审计大数据处理方法及系统.docx

《审计大数据处理方法及系统》 审计大数据处理是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到如何有效管理和分析海量的数据，以提供有价值的洞察力，辅助企业决策。大数据的4V特性——大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）——使得处理这些数据变得复杂且具有挑战性。传统的大数据审计方法在数据采集时可能存在目的性和选择性不精确的问题，导致数据冗余，影响了审计分析的准确性。 针对这一问题，本文提出了一种新的审计大数据处理方法和系统，其主要包括以下几个步骤： 1. 数据获取：通过审计数据获取模块和设备收集原始审计数据。 2. 结构化处理：使用结构化处理程序将原始数据转换为可检索的二维表，减少无效信息。 3. 数据存储：利用审计数据存储程序，将结构化后的数据以特定文件扩展名存储在云数据库服务器中，采用关系型数据存储方法，优化存储结构。 4. 中央处理：中央处理器控制整个系统的运行，确保各模块的正常工作。 5. 数据预处理：应用ETL（Extract, Transform, Load）技术对结构化数据进行预处理，过滤掉无用信息，提升数据质量。 6. 特征提取：特征提取程序分析预处理后的数据，识别关键特征。 7. 数据分析：审计数据分析处理程序利用提取的特征进行深入分析。 8. 数据输出：通过数据输出程序将分析结果导出，供决策使用。 9. 数据更新显示：审计数据更新程序实时更新数据，并通过高清LED显示器展示，提供实时监控。 在数据获取阶段，采用了智能判断机制，如骨干节点间的优先级判断，以优化数据采集的效率和准确性。预处理过程中，通过ETL技术的匹配模板和规则，实现数据的有效匹配和清洗，确保后续分析的可靠性。 此审计大数据处理方法及系统通过优化数据采集、结构化处理、预处理和分析流程，解决了传统方法中数据冗余和准确性不足的问题，提高了审计工作的效率和质量。该系统结合了云计算和大数据技术，旨在为企业提供更加精准、高效的审计服务，支持决策层做出更明智的业务决策。