本文是审计论文,由于我国目前发展大数据环境下审计数据质量控制尚处于初级阶段，相关政策制定、规范体系建设、人才培养以及宣传等方面都存在很多的不足之处，仅仅依靠审计部门肯定是不能形成适合我国国情的审计数据质量控制体系，尤其在大数据环境下，审计人员面对海量电子数据的同时，还要面对大数据带来的其他各种错综复杂的情况，要享受到大数据带来的益处，必须对大数据环境下的审计数据质量控制进行研究和不断完善，需要政府职能部门、关系国计民生的重要行业、国有企事业单位以及学者们的共同努力。这中间，能够熟练使用、运用计算机达到对审计目的对审计人员提出了高要求。大数据环境下，只有新型审计人才既要具备全面的会计、审计知识，还需要熟悉相关法律法规，当然，与之相匹配的是，必须要有强大的计算机能力做支撑，但目前，我国审计人员队伍非常缺少这样的复合型人才，需要针对大数据时代的特征对审计人员作相应的培训，一方面，从审计署到地方审计机关，要大力拓展计算机知识相关的培训，鼓励和支持更多的审计人员去学习和审计有关的计算机知识，同时，每年通过公务员遴选、招录、事业单位招聘等外通道吸收计算机专业人才，充实国家审计队伍。另一方面，对具有计算机背景的专业人才也要同时加强其会计、审计知识的培训。
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第一章 绪论
审计事业的发展急需大数据环境下审计数据质量控制技术的支持。被审计单位的电子数据只有具备完整、一致、不重复等特征才能传达正确的信息，正确的信息才可以被审计人员运用到审计过程中，不正确的信息不能够被使用，可是大数据环境带来的普遍问题是被审计单位的数据是海量的，而这些海量的数据通常会出现残缺、不一致甚至是重复的等各种情况，面对海量数据以及伴随着海量数据带来的各种“疑难杂症”，审计人员需要通过运用一些数据质量控制技术，并能够针对不同的审计项目有效地使用数据质量控制技术来提高电子数据的质量，促进审计事业的发展。但目前无论是国外还是国内，对大数据环境下审计数据质量制的研究都不多。尤其是国内，大数据环境下如何提高审计数据质量，如何优化审计数据实现审计精品项目等，这些问题的研究才刚刚开始。在大数据来临的今天，需要专业的人才对审计数据质量控制的方法进行不断研究。我国审计事业正处于快速发展阶段，在日常工作中，审计所面对的数据也是其他行业所无法比拟的。如何更好地运用好被审计单位提供的电子数据，优化审计数据质量，同时规避大数据所带来的风险，需要审计数据质量控制技术和方法来支持。本文针对我国审计在大数据环境下进行审计数据质量控制，进行了一些研究，以求抛砖引玉。
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第二章 大数据及数据质量控制相关技术分析
2.1 大数据
对大数据审计认识不够和大数据审计人才匮乏。一是审计人认识不够。真正意义上的大数据包括视频、图片、地理信息等，但审计人员的认识还停留在结构化和半结构化的电子数据分析，仅利用结构化和半结构化的电子数据在具体的审计实务中会造成因为不能有效利用图片、地理信息等大数据开展审计分析而无法全面反映客观的事实。二是计算机审计人才总量低。以扬州市审计局为例，全局有计算机专业背景的仅有 4 人，占全局总人数的 0.06%，参加审计署计算机中级培训并考试通过的人员仅有 18 人，占全总人数的 30%。由于编制等问题，这部分人员中还有相当一部分在综合管理部门工作，不能有效发挥计算机审计人才的作用。第四，获取被审计单位电子数据来源单一且数据管理分散。一方面，审计人员在审计工作中，通常注重被审计单位的财务和业务电子数据，而对日志数据、网络舆情等数据缺乏关注。仅限于财政部门建立定期数据报送机制，而没有向其他部门拓展，在时间和空间上不完全形成数据的全覆盖。另一方面，对被审计单位采集数据主要以审计组为单位，审计项目结束后，审计组未将数据统一到数据管理部门，没有形成数据统一采集、统一管理分配使用的管理体制，不仅导致数据的使用率低，也使得数据管理非常分散。
2.2 大数据环境下被审计单位电子数据的特点和规律
为了避免在日常的经济处理、会计处理工作中出现冗余数据，或者操作出现异常的情况，通常被审计单位会将纸质的账（表）等通过分解，然后将其存储在不同的表或者库中。另一方面，被审计单位为了日常管理的规范化，还能够根据自身的一些特殊的需要对数据库（表）重新设计，但无论是将账（表）分别存储还是根据其自身业务需求重新设计数据库（表），结果都是导致数据结构是规范化的。考虑到计算机处理的方便性，被审计单位常用代码来表示大量的电子数据。这主要是由于两个方面的原因，一是通过代码表示可以节省计算机的存储空间，二是可以提高被审计单位计算机的处理速度。但对审计人员而言，代码的经济意义不能直观地表示出来，也不能够使审计人员方便地使用。在具体审计项目执行过程中，即使是反映同一内容的字段，在不同的被审计单位也不是固定不变的，其代码设计很有可能不同。另一方面，范式分解容易造成信息“分裂”，且用代码表示电子数据会使得审计人员不能够直接使用被审计单位的电子数据。
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第三章 审计项目关键环节数据质量控制.......................................... 20
