大数据环境下的审计信息化(思路篇)
大数据下的基层审计信息化建设的几点思考
大数据下的基层审计信息化建设的几点思考大数据下的基层审计信息化建设的几点思考当前，世界范围内信息化发展日新月异，数据化已深入到社会各领域、各阶层，小到购物网站的推荐广告、有针对性的产品设计，大到全国人口迁移的趋势、相关制度规程的制定，数据无疑都体现出了巨大的作用，一个全新的大数据时代已经到来。
信息已成为社会各领域中最活跃的因素。
审计机关要实现对财政资金、国有资产、公共资源、领导干部经济责任履行情况和重大政策落实情况的审计监督全覆盖，信息化是必由之路。
审计信息化理所当然成为了审计工作的重要发展方向，同时也是发展的必然趋势。
适应信息科技高速发展的必然条件就是加快推进审计信息化建设，是推动完善国家治理的内在要求，是提升审计监督能力的重要途径。
而大数据是当前审计机关面临的第一道关口。
如何在大数据背景下，运用大数据搞好审计工作，是各级审计机关必须面对的现实，也给审计信息化建设带来更多的机遇与挑战。
针对大数据下的基层审计信息化建设有以下几点思考：一、大数据审计的思维的树立开展大数据审计的关键是审计工作中审计思路和思维方式的转变。
国家审计已经逐步介入国家治理的纵向和横向各方面，面对海量的被审计数据，审计工作的重点不仅需要关注财政财务收支的真实与合规性，还需要从战略全局的角度去观察和思考问题，从审计分析思路上下工夫，多角度、全方位地分析判断。
特别是基层审计机关，要更加注重行业内数据的纵向特征分析及各行业间数据的关联分析，整体、系统、立体的思考，实现大数据审计价值的最大化。
大数据是继云计算、物联网、移动互联网之后信息技术融合应用的新焦点。
大数据的实质是在数据传输、收集、储存的基础上，对数据的分析挖掘，并由此获得凭直觉难以发现的有用信息，从而揭示数据隐藏的历史规律和未来的发展趋势，为决策提供参考。
大数据源于万事万物和社会生活的方方面面，又反过来影响或决定着我们的一切。
审计依数据而生，用数据说话。
大数据具有数据量大、数据类型多、价值密度低、处理速度快的四个特征。
大数据背景下审计信息化建设的思考(一)2024
大数据背景下审计信息化建设的思考（一）在大数据时代，各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇。
审计作为一项重要的监督活动，同样需要适应这一时代的发展，并推进审计信息化建设。
本文将从大数据背景下审计信息化建设的角度进行思考和探讨，以期为审计工作的改进和提升提供参考。
引言概述:在大数据时代，传统审计方法已经无法满足日益增长的数据量和审计需求，审计信息化建设已成为当下审计工作的关键课题。
通过将先进的信息技术与审计实践相结合，可以提高审计效率、提升审计质量、加强风险控制。
本文将重点探讨大数据背景下审计信息化建设的五个重要方面。
正文:一、建设审计数据分析平台为了应对大数据背景下审计工作的挑战，建设一个审计数据分析平台尤为重要。
这一平台应具备数据采集、存储、清洗、处理和分析等功能，以满足审计数据的全面覆盖和高效利用。
具体的建设方案包括确定数据采集标准、选择合适的数据存储技术、开发智能分析模型等。
1. 确定数据采集标准：制定统一的数据采集标准，明确需要收集的数据类型和指标，确保数据的准确性和完整性。
2. 选择合适的数据存储技术：基于审计数据的特点，选择适合的数据库或数据仓库技术，以保证数据的高效存储和快速检索。
3. 开发智能分析模型：结合审计需求和数据特点，开发智能化的数据分析模型，实现对大数据的有效分析和挖掘。
二、推广审计数据标准化审计数据标准化是信息化建设的基础和保障，也是实现大数据背景下审计工作高效运行的关键。
通过制定统一的数据结构和编码标准，实现审计数据的互通和共享，提高审计数据的质量和准确性。
1. 制定统一的数据结构：建立一套统一的数据结构和编码规范，确保不同系统之间的数据能够无缝对接和共享。
2. 推广数据编码标准：将数据编码标准化作为必备要求，并加强对数据标准的宣传和推广，提高数据标准的普适性和适用性。
3. 强化数据质量管理：建立完善的数据质量管理机制，包括数据采集、入库、清洗、处理等环节，确保审计数据的质量和准确性。
大数据背景下项目审计信息化管理分析
大数据背景下项目审计信息化管理分析在大数据背景下，项目审计的信息化管理分析随着信息技术的不断发展和应用，大数据正在成为推动各行各业的重要驱动力。
在项目管理领域，信息化也被广泛应用，对于项目审计的信息化管理分析具有重要意义。
