大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法

陳偉 Smieliauskas Wally

電子數(shù)據(jù)審計的研究與應用是近年來審計領域的熱點問題。大數(shù)據(jù)時代的到來給電子數(shù)據(jù)審計帶來了機遇。本文首先分析了研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法的重要性；然后分析了大數(shù)據(jù)的特點、目前已有的大數(shù)據(jù)分析技術與工具，以及大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法原理；在此基礎上，結合案例重點研究了基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法，并與目前常用的基于SQL的數(shù)據(jù)查詢方法，以及基于審計軟件的分析方法進行了對比分析。研究結果為今后大數(shù)據(jù)環(huán)境下開展電子數(shù)據(jù)審計提供了理論基礎。

大數(shù)據(jù) 電子數(shù)據(jù)審計 數(shù)據(jù)可視化 計算機輔助審計技術

一、引言

隨著信息技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的到來為電子數(shù)據(jù)審計提供了機遇和挑戰(zhàn)。國家審計署劉家義審計長在2013年12月27日的全國審計工作會議上指出：積極跟蹤國內外大數(shù)據(jù)分析技術的新進展、新動態(tài)，探索在審計實踐中運用大數(shù)據(jù)技術的途徑，為推動大數(shù)據(jù)背景下的審計信息化建設做好準備。2015年8月31日，國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》。2015年12月8日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，該文件指出，對公共資金、國有資產、國有資源和領導干部履行經濟責任情況實行審計全覆蓋，是黨中央、國務院對審計工作提出的明確要求。其中，創(chuàng)新審計技術方法是實現(xiàn)審計全覆蓋的一個重要手段，要求構建大數(shù)據(jù)審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監(jiān)督的廣度和深度。國內外學術界也高度關注大數(shù)據(jù)在審計中的應用，AICPA（2014）初步分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境對審計工作的影響；Earley（2015）分析了大數(shù)據(jù)技術給審計工作帶來的機遇和挑戰(zhàn)。筆者分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子數(shù)據(jù)審計的機遇、挑戰(zhàn)與方法（陳偉，2016）。

數(shù)據(jù)可視化技術借助圖形化的手段，可以清晰有效地傳達與溝通信息，幫助審計人員從大數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)問題。通過數(shù)據(jù)可視化，可以提高審計效率，使被審計的大數(shù)據(jù)更有意義。因此，大數(shù)據(jù)時代，如何讓審計人員能夠“洞察”被審計單位的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可視化成為必然。本文中，筆者結合目前大數(shù)據(jù)的研究與應用現(xiàn)狀，研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法原理

（一）大數(shù)據(jù)概述

目前，大數(shù)據(jù)的研究與應用已經成為國內外的熱點，不同的文獻給出了不同的大數(shù)據(jù)的定義，最常見的定義有世界著名咨詢機構麥肯錫公司把大數(shù)據(jù)定義為：大數(shù)據(jù)指的是大小超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集（Manyika，2011）。Gartner把大數(shù)據(jù)定義為：大數(shù)據(jù)是具有大容量、快速、和（或）多樣性等特點的信息資產，為了能提高決策、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化，這種信息資產需要新形式的處理方法（Gartner，2012）。2015年國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》文件中指出：大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進行采集、存儲和關聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業(yè)態(tài)。概括來說，大數(shù)據(jù)主要具有大量（Volume）、多樣性（Variety）、快速（Velocity）、真實性（V e r a c i t y）4個特點（Gartner，2012；Science，2011；Chen，2014）。大數(shù)據(jù)分析需要一些能在有限的時間內對大量數(shù)據(jù)進行有效分析的技術，為了充分從大數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息，不同種類的大數(shù)據(jù)技術被研究出來，這些技術覆蓋了計算機科學、統(tǒng)計學、經濟學等學科。同時，一些用于分析大數(shù)據(jù)的工具也被開發(fā)出來（Chen，2014；Melnik，2010； Gulisano，2012）。

（二）數(shù)據(jù)可視化技術與工具

數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)研究的一個重要內容。簡單地講，數(shù)據(jù)可視化就是通過圖形化手段，將復雜的數(shù)據(jù)模型表達出來，從而清晰有效地表達數(shù)據(jù)中的信息，用戶通過數(shù)據(jù)可視化可以洞察數(shù)據(jù)中的規(guī)律。數(shù)據(jù)可視化技術的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析（Julie, 2011）。數(shù)據(jù)可視化起源很早，在剛剛有計算機的時候，便有計算機圖形學。近年來，數(shù)據(jù)可視化在商業(yè)智能（BI）中也得到廣泛應用。邁克爾·弗蘭德利將數(shù)據(jù)可視化方法進行了分類（Vitaly，2007）。

