【大数据可视化技术在审计中的应用研究综述5400字】

大数据可视化技术在审计中的应用研究综述目录TOC\o"1-3"\h\u25710大数据可视化技术在审计中的应用研究综述 1277721.1可视化技术在审计中应用的重要性 151961.2可视化技术在审计中应用的优缺点 3263351.2.1可视化技术的优点 3131351.2.2可视化技术的缺点 4232861.3可视化技术在审计中应用的范围 4288701.4审计可视化工具的对比与选择 51.1可视化技术在审计中应用的重要性本文深入探讨的大数据可视化技术主要指的是处于大数据时代背景下能够满足智能化审计需要的大数据技术。通过此项技术在审计工作中的应用，审计人员能高效完成对挖掘型审计数据的有效分析，并且能够对虚拟的数据进行实体化，用图表的形式体现出被审计对象的运营整体状况，从而实现对审计数据的全面完整表达，推动审计结论的最终清晰揭示。审计数据包含了很多内容，为了达到显现效果的最佳化，可以通过合理的可视化实现，直观生动地展现数据中包含的语义特征。所以，在利用大数据对审计进行辅助的过程中数据可视化分析技术能够起到关键性的作用。目前可视化分析方法除了包括热力图、气泡图和直方图分析外；还有折线以及条形图；另外还包括了散点图等。在具体的实施中，数据收集是关键；核心是审计模型，大数据审计平台是实现的方法；各类图表是可视化的工具；通过以上的有机结合能够展示数据的内在特征；而且还能对阈值进行灵活调整以适应不同的企业风险偏好；另外，还可以加入动态业务的数据，从而实现全面的评估。图3示例由于企业的实际业务不同，可视化工具也有多元化的表达，需要合理的选择可视化软件；在选择时除了要结合可视化效果外；还要考虑部署的难度以及数据的安全等级。为了能够精简以及深刻的对审计结果进行展示，首选应当在可视化工具中融入大数据模型；从而赋予大数据客观性的表达，达到全面监控以及展示的效果；同时还能准确的定位，完成产生问题原因的有效分析；打通审计数据仓库和可视化展示工具的连接通道；实现展示形式和风险信息的全面结合。现阶段的审计实务中，审计最前线工作者大部分出身于财务、金融、工程专业，专业设限下，他们会更多遇到海量丰富的数据表现形式、复杂新颖的数据分析方法和深涩难懂的审计结果分析所带来的一系列难题。审计数据分析的质量和效率效果都将受到“难分析”、“难入手”、“难理解”等多种原因的严重影响。审计行业亟需抓紧推进数据挖掘、自然语言处理、模型预测、可视化分析等大数据技术的相关应用。然而，值得关注的是，审计人员的当前计算机水平还处于一个十分有限的水平，而大数据技术不同于一般的理论，它是需要有一定的编程和数学基础的，这并不是审计人员能在短时间内快速掌握的能力范畴。本文探究的大数据可视化技术则只需经过简单的鼠标键盘操作，便能够直接以最直观清晰、简洁明了的图形或图像界面形式向阅读者呈现出审计数据的基本结构和规律特征，帮助审计人员深入挖掘出审计数据中的隐藏信息，推动整个审计行业完成从传统审计到大数据审计的过渡。因此，为了解决上述面临的“难分析”、“难入手”、“难理解”等难题，可视化技术的应用将成为审计人员的工作选择之一。它将有助于审计人员减少对编程和数学等专业知识所花费的不必要的研究精力，并实现数据分析由查询型和验证型向挖掘型的转化。1.2可视化技术在审计中应用的优缺点1.2.1可视化技术的优点第一，便于对原始数据的采集。目前随着技术的发展，新的软件在数据收集上有了进一步提升，可以根据用户需求完成精准采集；一方面能够帮助审计人员提高获取数据的效率；另一方面还能对深层次的数据进行挖掘。此种效果的产生和人脑对视觉信息的处理效率有关，这是因为人们的记忆更容易接受图形表达。因此，在对复杂数据进行处理的过程中，通过数据可视化能够实现良好的交流；促进阅读者以及设计人员的理解。而且在对企业的整体经营进行评估时，需要大量的实时信息；这些内容通过大数据可视化工具均能完成；有利于企业快速识别新机会，适应市场的快速调整，提升竞争力。第二，快速挖掘审计线索，定位审计证据。为了实现文档的规范化，在实际应用中通常使用大量详实的数据，形成各种复杂的图表以及表格；而这些内容有很多是阅读者不需要了解的，关注的重点也就几项数据。针对这些复杂信息，可通过大数据可视化的工具报告进行简化，使用简易的图形就能达到效果。