本文将从大数据背景下的项目审计需求、信息化管理的挑战以及解决方案三个方面进行分析探讨。
一、大数据背景下的项目审计需求随着互联网的快速发展，各行业的数据规模逐渐庞大，项目审计面临的挑战也与日俱增。
传统的审计方法已难以满足大数据背景下的需求。
因此，引入信息化管理成为解决这一问题的有效手段。
信息化管理能够对大量数据进行收集、分析和处理，提高审计效率，降低人为错误，准确把握项目的进展情况。
二、信息化管理的挑战在大数据背景下，项目审计的信息化管理面临着一些挑战。
首先是数据的质量和准确性问题。
在项目审计中，数据的准确性对于评估项目的有效性至关重要。
然而，在大数据环境下，数据的来源复杂多样，数据的质量难以保证。
因此，如何在信息化管理中对数据进行筛选和核实成为挑战之一。
其次是数据的存储和管理问题。
大数据环境下，数据的储存量和处理速度都面临着巨大的挑战。
传统的数据存储方式已无法满足大数据背景下的需求。
因此，信息化管理需要引入新的数据存储和管理系统，以应对数据量大、变化快的情况。
最后是数据分析和应用问题。
大数据时代的到来使得数据分析的方法和工具得到了极大的拓展，然而如何利用这些数据分析工具进行项目审计，提高项目管理水平，仍然是一个待解决的问题。
信息化管理需要针对项目审计的特点开发适合的数据分析方法，并将分析结果应用于真实的项目管理中。
三、解决方案针对上述挑战，可以采取以下解决方案来实现项目审计的信息化管理：1. 数据质量管理：通过建立数据质量管控流程和规范，确保数据的准确性和可信度。
对于不符合质量标准的数据，进行筛选和处理，以保证项目审计的准确性。
2. 数据存储与管理：引入云计算和分布式存储技术，搭建大型数据存储和处理平台，以满足大数据背景下项目审计的需求。
大数据环境下的审计信息化(思路篇)
大数据环境下的审计信息化(思路篇)什么是大数据环境下的审计信息化随着互联网、物联网、智能化等技术的发展，数据的数量和复杂性都不断增加，这也使得审计工作变得更加困难。
大数据环境下的审计信息化就是将大数据技术应用于审计工作中，通过对海量数据的分析和挖掘，提高审计工作的效率和准确度，实现高质量的审计结果。
大数据技术在审计信息化中的应用数据采集数据采集是大数据环境下审计信息化的第一步。
审计部门可以利用采集工具对企业财务、业务、库存等方面的数据进行采集，例如，可以利用SQL或NoSQL数据库对数据进行采集、存储和管理。
在数据采集过程中，需要充分考虑源数据的完整性、正确性和安全性等因素。
可以通过加强数据加密、权限控制等方式来保证数据的可信性。
数据分析数据分析是大数据环境下审计信息化的核心环节。
这一过程需要有数学和统计学知识，可以采用数据挖掘、机器学习等技术手段，对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，以得出重要的审计结论和问题。
在数据分析过程中，需要注意控制数据质量和数据范围，避免抽样误差、统计误差等问题。
数据可视化数据可视化是将数据结果以图形、表格等方式呈现出来，以便审计人员分析和理解审计过程和结论。
数据可视化包括了绘制图表、数据挖掘和链接等视图，也可以包括视频和GIS （地理信息系统）等。
数据报告数据报告是大数据环境下审计信息化的最终结果。
报告需要包含以下三个方面的内容：•结论：审计工作的主要结论，包括审计结果和所发现的问题。
•分析过程：说明审计人员采用的方法和步骤，以及数据分析和可视化的过程。
•推荐措施：根据审计结果提出的问题，给出改进措施。
审计工作流程审计工作流程包括以下几个阶段：•确定审计目标和任务。
•采集数据。
•根据审计目标和任务设置分析模型。
•进行数据分析和挖掘。
•对结果进行可视化。
•形成审计报告。
总结大数据环境下的审计信息化既是一种应对技术发展的需要，也是提高审计效率和准确度的必要手段。
利用大数据技术开展审计工作，既需要充分利用数据分析技术，又需要法律和业务知识等专业背景的支持，以保证审计结果具有可信性、准确性、完整性。
试探大数据时代下企业内部审计信息化的措施
KB寸代下企业内部审计信息化的措施引言现代企业的内部审计发展经历了三个阶段，即手工审计、电子设备辅助审计以及信息化管理。
企业内部审计的信息化管理是伴随着互联网、大数据、云计算的成熟而广泛应用的。
随着企业规模的不断扩大以及业务的不断拓展，企业内部审计的工作量也逐渐增加，为了满足企业发展的业务需求，企业的内部管理开始照着电子化方向发展。
但是部分企业由于缺乏对数字化、电子化审计的认识，导致审计工作的改革难以顺利进行。
