数据仓库中的数据稽核方法
总量稽核报告
总量数据查询表：Fact_A0 vs. Fact_B0（填写查询结果数据）
前序表
Fact_A0
后续表： Fact_B0
Sum
Avg Min Max
Sum Avg Min Max
度量一
度量一
度量二
度量二
度量三
度量三
……
……
总量数据稽核表：Fact_A0 vs. Fact_B0（填写核查结果 Yes/No）
稽核程序的运行应该在每个 ETL 环节运行完之后及时运行，保证每个环节都得到验证，
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并避免下一环节使用错误数据继续装载。
4） 稽核报告格式 无论数据稽核过程是程序自动完成，还是人工测试完成，输出数据稽核报告是非常必要
的，以下提供一个稽核报告的模板：
最容易出现错误的环节在于 Extract 过程，数据从业务系统到数据接口这个过程有可能 由业务系统厂商提供，接口的提供形式有可能是数据文件，也可能是数据库表，这个环节容 易引入本文第一个问题中提到的统计时间不一致的问题。在实际的项目中，大多数的问题也
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需要说明的是，在总量正确的基础之上，做分量稽核时只需要选择任一度量进行稽核， 即可保证在其他度量上的分量正确。
前序环节事实表 A
| 稽核（报告比较） | 分量稽核
后续环节事实表 B
A 分量核对报告（对每个 维度，可选任一度量）： Group By Dim01； Group By Dim02……
B 分量核对报告（对每个 维度值，可选任一度量）： Group By Dim01； Group By Dim02……
成员 21
成员 22
成员 22
成员 23
成员 23
……
……
……
……
分量数据稽核表：Fact_A0 vs. Fact_B0（填写核查结果 Yes/No）
度量一
维度一
成员 11
成员 12
度量一
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维度二 ……
成员 13 …… 成员 21 成员 22 成员 23 ……
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数据准确性问题是数据仓库系统建设中的重点问题之一。在本人参与的用户技术交流 中，用户经常提出的问题就包括对数据准确性的疑虑，在本人经历的项目中，也有的用户因 对数据准确性的怀疑而拒绝使用数据仓库的报表。
数据准确的根本保证方法，需要对 ETL 的设计和代码进行评审、测试等，本文将讨论 的主题是根据数据对 ETL 过程正确性和数据质量进行测试，本文中把这个过程称为“数据 稽核”，本文重点讨论数据稽核的基础和基本方法。
《全文完》
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用，底层的数据问题很容易被放大，在此称为“误差放大效应”，如下图所示：
数据接口 | ODS 层
|
DW 层
|
数据集市层
数据接口 错误 A0
对应数据接口 A 的错误 A1
ODS 错误 B1
A1 引发的 DW 错误 A11
A1 引发的 DW 错误 A12
B1 引发的 DW 错误 B11
A11 引发的数据集 市错误 A111
总量稽核
A 总量核对报告（对每个 度量值）： Sum 、 Avg 、 Max 、 Min……
B 总量核对报告（对每个 度量值）： Sum 、 Avg 、 Max 、 Min……
图三：数据稽核过程示意
3） 稽核自动化 在设定了两种稽核方法之后，可以对数据稽核过程做自动化处理，编写一段程序完成总
量稽核任务和分量稽核任务，并自动查验结果的正确性，输出数据稽核报告，如果发现数据 不一致，并产生警告信息发送给系统管理员。
一、数据正确性验证的基础条件 1、数据准确的标准是什么？
准确的对立面是不准确，衡量数据仓库中的数据准确与否的主要标准是与业务系统中查 询的数据进行比较。