因而通过可视化工具审计人员可以非常容易地追溯审计线索，找到问题源头，直接获取审计证据方位。同时，对于用户比较关心的整体业务性能与运营的关系也可以通过数据可视化完成；这一功能的实现，为企业在竞争环境中保持优势提供了有效支持。第三，增加审计数据分析的精准性。可视化的过程能够在对数据处理的过程中提高审计人员的工作效率，实现精准以及快捷的分析。该方法在和人们的生活比较贴近；同时也能实现对实际生活需求的满足，效果非常明显。第四，便于审计人员操作。第五，审计结论便于传递。审计报告要让阅读者感兴趣、能理解、记得住，所以对数据、重要结论进行适当的可视化展现是一个高效的选择。“有图有真相”，数据的可视化在形式上能够灵活组合多个维度的数据描述数据场景，增加单一阅读区域的数据容量，提高数据阅读理解的速度。审计分析可以结合大数据技术完成不同深度的表达，该表达可以从三个层次进行分析；其一为指导性；其二为预测性；其三为描述性；其中大数据的事实描述就是描述性分析审计成果的表现，这是审计人员就某一类审计专题所作出来的大数据分析审计的事实描述。比如商业银行裸贷客户治理专题，属于事实性描述的有：客户总数，其中符合裸贷认定标准的客户总数及其占比，再其中对公类裸贷客户总数及其占比、机构类裸贷客户总数及其占比等等就属于描述性分析审计成果。预测性分析审计是在描述性分析成果的基础上，根据大数据分析所具有的洞察力所作出的预测。比如不良贷款的大数据分析审计预测，现有的大数据描述性分析审计结果显示该类客户的不良率是多少，即可以预测未来该类客户的不良率亦将是多少。同时，据此可以呈现指导性分析审计成果，即为尚未出现不良的该类客户出具审计建议。我们可以清晰地观察到，大数据分析审计的洞察力、决策力以优化流程的能力在以上的成果中都得到了体现，能够对企业的经营起到有效的指导作用。1.2.2可视化技术的缺点可视化分析在大数据审计中的运用仍处于摸索阶段，还存在以下缺点：一在表现形式上，软件对于应用领域比较侧重，而对于审计的专业化分析软件非常少，使得可视化分析软件的发展受到了局限。二是可视化软件是新鲜事物，对审计人员在工作实践中运用可视化分析软件的普及和培训有待加强。三是现有的数据分析技术和工具还不能完全解决目前所有的大数据问题，可视化不适用于“并行模拟”类型的数据分析，这就需要设计高效、实时的大数据审计分析系统。1.3可视化技术在审计中应用的范围现今，可视化技术已应用于气象、医疗、交通、军队乃至城市规划等多个领域。它除了具备数据规律揭示、数据特征呈现、数据价值聚合等常见功能以外，还具备事物发展预测、动态过程观察、沟通效率提高等其他多种效用，能帮助解决许多数据处理和数据分析问题。尽管它还尚未在审计行业受到完全普及，但是已经有许多审计人员意识到了可视化技术的必要性和重要性，部分业务已经开始使用可视化工具来助力审计业务。应用的范围不仅有ToG和ToB；还包括了ToC等，比较广泛。上述的很多图表的统计都基于纯数据展开的，其不然它也是一种可视化的展示方式。能够实现直观化的图形转换，促使审计数据按照审计人员的需求进行表达。结合以上的数据，采取观察分析的方式，审计人员就能获取关键的信息；同时进行特征识别，设置相关参数和可视化工具进行交互；实现对图形展示的变更，完成审计数据的全面分析。目前，可使用大屏展示对数据可视化进行理解。通过多屏对接，完成图表数据的展示，促进视觉的炫酷表达；这种表现方式也仅属于可视化中的一个方面。总体来说，可视化分析的适用场景包括：一是采用“集中分析以及发现疑点的方式进行首要环节的处理；之后采取分散核实以及系统研究的方法作为后续”，便于审计人员把握整体情况，明确审计重点，对不明确的数据进行获取，提高审计效率。二是需要被审计数据量具备一定规模。运用可视化分析的数据量规模越大，分析结果越具有代表性，审计人员越能发现相关问题产生的规律。三是需用专业化的可视化分析软件为审计人员提供指导。尤其是部分审计人员没有编程理论基础，必须借助可视化分析软件完成。下面基于在审计中应用范围的不同，对可视化区分介绍。可视化技术在理论上可以应用于审计的范围非常广。如果简单根据数据种类来划分适用范围，则可视化技术适用于分析财务数据、工程信息数据、环境监测数据、地理信息数据、政策文件等等。