第一篇：一級預算單位審計的大數據應用思路與方法

一級預算單位審計的大數據于2020年在審計工作中開始應用，審計依法履行審計監督職責,促進政策落實、分配公平、制度完善,切實維護廣大群眾切身利益。然而，傳統審計模式仍然面臨著涉及面廣、數據量大、信息化程度不高、核查手段單一等問題。大數據模式下進行審計數據分析，不僅能夠有效地規避抽樣審計風險，更能夠使審計結果更加精準。本文就縣級一級預算單位審計全覆蓋審計項目總結審計思路與方法。

一、著力加強組織領導，形成高效工作機制。

隨著信息化水平的不斷提高，許多被審計單位的數據越來越呈現出大量化趨勢。國務院印發《關于加強審計工作的意見》第十九條明確提出：探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。審計部門作為經濟運行綜合性監督部門，和數據有著天然的聯系，每天都會產生大量的數據，這些數據都是真實可靠性的，不是通過預測和推理得到的，具有非常大的價值。所以審計部門要保持對社會經濟數據的靈敏觸感，并深度挖掘、充分運用所擁有的數據，這是在大數據時代背景下，審計應服務于政府治理的內在要求和必然選擇。

對于審計署提出的省市縣三級都要實現對一級預算單位的審計全覆蓋這一硬任務，隆化縣審計局黨組高度重視并及時成立全覆蓋工作領導小組，統籌組織審計機關力量，由黨組成員負責領導、做好綜合協調、技術攻關、數據分析和服務保障等工作，并統籌組織各被審單位進行數據采集、標準表制作和數據分析與報送，從而形成了高效的工作機制，有效領導本地區一級預算單位審計全覆蓋的推進工作。

二、是著力促進大數據技術應用，形成有力技術支撐。

（一）對象資格準入。

審計實施過程中，通過sql計算機輔助審計，篩查疑點，審查預算結果是否正常，是否存在利用虛假申報材料使用預算經費。

（二）對象過程控制。

面對人員少、數據量大、技術難度高等困難，審計人員充分發揮大數據審計的優勢，秉承“數據先行”的原則，在深入調查研究隆化縣實際情況和結合省廳全覆蓋方案的基礎上，制定了集中數據處理與分析的具體方針，組織全地區電子數據采集與集中處理、標準化工作，與通審公司積極溝通、解決切實問題，有效保證了縣內電子數據的統一性，并及時按照工作時限月完成工作目標的成效，從而為下一步的數據分析爭取了更充足的時間，也為各審計組大數據分析工作打下堅實的基礎。

三、著力優化工作方法，及時總結做法與經驗。

在高強度、快速處理數據的同時，審計人員不忘總結以往的優良做法與經驗。如在采集被審計單位的財務帳套的同時，統籌指導具有相關業務職能的機構，及時更新2019年度套賬，同時上報更新業務數據，提高了審計效率與審計比對結果的精準度；

在集中分析數據的同時，綜合利用采集的電子數據，制作各被審計對象配套的電子帳套，供審計組提前介入了解被審計單位的財務狀況，讓審計組做到有的放矢，帶著目標去審計。

四、計算機輔助審計成效

通過運用計算機審計分析處理數據，查擺出不符合條件預算執行問題，如預算使用率過低、未執行等?？紤]實際情況，發現的問題在審計過程中引起相關單位高度重視，立即響應，迅速整改完畢。

五、審計思考

大數據審計要求審計人員不僅要精通審計業務，還要會運用現代電子信息技術。大數據平臺的搭建、實施、運行以及到后期的維護更需要既懂計算機、網絡、數據庫技術，又懂審計的復合型審計人才。

審計機關要把引進既懂大數據信息技術又掌握審計基本技能的“多面手”，以及培養現有審計人員計算機審計的能力作為現階段提升數據審計水平的根本措施來抓，形成機制，并搭建好可以充分發揮復合型審計人員作用的平臺。盡快造就一支熟悉審計業務、精通現代信息技術的數字化審計專業隊伍。

