浅谈大数据审计之单点查询分析

在众多大数据审计方法中，结构化数据多表关联比对是最主流和最传统的方法。今天重点探讨单点查询分析。

单点查询分析是在日常审计中对单一对象进行多方位检索。与传统关联分析的特点相比，主要有两处差异：一是单点查询分析是针对单一对象，例如某一单位、企业、自然人、车辆、房产等等；而传统关联分析针对的则是结构化的批量数据，通常以表格为载体。二是单点查询分析的查询内容是多方位无差别检索，检索的结果方向取决于数据内容的储备量；传统关联分析是将基础数据与目标外围数据进行比对关联。

两者在运用上也各有优劣，单点查询分析多用于二次分析，即该单一对象已经以查账审计或疑点落实等方式出现，为对其进一步延伸和落实，进行针对性的查询分析。优势为实用性强，适用范围广，审计人员操作门槛低。其局限性在于需要一个查询窗口，以及以采集整理好的大量数据，例如：鼎城区审计局预算执行审计大数据分析平台的百度式搜索引擎。

传统关联分析多用于主动出击筛查疑点，以实现思路为目标，旨在形成疑点或直接生成问题。与前者相比，其优势是可以对海量的数据进行比对分析，其环境只需要下载SQL Server、Oracle等数据库就能操作，不需要专门建设信息化窗口平台。缺点是对审计项目的适用比较局限，一般适合有业务数据的被审计单位；对审计人员的技术能力有一定要求，需要对数据库有一定的掌握。

大数据之大，不仅体现在基础数据量大，可以解决人力实现不了的海量数据筛查比对，也可以体现在结果数据大，可以从多个行业数据中去了解单一对象的各类属性。在仍以财政财务收支审计为主的今天，单点查询分析将会成为主流趋势。