大数据审计实践

大数据是什么？字面意思，就是很多很多的数据的集合。
有人认为大数据审计是骗人的东西，其实不然。
如果我们将数据比作一件件货物，其实就很好理解了。按这样的说法，大数据应分为几部分。
1、数据入库
2、数据存放
3、数据出库
然后我们用审计存货的方法套上去。
先来说数据入库
很久之前，数据的入库是靠人工录入的，需要海里的人手，但现在只要肯化点钱，就有视频抓取，扫描枪，物联称等的工具，老实说，随着技术进步，数据录入会更进步。

再来说数据存放

以前是要建设机房的，现在可以用云机房了，维护花费更少，而且方便，最少不用自己拉网线了。

最后说数据出库

过去，很多企业都用甲骨文之类的数据库吗？要花大价钱买回来，还要培训一轮才可以用。现在不用了，只要你的网速够快，多少数据都可以自己提取出来。

但很多人不明白，数据是虚的，是一段段的信息，如何用审计存货的方法套上去呢？

其实这里放一个小小的集合就可以了，事件。

有人说，如果数据来源造假的，如何审都没用。这个我是保留的，因为有人说耳听为虚，眼见为实嘛，其实眼见的也不一定是真实的。而如何判定一件事的真假，这个是要分析的。

学过语文的我们明白到，事件就是起因，经过，结果。

而将一段的数据先抓出来，形成一件一件的事件进行审计。

学过会计的朋友，都做过分录。

分录是什么？就是一件事件，

2月我向张三借了3000元现金。

为记录这个事件，我记录了2月，张三，3000元，银行存款这些数据。

借：银行存款 3000

贷：其他应付款 张三 3000

说明了，我从张三这里借了3000元。如果我数据做假，我不是借了3000，而是5000呢？

旧的方法是，用借贷记账法将这件事记录到一本假账之中，这个是原始的造假账方法。但现在不用，只要用手机扫一扫，我就借了张三5000元，因为云端有记录，即使我做了假账，但记录还是有的。想改记录就麻烦了，因为这个就是事件，只是这些数据分散到云端之中，想要删改数据成本太大了。只剩下在数据入库的时候做假。

明白了原理，哪么我们如何开始审计呢？

数据的入库和存货的入库，我们审什么？

是不是真实的和完整的。

数据的存放和存货的存放，我们审计什么？

是不是安全的

数据的出库我们审什么？

除了手续齐全外，什么人也不能提走数据。

这样一来，就很清楚搞大数据审计的思路了，可以着手搞一搞。

首先，我们要装监控，减少人手录入。

然后，上云计算，做天猫的可以用阿里云试试

之后找人做数据集成平台，这个是用来做数据分析和数据出库的，特别是有人判断事件真假的时候，这个数据平台就是用来测指标的。

以上这些是前提条件，没有的话，不是不行，但就很麻烦。

之后的维护，外包给别的公司就可以了，省事。

注意，做好数据平台之后，要做两个指标。

（1）应审查相关种类的数据的对应的金额是否合理、适当。如审查数据是否在同一品种、同一规格型号，有无混淆计算的现象。

（2）按排好勾稽索引。特别是交叉索引，这既是对审计过程的核对，也是体现审计思路的一个过程。一些执业人员常犯的错误是误以为每个数据都是孤立的存在，忽略了审计其实是一个事件筛查的过程。

最后，由于篇幅有限，我先写到这里，具体的实例，我有空再整理一下。