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大数据审计分析实务总结

文章发布:2019-02-11 来自:育德会计培训

SPSS数据分析按照商业理解数据理解数据准备建模评估发布六个步骤循环迭代开展。本文不赘述数据分析方法论,仅以近年参加大数据审计分析的实践过程进行了总结,抛转引玉,分享给大家,请多批评、指正、交流!

总体思路详见下图:

☀专题见效,加速迭代

大数据审计分析工作建议由点到线由线到由面到体,循序渐进、迭代式推进。

大数据审计分析要想直接作出成绩不会一蹴而就,需要审计人员与数据分析专家以及信息技术专家合力才能完成,团队成员专业不同、知识体系不同,认识有偏差会有一定的磨合期。

即使数据分析模型制作完成,也还需要进行多次打磨方能迭代定型。

☀ 重点先行、业务优先

大数据审计分析工作建议优先开发和满足企业重点关注、重点业务、风险较大领域的业务需求。

大数据审计分析开工没有回头箭,为了达到一定的经济效果,需要深刻理解企业的重点业务,以风险评估的结果开展大数据审计分析。

业务洞察深度决定了大数据审计分析价值挖掘的大小!

☀ 聚沙成塔、积少成多

大数据审计分析模型成熟一个固化一个,逐步积累成系统的、规范的大数据审计分析工具集,最终实现对企业业务的全覆盖。

一个大数据审计分析工具是为了实现某一个具体的小目标,就像一粒沙;若一定数量的、众多的大数据审计分析工具聚集起来就能达到聚沙成塔的效果。

大数据审计分析具体实务:

☀重点人员调研和访谈

组织专题会议,对重点业务及关键信息系统进行调研与访谈。

现场连接关键业务系统界面,保证审计数据分析的业务覆盖面。

☀资料的收集与分析

已采集数据的数据字典和相关资料收集。

通过审计案例分析,增强审计业务的洞察力。

对相关系统系统数据的收集,启发大数据审计分析思路。

☀相关审计案例的思路提炼

往年审计分析报告成果是审计专业经验的积累,直接体现审计业务价值。

提炼和总结优秀的审计工作经验和领先实践,以工具方式共享专家经验,启发创新思维。

☀创新工作模式

选定审计专题,集中审计专家培训和实践数据分析方法。

在审计工具开发过程中逐步落实业务驱动的审计数据分析。

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