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大数据审计建设“三要素”分析研究报告之二规划审计行业大数据标准体系

发布时间:2019/05/17 11:05信息来源:审计署审计科研所

 

一、当前审计大数据标准体系面临的问题

实现大数据审计全覆盖的前提在于能够采集纵向有深度、横向有广度、量足够大、维度足够多、覆盖所有审计领域标准化的数据。审计大数据采集的各行业系统原始数据兼容性差、异构性强,只有建立一套审计行业大数据标准体系才能实现数据采集、存储、转换、更新、访问、交换的通畅。因此,全国审计大数据分析发展较好的地方审计机关在建设区域审计大数据分析平台时分别构建了各具特色的审计数据标准体系。

调研发现,地方审计机关在大数据审计建设过程中缺乏全国性统一的数据标准体系指导,各地构建的数据标准之间无法互通。未来这些区域性审计大数据标准建成运行成熟后,要进行全国性的审计数据统一分析,将会面临更大的困难。一方面,数据重新标准化会造成重复建设的大量人力物力浪费,另一方面,在审计方法模型方面也需要付出大量的重建成本。

二、规划审计行业大数据标准体系的价值

大数据审计要充分发挥作用,必须将大数据相关技术与审计大数据标准有机融合,建设具有全国通用性的审计大数据标准体系是未来审计大数据云平台体系实现数据互联互通、发挥审计大数据系统性整体功能的高速公路。目前地方审计机关建设审计大数据平台所使用的数据标准缺乏统一规划,相互之间无法互通。因此在审计大数据建设发展的初期,规划全国通用的审计大数据标准体系,是审计大数据建设工作中迫切而重要的基础设施工程。如果没有全国通用性的审计大数据标准体系,各地审计大数据平台之间无法实现通畅的互联互通,将会一定程度上形成规模更加庞大的数据孤岛,而这将制约审计监督全覆盖的广度和深度。

三、审计行业大数据标准体系应当具备的三个特性

(一)审计大数据标准体系要具有系统完整性。

审计大数据标准体系建设是一项庞大的系统工程,需要有审计署层面科学的顶层设计和系统性规划。从大的行业应用角度来看,审计大数据应涵盖工业大数据领域、政务大数据领域和公共服务大数据领域。从审计业务领域来看,审计大数据应涵盖财政审计、金融审计、企业审计、社保审计和资源环境审计等所有审计业务领域,并且应该涵盖每个审计业务领域内所包括的细分行业数据。审计大数据标准体系只有具备系统完整性,才能在未来应用中不会因为缺乏某个方面的数据而无法实现多维度的大数据分析,影响全覆盖审计大数据的深度分析能力。

(二)审计大数据标准体系要具备细节的科学准确性。

审计大数据采集的粒度要掌握科学的尺度,数据采集粒度过大,字段包含的经济含义过于广泛,会影响信息的原始性,进行数据分析时,数据分析模型无法捕捉到记录被审计对象真实的历史信息,会发生虚数真审的情况,将严重误导数据分析模型,导致无法审计分析出有价值的信息线索,甚至会得出错误的结果。审计数据采集粒度过小,会影响数据标准的通用性,导致不同地方审计机关采集的数据很难关联分析,大数据审计无法顺利开展。因此,审计大数据标准要基于对每一项审计业务深刻理解基础上,进行科学准确的的细节性设计,才能保证未来采集存储的大数据好用、管用。

(三)审计大数据标准体系要具备较强的兼容性和扩展性。

考虑到国家审计业务在共性的基础上,各个地区或单位会有各自特点,在设计审计大数据标准时要充分考虑兼容性。各个地区的主要数据都可以涵盖在数据标准的框架下,否则会产生有些数据无法纳入标准体系,造成数据不完整的情况,严重影响大数据整体分析的效果。随着审计业务的发展,未来会有新的审计数据需要采集分析,审计大数据标准体系还要充分考虑到数据扩展的需求。

四、审计大数据标准体系建设政策建议

(一)审计大数据标准体系建设要遵循国家大数据标准相关规定。

审计大数据是国家大数据的重要组成部分,其标准体系的建设在具有审计特点的同时,也应该遵循国家大数据相关的总体框架要求。2014年,我国建立了在工业和信息化部、国家标准化管理委员会领导下的全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组,统筹开展我国大数据标准化工作。该工作组结合国内外大数据标准化情况、国内大数据技术发展现状、大数据参考架构及标准化需求,提出了我国的大数据标准体系框架。发布了《信息技术大数据术语》和《信息技术大数据技术参考模型》等基础性标准,以及《信息技术大数据工业应用参考架构》、《信息技术大数据产品要素基本要求》、《智能制造对象标识要求》、《智能制造制造对象标识解析体系应用指南》等行业应用标准。目前,该工作组正在研制《信息技术大数据开放共享》和《信息技术数据交易服务平台》系列数据标准。

另外,全国信息安全标准化技术委员会下设的大数据安全标准特别工作组,发布了系列大数据安全和隐私标准。中国通信标准化协会成立了大数据技术标准推进委员会,发布了《数据资产管理实践白皮书(2.0)》。中国电子技术标准化研究院全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组,于20183月发布了《大数据标准化白皮书(2018版)》。

上述为代表的国家层面制定的大数据标准体系,应该是审计大数据标准体系建设的重要参考依据。

(二)审计大数据标准体系建设需要设立专门的业务机构。

审计大数据标准体系制定需要科学、严谨、细致的组织管理,这是保证审计大数据标准体系质量的组织保障。和国家大数据标准体系建设相近,审计大数据标准体系建设是一项专业性极强的工作。参照国家层面设立专门机构负责此项工作的做法,审计大数据标准体系建设要实现专业化水平,也需要有专业能力强的专门业务机构来组织和从事研究建设。建议成立审计大数据标准工作小组,专门负责标准制定工作。审计大数据标准工作小组需要从每个审计业务领域选出若干名专家,并且还应该包括计算机专家和被审计单位的业务专家等。

