大数据下的审计风险及防控分析

大数据下的审计风险及防控分析
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，以及各行业数据量的爆炸式增长，大数据
的应用已经逐渐成为经济社会发展的重要驱动力。

而随着大数据应用范围的扩大，大数据
审计风险也逐渐暴露出来。

本文将从大数据审计风险的概念、类型和风险防范措施等方面
进行分析。

大数据审计风险是指在大数据环境下，由于数据量大、数据来源复杂、数据处理技术
复杂、数据安全性等因素，导致审计过程中出现的风险。

大数据审计风险主要包括数据失实、数据泄露、数据篡改、数据可靠性和数据解释等方面的风险。

1、数据资料准确性风险
在大数据环境下，数据来源相对复杂，因此数据的准确性成为大数据审计的重要一环。

但是由于数据采集过程中的一些偏差或数据处理中的错误，会导致数据的失实性，进而影
响审计结果的准确性。

2、数据安全风险
大数据应用经常涉及到个人敏感信息的收集、处理和共享，如个人身份证号、手机号、银行卡账号等，这些数据可能会被黑客入侵，导致数据泄露，威胁到企业的商业机密和客
户隐私。

3、数据一致性风险
在大数据环境下，数据源和方法的多样化会导致数据的一致性问题，而缺乏有效的管
理和控制，将导致数据的不一致性，影响审计的正确性和效率。

1、建立完整的数据安全体系
必须建立完整的数据安全保障体系，包括防火墙、反病毒、入侵检测、数据备份等多
重保障措施，保障数据的安全。

2、采用安全的云计算方案
通过采用安全的云计算方案，将大数据管理的安全隐患最小化，同时加强对数据的安
全控制，最大程度的保障数据的安全。

3、提高数据质量控制意识
增强数据质量控制的意识，严格掌控数据采集、传输和处理等环节，保障数据质量，
在大数据环境中进行精准审计，防范数据失真的风险。

4、加强对数据一致性管理
建立数据一致性管理措施，包括数据分类、数据清洗、数据归集、数据比对及错误校正等，从数据处理的源头开始把控数据的一致性，防范因数据不一致性带来的审计风险。

综上所述，大数据的应用已成为企业经营和管理的常态，但大数据的快速发展也带来了审计风险，只有通过建立完善的数据安全保障体系，严格控制数据质量，加强对数据的一致性管理等措施，才能保障大数据在审计中的有效性和安全性。