在此背景下，有必要强化、优化内部审计工作。
大数据时代的到来为企业内部审计的智能化改革提供了全新的思路，对于提升审计工作的效率和智能化水平具有显著的意义。
一、大数据时代的基本特征大数据是在当前互联网技术兴起的背景下，借助电子智能化分析实现的海量数据整理和规划技术，与传统数据库相比，大数据技术在存储、分析数据方面更具优势。
大数据技术的目的并非收集互联网的大量数据，而是对所获取的数据进行智能化分析和归纳。
由于大数据技术会获取海量数据，单一电脑处理显然是不现实的。
因此，现阶段对大数据的管理是通过计算机分布式结构实现的。
这意味着大数据技术的应用同时需要云计算、虚拟化技术等先进技术予以辅助。
在当前的大数据科技环境中，无论在学术、商业或者政府的各个角落，我们都能看到它的身影。
在当前的社会环境下，大数据的使用范围日益扩大，其独特的优点也逐渐得到了更多的关注。
在此背景下，所有物体都能够被计算，用户发送的每一条消息都能被手机上的各种应用程序识别、记录并进行分析，进一步在后台产生关于用户购买行为和各类信息的基本图像。
采用这种策略能够更好地帮助商户实现精确的销售O毫无疑问,大数据己经广泛地渗透到我们的日常生活中,并且给我们的职业与生活模式带来了改变。
二、大数据时代下企业内部审计工作的特点(一)大数据对企业内部审计的影响第一，提升审计工作的准确性。
大数据技术的应用使得企业内部审计变得更加高效和准确。
传统的审计方式通常依赖于手工操作和样本抽查，容易出现遗漏和误差。
大数据环境下内部审计信息化的现状与优化策略
大数据环境下内部审计信息化的现状与优化策略大数据环境下内部审计信息化的现状与优化策略摘要：随着大数据科技的迅猛发展，内部审计在信息化方面也迎来了新的机遇和挑战。
本文旨在探讨大数据环境下内部审计信息化的现状和存在的问题，并提出相应的优化策略。
分析大数据环境下内部审计信息化的现状，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
然后，针对存在的问题，提出优化策略，包括加强数据安全保护、推动技术创新和人才培养等方面。
总结全文，并展望未来内部审计信息化的发展趋势。
关键词：大数据环境；内部审计；信息化；现状；优化策略1. 引言内部审计作为企业内部的一种重要控制机制，旨在提供独立、客观的审计意见，保障企业持续的发展。
随着信息技术的迅猛发展，大数据环境为内部审计信息化提供了新的机遇和挑战。
本文旨在探讨大数据环境下内部审计信息化的现状和存在的问题，并提出相应的优化策略。
2. 大数据环境下内部审计信息化的现状2.1 数据采集方面大数据环境下，内部审计的数据采集变得更加广泛和复杂。
传统的审计数据主要包括财务数据和操作数据，而在大数据环境下，审计数据还包括海量的日志数据、用户行为数据和交易数据等。
数据采集的方式也更加多样化，包括批量导入、实时采集和外部数据接口等。
2.2 数据存储方面大数据环境下，内部审计的数据存储需求增加了许多。
传统的内部审计主要采用关系数据库进行数据存储，而在大数据环境下，采用分布式存储系统（如Hadoop、Spark等）进行数据存储，可以更好地应对海量数据的存储需求。
2.3 数据处理和分析方面大数据环境下，内部审计的数据处理和分析变得更加复杂和高效。
传统的审计数据处理主要依靠人工进行，而在大数据环境下，可以借助数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，实现对大量数据的自动处理和分析，提高审计效率和准确性。
3. 大数据环境下内部审计信息化存在的问题3.1 数据安全风险大数据环境下，内部审计数据的安全风险更加突出。
大数据环境下内部审计信息化研究
大数据环境下内部审计信息化研究随着大数据时代的到来，企业内部审计也面临着许多新的挑战和机遇。
在传统的审计环境中，审计员主要依靠手工分析和整理数据，从中找出潜在的风险和问题。
在大数据环境下，数据量巨大且多样化，简单的手工分析已经无法满足审计的需求。
内部审计信息化成为了大数据环境下的重要课题。
内部审计信息化是指将信息技术应用于内部审计过程中，提高审计效率和精确度的过程。
在大数据环境下，内部审计信息化可通过以下途径实现：建立和完善内部审计数据信息系统。
内部审计数据信息系统是内部审计信息化的基础设施，其功能包括数据采集、存储、分析和报告等。
通过建立统一的数据标准和规范，可以实现不同数据源之间的连接和数据的共享。
应该利用先进的技术和工具，如数据挖掘和人工智能，对数据进行深度挖掘和分析，发现隐藏在海量数据中的潜在风险。