第二篇：參加大數據審計應用培訓心得

參加大數據審計應用培訓心得

參加大數據審計應用培訓心得

近日，**市審計局開展了面向全體業務人員的大數據應用審計業務培訓會，旨在提升業務人員在項目審計過程中的審計效率，運用大數據審計思維和計算機審計手段，充分發揮審計功能。通過培訓，審計人員不僅學習了新的技術，還對當前我國審計事業的發展有了新的認識,為共同創造我省審計事業的新成績，打下了基礎。

一、著力大數據審計，是現代審計技術發展的必然趨勢

2015年12月12日，國家行政學院常務副院長馬建堂在國家行政學院召開的“大數據與國家治理”圓桌論壇上表示“要積極擁抱使用大數據，以提高政府公共管理能力、公共服務水平、公共政策質量?！彪S著當代信息技術的蓬勃發展，各行各業均所產生的數據量將呈指數級增長，數據種類和格式也日漸豐富，除了儲存這些數據，審計人員更多是要利用這些大數據，對它們進行收集，整理，清洗，分析，利用這些數據創造新的價值。隨著被審計單位財務軟件和業務軟件的不斷更新升級，審計人員運用“低成本、低風險、高效率”的審計技術變得尤為重要。**省審計廳審計云系統的搭建，為基層審計工作者節約了數據采集、整理及轉換的時間，同時通過云系統進行數據分析，進一步的提高了審計工作效率，變審計工作重點從“現場審計找疑點”為“現場審計核實疑點”，實現“快、準、穩”的審計目標要求。

二、充分應用計算機，是實現大數據審計的重要手段

計算機審計的效果，取決于審計人員將計算機技術與審計方法結合能力的高低。要推動大數據審計的落實與發展，基層審計機關必須建立高素質的計算機審計隊伍。加強審計人員計算機操作技能的培訓，是推進基層大數據審計的重要手段。此次**市審計局開展的業務培訓會，除了對word￥excel及審計軟件的基本操作進行解析外，著重強調了審計人員應當培養充分應用計算機審計的工作意識。在此基礎上，加入了計算機軟硬件及網絡應有的安全控制方法、計算機知識與審計知識的融合兩方面培訓內容，旨在培養具備計算機常識、網絡知識以及掌握信息系統審計技術的現代審計業務人員，促使審計人員在審計工作中將審計知識與計算機技術進行有效結合。

三、跨板塊數據分析，是實現審計全覆蓋的必然要求

2015年12月8日，中國政府網公布中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，是對國家審計監督提出實現審計監督全覆蓋的時代要求。面對一個個數量龐大、種類繁雜的數據信息源，如何整合審計數據中心數據資源、挖掘跨行業、跨單位、跨系統的核心數據就變得十分重要。此次**市審計局開展的業務培訓會，以本級財政預算審計為例，將財政四大業務系統與財務系統進行跨系統數據整理及對比分析方法及操作核心詳細解讀，為審計業務人員提供了跨系統數據比對分析思路，激發了審計業務人員對進一步實現跨單位、跨行業的全覆蓋審計思路。

在大數據時代，挑戰與機遇并存，計算機信息技術的廣泛運用和審計業務已經深度融合，為審計事業帶來了新發展。

第三篇：大數據環境下的審計信息化(思路篇)

大數據環境下的審計信息化（思路篇）

前言：審計信息化工作十余年，面臨著云計算、物聯網、大數據、移動通訊和社交網絡等新技術的挑戰。本文希望通過對大數據的理解、審計中的應用分析，提出大數據服務與審計的一個角度或方向，進而形成相關信息化配套建設的思路。本文的編寫希望得到讀者的回饋，能夠收到您的批評、指正。

一、大數據的定義和理解

（一）廣泛定義對于大數據的理解現在并沒有一個標準的定義，不過大家對于大數據都有一個共同的認識，那就是4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）：1.（Volume）數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。2.（Velocity）要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。3．（Variety）數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。4.（Veracity）價值密度低，由于數據采集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。而簡化一下描述，其實“大數據”是一個體量特別大，數據類別特別多的數據集，并且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

