큰 데이터를 핵심으로 하는 감사 정보화 건설을 대대적으로 추진하는 것은 감사 능력을 높이고, 감사 효율성과 감사 품질을 향상시키며, 감사의 전범위를 더 잘 실현할 수 있는 유일한 길이다. 빅 데이터 감사에 대한 인식과 이해를 깊게해야 빅 데이터 개발의 맥락에서 신기술을 활용하고 혁신적인 작업 방식을 바꾸고 감사인의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 대규모 데이터 환경에서는 데이터 분석 및 감사 프로젝트가 더욱 긴밀하게 통합됩니다. 감사 업무 모델은 더 이상 전통적인 감사 방식이나 데이터의 단독 연극이 아니라 양자의 유기적 결합이다. 좋은 업무 지식 비축은 데이터 분석 성공의 전제 조건이며, 고급 컴퓨터 기술은 감사 작업에 날개를 달았다. 감사자는 비즈니스, 정책 및 규정을 이해할 뿐만 아니라 데이터 스트림에서 비즈니스 프로세스를 복원하여 문제 단서를 찾을 수 있습니다. 따라서 인재 양성 및 프로젝트 준비에 있어서 감사 업무와 컴퓨터 기술을 모두 아는 복합 인재나 컴퓨터 응용 수준이 지나치게 높은 감사인을 더 많이 양성해야 합니다. 데이터 분석 팀의 역할은 더욱 두드러질 것이며, 프로젝트 요구에 따라 분석하고, 수동적으로 능동적으로 행동하고, 데이터 분석을 감사의 일부로 삼아, 전체 프로세스를 거치며, 현재 감사 개발의 주류를 따라가며, 감사 생산성 향상을 촉진합니다.
둘째, 사용 계획을 잘 세우고 대량의 데이터 정리를 보완한다.
디지털 감사 수단이 지속적으로 보급됨에 따라 정기적으로 데이터를 수집하고, 중앙 집중식 관리를 통합하고, 허가된 사용은 향후 데이터 관리의 작업 모델이 될 것입니다. 정교한 데이터 정기 수집 메커니즘을 확립하고, 대량의 데이터 정리를 개선하고, 전국 감사 데이터' 감사 클라우드 플랫폼' 을 구축하는 것은 한 번에 이뤄질 수 없다. 데이터 축적, 시스템 구축 등의 기초 작업에 중점을 둔 이 건설 시기에는 데이터 분류 정리를 강화하고 데이터 표준화의 양과 품질을 높이며 데이터베이스를 구축해야 합니다. 반면에 데이터 보안을 유지하면서 데이터 사용 권한을 계획하고 데이터베이스를 잘 사용해야 합니다. 이를 위해서는 장기적인 발전의 관점에서 계획을 세워야 하며, 장기적인 계획과 실제 단기 계획에 더 가깝고, 라이브 데이터를 관리하고, 분류하고, 데이터를 잘 사용해야 한다. 데이터 사용의 편리성과 보안 비밀 사이에는 객관적인 갈등이 있다. 데이터 계획을 잘 세우고 관리 제도를 개선해야만 보안과 편리함 사이에 최적의 균형을 찾아' 전체 분석, 의문점 발견, 분산 검증, 시스템 연구' 의 디지털 감사 모델을 실현할 수 있다.
셋째, 첨단 기술을 이용하여 데이터 마이닝의 가치를 극대화하다.
첫째, 포괄적인 데이터 분석을 위해 정보화가 좋은 업계 또는 감사 프로젝트를 선택하고 가로 및 세로 방향의 데이터 상관 분석을 통해 숨겨진 문제를 파악합니다. 데이터 감사를 통해 의문점, 종합 분석 추출의 장점을 살리고, 데이터 분석을 통해 단서를 찾아내고, 정확한 위치 파악, 효율적인 구현, 운영 계획, 결선 천리를 통해 현장 감사를 위한 기술 지원과 보장을 제공하고, 일선 감사 작업과 배경 데이터 분석의 융합을 실현하며 감사의 깊이와 폭을 넓히고 있습니다. 두 번째는 역사적 데이터에서 가치 있는 감사 단서를 발굴하는 것이다. 김감사공사' 3 기 전면 시행에 따라' 국가감사운' 건설이 이미 일정에 올랐다. 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터의 특징 중 하나는 "인과 관계보다는 관련성에 초점을 맞추는 것" 입니다. 따라서 금융, 공상, 지방세, 국세 등의 데이터를 최대한 활용하고 구체적인 감사 프로젝트를 중심으로 OLAP 데이터 분석 기술 사용을 계획적으로 고려해야 한다. 데이터 웨어하우스를 구축하면 주제별로 기존 데이터를 심도 있게 통합하고 마이닝할 수 있으며, 기계 학습과 같은 고급 분석 모델을 활용하여 심도 있는 데이터 마이닝을 수행하고, 실제 문제를 데이터로 반영하고, 데이터 활용 가치를 높일 수 있습니다.