加强内部审计人员的信息技术培训。
在大数据环境下，内部审计人员需要具备一定的信息技术能力，才能更好地理解和应用信息技术工具和方法。
企业应该加强对内部审计人员的培训，提高他们的信息技术素养和数据分析能力。
要关注新技术的引进和应用，不断更新审计工具和方法，提高审计效率和准确度。
加强信息安全管理。
在大数据环境下，企业的数据面临着更大的安全风险。
内部审计信息化要求企业加强对数据和信息系统的安全管理，保障数据的完整性和机密性。
要建立健全的权限管理和审计日志，加强对内部人员的监控和审计，防范潜在的信息安全风险。
建立内部审计信息化的绩效评价机制。
内部审计信息化的目的在于提高审计效率和准确度，因此需要建立相应的绩效评价机制。
可以通过对审计过程和结果的定量评估，来衡量内部审计信息化的成效，并对内部审计人员进行相应的激励和奖惩。
要不断改进和优化内部审计信息化的方法和工具，进一步提高内部审计工作的质量和效益。
内部审计信息化是大数据环境下的重要课题。
通过建立和完善内部审计数据信息系统、加强内部审计人员的信息技术培训、加强信息安全管理和建立绩效评价机制等措施，可以实现内部审计信息化，提高审计效率和精确度，为企业的稳健发展提供保障。
大数据时代企业内部审计信息化研究
大数据时代企业内部审计信息化研究随着大数据时代的到来，企业内部审计信息化已经成为了当下企业发展的重要趋势之一。
大数据技术的应用为企业内部审计提供了更多可能，提高了审计效率，降低了成本，同时也提升了审计质量和水平。
本文将从大数据时代对企业内部审计的影响、应用及未来发展进行探讨和分析。
一、大数据时代对企业内部审计的影响1. 数据挖掘技术的应用在大数据时代，企业的数据量非常庞大，传统的审计方法已经不能满足对庞大数据的审计需求。
数据挖掘技术的应用使得企业内部审计可以更加深入的挖掘数据，及时发现异常情况和潜在风险，帮助企业进行风险评估和管理。
2. 权限管理和透明度提升大数据技术可以帮助企业进行权限管理和透明度提升，通过对大数据进行分析，可以更加有效地监控员工的行为和权限使用，减少内部不端行为的发生，提升企业的内部透明度。
3. 自动化审计流程大数据技术的应用使得企业内部审计流程更加自动化，通过数据挖掘技术和机器学习算法，可以自动发现审计对象中的异常情况，减少了传统审计的人力和时间成本，提升了审计效率和质量。
二、大数据技术在企业内部审计中的应用1. 数据集成与数据分析大数据技术使得企业可以将各种数据源进行整合，形成一个完整的数据集，利用数据分析工具进行数据挖掘和分析。
企业可以通过数据分析找到审计对象中的异常情况和潜在风险，有效地提高审计的效率和水平。
2. 智能审计和预测分析大数据技术的应用使得企业内部审计可以实现智能化和预测化，利用机器学习算法和数据挖掘技术，可以对审计对象进行智能化处理，同时也可以在一定程度上预测到未来可能出现的风险和问题，帮助企业进行风险管理和预警。
3. 实时监控和反欺诈大数据技术可以实现企业内部审计的实时监控和反欺诈功能，通过对大数据进行实时监控和分析，可以及时发现并处理内部不端行为和欺诈行为，保障企业的利益和安全。
三、大数据时代企业内部审计信息化的未来发展1. 数据安全与隐私保护随着大数据技术的不断发展，企业内部审计面临的一个重要问题就是数据安全与隐私保护。
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大数据环境下的审计信息化（思路篇）前言：审计信息化工作十余年，面临着云计算、物联网、大数据、移动通讯和社交网络等新技术的挑战。
本文希望通过对大数据的理解、审计中的应用分析，提出大数据服务与审计的一个角度或方向，进而形成相关信息化配套建设的思路。
本文的编写希望得到读者的回馈，能够收到您的批评、指正。
一、大数据的定义和理解（一）广泛定义对于大数据的理解现在并没有一个标准的定义，不过大家对于大数据都有一个共同的认识，那就是4V （Volume、Velocity、Variety、Veracity）：1.（Volume）数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2.（Velocity）要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3．（Variety）数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4.（Veracity）价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