这个问题看似简单，实际则非常复杂，因为业务系统中的数据是不断变化的，在数据仓 库系统中进行数据抽取是对业务系统中的数据进行“快照”获得的数据，然而“快照”的数 据是暂时的，假设数据仓库系统在夜间 0 点提取业务系统的数据快照，在早晨 5 点前对数据 进行处理完毕，并生成了数据报表，早晨 9 点中系统用户上班开始浏览数据仓库中的报表， 并与业务系统中的数据进行对比，因为在 0 点到早晨 9 点之间业务系统中的数据仍然在不断 变化之中，因此有可能造成数据结果不一致，这时候却很难区别到底是数据仓库中的数据处 理过程出现了错误还是业务系统中的数据出现了错误。在经营分析系统中，有关用户发展情 况的月报数据最容易出现这种因统计时点不一致而造成的不一致。
报表数据一般对精确度要求比较高，特别是设计财务方面的指标，是严格限定误差范围 的。而且对于报表数据的指标，即便是有允许误差范围，也要求给出误差产生原因，例如小 树位数四舍五入累计误差等。
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2） OLAP 分析数据 OLAP 分析一般是总体数据的宏观比例、趋势等做分析，对数据总量的误差有一定的限
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数据仓库中的数据稽核方法
作者：Michael Email： hengyu99@ 日期：2003-9-6 版本：1.0 摘要：本文针对数据仓库中的数据正确性验证的基础和方法进 行讨论，并以数据仓库系统中的实践为例，提出一种数据稽核 方法和流程，用于在多个 ETL 环节之间进行数据的稽核。 关键词：数据仓库 数据稽核 ETL 版权声明：作者对本文保留一切权利，任何人在未经作者同意的情况下，不得摘录或复制本文的全部或部 分内容。
三、数据稽核方法和过程 根据对以上问题的分析，在数据验证基准正确，ETL 整个流程分解之后，可以确定两
种对数据的稽核方法，并实现数据稽核的自动化过程。 1） 总量稽核：
对两个相邻环节中，对数据的总量进行验证，总量指标包括：总记录数，所有度量指标
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DW&DM Studio Docume度量一
度量二
度量三
……
分量稽核报告
分量数据查询表：Fact_A0 vs. Fact_B0（填写查询结果数据，抽样度量：度量一）
前序表
Fact_A0
后续表：
Fact_B0
度量一
维度一
成员 11
维度一
成员 11
成员 12
成员 12
成员 13
成员 13
……
……
维度二
成员 21
维度二
制，但要求数据在不同维度上的分布比例正确，能够正确反映宏观比例和趋势. 3） 数据挖掘
数据挖掘一般使用比较复杂的数学算法对数据进行处理，因算法复杂，对硬件环境要求 比较高，同时也限定了使用的数据集合不能太大，一般要对全体数据样本进行采样，因此在 数据挖掘应用中，并不关注数据总量情况，只关心样本的代表性。 3、数据仓库中的 ETL 过程究竟有多复杂？
A11 引发的数据集 市错误 A112
B11 引发的数据集 市错误 B111
B11 引发的数据集 市错误 B112
图二：数据仓库中的数据错误放大效应
由于数据仓库中的数据存在这种层次间放大的特点，数据稽核必须重视最初的数据处理 环节，从数据接口开始就必须进行认真核查，并且在整个系统建设过程中，数据稽核必须在 每个环节完成之后都要进行，以避免数据错误被不断放大。
确实出现在这个环节。 另一个容易出现问题的环节是 ETL1 过程，数据从数据接口装入 ODS 层，这个过程中
要做大量的代码转换工作，而且要进行脏数据的检查和更正，这个过程中最容易发现业务系 统中的脏数据，并造成数据的丢弃，在这个环节加入专门的脏数据检验环节，并生成脏数据 报告是非常必要的。
二、数据错误的放大效应 在数据仓库中，因数据在不断进行分层汇总，一个数据接口数据可能被多个数据集市使
的总值、均值等。总量正确说明数据没有被丢弃，没有不符合装载逻辑规则的脏数据存在。 总量不正确，则需要检查本环节装载日志中是否有被抛弃的记录，如果没有数据丢失，则需 要检查数据运算逻辑规则。
需要说明的是，总量稽核要对每个度量进行，才算完整的稽核。 2） 分量稽核
