知识的复杂学科，刘家义审计长在二十世纪末便已经预测出计算机审计对未来审计事业发展的重要性，开始全国范围内的人才培养计划，目前湖北省每年都会举办至少2期审计署计算机中级水平培训班，并将各区县的通过考试人数作为量化考核的重要指标，以此来保证全省的计算机审计水平。在每年的公务员招录条件中，有部分审计机关由原来的仅招录会计类人才转变为招录部分计算机专业人才。目前，各高校虽然对学生的计算机水平有要求，但并没有设置系统的计算机审计课程，应该加快造就一批年轻的复合型人才，充实我国审计队伍。在注重计算机审计专业人才培养的同时，还应该积极培养具有复合性知识结构的计算机审计系统开发人员，在计算机课程中加入会计和审计的基础知识，使计算机专业的学生也加入到审计队伍当中，成为计算机审计的专业人才，这是一个系统的人才培养计划，同时也折射出现今大学课程设置不够细化，并未完全结合市场空缺领域，缺乏一定前瞻性的问题。
（五）完善计算机审计准则，加强理论研究
计算机审计的实践和理论研究是相辅相成的，理论是支撑实践的强大动力，理论的研究确定了计算机审计的发展方向，审计工具的开发，审计技术的创新，审计人才的培养等等制约审计发展的重要因素均依靠理论的研究得以完善，国家在鼓励计算机审计的同时应加快出台与电算化会计信息系统、电子数据系统相适应的审计标准与准则，保障计算机审计规范，维护其独立性、公正性和客观性，使计算机审计制度化、标准化，提高审计质量。
大数据分析助推审计信息化
大数据分析助推审计信息化_数据分析师考试
全球已然进入大数据时代。总量大（Volume）、种类多（Variety）和速度快（Velocity）,数据的3V特征促使每个行业都推动着自身信息化发展，而四川省审计厅在面临被审计单位的发展变化时，也积极地应对时代的变革，创新审计方法手段，努力推动审计工作的转型升级
审计工作的出路在信息化。省审计厅对大数据审计高度重视，2014年以来，以“金审工程”建设为基础，加强制度规范，创新审计方式，培养人才队伍，全面推进四川审计信息化工作，并且从省本级做起，搞好全省数字式审计的顶层设计。
建立长效机制
数据归集分析由制度说了算
去年，全国审计工作会议对大数据审计提出三点要求：数据归集要全、数据分析要深、技术手段要新。为了更好地达到大数据审计的发展要求，审计厅组建了一个全新的部门——电子数据审计处。该部门依照这三点要求发挥职能，负责电子数据的归口管理，组织开展跨行业、跨部门、跨地区的数据分析和利用，并组织开展联网审计和省直各部门（单位）电子信息系统审计等相关工作。
审计厅相关负责人告诉记者，目前数据的收集方式有两种，一是结合审计项目的进行对所涉及数据进行收集存储，另一种是根据需要制定数据采集计划主动对国土、社保等与审计相关的重要数据进行收集、整理。数据采集后按行业、按单位、按年度，以目录的形式分门别类地储存，方便各个审计项目的调用和分析。目前，审计数据中心已经收集了包括全省地税、社保、工商等8个部门共计1.5TB数据。
数据的收集是为数据分析做准备，审计人员通过数据分析可以快速锁定疑点、定向排查和查实查透。“因为数据具有普遍联系性，所以我们采用的方法主要是进行数据比对。”电子数据审计处负责人解释道，比如对于医保基金的审计，审计人员就需要将医院系统与医保中心的相关数据进行对比，核实两者是否相匹配。
在全省保障性安居工程跟踪审计中，审计组开展了跨地区、跨行业的数据对比分析。一是将收集的部分市、县10多万条人员信息数据与房管部门商品房信息进行对比，发现上千名购有商品房、超过规定标准的人员，依然在享受保障性住房。随后，将其与同期养老保险缴费基数、公积金缴费基数、个人所得税应税数以及机动车辆登记信息进行对比，查处了骗取或违规享受保障性住房，骗取或违规领取货币补贴等问题。审计除责成相关部门整改外，对典型的违纪违规问题，已移送当地纪检监察部门处理。
除了不断强化对数据的使用、分析，省审计厅还高度重视数据的安全管理。数据收集、分析的具体操作流程非常严谨规范，如跨地区、跨部门、跨行业的数据收集必须发出正式公函。而数据分析查出的疑点，审计厅也会给被审计单位发出建议函，对方将在1-2个月内将核定结果反馈审计厅，整个收集和分析过程，都要保证数据的绝对安全。审计厅还专门出台了《四川省审计厅电子数据安全管理办法（试行）》和《四川省审计厅现场审计数据管理办法（试行）》，形成了数据安全控制长效机制。
以上是小编为大家分享的关于大数据分析助推审计信息化的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
哪项是大数据在审计中的应用
审计流程管理模块。
审计流程管理模块是大数据在审计当中的应用之一，审计信息化是大势所趋，审计流程管理，并不是简单的保存审计电子文档，还可以进行审计项目计划、人员调配、时间安排、执行风险评估，使审计工作流程化、规范化，达到了事半功倍，提升了工作效率和工作质量。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，大数据可以概括为5个V，数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。
凭什么学习大数据审计？
当前，随着被审计单位的规模和数据量增多，采集数据中的非结构化内容越来越多，审计的工作时效要求越来越高，传统的以查账为主要手段的审计方式遇到了挑战。利用大数据进行审计，将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。学习大数据审计也成为当前审计人员的一项必修课。
一是学习大数据审计思维，培养“数据先行”意识。大数据审计在加快构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系中起到了不可替代的作用。我们作为审计工作人员，树立大数据审计思维就显得尤为重要，大数据审计思维是推动大数据审计的基础，养成大数据审计思维，指导审计工作实施，有利于审计效率的提高，有利于审计覆盖面的扩大，有利于缓解审计人员严重不足的问题，从而推动审计工作迈向大数据审计时代。培养“数据先行”意识，就是以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
二是学习大数据审计相关制度，加强电子数据使用管理
审计署和自治区审计厅分别印发了《审计业务电子数据管理规定（试行）》，明确了电子数据集中管理遵循依法采集、集中管理、分类授权、安全优先、以用为本的原则，对电子数据在采集、报送、处理、存储、授权、使用等环节做出了明确要求，是我们开展大数据审计工作建立制度、职责分工、履行程序、使用管理的保障和依据。我们要加强大数据审计制度的学习，确保电子数据的规范使用和安全保密。
三是熟悉大数据审计方法，掌握大数据审计工具。大数据审计有十个步骤。从第四个步骤数据报送开始就需要引入大数据审计的方法和工具。首先是通过数据采集获得尽可能全而真实的审计数据，在该阶段通常需要根据审计目标，从被审计单位的联网系统、离线存储数据以及互联网中，利用ODBC数据库接口、网络爬虫等技术，获得尽可能全相关审计电子数据，然后利用数据清洗、数据集成、数据转换等数据预处理方法，保证电子数据的质量。为此，我们需要学习数据采集报送、转换、验收、入库、存储、整理、加工等数据处理方法和工具。此外，对于存储的大批量数据，为提取出对审计目标有价值的信息，需要利用分布式并行处理等大数据分析手段，掌握SQL等基本查询语句，才能及时准确的完成数据分析，获得可靠的审计结果。最终通过数据可视化，将分析的结果以直观的方式呈现出来，便于审计结果的快速确认，提升审计效率。
四是学习大数据审计的成功经验，努力打造大数据审计阵地。一些发达地区在大数据审计方面已经取得了成功经验。
