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1、5 1 第5章审计数据预处理 5 2 本章学习目标 理解审计数据预处理的重要性理解数据质量 审计数据质量问题 掌握审计数据预处理的意义以及审计数据预处理的内容结合应用实例熟悉审计数据预处理的基本方法理解审计数据预处理阶段数据验证的重要性 熟悉审计数据预处理阶段数据验证的内容和方法了解其它一些数据预处理方法 5 3 概述审计数据预处理理论分析审计数据预处理应用实例审计数据预处理阶段的数据验证其它数据预处理方法介绍 本章主要内容 5 4 数据质量单数据源数据质量问题多数据源集成时数据质量问题审计数据质量实例审计数据预处理的意义审计数据预处理的内容 审计数据预处理理论分析 5 5 什么是数据质量呢
2、数据质量问题并不仅仅是指数据错误 有的文献把数据质量定义为数据的一致性 consistency 正确性 correctness 完整性 completeness 和最小性 minimality 这4个指标在信息系统中得到满足的程度 有的文献则把 适合使用 作为衡量数据质量的初步标准 数据质量 5 6 准确性 Accuracy 准确性是指数据源中实际数据值与假定正确数据值的一致程度 完整性 Completeness 完整性是指数据源中需要数值的字段中无值缺失的程度 一致性 Consistency 一致性是指数据源中数据对一组约束的满足程度 唯一性 Uniqueness 唯一性是指数据源中记录以及
3、编码是否唯一 适时性 Timeliness 适时性是指在所要求的或指定的时间提供一个或多个数据项的程度 有效性 Validity 有效性是指维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求 数据质量的评价指标 5 7 重复的数据不完整的数据不正确的数据无法理解的数据值不一致的数据 可能存在的数据质量问题 5 8 数据质量问题分类 5 9 单数据源数据质量问题 5 10 单数据源数据质量问题 5 11 当多个数据源集成时 发生在单数据源中的这些问题会更加严重 这是因为每个数据源都是为了特定应用 单独开发 部署和维护的 这就很大程度上导致数据管理系统 数据模型 模式设计和实际数据的不同 每个数据源都可能
4、含有脏数据 多数据源中的数据可能会出现不同表示 重复 冲突等现象 在模式级 模式设计的主要问题是命名冲突和结构冲突 命名冲突主要表现为不同的对象可能使用同一个命名 而同一对象可能使用不同的命名 结构冲突存在很多种不同的情况 一般是指在不同数据源中同一对象有不同表示 如不同的组成结构 不同的数据类型 不同的完整性约束等 多数据源集成时数据质量问题 5 12 除了模式级的冲突 很多冲突仅出现在实例级上 即数据冲突 由于不同数据源中数据的表示可能会不同 单数据源中的所有问题都可能会出现 比如重复的记录 冲突的记录等 此外 在整个数据源中 尽管有时不同的数据源中有相同的字段名和类型 仍可能存在不同的数
5、值表示 如对性别的描述 一个数据源中可能用 0 1 来描述 另一个数据源中可能会用 F M 来描述 或者对一些数值的不同表示 如一个数据源中度量单位制可能用美元 另一个数据源中可能会用欧元 此外 不同数据源中的信息可能表示在不同的聚集级别上 如一个数据源中信息可能指的是每种产品的销售量 而另一个数据源中信息可能指的是每组产品的销售量 多数据源集成时数据质量问题 5 13 审计数据质量实例 不完整数据 5 14 审计数据质量实例 不完整数据 5 15 审计数据质量实例 不一致的数据 5 16 审计数据质量实例 不正确的数据 5 17 审计数据质量实例 重复的数据 5 18 为下一步的审计数据分析
6、提供准备帮助发现隐含的审计线索降低审计风险 审计数据预处理的意义 5 19 数据转换数据清理 审计数据预处理的内容 5 20 数据预处理的内容 5 21 数据预处理应用实例 采用Access 名称转换 5 22 数据预处理应用实例 采用Access 空值处理 5 23 数据预处理应用实例 采用AO 借助生成数据中间表 5 24 数据预处理应用实例 采用AO 采用AO中的常规数据整理功能 5 25 审计数据预处理阶段数据验证的重要性 在审计数据预处理过程中 审计人员会将原始电子数据中表名 字段名 记录值代码以及表表关联的经济含义明确标识出来 这需要进行大量的查询 替换修改 插入数据 删除数据等操
7、作 另外 要对电子数据进行修改错误值 替换空值 消除冗余数据 保证数据值落入定义域等数据操作 以提高数据质量 为下一步的审计数据分析做好准备 在审计数据预处理过程中可能存在以下问题 1 目标数据模式设计不合理 2 审计数据预处理方法不当 3 审计数据预处理工具使用不合适 4 审计数据预处理过程不规范 没有日志记录 根据以上分析 每一步预处理工作都有可能影响到数据的完整性和正确性 所以在这一阶段进行数据验证也是很必要的 5 26 确信数据预处理的目标实现确认数据预处理工作没有损害数据的完整性 正确性 审计数据预处理阶段数据验证的内容和方法 审计数据验证的主要内容 审计数据验证的方法 在审计数据预处理阶段 审计人员可以根据实际情况 采用核对总金额 保持借贷平衡 勾稽关系 审计抽样等数据验证方法来完成审计数据验证 5 27 不完整数据的清理相似重复记录的清理 其它数据预处理方法介绍 5 28 为什么要对被审计数据进行审计数据预处理 什么是数据质量 常见审计数据质量问题有哪些 思考题 5 29 相关参考书 5 30 相关参考书