圖1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子數(shù)據(jù)審計方法原理

圖2 基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計大數(shù)據(jù)分析原理

圖3 重復發(fā)放失業(yè)金SQL語句

在大數(shù)據(jù)的推動下，數(shù)據(jù)可視化的內涵和外延都有了明顯的變化，逐漸由單純的展現(xiàn)演變?yōu)閳蟊?、分析和展現(xiàn)的綜合體。目前，數(shù)據(jù)可視化工具主要包括：（1）開源的、可編程的工具，如R語言、D3.js、Processing.js等。（2）商業(yè)化產品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAP Business Object 水晶易表、IBM Cognos、Microsoft Excel等。其中，Tableau是桌面系統(tǒng)中最簡單的數(shù)據(jù)可視化工具軟件，它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)運算與美觀的圖表的完美結合，用戶只需要將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，便能創(chuàng)建好所需要的各種圖表（Tabealu，2014）。

數(shù)據(jù)可視化技術可以更簡潔地表達大數(shù)據(jù)環(huán)境下海量的被審計數(shù)據(jù)信息，審計人員通過數(shù)據(jù)可視化技術，能夠“洞察”被審計數(shù)據(jù)信息中內在因素的模式和關聯(lián)，快速從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題。下文將以Tableau為例分析基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法。

（三）大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子數(shù)據(jù)審計方法原理

根據(jù)目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下開展電子數(shù)據(jù)審計的需要，筆者提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子數(shù)據(jù)審計方法，其原理如圖1所示（陳偉，2016）。由圖1可以看出，數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)環(huán)境下開展電子數(shù)據(jù)審計的重要方法。

（四）基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計大數(shù)據(jù)分析原理

信息技術的發(fā)展促進了可視化技術（Simeon，2008）的發(fā)展，通過可視化界面，有助于對海量復雜數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，采集來的審計數(shù)據(jù)在數(shù)量和復雜度上都對審計數(shù)據(jù)分析帶來巨大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)可視化分析方式有助于審計人員探索、分析和解釋復雜的海量數(shù)據(jù)?？梢暬峁┝藢徲嬋藛T對審計數(shù)據(jù)的直觀分析，審計人員可以通過交互界面對審計數(shù)據(jù)進行分析和了解。一般來說，采用可視化手段進行審計數(shù)據(jù)分析的流程為：通過某種可視化軟件將被審計數(shù)據(jù)轉化為審計人員可以分析觀察的圖形和圖像。然后，審計人員結合自己的審計背景知識，發(fā)揮人類視覺系統(tǒng)高通量的特性，通過視覺系統(tǒng)對可視化的結果圖形和圖像進行分析、觀察和認知，從而從總體上系統(tǒng)地理解和分析被審計數(shù)據(jù)的內涵和特征。另外，審計人員交互地改變可視化軟件的設置，改變輸出的可視化圖形和圖像，從不同的方面獲得對被審計數(shù)據(jù)的理解，從而全面地分析被審計數(shù)據(jù)。概括來說，基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計大數(shù)據(jù)分析原理如圖2所示。

圖4 SQL Server中同月重復發(fā)放失業(yè)金人員分析結果界面

圖5 同月重復發(fā)放失業(yè)金人員的樹地圖可視化分析結果

圖6 提取的同月重復發(fā)放失業(yè)金人員的樹地圖可視化分析結果示例

三、與目前常用電子數(shù)據(jù)審計方法的比較分析

（一）案例簡介

由于以上真實案例中數(shù)據(jù)的保密性，本文以另一個數(shù)據(jù)經過處理的真實案例為例，對基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法、目前常用的基于SQL的數(shù)據(jù)查詢方法，以及基于審計軟件的分析方法進行對比分析。該案例簡介如下：

假設現(xiàn)有某勞動局失業(yè)保險數(shù)據(jù)，文件名為：“失業(yè)金實際發(fā)放表.mdb”，現(xiàn)需要查找同月重復發(fā)放失業(yè)金的人員。

（二）基于SQL的數(shù)據(jù)查詢方法的分析

如前文所述，目前信息化環(huán)境下的審計方法，要檢查“失業(yè)金實際發(fā)放表”中同月重復發(fā)放失業(yè)金的人員，一般是通過對被審計對象的分析，構建SQL語句如圖3。