（二）審計的大數據特征從“大數據”概念產生的緣由來看審計行業是一個天然需要大數據概念及其實現技術的行業。我們分析如下：首先，審計行業的“生產對象”是被審計對象的數據，雖然說審計是對財政財務收支的監督。但是為了了解財務的真實情況，必然需要關注業務數據，這些行業的數據每一個都可以說是數據體量巨大。同時這些數據也是復雜多樣的，結構化數據不用說了（二維表數據、立方體數據、空間數據等），非結構化數據例如：被審計單位的各種制度、文件、影像等。其次，審計的職責是查處財政財務的真實、合法和效益問題。查處過程中，需要在這些海量數據中進行關聯、匯聚的查詢或計算工作，而且這些計算需要同時作用在結構化、半結構化、非結構化數據之上。在沒有大數據技術支撐之前，采用抽樣或按領域分開的方式進行審計分析，無形中形成了數據之間的壁壘和分析的局限性。最后，審計工作中的審計思路、方法，雖然有章可循，但最終還要依賴于具體參與審計工作的人的智慧。這也就決定了所有的分析工作不能像其他的數據中心、數據分析、數據挖掘、決策支持系統一樣，是相對“固化”的。而思路的火花是稍縱即逝的，對任何一個突然閃出的分析思路都應該在“秒級”響應。

（三）大數據的關鍵技術大數據關鍵技術包括數據抽取與集成、數據分析、數據解釋3個領域。1．數據抽取與集成。大數據的一個重要特點是多樣性。意味著其數據來源極其廣泛。數據類型極為繁雜，這種復雜的數據環境要求必須對數據源中的數據進行抽取和集成。并采用統一定義的結構來存儲這些數據。為保證數據質量，需要在數據抽取與集成后進行數據清洗。（1）數據采集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。（2）數據存?。宏P系數據庫、NOSQL、SQL等。（3）數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機'理解'自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。2．數據分析數據分析是大數據發揮其核心價值的重要流程，主要的分析技術有統計分析、數據挖掘、模型預測等，分析的結論可用于推薦系統、專家系統、商業智能和決策支持系統等。（1）統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。（2）數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)（3）模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。3．數據解釋在數據分析的基礎上，終端用戶往往最關心的是數據的展示方式，如果分析結果沒有采用適當的解釋方法，所得到的分析結論往往讓用戶難以理解，極端情況下甚至會誤導用戶。傳統的解釋方法僅是文本、圖表等電腦終端上的直觀顯示，未來提升數據解釋能力可以引入標簽云(tag cloud)、關系圖等可視化技術解決，甚至可以采用人機交互技術，在交互過程中逐步引導用戶進入分析流程，達到最佳的數據解釋效果。4．基礎架構大數據價值的完整體現需要多種技術的協同。為了便于數據管理，需要建立云存儲系統等存儲結構化、非結構化、半結構化類型的數據。為了加速數據處理，需要采用云計算、云存儲、分布式文件存儲等分布式計算技術。通過索引與查詢技術，提供搜索引擎服務，提高用戶對大數據的使用效率。

二、大數據技術為審計打開的“窗”我們都知道傳統的審計，無論是計算機輔助審計、計算機審計、自動化審計，都是在既定計劃、既定方向上開展的，這對于制定計劃、制定審計方案的人是一個考驗，同時執行人也將艱難的去踐行。原來在電子審計體系發展的研究中，有人曾提出過智能審計和智慧審計的概念，如何定義智能、智慧呢，如何實現智能、智慧呢？其實一直沒有很好的可執行方案，大數據時代的來臨，大數據技術的發展為我們破題了。我覺得大數據技術的運用至少能夠帶來以下幾個方面的進化：

