流通行業(yè)審計研究論文

時間:2022-11-05 05:19:00

導語:流通行業(yè)審計研究論文一文來源于網友上傳,不代表本站觀點,若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師,歡迎參考。

流通行業(yè)審計研究論文

[摘要]信息技術全面發(fā)展的今天,財務信息系統(tǒng)的應用范圍越來越廣,特別是在流通行業(yè),作用越來越大。同時,審計風險模型不斷演變,風險導向審計的概念日益流行。在商品數(shù)據豐富的流通行業(yè),審計亟待利用現(xiàn)有強大的財務數(shù)據倉庫來進行數(shù)據分析,利用信息技術進行有效的審計決策。本文探討了在流通行業(yè)中利用OLAP分析技術對數(shù)據進行多個維度的查詢分析,快速確定審計風險數(shù)據和挖掘分析風險數(shù)據的審計新思路。

[關鍵詞]OLAP多維分析審計數(shù)據倉庫

一、OLAP多維分析技術介紹

聯(lián)機分析處理(OLAP)的概念最早是由關系數(shù)據庫之父E.F.Codd于1993年提出的,他同時提出了關于OLAP的12條準則。

聯(lián)機分析處理的用戶是專業(yè)分析人員及管理決策人員,他們在分析業(yè)務經營的數(shù)據時,從不同的角度來審視業(yè)務的衡量指標是一種很自然的思考模式。例如在流通行業(yè)分析銷售數(shù)據,可能會綜合時間周期、產品類別、分銷渠道、地理分布、客戶群類等多種因素來考量。

聯(lián)機分析處理的主要特點,是直接仿照用戶的多角度思考模式,預先為用戶組建多維的數(shù)據模型,在這里,維指的是用戶的分析角度。例如對銷售數(shù)據的分析,時間周期是一個維度,產品類別、分銷渠道、地理分布、客戶群類也分別是一個維度。一旦多維數(shù)據模型建立完成,用戶可以快速地從各個分析角度獲取數(shù)據,也能動態(tài)的在各個角度之間切換或者進行多角度綜合分析,具有極大的分析靈活性。這也是聯(lián)機分析處理在近年來被廣泛關注的根本原因,它從設計理念和真正實現(xiàn)上都與舊有的管理信息系統(tǒng)有著本質的區(qū)別。

數(shù)據倉庫與OLAP的關系是互補的,現(xiàn)代OLAP系統(tǒng)一般以數(shù)據倉庫作為基礎,即從數(shù)據倉庫中抽取詳細數(shù)據的一個子集并經過必要的聚集存儲到OLAP存儲器中供前端分析工具讀取。

隨著數(shù)據倉庫的發(fā)展,OLAP也得到了迅猛的發(fā)展。數(shù)據倉庫側重于存儲和管理面向決策主題的數(shù)據:而OLAP則側重于數(shù)據倉庫中的數(shù)據分析,并將其轉換成輔助決策信息。OLAP的一個重要特點是多維數(shù)據分析,這與數(shù)據倉庫的多維數(shù)據組織正好形成相互結合、相互補充的關系。

OLAP技術使數(shù)據倉庫能夠快速響應重復而復雜的分析查詢,從而使數(shù)據倉庫能有效地用于聯(lián)機分析。OLAP的多維數(shù)據模型和數(shù)據聚合技術可以組織并匯總大量的數(shù)據,以便能夠利用聯(lián)機分析和圖形工具迅速對數(shù)據進行評估。當分析人員搜尋答案或試探可能性時,在得到對歷史數(shù)據查詢的回答后,經常需要進行進一步查詢。OLAP系統(tǒng)可以快速靈活地為分析人員提供實時支持。

我們利用SQLServer2000下的AnalysisServices來進行數(shù)據倉庫應用下的OLAP實現(xiàn),幫助我們進行審計的決策支持。模式如圖1所示。

圖1OLAP實現(xiàn)模式

二、利用OLAP進行審計多維分析的過程

1.我們需要獲取流通行業(yè)審計數(shù)據源

本文案例中我們從某市煙草銷售公司獲得煙草銷售財務數(shù)據。當我們從該單位直接采集過來的時候數(shù)據可能是凌亂的,無法被我們直接應用的。如圖2所示。

圖2煙草銷售公司銷售財務數(shù)據

原始的數(shù)據源數(shù)據難免有各種錯誤、可能不完整或不一致。數(shù)據預處理技術可以大大提高數(shù)據的質量,從而有助于提高其后的挖掘過程的精度和性能。

2.構建用于多維分析的數(shù)據倉庫

通過了解被審計單位提供的數(shù)據字典,了解基礎數(shù)據中各表中存儲數(shù)據的內容、各字段的含義以及各表之間的關聯(lián)關系,然后從與某業(yè)務類別相關的基礎數(shù)據表中選擇反映該業(yè)務類別主要信息的字段,組織這些字段,來構建我們的數(shù)據倉庫模型。

構建數(shù)據倉庫的過程中,首先確定數(shù)據分析所包含的主題域,即審計風險的統(tǒng)計量(銷售數(shù)量、銷售金額、銷售稅額)。然后對主題域內容進行較明確的描述,包括時間、公司部門、產品、客戶等維度的屬性組。