然后，通過在一些數(shù)據(jù)庫工具（如Microsoft Access、SQL Server等）或審計軟件中運行以上SQL語句，可以很容易地查找出失業(yè)金實際發(fā)放表中同月重復發(fā)放失業(yè)金的人員。

以SQL Server為例，假設該數(shù)據(jù)已被采集到SQL Server中，查找“同月重復發(fā)放失業(yè)金人員”數(shù)據(jù)的操作過程為：在SQL Server數(shù)據(jù)庫管理工具的“查詢窗口”中輸入相應的SQL語句，然后單擊“執(zhí)行”按鈕，便可得到審計人員所要查找的“同月重復發(fā)放失業(yè)金人員”數(shù)據(jù)，其查詢結果如圖3所示。

（三）基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計方法

根據(jù)前文的分析，本實例借助大數(shù)據(jù)工具Tableau，基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法的分析過程如圖4。

根據(jù)要分析的問題，對要分析的問題進行建模，即以身份證號、姓名、 發(fā)放月份三個字段為一組，計算同時符合這一條件的數(shù)據(jù)的個數(shù)，選取合適的展示圖形對數(shù)據(jù)進行分析，從而使結果更形象化地展示出來。

假設該數(shù)據(jù)已被采集到Tableau中，根據(jù)查找“同月重復發(fā)放失業(yè)金人員”數(shù)據(jù)這一審計問題的分析，首先采取用Tableau的樹地圖進行分析，其結果如圖5所示。由圖5的分析結果，根據(jù)顏色和方塊的大小，審計人員可以快速地發(fā)現(xiàn)“異?！睌?shù)據(jù)，如圖5所示。對于異常數(shù)據(jù)，審計人員可以提取察看，并保存這些分析結果，如圖6所示，然后做進一步的延伸審計。

圖7 同月重復發(fā)放失業(yè)金人員的填充氣泡圖可視化分析結果

圖8 同月重復發(fā)放失業(yè)金人員的重號分析結果示例

比較的內容數(shù)據(jù)審計方法需要的分析工具對審計人員是否有較高的專業(yè)技術要求分析結果的易理解性方法的靈活程度用戶對分析結果的接受程度基于S Q L的數(shù)據(jù)查詢方法可以用專門的審計軟件，也可以采用通用軟件需要差高低基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計方法需要專門的可視化分析軟件不需要，快速、簡單，沒有繁瑣的S Q L語句編寫很好高高基于審計軟件的分析方法需要專門的審計軟件不需要，快速、簡單，沒有繁瑣的S Q L語句編寫較好一般一般

對于本案例，也可以采用Tableau的填充氣泡圖來分析，其結果如圖7所示。在圖7的分析結果中，根據(jù)氣泡的大小，審計人員可以快速地發(fā)現(xiàn)“異?！睌?shù)據(jù)，如圖7所示。對于異常數(shù)據(jù)，審計人員可以提取察看，并保存這些分析結果，如圖6所示，然后做進一步的延伸審計。

（四）基于審計軟件的分析方法

針對以上案例，若采用基于審計軟件的分析方法進行分析，假設失業(yè)保險數(shù)據(jù)已被采集到電子數(shù)據(jù)審計模擬實驗室軟件（陳偉，2015）（采取其他類型的軟件類似）中，采用“重號分析”方法查找失業(yè)保險數(shù)據(jù)中同月重復發(fā)放失業(yè)金的人員操作的關鍵步驟如下：

在電子數(shù)據(jù)審計模擬實驗室軟件中，單擊菜單“數(shù)值分析”→“重號分析”，打開“重號分析”功能，如圖8所示。在圖8中，選擇身份證號、姓名、發(fā)放月份為擬分析的字段，然后，單擊“執(zhí)行重號分析”按鈕，完成重號分析，其結果如圖8所示。

（五）三種方法比較分析

三種方法的比較分析如表1所示。

四、總結

大數(shù)據(jù)時代的到來使得審計工作不得不面臨被審計單位的大數(shù)據(jù)環(huán)境， 如何便于審計人員從整體上把握被審計大數(shù)據(jù)情況，快速發(fā)現(xiàn)可疑數(shù)據(jù)，成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下開展審計工作的一項重要任務，數(shù)據(jù)可視化技術成為實現(xiàn)這一需要的一個重要手段。本文根據(jù)這一需要，結合目前大數(shù)據(jù)的研究與應用現(xiàn)狀，研究了大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法，并以大數(shù)據(jù)可視化分析工具Tableau為例，分析了該方法的應用。同理，采用其他大數(shù)據(jù)可視化分析工具開展基于可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法與此類似。由本文的研究可知，相對于目前常用的電子數(shù)據(jù)審計方法，基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法具有以下特點：