（一）審計計劃徹底放開看到這個小標題，大家不要誤會，不是說不要計劃、隨性開展審計項目。今后的計劃分為兩類：一是固定審計工作，二是專題審計工作。1．固定審計類似現在每年都要開展的部門預算執行審計一樣，今后像社保、稅收、環資、投資等審計都會進入固定審計工作。就因為大數據時代的來臨，對于審計來說數據已經極大豐富，而且能夠提供應對這些數據的采集、存儲、處理、分析的大數據技術。2．專題審計（或者叫隨機審計）不再像原來一樣，年初制定計劃，年中調整計劃。而是采用征集審計專題，組織評審后形成專題審計工作（當然這里會有一些安全保密的問題需要處理）。征集的已經不再是一個思路，而是有大數據分析的結論依據支撐的審計方案。這也就意味著，專題審計的方向、形成時間都不固定了，雖然是無計劃性的，但是很有“市場味”，不但廣開思路，而且對外界響應更快、更靈活。

（二）審計思路徹底解放大數據時代來臨，審計工作已經不再是計劃經濟了，對于審計人員來說可以去研究自己擅長的、關注的數據，通過大數據分析去尋找審計專題，形成審計項目。審計署通過鼓勵10萬審計人員進行“科研”，并擇優支持（即形成專題審計項目）。專題提出人或團隊獲得支持（數據、資金、人員、政策等），開展審計實踐，形成審計成果和審計研究成果，即完成審計的揭示、預防功能，又形成審計抵御積累。在現今的社會，已經不強求全面發展的人才，木桶原理也已經略顯過時了。所以對于審計思路，也不要用條條框框去限制，讓所有審計人員像創業者一樣去發揮自己的特長，做某一點的冒尖者，何愁沒有審計思路，沒審計成果。

（三）審計效能進入藍海我們都知道全國審計機關的人數已經有很多年沒有增加了，但國民生產總值、財政資金總量都在大幅增長，經濟社會的復雜度更是呈幾何增長。通過計算機審計、數字化審計等方式，讓審計效能也獲得了大幅度提升。但是隨著互聯網時代的信息大爆炸（即摩爾第三定律），現有的信息化技術已經無法持續提升審計效能。審計效能的評價通常以審計人員數量作為基數，而提升審計效能的方法卻不是以審計人員數量為基數。在大數據時代來臨，我們將審計工作轉向每一個審計人員都是效能提升的一個節點，才能使我們能夠適應幾何式的增長。而且效能提升節點之間可以進行網狀連接，獲得更強的效能提升可能，也是下一步效能提升的重點，只有讓每個節點（審計人員）的都是效能提升因素，才能使審計效能進入藍海。

三、利用大數據服務審計工作的思路從上述分析，如果利用大數據服務審計，將形成怎樣的審計工作方式：

（一）審計模式的變化之前已經提到過，今后的審計沒有什么計劃規定，而只有固定和專題（隨機）審計兩類，固定的不需要計劃，專題的無法計劃。作為固定的審計工作，就像走流程一樣，安排人去執行，類似巡邏，發現異常拉響警報，派人去調查。作為隨機的審計工作，首先是由思路提出人申報（當然也可以安排專門的團隊去研究），然后通過評審確定為審計項目。審計項目也往往不再是一個點、一個區域的項目，全部都是跨領域、跨地域（全國性）的綜合性審計項目。

（二）審計工作的工作變化可以說審計人員不再像傳統審計項目，在項目執行階段不斷地去尋找審計思路。而是在項目確定之前，通過數據分析確定好審計思路（想明白如何審計），真的下項目了，更多的是“體力活”。審計項目的執行方式也不再是派項目組到處跑，而是通過將專題審計分析的方案發給相關審計區域、領域的接口人，由他們幫助完成“體力活”。

（三）審計成果的變化審計成果的內容也將得到極大的擴展：首先成果的梳理方式都要像全國統一組織項目的成果一樣進行梳理；其次由于所有的成果都不再是單點的，所以數額都會成線性增長；最后每年提出的專題審計數量、質量將直接影響當年的審計成果數量和質量。

四、大數據信息化的基礎配套建設內容

（一）以大數據方式建設的數據中心大數據信息化，首先必須有一個大數據的數據中心。主要有以下幾個特征：1．任何數據都是中心、又不是中心，數據之間的關聯性是核心特征之一。數據之間的關聯不會因為數據量、數據類型、數據形態而受影響。2．數據的檢索速度都在秒級。對于數據的檢索與查詢都在秒級完成，這樣才能提供最基礎的數據服務。