分量稽核是指对相邻的两个环节中，在总量正确的前提下，对数据分布情况的稽核，在 这个过程中，需要对每个维度上的分布的每个度量进行查询，如果数据在每个维上的分布都 正确，则在组合维查询时数据也正确，可以保证多维分析的正确性。
下图是一个数据仓库系统典型的数据层架构图。
前端展现
Cube
ETL5 数据集市
报表集市
ETL3
ETL4
DW
ETL2
ODS
ETL1 数据接口
Extract（数据抽取） 业务系统
图一：数据仓库系统数据层架构图
从图中可以看到，从业务系统到数据仓库系统的数据展现，要经历 5 个 ETL 过程，每 个环节都有可能出现错误。
这个问题的解决办法是对数据仓库抽取数据时刻的业务系统数据“快照”进行备份，用 于数据测试，使数据比较有一个可靠的基础。这个基础也是后续各种数据稽核方法的前提条 件。 2、数据准确如何定义？
数据准确不同于精确，数据准确是指数据统计结果在预期可接受的误差范围之内，在数 据仓库应用系统中，不同的应用对数据准确性有不同的要求： 1） 报表数据
搭建一个完整的业财数据稽核体系
搭建一个完整的业财数据稽核体系1. 引言1.1 业务数据稽核体系的重要性业务数据稽核体系的重要性体现在多个方面。
它可以帮助企业发现数据异常和错误，及时进行修正和调整，保证数据的准确性和可信度。
通过对数据流程和系统进行全面监控和评估，可以帮助企业及时发现潜在的风险和问题，减少数据泄漏和不当使用的风险。
业务数据稽核体系还可以提高企业内部控制和决策的效率和准确性，帮助企业更好地应对市场竞争和外部环境的变化。
业务数据稽核体系对于企业管理和发展至关重要。
只有建立完善的业务数据稽核体系，企业才能更好地利用和管理数据资源，提高竞争力和可持续发展能力。
1.2 本文研究的背景和意义本文研究的背景和意义在于，随着信息技术的不断发展和普及，企业的业务数据量不断增加，数据质量和数据安全问题也日益突出。
而业务数据稽核体系作为企业数据治理的重要组成部分，能够帮助企业确保数据的准确性、完整性和可靠性，提高数据管理的效率和质量，减少数据泄漏和风险。
目前许多企业在业务数据稽核方面还存在着诸多问题和挑战，如稽核目标不清晰、流程不规范、团队能力不足等。
本文旨在探讨如何搭建一个完整的业务数据稽核体系，以解决企业在数据管理和风险管控方面的困境。
通过建立明确的稽核目标和范围，设计规范的稽核流程和方法，构建专业的稽核团队和机制，运行和监控稽核体系，以及持续优化和完善稽核机制，实现对业务数据的全面控制和管理，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
本文的研究将对企业数据治理和风险管理产生积极的促进作用，为企业的业务发展和管理提供有力支持。
2. 正文2.1 建立业务数据稽核目标和范围建立业务数据稽核目标和范围是搭建一个完整的业财数据稽核体系中的第一步。
在确定数据稽核目标时，首先需要明确稽核的目的和意义，例如确保数据准确性、完整性和可靠性，防范数据失误和风险，提高数据管理效率等。
同时还需要根据企业的实际情况和需求，设定具体的稽核目标，比如关注特定业务领域的数据准确性或者关注特定数据源的数据完整性等。
数据仓库、商业智能相关面试题(带答案)
1商务智能1.1数据仓库1.1.1数据仓库的4大特点（特征）？面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。
1.1.2数据仓库的四个层次体系结构？1.数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2.数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）3.OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
4.前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
1.1.3描述一下联机分析处理OLAP？（维的概念，基本多维操作，层次结构，与OLTP的区别）OLAP（联机分析处理On-Line Analytical Processing）也叫多维DBMS。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