1.本文研究的基于數(shù)據(jù)可視化技術的分析方法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析結果可視化方法不同，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析可視化往往是分析出結果后，通過可視化的效果展現(xiàn)出來；而本文研究的基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法是在展現(xiàn)的過程中分析數(shù)據(jù)，“洞察”數(shù)據(jù)中的問題。

2.本文研究的基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法借助可視化建模，方便審計數(shù)據(jù)的采集和分析，因此，可視化環(huán)境下審計數(shù)據(jù)采集、審計數(shù)據(jù)分析更方便。

3.本文研究的基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法具有較好的交互性，易于使用、易于理解、有意義、更容易被用戶接受。

4.數(shù)據(jù)分析過程及結果實現(xiàn)可視化是審計人員了解大數(shù)據(jù)最方便快捷的方法，因此，本文研究的基于數(shù)據(jù)可視化技術的電子數(shù)據(jù)審計方法更貼近審計人員的使用習慣和使用需求。

綜上所述，通過可視化的手段“洞察”被審計數(shù)據(jù)中的問題，從而發(fā)現(xiàn)審計證據(jù)可能成為今后的主流趨勢，基于數(shù)據(jù)可視化技術的審計數(shù)據(jù)分析方法很有可能會顛覆目前的審計數(shù)據(jù)分析模式。

1.陳偉.計算機輔助審計原理及應用（第三版）.清華大學出版社.2016

2.陳偉, Wally Smieliauskas. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子數(shù)據(jù)審計：機遇、挑戰(zhàn)與方法[J].計算機科學,2016,43(1):8-13,34

3.陳偉.電子數(shù)據(jù)審計模擬實驗室研究.中國注冊會計師.2015(7)

4.陳偉, Smieliauskas W.云計算環(huán)境下的聯(lián)網審計實現(xiàn)方法探析.審計研究.2012(3)

5.AICPA. 2014. Reimagining Auditing in a Wired World[EB/OL]. http://www. aicpa.org

6.Chen C L P, Zhang C Y. 2014. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies A survey on Big Data[J]. Information Sciences, 275:314-347

7.Chen W, Liu S F, Smieliauskas W, etc. 2012. Influence factors analysis of online auditing performance assessment: a combined use between AHP and GIA[J]. Kybernetes, 41(5/6): 587-598

8.Earley C E. 2015. Data analytics in auditing: Opportunities and challenges [J]. Business Horizons, 58(5): 493-500

9.Gartner E S. 2012. 10 Critical Tech Trends for the Next Five Years [EB/OL]. http://www. forbes.com/ sites/ericsavitz/ 2012/10/22/gartner-10-critical-tech-trends-for-the-nextfive-years/

10.Gulisano V, Ricardo J P, Marta P M, etc. 2012. Streamcloud: an elastic and scalable data streaming system[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 23 (12) :2351-2365

11.Lambrechts A J, Lourens J E, Millar P B,etc. 2011. Global technology audit guide (GTAG):Data analysis technologies[M]. The Institute of Internal Auditors

12.Manyika J, Chui M, Brown B, etc. 2011. Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity[R], McKinsey Global Institute

13.Melnik S, Gubarev A, Long J J, etc. 2010. Dremel: interactive analysis of webscale datasets[C].Proceeding of the 36th International Conference on Very Large Data Bases. 3(1):330-339

14.Science.2011. Dealing with data [J]. Science, 331(6018): 639-806

15.Simeon S, Michael H B, Arturas M. 2008.Visual Data Mining: Theory, Techniques and Tools for Visual Analytics[M]. Springer

16.Tabealu. 2014. http://www.tableausoftware.com

17.Julie S, Noah I. 2011. 數(shù)據(jù)可視化之美[M]. 北京: 機械工業(yè)出版社

18.Vitaly F. 2007. Data Visualization: Modern Approaches. http://www.smashingmagazine. com

科學基金（國家自然71572080）；教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金（14YJAZH006）；江蘇省社會科學基金（13GLC016）；江蘇省“六大人才高峰”高層次人才項目（2014-XXRJ-015）

南京審計大學審計科學研究院 多倫多大學羅特曼管理學院