（二）大數據的應用建設思路大數據應用功能可以拆分為四個層次：1．統計展示。此階段的目的是描述“發生了什么(whathappened)”；我們采用統計報表工具解決這類問題。2．統計分析。此階段更加注重的是“為什么發生(whydid it happen)”；我們采用的商務智能工具，即BI。3．數據挖掘。此階段面對的不再是歷史數據而是“正在發生、進行中(what’s happening)”的數據生產過程；采用數據挖掘和精算分析工具。4．模型預測。大數據分析正朝著有效預測這一目標發展，屆時分析“將要發生什么(whatwill happen)”將成為可能。采用預測仿真、機器學習、建模仿真等工具。

第四篇：文獻3-大數據技術與應用

大數據技術與應用*

【摘要】：隨著互聯網技術的飛速發展，特別是近年來云計算、物聯網、社交網絡等新興服務促使人類社會的數據種類和規模正以前所未有的速度增長,大數據時代正式到來.數據從簡單的處理對象開始轉變為一種基礎性資源,如何更好地管理和利用大數據已經成為普遍關注的話題.大數據的規模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰,數據管理方式上的變革正在醞釀和發生.對大數據的產生背景和基本概念進行剖析,并對大數據的主要應用作簡單對比.在此基礎上,闡述大數據處理的基本框架,并就云計算技術對于大數據時代數據管理所產生的作用進行分析.最后歸納總結大數據時代所面臨的新挑戰。【關鍵字】：大數據

發展趨勢 應用 機遇和挑戰

一、大數據時代的背景

半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網絡、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹并變大?；ヂ摼W（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（傳感器，智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產生著數據。2011年5 月，在“云計算相遇大數據” 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 拋出了Big Data概念。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”

二、什么是大數據

大數據（Big Data）是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用云服務時間了。對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網絡公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定制出高度個性化的用戶體驗，并創造出一種新的廣告模式。這種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為并非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數據時代的創新者。

（一）大數據的4V特征

大量化(Volume)：企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。

多樣化(Variety)：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。

快速化(Velocity)：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現

軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關于數據創建速度的調查，據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。價值（Value）：大量的不相關信息，浪里淘沙卻又彌足珍貴。對未來趨勢與模式的可預測分析，深度復雜分析（機器學習、人工智能Vs傳統商務智能(咨詢、報告等）

三、大數據時代對生活、工作的影響

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。

大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

四、大數據時代的發展方向、趨勢

根據ESM國際電子商情針對2013年大數據應用現狀和趨勢的調查顯示：被調查者最關注的大數據技術中，排在前五位的分別是大數據分析（12.91%）、云數據庫（11.82%）、Hadoop（11.73%）、內存數據庫（11.64%）以及數據安全（9.21%）。Hadoop已不再是人們心目中僅有的大數據技術，而大數據分析成為最被關注的技術。從中可以看出，人們對大數據的了解已經逐漸深入，關注的技術點也越來越多。既然大數據分析是最被關注的技術趨勢，那么大數據分析中的哪項功能是最重要的呢?從下圖可以看出，排在前三位的功能分別是實時分析(21.32%)、豐富的挖掘模型(17.97%)和可視化界面(15.91%)。2012年也曾做過類似的調查，當時選擇豐富的挖掘模型(27.22%)比實時分析(19.88%)多7.34%。短短一年時間內，企業對實時分析的需求激增，成就了很多以實時分析為創新技術的大數據廠商。從調查結果可以看出：企業在未來一兩年中有迫切部署大數據的需求，并且已經從一開始的基礎設施建設，逐漸發展為對大數據分析和整體大數據解決方案的需求。與此同時，大數據還面臨人才的缺乏的挑戰，需要企業和高校聯合起來，培養數據領域的復合型人才，幫助企業打贏這場“數據戰”。