智慧城市-数据治理-1数据质量功能列表-233
参照校验 双向校验，稽核数据包含于参照数据，同时参照数据包
含于稽核数据。
同比校验，本期数据与历史同时期的数据比较校验
波动校验 环比校验，本时段数据与上一个统计时段的数据比较校
验
单表单行，对单个表的稽核列达式的数据与参照列达式
的数据进行逐行一致性校验。
单表汇总，对单表中的稽核列达式和与参照列达式和是
否一致校验。
支持规则参数定义和引用；限定被稽核的数据
已配、未配规则对象统计展现；
连接进入规则界面添加规则；
支持稽核规则导入、导出；
支持是否过滤稽核问题的配置、统计；
支持是否前置规则的配置、统计；
支持调度以及执行资源的受控链接的配置、稽核任务跨 DB类型的执行管理
稽核任务调度、 执行
稽核结果统计
支持oracle、GP、vertica、PG、HIVE、BD2、Gbase等 DB类型的执行引擎启动； 支持跨集群，且平台不能与HIVE互通的稽核。 支持针对自定义以外的所有稽核规则执行结果描述的模 板定制化功能。 支持账期、地域、执行状态、结果、对象编码等作为查 询条件的稽核结果检索。 支持稽核结果详细查看，错误数据查看，导出等功能。 支持稽核任务执行脚本的导出。
校验
逻辑校验
维度汇总统计：对满足维度和条件表达式的结果汇总是 否存在的校验。
维度统计记录数：对满足维度和条件表达式的结果汇总
个数是否存在的校验。
关系校验
关系校验，同时满足稽核行标识号和参照行标识列的稽 核列数据和参照列数据每行是否符合关系运算的校验
自定义校验 支持自定义编写稽核规则
规则参数和数 据限定
支持撤销工单处理的审批节点。
支持按照数据仓库各层次的稽核任务的执行情况的查
提高公司财务稽核效率的五个技巧
提高公司财务稽核效率的五个技巧随着商业竞争的日益激烈，公司财务稽核扮演着至关重要的角色，确保企业的财务健康和合规性。
然而，财务稽核工作常常繁琐且耗时，需要大量的人力和资源投入。
为了提高公司财务稽核的效率，以下是五个技巧供参考：1. 自动化数据收集与处理随着技术的不断进步，公司可以利用各种财务软件和系统来自动化数据的收集与处理。
通过与其他部门打通信息系统，财务部门可以直接获取到所有相关数据，而非手工录入。
这样可以减少错误和时间成本，并加速审计流程。
2. 数据分析与挖掘财务稽核不仅仅是简单的核对账簿和凭证，更应该注重对数据的分析和挖掘。
使用数据分析工具，如数据挖掘、人工智能等技术，可以帮助财务团队发现异常和趋势，以便更好地发现潜在的风险和问题，并加快核查和处理流程。
3. 优化内部控制流程内部控制是确保财务稽核有效性的重要因素。
公司应该审查和优化内部控制流程，以减少人为错误和风险。
例如，制定明确的财务制度和规范，分工明确，明确责任，建立有效的审批流程等。
这样可以提高财务稽核的准确性和效率。
4. 专业培训和知识分享公司应该高度重视财务稽核人员的专业素养和知识水平。
提供定期的培训和学习机会，帮助他们了解最新的法规和财务业务知识，提高工作效率和准确性。
此外，建立一个良好的知识分享机制，使团队成员能够相互学习和分享经验。
5. 外部合作与委托一些重要的财务稽核工作可以委托给专业的外部机构或顾问团队进行处理。
外部专业团队通常具有更丰富的经验和专业知识，能够更快速地完成工作，同时也减轻了公司内部资源的压力。
公司应该选择合适的外部合作伙伴，并与其密切合作，确保稽核工作的高效完成。
通过采用以上五个技巧，公司可以提高财务稽核的效率，降低错误率，以及更好地管理风险和合规问题。
财务部门应持续关注技术和行业发展，灵活运用合适的工具和方法，不断优化和提升自身的稽核能力。
这些技巧不仅仅适用于大公司，对于中小企业来说也同样具有重要意义。
电信数据质量管理与稽核研究
