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大数据审计的五个必备条件

文章发布:2018-11-30 来自:育德会计培训

这段时间看了好多关于大数据审计方面的文章,也看到了伟大的肖总分享的《浅谈大数据审计风险防范》,可以说均对大数据审计方面的内容进行了深入的思考和分析,文为心声,也是一个审计人对大数据审计风险的警示和分享,对我们每个从事审计的人都有一定帮助。

       经过这几天对大数据审计类文章学习后的感受,也就大数据审计需要必备的条件进行了思考,有可能是七个,八个.,甚至九个、十个以上;但我目前就想好了五个,以公众号的形式与大家分享。

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       名词解释:什么是大数据,由于比较专业,所以我采用了百度百科的解释,“大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产” 。

         以上这个解释比较抽象,但记住三个特征就会明白:

      一是大数据指的是全部数据,这个数据的概念与数学意义上的数据是不一样,包括图像、视频等等所有可能看到、想到的信息。

       二是分析方式变化,不再使用随机分析法(也就是抽样),而是对所有数据进行分析处理。

       三是大数据具备5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

       在对大数据有了基本了解之后,结合日常抽样审计的缺陷和不足,下面谈谈大数据审计在一个组织中需要那些条件,尤其是作为利用大数据技术进行审计和分析管理的审计人员,需要实现那些能力的提升。

       其一:经营管理数据的真实、完整、准确,包括系统数据,档案资料、数据库等等,就是一切反映业务管理过程的信息,这是基础。对于一个组织来说,在正常的运营过程中,人财物料工费、制度流程和决策,既是审计人员需要关注的重要环节,也是大数据信息产生的主要来源,也是确保大数据准确、真实、完整的基础。有次有人问他,你们审计都审什么?我说上审天,下审地,中间审计审空气,这是无意中的大数据通俗解释,就是囊括一切吧。

        其二、相应的数据集成和分析管理软件。耕地需要耕牛,干活需要工作工具,同样的要进行大数据的分析,就必须借助于一定的技术手段。可能有些公司会用BI系统,通过对经营数据的集成和结构化分析,形成一定的界面信息;有些公司信息系统满天飞,数据之间的转换衔接弄的一塌糊涂,每个人都在自己的一亩三分地进行耕耘,从来不考虑上下游对数据的使用,这是非常明显的数据流不畅的管理问题,如何实现信息流、资金流和物流的三流统一,就需要在业务流程和信息化手段管理方面下功夫。

        其三、内审目标的清晰化。每次审计项目立项后,需要搞清楚,你要实现什么样的目的,不能盲目的随便干,审计报告随便写,不分主次,这是基本要求;尤其是利用大数据进行审计取证和信息收集的时候,更要具有非常明确的目标,那就是你需要那些内容?这些内容是非机构的,还是结构化的,目前条件是否能够确保范围不存在问题,并在此条件下,那些字段和内容是自己需要的,通过哪种方式筛选出来比较直接有效,就是需要精准的审计目标,不能盲目,大数据的突出特点就是庞大,无序,抓不住要领,目标不明确,可能你就会被大数据淹个半死。

       其四、组织数据库的建设和完善。在互联网企业,可能目前是管理数据库的建设和完善是最好的,这是我猜的,毕竟人家具备条件和基础,还有那么多的专业人员。在传统的制造业、服务业估计对数据库的建设还停留在字面上的大有人所在吧,简单说原材物料采购价格、供应商名单;主要生产设备的运行数据、保养记录;销售客户的发货数量、价格执行;人力资源的流失等等吧,这些数据资料库的建设,如何建设?是否组织进行了规范要求?是否进行过相应的检查,尤其是风险管理数据库,是否进行对公司存在的风险进行评估,并采取了相应的措施等等吧,这些数据库的建设和完善,直接的决定了大数据分析的质量和结果。这样既可以对数据进行同比、环比的分析,甚至可以根据数据库内容,对标行业标杆,查找发展的差距,并确定相应的对策。

      其五、内审的业务素质和技能。这是软实力,一个专业性强的审计团队,应该不仅包括财务人员、法务和工商管理方面的人员,更应该具备信息系统管理方面的专业人员,不仅可以在审计过程中,根据审计目标的需要进行数据多维化的分析输出,而且对于信息化设计和管理的安全提出审计建议,同时,就是对大数据信息进行专业的挖掘和分析,提炼出审计目标需要的信息和内容;所以说,内审人员的业务素质,直接的决定了审计发现的质量。审计圈流行的话,到底是有位才有为,还是有为才有位呢。

     小结一下:作为一个长期在制造业进行审计的人来说,对于互联网、金融等行业对大数据的应用,只能作为创造数据源头存在,比如偶尔购个物等等。但是作为一个审计人来说,基于审计成本效益原则的考虑,或者管理者对审计定位的不同,目前仅对部分业务量较小的数据进行过类似审计吧,所以经验较少,只能说是抛砖引玉吧,希望对大家有用。


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