而简化一下描述，其实“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别多的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
（二）审计的大数据特征从“大数据”概念产生的缘由来看审计行业是一个天然需要大数据概念及其实现技术的行业。
我们分析如下：首先，审计行业的“生产对象”是被审计对象的数据，虽然说审计是对财政财务收支的监督。
但是为了了解财务的真实情况，必然需要关注业务数据，这些行业的数据每一个都可以说是数据体量巨大。
同时这些数据也是复杂多样的，结构化数据不用说了（二维表数据、立方体数据、空间数据等），非结构化数据例如：被审计单位的各种制度、文件、影像等。
其次，审计的职责是查处财政财务的真实、合法和效益问题。
查处过程中，需要在这些海量数据中进行关联、汇聚的查询或计算工作，而且这些计算需要同时作用在结构化、半结构化、非结构化数据之上。
在没有大数据技术支撑之前，采用抽样或按领域分开的方式进行审计分析，无形中形成了数据之间的壁垒和分析的局限性。
最后，审计工作中的审计思路、方法，虽然有章可循，但最终还要依赖于具体参与审计工作的人的智慧。
这也就决定了所有的分析工作不能像其他的数据中心、数据分析、数据挖掘、决策支持系统一样，是相对“固化”的。
而思路的火花是稍纵即逝的，对任何一个突然闪出的分析思路都应该在“秒级”响应。
（三）大数据的关键技术大数据关键技术包括数据抽取与集成、数据分析、数据解释3个领域。
1．数据抽取与集成。
大数据的一个重要特点是多样性。
意味着其数据来源极其广泛。
数据类型极为繁杂，这种复杂的数据环境要求必须对数据源中的数据进行抽取和集成。
并采用统一定义的结构来存储这些数据。
为保证数据质量，需要在数据抽取与集成后进行数据清洗。
（1）数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
（2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
（3）数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
处理自然语言的关键是要让计算机'理解'自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。
一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
2．数据分析数据分析是大数据发挥其核心价值的重要流程，主要的分析技术有统计分析、数据挖掘、模型预测等，分析的结论可用于推荐系统、专家系统、商业智能和决策支持系统等。
（1）统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
（2）数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像，视频，音频等)（3）模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
3．数据解释在数据分析的基础上，终端用户往往最关心的是数据的展示方式，如果分析结果没有采用适当的解释方法，所得到的分析结论往往让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户。
传统的解释方法仅是文本、图表等电脑终端上的直观显示，未来提升数据解释能力可以引入标签云(tag cloud)、关系图等可视化技术解决，甚至可以采用人机交互技术，在交互过程中逐步引导用户进入分析流程，达到最佳的数据解释效果。
4．基础架构大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。
为了便于数据管理，需要建立云存储系统等存储结构化、非结构化、半结构化类型的数据。
为了加速数据处理，需要采用云计算、云存储、分布式文件存储等分布式计算技术。
通过索引与查询技术，提供搜索引擎服务，提高用户对大数据的使用效率。
二、大数据技术为审计打开的“窗”我们都知道传统的审计，无论是计算机辅助审计、计算机审计、自动化审计，都是在既定计划、既定方向上开展的，这对于制定计划、制定审计方案的人是一个考验，同时执行人也将艰难的去践行。