电信数据质量管理与稽核研究叶宇航;贺仁龙;程晓旭【摘要】The main aim of this paper is to research data quality management (TDQM) and data audit & monitor in telecom industry. Firstly, this paper introduces the theory of total data quality management and analyzes a TDQM closed-loop management plan that contains data quality definition, measurement, analysis and improvement in telecom enterprise.Then the scheme of data warehouse data audit and monitor for telecom enterprise is discussed. Lastly, based on author's practice, a data quality management and audit&monitor platform architecture is proposed. This paper provides references for telecommunication industry to establish TDQM system.%深入研究数据质量管理理论,形成了电信企业数据质量的定义、度量、分析与改进的闭环管理框架,探讨了电信企业开展数据稽核的方案,并构建了数据质量管理与稽核系统,实现了数据质量管理与稽核全过程的自动化处理.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2012(028)002【总页数】6页(P1-6)【关键词】电信企业;数据质量;数据稽核【作者】叶宇航;贺仁龙;程晓旭【作者单位】中国电信股份有限公司上海研究院上海200122;中国电信股份有限公司上海研究院上海200122;东华大学旭日工商管理学院上海200051;中国电信股份有限公司上海研究院上海200122【正文语种】中文1 引言为应对激烈的市场竞争，运营商越来越依托于精确化的数据统计分析以实现科学管理与决策。
数据稽核系统解决方案
目录
数据稽核系统介绍 中兴软创数据稽核案例介绍
2007, ZTEsoft Corporation. All rights reserved.
案例介绍
江西电信ODS 江西电信 广西电信ODS 广西电信 辽宁电信OSS 辽宁电信 XX电信 电信ODS数据稽核 数据稽核 电信 数据量
1100万用户， 2000万销售品， 6000万定价计划
告警信息内容配置告警信息参数支持带参数的告警信息配置支持角色员工等告警对象配置支持短信邮件等多种通知方式任务列表任务监控台工单汇总统计可点击链接看明细工单处理任务台可以对工单进行派单或回单支持对错误数据以工单的方式进行派单回单监控通过数据质量报表以考核支撑管理目录数据稽核系统介绍中兴软创数据稽核案例介绍xx电信ods数据稽核数据量1100万用户2000万销售品6000万定价计划比对项实现了crm跟计费系统crm跟ods系统crm跟多个业务平台宽带智能网预付费平台等共75项规则的稽核稽核频率crm程序的配 1.支持校验程序的配 支持校验 置 2.支持校验时机的配 支持校验 2.支持校验时机的配 置
告警配置
1.支持短信、 1.支持短信、邮件等 支持短信 多种告警方式 2.支持带参数的告警 2.支持带参数的告警 信息配置 3.支持告警对象的配 3.支持告警对象的配 置 4.支持告警时间段的 4.支持告警时间段的 配置
业务人员
发现问题
分析问题
规则完善
数据决策组 数据工位 数据修正
质量目标 质量检查
异常数据
归属源系统
工作考核
数据工位
描述
1、明确数据质量管理组织机构，通过在设置明确的数据质量职责来改善数据质量。 2、通过明确的数据质量标准及指导原则来推动数据质量意识。 3、制定数据质量管控流程以及数据考核标准来持续推进数据质量管理工作。 4、数据质量管控需要从管理和技术、系统上进行结合，很多环节需要人为介入。 5、数据质量管控流程需要闭环，数据稽核系统作为数据质量管控中重要的环节提供技术和 数据平台支撑。
数据稽核文档