但如果复杂点根据审计业务的类型划分适用范围的话，则可视化技术可以适用于财政资金审计、政策追踪审计、扶贫审计、环境审计、金融审计、税收征管审计、经济责任审计等多类型业务。举例来说，在财政资金审计方面，它可以通过全量全过程式审计针对被审计对象的财政资金分配、管理和使用情况加以审计，并以此为基础合理建模，便于发现审计数据的异常值或离群值等；在以退耕还林为代表的政策追踪审计方面，它可以通过对全国范围内实施退耕还林政策的有关区域的实时或历年土地利用状况进行监测、审查，帮助审计人员快速判断区域在政策实施方面的实际执行进度和情况，规避延伸审计的发生；在扶贫审计方面，它以网络图谱形式帮助审计人员甄别出补助金是否存在违规申请、违规领取、重复申领等情况；在环境审计方面，它是防治空气污染、水体污染和土滴沙漠化等常见环境问题的有力武器，审计人员可以结合地理信息技术在数据的数字地图和空间信息的呈现下全面了解整体污染状况，提出合理治理意见。此外，我们也可以根据细分行业来划分可视化分析的适用范围，那么可视化技术可以适用于金融、工程建造、物流、食品、环境等等。举例来说，在金融行业中，它可以实时监控金融数据的动态变化过程，预测数据变化趋势，或者通过建模来对客户授信审批、资金合规性等进行审查；在医疗行业中，它可以实现对医疗保险合规性、医疗费用情况等的实时监察；在工程建造中，审计人员可以使用适当的可视化软件将电子图纸导入其中，并完成核算工程量、测量不规则材料、质量验收、预测模型等工作环节，大幅度降低实地检测的负担，避免安全风险；在物流行业中，它可以辅助企业审查物流分票管理系统的科学性，给货物的分拣效率做出合理评分。1.4审计可视化工具的对比与选择在审计中应用比较广泛的数据可视化工具主要有以下几种类型：第一，入门级可视化工具。入门级可视化工具主要以Excel表格工具为典型代表，尽管它可以给用户提供财务报表整理、统计图表展示等服务，但其过于简便的操作系统也忽视了一些复杂的审计需求。第二，在线可视化工具。对于大多数非计算机专业出身的审计人员来说，Visually、Flot、GoogleChartAPI、D3等在线可视化工具的操作相对简单、快捷，并且仅需在浏览器上便可以实现可视化呈现，减少了安装应用软件的繁琐程序。第三，数据地图可视化工具。各种地图库之间风格迥异，关注的用户需求也并不相同。像GoogleEarth、CommonGIS、MapInfo、GeoVostaStudio等地理信息系统可视化软件，便主要关注于以可视化地图形式来直观展现数据具体而又全面的空间地理信息。除此之外，常见的数据地图可视化工具还有Leaflet、ModestMaps、OpenLayers、PolyMaps等。第四，数据可视化分析工具。市面上实际存在许多如Tableau、R语言、SAS、PowerPivot、Matlab、QlikView等各种类型的集数据分析和可视化呈现于一体的软件，此类高阶工具也应该是审计人员的可视化工具考虑范畴，但主要面向的还是那些需要通过可视化工具进行数据分析的专业用户。由于纸面有限，笔者只能够对比探讨一下广受青睐的Tableau、R语言、SAS这三种高阶工具，加深对不同类型的可视化工具的一些认识。Tableau是一款比较热门的数据可视化分析软件，一方面，其界面简洁清晰，可视化功能强大，并且具备一定数据分析功能。用户只需依靠简单的鼠标操作便能完成对海量数据的深入挖掘和动态追踪，并用丰富直观的图像或图表形式加以呈现分析结果。另一方面，它也存在一定局限。它在数据采集和处理方面的能力并不突出，对计算机硬件资源要求也很高。这就要求审计人员必须提前对数据做好预处理，为Tableau上展开的数据分析工作做出一定准备。R语言是另一款热门的数据可视化分析开源软件，它不仅能提供给用户数以万计足以支持金融、环保、医疗、交通、教育等多领域数据分的数据包资源，而且其运算迅捷、功能齐全的图形系统带来了强大的可视化功能，并能够让审计人员短时间内掌握基本操作，轻松上手，实现数据分析和可视化呈现的双重体验。唯一不足的是，这些数据包的质量层次不齐，要求用户在使用前好好选择，尽量下载最新、最流行的数据包。另外一款相比前两款也毫不逊色的数据可视化分析软件便是SAS，它是由几十个专用模块组成的，主要有数据访问、数据管理、数据储存、数据运筹等具体功