五、大數據的應用

（一）行業拓展者，打造大數據行業基石

你IBM：IBM大數據提供的服務包括數據分析，文本分析，藍色云杉（混搭供電合作的網絡平臺）;業務事件處理；IBM Mashup Center的計量，監測，和商業化服務（MMMS）。IBM的大數據產品組合中的最新系列產品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。該產品組合包括：打包的Apache Hadoop的軟件和服務，代號是bigInsights核心，用于開始大數據分析。軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數據中輕松、簡單、直觀的提取、批注相關信息為金融，風險管理，媒體和娛樂等行業量身定做的行業解決方案 微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數據庫綜合應用部門）合作目標是開發了一系列

能夠提升生產力和提高決策速度的設備。

EMC：EMC 斬獲了紐交所和Nasdaq；大數據解決方案已包括40多個產品。

Oracle：Oracle大數據機與Oracle Exalogic中間件云服務器、Oracle Exadata數據庫云服務器以及Oracle Exalytics商務智能云服務器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合。

（二）大數據促進了政府職能變革

重視應用大數據技術，盤活各地云計算中心資產：把原來大規模投資產業園、物聯網產業園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領域，應用大數據技術，提高應急處置能力和安全防范能力；在民生領域，應用大數據技術，提升服務能力和運作效率，以及個性化的服務，比如醫療、衛生、教育等部門；解決在金融，電信領域等中數據分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲能力和計算能力的限制，只局限在交易數型數據的統計分析。一方面大數據的應用促進了政府職能變革，另一方面政府投入將形成示范效應，大大推動大數據的發展。

（三）打造“智慧城市”

美國奧巴馬政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，提出“通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，強化美國國土安全，轉變教育和學習模式” ；中國工程院院士鄔賀銓說道，“智慧城市是使用智能計算技術使得城市的關鍵基礎設施的組成和服務更智能、互聯和有效，隨著智慧城市的建設，社會將步入“大數據”時代?！?/p>

（四）未來，改變一切

未來，企業會依靠洞悉數據中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。

數據的再利用：由于在信息價值鏈中的特殊位置，有些公司可能會收集到大量的數據，但他們并不急需使用也不擅長再次利用這些數據。例如，移動電話運營商手機用戶的位置信息來傳輸電話信號，這對以他們來說，數據只有狹窄的技術用途。但當它被一些發布個性化位置廣告服務和促銷活動的公司再次利用時，則變得更有價值。

六、機遇和挑戰

大數據賦予了我們洞察未來的能力，但同時諸多領域的問題亟待解決，最重要的是每個人的信息都被互聯網所記錄和保留了下來，并且進行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問題：我們的隱私被二次利用了。多少密碼和賬號是因為“社交網絡”流出去的？

眼下中國互聯網熱門的話題之一就是互聯網實名制問題，我愿意相信這是個好事。畢竟我們如果明著亮出自己的身份，互聯網才能對我們的隱私給予更好保護。

第五篇：常見避稅方法的應用與審計

金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌

常見避稅方法的應用與審計

代理記賬、工商注冊 財務咨詢、審計匯算 首選金凱元好快記 www.tmdps.cn 在日常稅務處理中，納稅人在會計處理上利用多種手法，減少上繳稅收;合理規避國家稅收。其手段隨經營方式、結算方式的不同，使會計處理方法各異，鄭州代理記賬公司現擇在工作實踐中發現的各類手段、手法錄于此文，供審計工作者參考。

一、銷售收入方面(銷項稅額)

(一)發出商品，不按“權責發生制”的原則按時記銷售收入，而是以收到貨款為實現銷售的依據。其表現為：發出商品時，倉庫保管員記帳，會計不記帳。

(二)原材料轉讓、磨帳不記“其它業務收入”，而是記“營業外收入”，或者直接磨掉“應付帳款”，不計提“銷項稅額”。

http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌(三)以“預收帳款”方式銷售貨物，產品(商品)發出時不按時轉記銷售收入，長期掛帳，造成進項稅額大于銷項稅額。