数据稽核文档应用数据层准确性复合指标层完整性、准确性衍生数据层一致性基础数据层一致性数据获取层完整性、一致性、准确性从兴管控平台1.1 数据稽核1.1.1 稽核策略如图所示，DM 数据稽核的大致思路是通过数据完整性、数据一致性、数据准确性三方面依次对DM 层数据进行稽核，每一步都为下一步做准备，层层递进，环环相扣，以保证DM 获取层、基础层、衍生层、复合指标层以及视图层的数据质量。
数据完整性稽核主要包括，实体是否在规定的时间点提供了并加工生成了数据，实体中指标是否完整覆盖订阅指标两个方面，首先考虑实体中各账期各省份是否有数据（即判断数据是否缺失），只有在实体有数据的基础上才能做进一步的数据稽核，其次检查数据中指标是否满足需求，是否包含指标订购的指标。
实体是否在规定的时间点提供了并加工生成了数据，相当与已经具备了一个完整的木桶，指标覆盖了订购，相当与已经盛满了鱼。
数据完整性稽核的目的也就是，用完整的“木桶”，盛满我们需要的“鱼“。
1.1.1.2 数据一致性数据在由数据源到数据获取层，数据获取层到基础数据层，再由基础数据层到衍生数据层的传递过程中，数据能否保持一致也成为纵向实体间稽核的内容。
在此基础上，检查横向实体间在相同口径下的相同指标的指标值是否一致。
虽然实体间相同口径下相同的指标是建设集市极力避免出现的，但是一旦出现并使用，就要要对此进行严格的稽核管控。
这种大量横纵十字交叉的方式进行一致性的检查，便形成了一种网状稽核。
数据一致性网状稽核的目标便是无“漏网之鱼”复合指标层的一致性稽核主要包括复合指标层实体内上期值、累计值等对应一致的稽核，这不仅保证了复合指标层的数据一致，而且便于数据的准确性稽核。
1.1.1.3 数据准确性数据在时间推移的过程中不可能一成不变，会按着一定规律波动，我们依照以往指标数据，确定不同指标的波动上限，波动下限，形成一个指标的正常波动范围。
在数据保证完整一致的基础上，对当前更新的月数据作环比来表现月指标的变化状况，对当前更新的日数据作同比来表现日指标的变化状况，严格控制阀门，一旦超出指标正常波动范围，准确及时地找到异常数据。
VBA中的数据稽核与异常检测技巧
VBA中的数据稽核与异常检测技巧VBA（Visual Basic for Applications）是一种在Microsoft Office中使用的编程语言，它可以帮助用户自动化和定制化各种任务。
在数据处理和分析方面，VBA的功能非常强大，其中数据稽核与异常检测技巧是非常重要的。
本文将介绍VBA中的数据稽核与异常检测技巧，并提供一些实用的代码示例。
1. 数据稽核技巧数据稽核是指对数据的完整性、准确性和一致性进行检查和验证。
下面是一些VBA中常用的数据稽核技巧：1.1. 数据完整性检查：使用VBA可以检查数据表中是否存在缺失值、空值或者重复值。
以下是一个例子：```vbaSub CheckDataIntegrity()Dim ws As WorksheetDim rng As RangeDim cell As RangeSet ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") '替换成你的工作表名Set rng = edRange '检查整个数据表For Each cell In rngIf IsEmpty(cell.Value) Thencell.Interior.Color = RGB(255, 0, 0) '将缺失值单元格标红End IfNext cellEnd Sub```1.2. 数据格式检查：使用VBA可以检查数据表中各列的数据格式是否符合要求，例如日期格式、数字格式等。
以下是一个例子：```vbaSub CheckDataFormat()Dim ws As WorksheetDim rng As RangeDim cell As RangeSet ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") '替换成你的工作表名Set rng = ws.Range("A2:A100") '替换成你要检查的列范围For Each cell In rngIf Not IsDate(cell.Value) Then '检查是否为日期格式cell.Interior.Color = RGB(255, 0, 0) '将格式错误的单元格标红End IfNext cellEnd Sub```1.3. 数据一致性检查：使用VBA可以比较多个数据表或者列之间的数据，以验证其一致性。
