大數據框架下石油企業審計工作研究

高新昕

（中國石油華北化工銷售公司）

1 審計大數據

大數據是異構數據的集成化狀態，需要應用新處理模式對其采集、管理和再利用以獲取更敏銳洞察思維、果斷決策判斷和高效流程優化的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

審計大數據相比傳統審計調研資料，具有以下特點：（1）基本依靠數據采集模塊自動獲取，數據客觀程度高；（2）數據體量巨大、數據類型復雜；（3）結構化數據、半結構化數據和非結構化數據混雜；（4）數據價值冗余大，數據價值密度低，普適性高。

2 大數據在石油企業的應用

中國石油利用新興數據基礎和分析技術強化基礎設施研究，創建大數據生態體系，促進數據共享管理。公司長期信息化建設產生的海量管理數據結合海量生產銷售數據，使得“石油數據”呈現數據體量爆發式增長、數據結構分化異構和數據內涵多元擴展等態勢。

在勘探開發領域，大數據技術廣泛應用到油氣完整性分析、運行效率分析、生產過程監測、實時作業決策支持、產量預測分析、提高采收率分析、安全行為分析等科研、生產過程中，輔助提升效益的同時更提升勘探開發決策的全面性和準確性；在煉油化工領域，大數據技術在數據一體化整合、生產運行分析與優化、設備運行與產品研發分析、需求預測等方面發揮作用；在化工銷售領域，大數據技術協助挖掘客戶消費趨勢和潛在需求，調整銷售戰略，促進業務創新，開發潛在市場；大數據還幫助中國石油量化監督和預測分析國內民生銷售和國際戰略格局變化態勢，為全面實施引進來和走出去戰略提供保障。

3 大數據審計平臺建設方案設計

通過大數據審計規則、權限、方法和安全保障等一系列前期規劃，立足大數據審計通用特征及石油化工領域行業特點，分析前沿成熟技術，考慮石油化工領域中海量數據采集、存儲、分析挖掘、可視化呈現、智能應用、安全與隱私保護等需求，建立一套包括網絡層、數據層和應用層的石油化工領域的基于大數據的審計平臺。該平臺主要包括網絡層、數據層、應用層等幾個層面。

圖1 大數據審計平臺建設方案

4 大數據審計發展方向

為進一步提升數據規整、信息流通、資源共享和業務協同水平，保證審計大數據服務的統一可靠，開展自上而下的頂層設計，全力拓展大數據背景下審計發展方向。主要做法包括：完善審計規章制度建設，推動審計總體結構體系構建、加強審計內部執行等向個方面。

5 總結

（1）明晰數據先行的審計理念，以具有高度概括性、模糊性、關聯性的海量數據為核心指導審計活動。

（2）緊跟數據發展的審計理念，利用大數據跟蹤審計行為信息走向，改善審計流程，驅動審計決策。

（3）確立數據多維分析的審計理念，實現全方位、立體化、多維度和寬領域的數據挖掘目標。

（4）加強數據積累的審計理念，在數據安全和權限管理下增強數據整合分析能力和質量管理能力。