(四)制造大型設備的工業企業則把質保金長期掛帳不轉記銷售收入。

(五)價外收入不記銷售收入，不計提銷項稅額。如：托收承付違約金，大部分企業收到違約金后，增加銀行存款沖減財務費用。

(六)三包收入”不記銷售收入。產品“三包”收入是指廠家除向定點維修點支付費用外，還有按一定比例支付商家“三包費用”(含配件)，保修點及商家掛帳不記收入，配件相當一部分都記入“代保管商品”。

(七)廢品、邊角料收入不記帳。主要是工業企業的金屬邊角料、鐵肖、銅肖、鋁肖、殘次品、已利用過的包裝物、液體等。這些收入多為現金收入，是個體經營者收購。納稅人將這些收入存入私人帳戶，少數應用在職工福利上，如：食堂補助，極個別用于上繳管理費，多數用在吃喝玩樂和送禮上。

(八)返利銷售。市場經濟下的營銷方式多變，返利銷售是廠家為占領市場，對商家http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 經營本廠產品低于市場價格的利益補償, 是新產品占領市場的有效手段, 是市場營銷策略的組成部分.其形式主要有兩種: 一是商家銷售廠家一定數量的產品, 并按時付完貨款, 廠家按一定比例返還現金。

二是返還實物、產品、或者配件。商家接到這些現金、實物后，現金不入帳也不作價外收入，更不作“進項稅額轉出”，形成帳外經營。

(九)折讓收入。折讓即折讓與折扣，相似于返利銷售，所不同的是：折讓是發生在銷售實現的時候，在發票上注明或另開一張紅票反映的銷售方式。按照稅法規定，在發票上注明折讓數額的，按實際收款記收入。另外開具紅票的，不允許沖減收入。在實際工作中，納稅人往往是用紅票沖減收入，將沖減的收入以現金方式給購貨員，購貨方不記價外收入，造成少繳稅款。

(十)包裝物押金逾期(滿一年)不轉記銷售收入。

(十一)從事生產經營和應稅勞務的混合銷售，納稅人記帳選擇有利于己的方法記http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 帳和申報納稅。

(十二)銷售使用過的固定資產，包括應繳消費稅的摩托車、汽車、游艇等，不符合免稅規定的，也不按4%的征收率計算繳納增值稅，而是直接記營業外收入。

(十三)為調節本企業的收入及利潤計劃，人為調整收入，將已實現的收入延期記帳。

(十四)視同銷售不記收入。企業用原材料、產成品等長期投資，產品(商品)送禮或作樣品進行展銷，不視同銷售記收入，不記提銷項稅額。

(十五)母公司，下掛 *多家子公司，涉及增值稅發票、普通發票部分的業務全部在母公司核算，其它任由子公司，子公司每年向母公司上繳一定的管理費。

(十六)小規模納稅人為了達到一般納稅人標準，在認定后，達不到標準將要年檢時，采取多家一般納稅人互相開具增值稅專用發票，貨款也互相支付，但就是一點，幾家開具發票，互相之間的業務都不增值，這些就是一些企業稅負偏低的一種原因。

http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌(十七)已開具的增值稅發票丟失，又開具普通發票，不記收入。

二、進項稅額方面

(十八)商業企業按工業企業辦理稅務登記和認定增值稅一般納稅人，抵扣進項稅額不按付款憑證而按原材料入庫單。

(十九)購進貨物時，工業沒有驗收人庫，或者利用發料單代替入庫單，申報抵扣。商業沒有付完款，自審抵扣，或者先虛開一張大額現金收據，先增加“現金”后，以坐支現金的方式讓對方開一張現金收據回來辦理抵扣，這些業務沒有大量的外調取證很難查清楚。

(二十)用背書的匯票作預付帳款，利用現代技術涂改多次復印充當付款憑證，用來騙取抵扣。

(二十一)應稅勞務沒有付款申報抵扣(委托加工、水、電、運費)。

(二十二)在建工程領用原材料或者用作本單位的福利等非應稅項目，不作進項稅額轉出。

(二十三)取得進項專用發票，開票方、http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 收款方不一致，票貨、票款異地申報抵扣。