稽核中常用的方法和工具
稽核中常用的方法和工具一、方法1. 抽样方法：在稽核过程中，抽样是常用的方法之一。
通过从总体中随机选择一部分样本进行检查，可以对整体情况进行评估。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
2. 数据分析方法：稽核工作中，数据分析是一项重要的工作。
通过对大量数据进行分析，可以发现异常情况和潜在的风险。
常用的数据分析方法包括统计分析、关联分析、趋势分析等。
3. 流程分析方法：稽核工作往往涉及到复杂的业务流程。
通过对流程的分析，可以找出存在的问题和改进的空间。
常用的流程分析方法包括流程图、价值流图、故事板等。
4. 文件审查方法：在稽核过程中，对相关文件的审查是必不可少的。
通过仔细审查文件，可以了解业务活动的真实情况和合规性。
常见的文件审查方法包括文件比对、文件核查、文件抽样等。
5. 访谈方法：稽核工作中，通过与相关人员的访谈，可以了解业务活动的具体情况和问题的原因。
访谈方法包括结构化访谈、非结构化访谈、焦点小组访谈等。
二、工具1. 电子表格软件：电子表格软件是稽核工作中常用的工具之一。
通过使用电子表格软件，可以对数据进行整理、分析和可视化展示，提高工作效率。
常见的电子表格软件有Microsoft Excel、Google Sheets等。
2. 数据分析工具：为了更好地进行数据分析，稽核人员可以使用一些专门的数据分析工具。
这些工具可以提供更多的数据分析功能，帮助稽核人员进行更深入的数据分析。
常见的数据分析工具包括Tableau、Power BI等。
3. 数据库工具：稽核工作中，经常需要对数据库进行查询和分析。
数据库工具可以提供对数据库的访问和操作功能，便于稽核人员获取所需的数据。
常见的数据库工具有MySQL、Microsoft SQL Server等。
4. 流程建模工具：流程建模工具可以帮助稽核人员对业务流程进行建模和分析。
通过使用流程建模工具，可以清晰地展示业务流程，并找出其中的问题和改进的空间。
数据仓库数据集市BI数据分析介绍
数据仓库数据建模步骤
一般按照主题进行建模 一般步骤
业务建模
领域建模
逻辑建模
物理建模
✓梳理组织架构关系
✓抽象业务概念
✓具化抽象概念的属性✓针对特定物理平台
✓梳理系统用户、角色
✓分组业务概念，按照业务主线 ✓细化业务流程
作出相应的技术调整
✓梳理业务流程（实际工作流程）聚合类似的分组的数据是不一样的，让管理者无所适从
报表的生产率问题：由于OLTP的单项系统导致数据的分散性和相同元素定
义不一致所致不可能把数据转换成信息
数据动态集成问题：不同的需求，要求将操作型环境和分析型环境相分离
历史数据问题：单项系统之间保留的历史数据时间范围不一致，无法满足
DSS分析的需要数据的综合问题：非细节数据、多种程度的综合 提升现有的信 息：
由于做了大量数据预处理， 查询性能很快。
只是依靠单纯的维度建模， 不能保证数据来源的一致 性和准确性
结论：一般在数据仓库底层使用范式建模，在数据集市层或多维数据库使用维度建模
数据应用-多维分析之切片、切块
数据应用-多维分析之钻取
按
时
间
维
60
向
上
钻
取
按 时 间 维 向 下 钻 取
数据应用-多维分析之旋转
9
数据仓库领域另外一名重要的人物
比尔·恩门的对头 随着拉尔夫·金博尔（Ralph Kimball）博士出版了他的第
一本书“The DataWarehouse Toolkit”（《数据仓库工具 箱》），数据仓库行业就开始喧哗起来，恩门的“Building the Data Warehouse”主张建立数据仓库时采用自上而下 （DWDM）方式，以第3范式进行数据仓库模型设计，而他 生活上的好朋友Ralph Kimball在“The DataWarehouse Toolkit”则是主张自下而上（DMDW）的方式，力推数据集 市建设，以致他们的FANS吵闹得差点打了起来，直至恩门推 出新的BI架构CIF（Corporation information factory），把 Kimball的数据集市包括了进来才算平息。