企业审计大数据的问题有哪些？大数据工程师是否可以解决

1、企业审计大数据的问题有哪些——数据的获取并不顺畅

大数据具有“量大”和“多样性”的特点。由于缺乏标准和范围界限，数据采集机制尚未建立。大部分审计数据只能在审前调查阶段收集。数据收集更依赖于被审计单位的合作。拒绝提供数据、只提供部分数据、不及时甚至故意拖延等情况，直接影响数据的完整收集分析结果。对外公开的数据还没有接入国家网络，现在的数据往往与地区、系统和系统隔离，碎片化严重。

2、企业审计大数据的问题有哪些——分析技术和方法有待改进

在企业审计中，数据分析是基于数据库和电子表格的结构化模型。对于文档等半结构化数据，实际应用中只能停留在文本搜索层面，更先进的语义挖掘、主题检测、特征提取等分析技术还没有得到广泛应用。对于图片、声音、图像等非结构化数据，现阶段只能手工读取，不能在审核过程中由计算机进行分析。

3、企业审计大数据的问题有哪些——传统审计思维需要更新

审计是一项客观、现实、循证的工作。它需要找出事物的因果关系，从而判断事物是否合法、合规、合理。但大数据分析更注重相关性而不是因果关系。很多大数据分析模型都是“黑匣子”，可以给出结果，但结果无法解释。两者的概念冲突使得传统审计难以适应大数据分析的结果。审计人员对分析结果的准确性充满怀疑。而且后端数据分析很容易脱离现场审计的实施。如果后端分析组、审核组数据分析组和现场审核组在分析思路和疑点判断上不相互沟通和协调，将导致审核现场发现的疑点无法通过数据分析及时研究和判断。有时数据组的分析结果与审计现场的实际情况有很大不同。

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