(二十四)商業企業磨帳不報稅務機關批準，擅自抵扣稅款。

(二十五)用預付款憑證(大額支票)多次復印，多次充作付款憑證，進行申報抵扣。

(二十六)運輸發票開具不全，票貨不符，或者取得假發票進行抵扣。

(二十七)為達抵扣目的，沒有運輸業務，去運管辦、貨運中心、地稅局等單位代開發票進行申報抵扣。

(二十八)鐵路客運發票(行李票)當作運輸發票進行申報抵扣.(二十九)最為典型的是個別企業將拉運垃圾的發票當作運輸貨物發票申報抵扣。

(三十)進項發票丟失，仍然抵扣進項稅額。

三、應繳稅金方面

(三十一)代扣代繳稅金長期掛帳不繳。

(三十二)稽核評稅、稅務稽查查補的增值稅、所得稅補繳后，不作帳務調整，該作進項轉出的不轉出，該調增所得額的不調整帳務，造成明征暗退。有的把補繳的增值稅http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 再記入進項稅額。

(三十三)福利企業外購原材料轉讓或者直接銷售，自己沒有生產能力，委托加工就地銷售、也按自產產品申報騙取退稅。

(三十四)福利企業該取得增值稅專用發票不取得，自認為反正是退稅，造成稅負偏高，退稅也多。

(三十五)福利企業購進貨物使用白條，騙取高稅負退稅。

四、企業所得稅方面

(三十六)中央與地方企業所得稅劃分模糊，納稅人為方便，只在地稅辦理稅務登記。特別是2002年實行各 50%企業所得稅以來，由于國地稅信息不共享，致使在2002年新辦證的納稅人沒有全部到國稅辦理稅務登記。

(三十七)企業收取的承包費不記人所得額，長期投資、聯營分回的盈虧不在帳上反映，始終在往來帳上反復。

(三十八)購買股票、債券取得的收入不按時轉記投資收益。

(三十九)未經稅務機關批準，提取上繳http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 管理費。

(四十)發生大宗裝修、裝潢費用以及待攤費用不報稅務機關批準就攤銷。

(四十一)多計提應付工資，年終將結余部分上繳主管部門。

(四十二)不上繳統籌金的單位，計提統籌金長期掛帳不繳。

(四十三)購買土地，準備擴建，將土地作為固定資產計提折舊。

(四十四)盤盈的固定資產、流動資產不作損益處理。

(四十五)白條支付水電費。

(四十六)購買假發票人帳。

(四十七)應有個人承擔的個人所得稅進入管理費-其它。

(四十八)主管部門向下級分攤費用，下級只有記帳支付憑證，沒有原始憑證。

(四十九)郵政、電信行業收取的郵資、話費沒有按照規定開具發票，用蓋郵戳的白條、托收承付票據給客戶。

(五十)報銷不屬于自己單位的發票、稅票。

http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌(五十一)記帳憑證報銷多，原始憑證數額少。

(五十二)購入固定資產列入費用，或者將固定資產分解開票記入費用。

(五十三)在建工程的貸款利息記入管理費用或者財務費用。

(五十四)財產損失不經稅務機關批準，直接在稅前扣除。

(五十五)流動資產損失在地稅批復后，直接記入營業外支出，涉及增值稅部分不作進項稅額轉出。

(五十六)補貼收入不并入計稅所得額，直接記入資本公積或盈余公積。

(五十七)業務費、廣告費超支后放在其它科目列支，如：手續費、差旅費、會議費、有害補助等。

(五十八)，未經稅務機關批準，在稅前列支三新費用(新產品、新技術、新工藝的技術開發費)。

(五十九)校辦企業、福利企業的證書沒有年檢，申請減免企業所得稅。

(六十)稅務稽查審增的所得額，屬于時http://www.tmdps.cn 金凱元——代理記賬、工商注冊首選品牌 間性差異部分，只補稅不調帳，造成明征暗退

以上由鄭州代理記賬公司整理總結。

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