大数据审计的概念 - 大数据审计概述

咸鱼seo․chat 大数据 2024-08-19 08:34:01 4 0

本文摘要：大数据与审计和会计有什么区别?〖1〗、大数据会计和会计的区别工作媒介不同：会计根据记账软件或手工记账进行企业经济事项的核算和企业的会计管理工作；大数据会计利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，从而完成企业会计核算和会计管理等内容，利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析的网络化。

大数据与审计和会计有什么区别?

〖1〗、大数据会计和会计的区别工作媒介不同：会计根据记账软件或手工记账进行企业经济事项的核算和企业的会计管理工作；大数据会计利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，从而完成企业会计核算和会计管理等内容，利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析的网络化。

〖2〗、与审计和会计相比，大数据更强调数据的处理和分析。它涉及使用先进的技术和工具来从大量的数据中提取信息和发现潜在的趋势和模式。大数据分析可以为审计和会计提供更全面、详细和实时的数据支持，帮助企业做出更准确和有针对性的决策。尽管大数据对审计和会计都有重要的影响，但它们是不同的概念和实践领域。

〖3〗、与数据审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐深刻。

〖4〗、大数据在会计领域的作用是提高精度和效率，而在审计领域的作用，则是提高可信度和透明度。此外，会计领域的大数据分析主要侧重于财务报表分析、财务指标分析和成本分析等方面，而审计领域则主要关注于异常数据分析、风险评估和财务不正常行为检测等方面。

什么是大数据审计?

〖1〗、大数据审计是结合大数据技术，对海量数据进行高效、精准分析的一种审计方式。随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各个行业，审计领域也不例外。大数据审计旨在通过收集、整合、分析和挖掘各种类型的数据，来提高审计的效率和准确性，从而更加有效地发现潜在风险和问题。

〖2〗、大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。

〖3〗、所以说，大数据审计只是IT审计的一部分，是CAATs的一种方法，把大数据审计独立于IT审计之外的观点，是对IT审计的片面认识。

〖4〗、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。

〖5〗、大数据与审计是一个涉及海量数据处理和财务审核的专业领域。这个领域的学生将在三年的学习中获得财务和审计的基础知识，包括企业财务审计、内部审计、会计电算化、会计报表分析以及审计案例分析等课程。

大数据审计的概念

大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。

计算机审计、大数据审计是IT审计CAATs的一部分。IT审计分为ITEC（IT Environment Control）、ITGC（IT General Control）、ITAC（IT Application Control）及CAATS（Computer Assisted Audit Techniques），分别关注公司IT治理、IT内控、IT系统和IT数据。

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。

大数据在审计中的应用是什么

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。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。

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。

大数据在审计中的应用如下：1．大数据助推审计全覆盖。要实现审计全覆盖，必须创新审计方法，近年的大数据审计在对象上，做到纳入预算收支单位无遗漏，在内容上，做到涵盖单位或项目的全部财政收支无死角。特别是在公款支出、公款消费审计中，如果采用传统方法只能选取10余家预算单位进行抽审。

数据采集和数据清洗。数据采集：结构化、半结构化和非结构化大数据信息。数据清洗：数据量化、标准化、聚类分析、降维。

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。

大数据审计与传统审计的区别

〖1〗、与传统审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐。审计的目的是从正常中发现异常，数据类型的复杂化与数据量的急剧增加了审计工作的难度。在这样的背景下，传统审计工作必然需要寻求新的方法来优化传统审计工作。

〖2〗、数据量大、速度快大数据审计的数据量通常是传统审计数据的数倍甚至数十倍，其数据处理的速度也更快，对数据的存储、整合、分析和可视化等处理能力要求更高。大数据审计需要使用到大数据技术，如Hadoop、Spark等，来实现数据处理和数据分析的高效性。

〖3〗、专业胜任能力要求不同：内部审计要求具备较高的管理知识水平，由于内部审计的目标是帮助企业实现其目的，改善机构运作并增加价值，故要求内部审计人员具备较高的管理知识与水平。

〖4〗、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。

〖5〗、与数据审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐深刻。大数据是信息化发展的必然趋势，大数据审计是审计机关适应时代发展的必然选取。

数据审计是什么意思

〖1〗、数据库审计是数据库安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。

〖2〗、数据库审计是对数据库访问行为进行监管的系统，一般采用旁路部署的方式，通过镜像或探针的方式采集所有数据库的访问流量，并基于SQL语法、语义的解析技术，记录下数据库的所有访问和操作行为，例如访问数据的用户（IP、账号、时间），操作（增、删、改、查）、对象（表、字段）等。

〖3〗、数据驱动审计是指运用数据分析、挖掘和处理技术来辅助审计工作。传统审计方法主要依赖手工抽样和检查，容易疏漏和耗费大量时间和精力。数据驱动审计则通过收集、整合、清洗、分析和可视化数据，能够更快捷、准确地发现风险和异常，提高审计效率和精度。

〖4〗、安华金和数据库审计是一款面向数据库运维和安全管理人员，实现对数据库操作、访问用户，及外部应用用户的审计。该系统具备全面、准确、高效的数据库监控告警和审计追踪能力，专业、主动、实时地监控数据库通讯信息包。

〖5〗、计算机审计、大数据审计是IT审计CAATs的一部分。IT审计分为ITEC（IT Environment Control）、ITGC（IT General Control）、ITAC（IT Application Control）及CAATS（Computer Assisted Audit Techniques），分别关注公司IT治理、IT内控、IT系统和IT数据。

〖6〗、审计分析是指对企业、组织或个人的财务信息、业务项目、流程、利润率等进行审计检查，以发现问题和提高效率的过程。其中，审计基于一定的规则和流程进行，需要严格的逻辑思考和技能支持。审计分析不仅可以帮助企业发现问题，还可以根据公司的特点和实际情况提出有效的解决方案。