3.1 数据采集质量控制.................................................................. 20
3.2 数据加工质量控制.................................................................. 23
第四章 数据质量控制在审计项目中的实现...................................... 35
4.1 数据质量控制在数据采集和转换过程中的实现.................35
4.2 数据质量控制在数据清理过程的实现.................................38
4.2 数据质量控制在数据清理过程的实现.................................38
4.3 数据质量控制在完整审计项目中的实现.............................40
第五章 总结与展望.......... 47
5.1 总结......................47
5.2 展望......................49
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第四章 数据质量控制在审计项目中的实现
4.1 数据质量控制在数据采集和转换过程中的实现
本案例的基础数据覆盖了某公积金中心市本级三年的会计报表、账册、凭证、银行对账单等资料，意味着审计人员从被审计单位获得了关于住房公积金更多、更全面的财务和业务数据。住房公积金管理中财务数据分为两个账套，分别是经费帐和公积金帐，财务软件采用的是用友公司的集团财务版 nc933，后台数据库为 sqlserver，本次财务数据采用数据库式手工分析导入。公积金中心的用友 nc 集团版财务软件，包含管理中心本级以及 8 家管理部共 9 家单位的财务数据。住房公积金管理中心业务数据，后台数据库为 oracle，每一个公积金年度的数据存储在一个 schema 中，分别三个年度存储。审计组取得三个 dmp 备份之后，在审计服务器上将三年数据汇总到同一个 schema 中。经过整理分析，最后的.ora 文件达到接近 28 个 G，总记录条数达到 4500 万。审计人员必须在利用计算机对电子数据进行高质、快速、大量的处理的同时对采集和转换过程中的数据质量进行有效控制，才能达到提高审计效率的目的。
4.2 数据质量控制在数据清理过程的实现
为了对审计数据进行有效地质量控制，可以采取如下略：按照前述数据质量控制流程图，针对数据不同阶段，按其进行过程的先后逻辑顺序，分成相对独立的三大部分，即基础数据准备、分析数据准备、数据分析。其中“数据分析”环节贯穿于整个项目审计。为完成各个过程，必须采用一系列的控制手段进行有效地质量控制。本文针对三大部分提出质量控制目标，并对现场审计实施系统进行数据采集、加工和分析处理的相关功能模块的扩展，嵌入数据分析处理相关的数据访问命令，在进行具体项目时，审计人员在业务标准和审计目标的规范下进行作业，达到审计数据质量控制的目的。以 201X 年度某市保障性住房审计为例来整体说明实现过程。
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第五章 总结与展望
5.1 总结
通过本文对大数据环境下审计数据质量控制的研究，尤其是本文第四章 AO 案例的演示，我们可以看到，一个审计项目，在 AO 的帮助下，对庞大的数据进行了清理、采集，变成可用的审计数据，并对审计的结果产生了巨大的影响，使得审计项目变成了一个高质量的审计项目。这中间，能够熟练使用、运用计算机达到对审计目的对审计人员提出了高要求。大数据环境下，只有新型审计人才既要具备全面的会计、审计知识，还需要熟悉相关法律法规，当然，与之相匹配的是，必须要有强大的计算机能力做支撑，但目前，我国审计人员队伍非常缺少这样的复合型人才，需要针对大数据时代的特征对审计人员作相应的培训，一方面，从审计署到地方审计机关，要大力拓展计算机知识相关的培训，鼓励和支持更多的审计人员去学习和审计有关的计算机知识，同时，每年通过公务员遴选、招录、事业单位招聘等外通道吸收计算机专业人才，充实国家审计队伍。另一方面，对具有计算机背景的专业人才也要同时加强其会计、审计知识的培训。
5.2 展望
随着大数据的迅速发展，电子数据已经成为审计取证的重要依据，审计数据质量的高低直接决定审计项目的优劣。大数据环境下，对审计数据进行有效地质量控制，为审计项目提供全面的、高质量的电子数据，对于审计人员来说无疑是事半功倍的，必然提高审计工作的准确性和高效性。虽然 AO 已经比较完善，但模块较多，在大数据环境下，针对性还不够。审计数据的质量优劣直接决定审计项目质量，因此，可以有针对性地开发出更为专业的有针对性的审计数据采集系统。利用数据采集转换、清理分析等工具控制审计数据质量的研究正处于一个全新探索的过程，相信通过学者和专家的努力探索，审计数据质量将会得到大幅度提高，必将推动我国审计事业的进一步发展。
参考文献(略)