(三)审计大数据标准体系建设需要以审计业务应用为导向。

在审计大数据标准体系制定过程中,在确认审计业务应用场景、审计业务需求的前提下,与被审计单位业务专家充分沟通,了解被审计单位的业务流程细节和信息系统的相关情况,明确具体审计业务的数据要求、技术要求及功能要求。在此基础上确立某一审计领域大数据标准的元数据及架构。对于结构化数据,重点在于编制数据接口标准,利用该接口标准,辅以相关数据库和软件即可完成对结构化数据的采集、存储、处理和分析等工作。对于非结构化数据,由于其具有数据格式多样、标准多样、分布于异构系统、在技术上比结构化数据更难标准化和理解等特点,需要在对非结构化数据采集、存储和处理分析等方面构建利于审计实践的标准。

(四)审计大数据标准体系建设需要足够的资源投入。

科技强审战略的真正实施落地需要大量的资金和人力投入,大数据审计是科技强审战略的核心内容,大数据标准体系建设是大数据审计的关键基础工程,需要给予充分的重视。审计大数据标准制定过程需要人力、物力、财力的大量投入,应该将有限的资源投入到大数据审计建设关键节点、解决关键难题,为未来大数据审计顺利开展奠定坚实的基础。

五、审计大数据标准体系建设实践经验总结

(一)四肖三期內必中一期局审计大数据标准体系建设实践经验。

四肖三期內必中一期局在审计署集中整训中分享了经验,他们运用云架构将不同形式的审计数据进行集中存储和管理。行业数据方面:设计了行业数据标准表,打通了行业数据横向和纵向两个维度的关联对比分析通道,让原本孤立的各行业海量数据互联互通,为数据的多维度分析奠定了基础。财务与业务数据方面:该局自行开发了能兼容市场200多套不同财务软件、400多个不同版本的财务数据采集和转换工具,并在大数据审计云平台上开放使用,实现了全市不同单位财务数据的有效采集与集中入库,为云平台获得持续有效的审计信息奠定了基础。通过转换工具,可将云平台上的财务数据库文件与审计署审计现场管理系统(AO)财务数据文件互为转换,有效解决了被审计对象财务数据跨系统、跨平台使用难的问题。

审计数据标准化建设主要包括制定审计数据规划、实施审计数据整理和开展审计数据验证等三方面的工作。审计数据标准化建设一方面可以增加审计数据的可读性,让普通审计人员更加便捷地了解审计数据,另一方面可以把计算机审计人员从繁杂的数据整理中解脱出来,将更多精力放到梳理审计思路,核查审计疑点中去,充分发挥审计数据的价值。

(二)杭州市审计局审计大数据标准体系建设实践经验。

近年来,杭州市审计局依托杭州智慧审计系统建设,进行了确定三类数据内容,复用三类规划标准等工作,共完成了95项数据资源的标准化工作。

一方面,根据日常审计工作的应用范围和使用频率,确定三类需要转换成标准表的数据:一是基础性数据,在大部分审计项目中都有应用,使用频率高,主要包括财政、社保、医疗、公积金、工商、户籍、不动产等审计常用数据;二是专题性数据,在重点行业审计中应用,使用频率较高,主要包括金融、国有资产、社会救助、环境资源、招投标等方面的审计数据;三是其它常用数据,在特定类型审计项目中使用,使用频率较低的审计数据,主要包括交通、科技、民政等审计数据。

另一方面,复用三类规划标准。标准表的规划主要以业务逻辑为导向,兼顾审计需求,且具有普遍适用性,因此杭州市审计局实施审计数据规划重点考虑与以下三类数据规划标准相衔接:一是与审计署、省厅审计数据规划相衔接,以审计署、省厅已发布的各行业审计数据规划为基础,结合杭州本地数据实际进行调整;二是与省、市政务数据资源目录相衔接,省、市数据资源目录是各部门自行编制的共享数据目录,基本涵盖了各自主要业务数据,具有较大的参考价值;三是与市局已建信息系统后台数据规划相衔接,市局金审工程已建信息系统的后台数据规划包含了前期审计应用经验,且经过审计实践检验,具有很好的参考价值。

 

 

参考文献:

 

1.光亮,张群.ISO/IEC JTC1/WG9大数据国际标准研究及对中国大数据标准化的影响.大数据,2017年第3期.

2.张群.大数据标准化现状及标准研制.信息技术与标准化,2015年第7期.

3.宋明顺,鲁伟郑,素丽.大数据标准化现状与发展思路研究:产业发展视角.标准科学,2017年第5期.

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5.吴晓光.构建金融大数据标准体系的思考.金融电子化,2017年第9期.

6.徐建华.《工业大数据白皮书》发布—加强工业大数据标准研制和应用推广.中国质量报,2017222日第002版.

7.郭琨,李建平.金融大数据标准规范体系比较研究.大数据,2017年第2期.

8.林旺群,高晨旭,陶克,邓波,包阳.面向特定领域大数据平台架构及标准化研究.大数据,2017年第4期.

9.浦燕妮,刘琪,耿骞.通用型科学元数据标准研究.数字图书馆论坛,2016年第12期.

10.黄如花,李楠.澳大利亚开放政府数据的元数据标      ——Data.gov.au的调研与启示.图书馆杂志,2017年第5期.

 

作者:  审计署审计科研所  隋学深

                      审计署审计科研所   

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