摘 要 大数据及其相关分析挖掘技术的出现，对现代审计发展既是机遇，也是挑战。大数据不仅仅是体量上的扩大，更重要的是促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变；而思维方式的转变，又带来分析方式、分析要求和结果运用上的转变。面对大数据所带来的新思维、新技术和方法的变革，审计人员需要应时而变来适应思维模式及数据处理模式的变化。

关键词：大数据  审计  发展趋势

蒸汽机的轰鸣带来了第一次工业革命；电力的发明和广泛应用推动了第二次工业革命；以电子计算机技术等为代表的第三次科技革命则给人类文明史带来又一次腾飞。当今，随着云计算、移动互联网等新技术的推广和应用，全球经济社会发展正迎来又一次新的重大变革，大数据时代随之到来。

大数据及其相关分析挖掘技术的出现，对现代审计发展既是机遇，也是挑战。一方面它提供了新的技术和方法，从以前无法解析的海量数据中提取有用的信息；另一方面也要求人们把握大数据的特点，变革审计的思维与角度。

大数据的概念

通常而言，大数据(Big Data)是指“无法在可承受的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”。大数据具有5V的特点，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）。

1.数据体量巨大(Volume)。一般所说的大数据，是数据量在1PB以上的数据(1PB=1024TB，1TB=1024GB，一家普通市级医院His系统一年所产生的业务数据量不过在100GB左右)。

2.处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征，如果不能很快的对大数据进行提炼，那结果很有可能失去指导意义和商业价值。

3.数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

4.价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，大数据往往价值密度很低，一旦成功提取有用信息，则商业价值很高。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

5. 真实性(Veracity)。真实性直接决定了数据的质量，一堆虚假的庞大数据只是冗余，没有任何挖掘提取的价值。

大数据时代的改变

大数据不仅仅是体量上的扩大，更重要的是促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变；而思维方式的转变，又带来分析方式、分析要求和结果运用上的转变。

1、数据分析方式。以前在面临大的样本量时，我们都依赖于抽样分析。但不管采用的是简单随机抽样、分层抽样、聚类抽样还是系统抽样，覆盖率都是有限的。抽样过程可能会放大实际存在的偏差，导致分析结果与实际情况相悖；扩大抽样的样本容量可以减小误差，但带来的又是工作量的急剧增加。我们往往还需要权衡工作量与结果准确性之间的得失，来决定采用抽样分析还是普查的方式。

可以说，抽样分析是在条件和技术受限制的特定时期，在不可能收集和分析全部数据的情况下不得已所做出的选择。

而在大数据时代，我们不再依赖抽样分析，可以收集和处理整体的所有数据。现如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代了抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

2、数据分析要求。过去，我们所获得的数据量有限，测量事物的能力也受限制，我们所关注的是获取最精确的结果。

在大数据时代，我们不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。现在我们拥有海量的数据，数据种类纷繁多样，数据质量优劣掺杂，绝对的精准不再是追求的主要目标，更重要的追求数据的及时性和使用效率。

现在，我们能够容忍模糊和不确定性出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域，为了得到对一个事物更完整的概念，我们能接受模糊和不确定性的存在。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步接近事情的真相。

3、分析结果运用。在大数据时代，我们不再热衷于寻找事物的因果关系，而是充分利用事物的相关关系——我们可不必非得知道现象背后的原因，只需要明白这种现象确实存在。相关关系也许不能准确地告知某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生，在许多情况下，这种提醒的帮助作用已经足够大了。

通过找到一个事物的良好的相关关系，就可以帮助人们捕捉到事物的现在和预测未来。沃尔玛超市将啤酒和尿布放在一起既是大数据分析结果的典型案例。商场经营者并不需要了解为何会有啤酒和尿布这样两个看似毫无关系的商品出现在同一个购物篮，只要知道有这样一类购物者的存在，并将啤酒与尿布摆放在相邻的区域，就可以获得销量的提升。

大数据时代审计的发展趋势

面对大数据所带来的新思维、新技术和方法的变革，审计人员需要应时而变来适应思维模式及数据处理模式的变化。大数据对审计发展的影响，主要表现在以下几个方面：

1、从抽样审计模式向总体审计模式发展

抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量的业务活动，无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着严重的审计风险。在大数据时代，数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。大数据环境下的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式。

审计人员实施总体审计模式，可以规避抽样审计风险。审计人员能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，就可对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。审计人员实施总体审计模式，能发现从抽样审计模式所不能发现的问题。总体具有局部根本没有的功能，当各个局部以合理的结构形成总体时，总体就具有全新的功能，总体的功能就会大于各个局部功能之和。大数据技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

2、从单一审计报告向综合审计成果应用发展

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息较少。随着大数据技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高综合审计成果的应用效果。

审计人员对大数据技术的应用，促进了审计成果的进一步综合应用。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据的汇总、归纳，从中找出内在规律、共性问题和发展趋向，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议。其次，审计人员通过应用大数据技术，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势。最后。审计人员将审计成果与被审计单位进行关联，可以减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。

3、从精确的数字审计向高效的数据审计发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量’的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”的将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。

在大数据环境下，传统的很多审计技术和方法显得效率低下和无法实施，大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，必须使用新的大数据存储、处理和检索方法。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

4、从需求财务审计人员向需求财会与计算机兼修的复合型人员发展

大数据时代，财务数据只占整个数据总量的很小部分，系统中产生、服务器中存储的绝大部分数据都是五花八门的原始业务数据。传统财会审计人员缺乏对对大规模数据的处理和分析能力，虽有严谨认真的态度，但是缺乏处理综合数据的逻辑思维和技术手段。

大数据分析，需要对原始数据进行一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，形成高质量的数据；在对行业全面了解的基础上，预判需要查看数据分析结果；按照自己的需要，从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，查找异常结果、预测趋势走向。这就需要兼修计算机与财会知识的符合型人才，综合掌握会计学、统计学、机器学习、数据挖掘、数据库、分布式计算、云计算、信息可视化等技术。

5、从分散分析向集中分析发展

区县甚至市一级审计机关能取得的数据量有限，不仅容量小，更有范围的地域限制。较小的数据量一方面不利于综合分析判断趋势走向，另一方面也不利于不同区域之间、不同行业之间数据的交叉比对。未来大数据时代审计的发展趋势既是集中采集数据，集中组织力量对数据进行挖掘分析。通过集中的数据分析与数据挖掘，从海量数据中发现异常和规律，提取隐藏的、未知的和潜在的有用信息，再结合信息化数据分析技术，在宏观上掌握发展方向，预判未来走势，对可能发生的问题做出预警，预测和防范风险；微观上跨数据源交叉比对，筛选问题疑点，并将疑点逐级下放核实。

主要参考文献

[1]王雪峰.审计信息化的建设与发展(J).内蒙古科技与经济,2009(3):80-81.

[2] 秦荣生.大数据时代的会计、审计六大发展趋势.中国会计视野

[3]李雪.审计信息化发展的现状及问题(J).中国审计,2012(20):63-64.