大数据时代对审计工作的影响

大数据时代对审计工作的影响

 

1 样本数据向所有数据的转换

 

在大数据时代，数据量的爆炸性增长和硬件存储技术的发展使大量数据成为潜在的财富。数据相当于信息，整个数据库包含各种信息，如何有效利用这些信息也是大数据时代最重要的一步。由于各种技术的限制，人们往往无法有效、全面地分析所有数据，因此通常采用的方法之一是抽样调查。然而，由于抽样调查的分析和处理，少数或个别数据可能被忽略的规则或问题。在大数据时代，数据的快速扩展伴随着技术的不断创新。由于数据量太大，传统的抽样方法很难代表整体，抽样分析的方法也逐渐消失了。目前，云计算技术、数据挖掘技术等领先技术的应用可以满足所有数据的处理要求，因此大数据分析师面向所有数据，而不是局部抽样数据。

 

2 对数据的要求从准确性变为复杂性

 

在大数据环境下，数据分析往往更注重数据的规模。因为数据相当于信息，数据量越大，数据类型越复杂，数据必须包含大量的信息。过去，当数据量相对较小时，人们通常会保证数据的准确性，因此数据的准确性会影响最终的结果。在大数据环境中，数据量过大，面对大量的数据库，很难保证所有的数据都是最准确的。因此，我们目前关注的不是数据的准确性，而是利用更大规模的数据来分析它能反映的各种信息。数量的积累会导致质的变化，通过大量的数据分析是一个大趋势。这种分析结果是基于非常大的数据量，特别是小数据的不准确现象对最终结果几乎没有影响。因此，面对大量数据的分析和处理，我们不必过分关注数据的准确性。

 

3 在海量数据下，更注重数据的相关性

 

传统的数据分析更注重分析数据之间的因果关系，并得到最终的分析结果。面对数据量极大的数据库，数据的复杂性非常高，数据的种类也非常多，因此很难分析不同数据之间的因果关系。如今，企业更加关注多元化的发展。多元化更重要的是信息的多样化和信息的共享。信息共享实际上是对数据之间相关性的分析，因此数据之间的因果关系并不是最重要的。在海量数据环境下，单一类型数据的存在非常低。数据基数越大，单个数据的准确性对整个数据库的分析结果的影响就越小。相反，分析数据之间的关系已经成为一种更有效的处理模式。