审计大数据处理方法及系统.pdf

《审计大数据处理方法及系统》 在当今的信息化时代，大数据已经成为了企业决策的重要依据，其特点是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值），即所谓的4V特性。然而，传统的审计方法在处理大数据时，由于数据采集的目的性和选择性不精确，往往会导致数据过于庞大，进而影响审计分析的准确性。为了改善这一状况，一种新的审计大数据处理方法及系统应运而生。 该技术方案主要分为以下几个步骤： 1. **审计数据获取**：通过专门的审计数据获取设备，收集原始审计数据，确保数据来源的可靠性。 2. **结构化处理**：将收集到的非结构化原始数据进行结构化转换，转换为可检索的二维表形式，避免因数据格式不一致造成的处理困难。 3. **审计数据存储**：采用文件扩展名的方式，将结构化后的数据存储在云数据库服务器上，同时运用关系型数据存储方法，存储数据及其序列标识的关系，优化数据组织。 4. **中央处理**：通过中央处理器协调整个系统的运行，保证各模块之间的协同工作。 5. **数据预处理**：应用ETL（Extract-Transform-Load）技术，对结构化后的数据进行清洗、转换，为后续分析做好准备。 6. **特征提取**：从预处理后的数据中提取关键特征，为数据分析提供针对性的输入。 7. **数据分析处理**：利用提取的特征进行深度分析，揭示隐藏的模式和趋势，支持审计决策。 8. **数据输出**：将分析处理后的数据进行输出，供审计人员使用。 9. **数据更新显示**：实时更新审计大数据处理系统的数据，并通过高清LED显示器进行展示，确保信息的实时性和可视化。 在实施过程中，数据获取模块会根据特定的网络前缀和节点ID判断优先级，确保数据获取的公正性。预处理程序中的ETL技术，通过配置匹配模板和规则，实现对数据流的高效匹配和预处理，确保数据的质量。 此审计大数据处理方法及系统，旨在提高大数据审计的效率和精度，降低数据臃肿带来的影响，从而为企业决策提供更为可靠的数据支持。通过云数据库的利用和高效的数据处理流程，它实现了大数据的高效管理和分析，为现代审计提供了强大的工具。