原来在电子审计体系发展的研究中，有人曾提出过智能审计和智慧审计的概念，如何定义智能、智慧呢，如何实现智能、智慧呢？其实一直没有很好的可执行方案，大数据时代的来临，大数据技术的发展为我们破题了。
我觉得大数据技术的运用至少能够带来以下几个方面的进化：（一）审计计划彻底放开看到这个小标题，大家不要误会，不是说不要计划、随性开展审计项目。
今后的计划分为两类：一是固定审计工作，二是专题审计工作。
1．固定审计类似现在每年都要开展的部门预算执行审计一样，今后像社保、税收、环资、投资等审计都会进入固定审计工作。
就因为大数据时代的来临，对于审计来说数据已经极大丰富，而且能够提供应对这些数据的采集、存储、处理、分析的大数据技术。
2．专题审计（或者叫随机审计）不再像原来一样，年初制定计划，年中调整计划。
而是采用征集审计专题，组织评审后形成专题审计工作（当然这里会有一些安全保密的问题需要处理）。
征集的已经不再是一个思路，而是有大数据分析的结论依据支撑的审计方案。
这也就意味着，专题审计的方向、形成时间都不固定了，虽然是无计划性的，但是很有“市场味”，不但广开思路，而且对外界响应更快、更灵活。
（二）审计思路彻底解放大数据时代来临，审计工作已经不再是计划经济了，对于审计人员来说可以去研究自己擅长的、关注的数据，通过大数据分析去寻找审计专题，形成审计项目。
审计署通过鼓励10万审计人员进行“科研”，并择优支持（即形成专题审计项目）。
专题提出人或团队获得支持（数据、资金、人员、政策等），开展审计实践，形成审计成果和审计研究成果，即完成审计的揭示、预防功能，又形成审计抵御积累。
在现今的社会，已经不强求全面发展的人才，木桶原理也已经略显过时了。
所以对于审计思路，也不要用条条框框去限制，让所有审计人员像创业者一样去发挥自己的特长，做某一点的冒尖者，何愁没有审计思路，没审计成果。
（三）审计效能进入蓝海我们都知道全国审计机关的人数已经有很多年没有增加了，但国民生产总值、财政资金总量都在大幅增长，经济社会的复杂度更是呈几何增长。
通过计算机审计、数字化审计等方式，让审计效能也获得了大幅度提升。
但是随着互联网时代的信息大爆炸（即摩尔第三定律），现有的信息化技术已经无法持续提升审计效能。
审计效能的评价通常以审计人员数量作为基数，而提升审计效能的方法却不是以审计人员数量为基数。
在大数据时代来临，我们将审计工作转向每一个审计人员都是效能提升的一个节点，才能使我们能够适应几何式的增长。
而且效能提升节点之间可以进行网状连接，获得更强的效能提升可能，也是下一步效能提升的重点，只有让每个节点（审计人员）的都是效能提升因素，才能使审计效能进入蓝海。
三、利用大数据服务审计工作的思路从上述分析，如果利用大数据服务审计，将形成怎样的审计工作方式：（一）审计模式的变化之前已经提到过，今后的审计没有什么计划规定，而只有固定和专题（随机）审计两类，固定的不需要计划，专题的无法计划。
作为固定的审计工作，就像走流程一样，安排人去执行，类似巡逻，发现异常拉响警报，派人去调查。
作为随机的审计工作，首先是由思路提出人申报（当然也可以安排专门的团队去研究），然后通过评审确定为审计项目。
审计项目也往往不再是一个点、一个区域的项目，全部都是跨领域、跨地域（全国性）的综合性审计项目。
（二）审计工作的工作变化可以说审计人员不再像传统审计项目，在项目执行阶段不断地去寻找审计思路。
而是在项目确定之前，通过数据分析确定好审计思路（想明白如何审计），真的下项目了，更多的是“体力活”。
审计项目的执行方式也不再是派项目组到处跑，而是通过将专题审计分析的方案发给相关审计区域、领域的接口人，由他们帮助完成“体力活”。
（三）审计成果的变化审计成果的内容也将得到极大的扩展：首先成果的梳理方式都要像全国统一组织项目的成果一样进行梳理；其次由于所有的成果都不再是单点的，所以数额都会成线性增长；最后每年提出的专题审计数量、质量将直接影响当年的审计成果数量和质量。
四、大数据信息化的基础配套建设内容（一）以大数据方式建设的数据中心大数据信息化，首先必须有一个大数据的数据中心。
主要有以下几个特征：1．任何数据都是中心、又不是中心，数据之间的关联性是核心特征之一。
数据之间的关联不会因为数据量、数据类型、数据形态而受影响。
2．数据的检索速度都在秒级。
对于数据的检索与查询都在秒级完成，这样才能提供最基础的数据服务。
（二）大数据的应用建设思路大数据应用功能可以拆分为四个层次：1．统计展示。
此阶段的目的是描述“发生了什么(whathappened)”；我们采用统计报表工具解决这类问题。