当前，随着被审计单位的规模和数据量增多，采集数据中的非结构化内容越来越多，审计的工作时效要求越来越高，传统的以查账为主要手段的审计方式遇到了挑战。利用大数据进行审计，将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。学习大数据审计也成为当前审计人员的一项必修课。
一是学习大数据审计思维，培养“数据先行”意识。大数据审计在加快构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系中起到了不可替代的作用。我们作为审计工作人员，树立大数据审计思维就显得尤为重要，大数据审计思维是推动大数据审计的基础，养成大数据审计思维，指导审计工作实施，有利于审计效率的提高，有利于审计覆盖面的扩大，有利于缓解审计人员严重不足的问题，从而推动审计工作迈向大数据审计时代。培养“数据先行”意识，就是以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
二是学习大数据审计相关制度，加强电子数据使用管理
审计署和自治区审计厅分别印发了《审计业务电子数据管理规定（试行）》，明确了电子数据集中管理遵循依法采集、集中管理、分类授权、安全优先、以用为本的原则，对电子数据在采集、报送、处理、存储、授权、使用等环节做出了明确要求，是我们开展大数据审计工作建立制度、职责分工、履行程序、使用管理的保障和依据。我们要加强大数据审计制度的学习，确保电子数据的规范使用和安全保密。
三是熟悉大数据审计方法，掌握大数据审计工具。大数据审计有十个步骤。从第四个步骤数据报送开始就需要引入大数据审计的方法和工具。首先是通过数据采集获得尽可能全而真实的审计数据，在该阶段通常需要根据审计目标，从被审计单位的联网系统、离线存储数据以及互联网中，利用ODBC数据库接口、网络爬虫等技术，获得尽可能全相关审计电子数据，然后利用数据清洗、数据集成、数据转换等数据预处理方法，保证电子数据的质量。为此，我们需要学习数据采集报送、转换、验收、入库、存储、整理、加工等数据处理方法和工具。此外，对于存储的大批量数据，为提取出对审计目标有价值的信息，需要利用分布式并行处理等大数据分析手段，掌握SQL等基本查询语句，才能及时准确的完成数据分析，获得可靠的审计结果。最终通过数据可视化，将分析的结果以直观的方式呈现出来，便于审计结果的快速确认，提升审计效率。
四是学习大数据审计的成功经验，努力打造大数据审计阵地。一些发达地区在大数据审计方面已经取得了成功经验，比如苏州市审计局充分运用Python语言、可视化分析技术、聚类分析等大数据分析技术，形成了20个可复制的金融审计模型。深圳市审计局启用审计数据中心、数据分析室和审计研判室，建成分门别类的数据归集管理平台。我局在局党组的高度重视下，也取得大数据审计的阶段性成果。通过搭建大数据审计平台，逐步建立健全财务数据和业务数据间的数据共享机制，在年度本级预算执行审计中，探索实行大数据并联审计方法，推进一级预算单位审计全覆盖。探索建立预算审计、经责审计、政府投资审计和国企审计等子系统为主的4+N大数据审计分析模式。今后，我们将继续学习发达地区的先进经验，总结我们以往取得的成功经验，努力打造石嘴山市大数据审计阵地。（石嘴山市审计局 蔺斌）
【来源：石嘴山市审计局】
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