大数据环境下审计数据分析面临的困境和建议

□张峰燕

目前审计机关面临着庞大的数据群，政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如，财政数据、工商数据、税务数据、社保数据、公积金数据、教育数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的，静态的。但是，如果可以将这些数据关联起来，从分散数据中发现有价值的信息并转化成有组织的直接证据或审计线索，这些数据的价值是无法估量的。目前，审计机关在探索大数据环境下审计过程中面临以下三方面的困境：

数据不连续，数据报送长效机制尚不够健全完善。大数据审计，离开数据资源就是空谈。从目前情况看，虽然有些审计机关数据中心已获取财政预算执行、地税征管、社保资金等业务数据以及车辆、编制、住房公积金、工商等第三方基础数据。但是，这些数据都只能通过实施审计项目获取，如果第二年不审计这些资金，相关单位在数据提供时会不配合，认为不在审计期间或者不是审计范围，即使提供了也会是处理后的数据而非原始数据。这直接导致数据不能及时更新、内容不完整等问题，最主要的原因就在未形成数据采集的长效机制。

数据之间缺乏关联，数据标准化水平有待进一步提高。大数据的魅力和价值只有在数据关联、汇聚、融合后方能体现出来。当前一方面由于被审计单位业务不规范，审计机关从多个口径获取的数据存在表述不一致、信息不完整、内容不规范的问题，人为地给数据关联匹配制造了障碍。例如预算单位国库支付业务数据和财务核算数据就无法关联，由于财政对这方面没有硬性规定，单位会计做账时可能就不会将每一笔项目支出与国库预算项目名称对应上，审计人员在做项目剖析时需要大量翻阅纸质凭证。另一方面，由于审计人员自身存在技术瓶颈，习惯依靠传统数据库查询技术，未掌握大数据信息抽取、中文分词、模糊匹配等技术，较难突破数据关联匹配的难题。

因此，我们可以从两方面着手解决大数据管理问题，一是通过审计逐步推动被审计单位会计核算规范化，加快促进数据标准化；二是引进各类大数据处理技术和大数据集成处理工具，同时按照分布式、虚拟化架构改造硬件环境，将各种门类的数据通过标准化和关联之后汇聚和融合在一起，形成一个统一的大数据仓库，提供可扩展的数据处理能力，从而实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据查询分析。

大数据分析缺少思路和工具，大数据综合分析软件和复合型人才还比较缺乏。数据分析是大数据审计的核心。当前主要存在两方面问题：一是在大数据环境下，如何利用跨多部门、多业务、多层次、多领域的审计数据，从广度和深度上探索新的数据分析方法，没有较多可供借鉴的成功经验，审计人员在大数据分析上缺少思路；二是要想真正从多源异构、纷繁复杂的大数据中挖掘出其蕴含的价值，并对未来提出合理预测和建议，亟须引入大数据综合分析软件。大数据综合分析软件依托大数据处理分析技术，运用聚类、关联分析等新方法，能够实现对审计对象的各个侧面进行更多的数据描述，可以实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据分析，这样信息的记录更加全面，提供审计分析的数据更具综合性，通过跨领域、整体视角的数据比对分析，更有利于提高发现问题的概率、提高审计效率、降低审计风险。

因此，一是要培养一批既懂大数据分析技术又懂审计业务的复合型人才队伍，加强对大数据环境下审计目标与思路的研究，更新审计理念与方法，提出有价值的分析需求，重新构建、优化大数据分析模型；二是充分利用商业公司硬件和人才资源优势，以我们的审计基础数据资源为对象，经过妥善的数据保密措施，利用云计算、数据挖掘、地理信息系统等技术，联合研究开发适合审计人员操作的大数据综合分析软件。   （山丹县审计局）

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