根據概念模型確定的主題域,結合項目背景,設計數(shù)據倉庫的維表和事實表的邏輯模式。維表設計中一個很重要的問題是維粒度的層次劃分。粒度指的是數(shù)據倉庫中數(shù)據單元的細節(jié)程度或綜合程度的級別。細節(jié)程度越高,粒度級就越低;相反,細節(jié)程度越低,粒度級就越高。例如,時間維按照粒度層次由高到低可劃分為年、月、日三個等級。粒度層次劃分適當與否直接影響到數(shù)據倉庫重要存儲的數(shù)據量、查詢方法和數(shù)據倉庫整個體系結構。事實表描述用戶關心的主題信息,比如銷售金額的大小、銷售需要上繳稅金的多少等。維表和事實表通過公共碼聯(lián)系在一起,形成一個完整的主題域。事實表依靠外鍵和維表建立聯(lián)系。例如,銷售收入事實表與時間維表的聯(lián)系就是依靠外鍵聯(lián)系實現(xiàn)的。最終我們確定的數(shù)據倉庫模型。接下來要做的就是根據我們設計好的數(shù)據倉庫模型建立數(shù)據倉庫的事實表和維度表,然后導入相應的數(shù)據,并且做一定程度的數(shù)據清洗。根據我們設計的數(shù)據倉庫模型,我們要建立1個事實表,4個維度表。按照關鍵字段建立關系。到此,我們的小型數(shù)據倉庫已經完成了。

3.創(chuàng)建多維數(shù)據集

現(xiàn)在我們打開AnalysisManager,連接分析服務器以后,創(chuàng)建一個多維數(shù)據集。

多維數(shù)據集是聯(lián)機分析處理(OLAP)中的主要對象,是一項可對數(shù)據倉庫中的數(shù)據進行快速訪問的技術。多維數(shù)據集是一個數(shù)據集合,通常從數(shù)據倉庫的子集構造,并組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結構。

多維數(shù)據集由其所包含的度量值和維度定義。例如,一個用于銷售分析的多維數(shù)據集內包括度量值銷售金額、銷售數(shù)量和銷售稅額以及維度time、company、customer和product。該多維數(shù)據集使最終用戶得以按time、company、customer和product將銷售金額、銷售數(shù)量和銷售稅額分成各種類別。

4.利用Excel數(shù)據透視表進行OLAP外部數(shù)據展示和分析

建立Excel數(shù)據透視表,并對數(shù)據透視表進行外部煙草公司銷售數(shù)據分析多維數(shù)據連接。如圖4所示。

圖4透視表銷售數(shù)據連接

完成后,我們首先獲得一張空白的數(shù)據透視表,在空白透視表的一側我們看到銷售分析的一些字段列表,在這些字段列表中既有我們需要的度量值字段,也有全部的維度地段,通過對相應字段的拖拉至相應位置,可以獲得各種各樣的銷售數(shù)據多維展示。如圖5所示,我們獲得2003年各個月份的銷售和交稅情況。

我們可以非常清楚地發(fā)現(xiàn),12月份銷售金額特別大,那么這個月份的銷售就是審計的高風險區(qū)域了,需要詳細審計,而且同時我們也發(fā)現(xiàn)12月份的稅金卻少了,這個不正常的現(xiàn)象需要審計人員的高度重視,必須采取詳細審計的審計措施。

既然我們已經發(fā)現(xiàn)12月份的銷售金額和稅金出現(xiàn)異常情況,我們就想看看12月份到底哪個分撥公司的銷售金額和稅額出現(xiàn)異常??梢匀鐖D6的維度直觀觀察。

圖612月份各個分撥公司銷售情況

不難發(fā)現(xiàn),其中G縣煙草公司出現(xiàn)了比較大的異常現(xiàn)象,屬于高風險,應該對這個分撥公司的12月份業(yè)務進行詳細審計,采取相應的審計措施。

既然已經發(fā)現(xiàn)12月份G縣煙草公司出現(xiàn)了比較大的異常,我們也想看看12月份G縣煙草公司的各個品種卷煙的銷售情況,我們就可以如圖7直觀查詢。

從圖中我們就很直觀地發(fā)現(xiàn)G縣煙草公司在12月份銷售的卷煙中932905卷煙銷售量特別大,進行針對性的票據檢查和核對。

以上這些就是利用excel透視表透視圖來進行的外部數(shù)據展示。幫助我們的審計人員快速而針對地找到了審計業(yè)務中的高風險區(qū)域,審計人員針對這些高風險區(qū)域采取有效而謹慎的審計措施,即可以確保審計實施的有效性,又能夠節(jié)省我們的審計成本。幫助我們的審計人員提高審計效率,降低審計風險。

在Excel中,在沒有連接任何OLAP服務器的情況下,也支持旋轉透視表,這算是一種非常簡易的OLAP前端。不過,因為有些過于簡易,也為其他廠家留下空間,紛紛開發(fā)Excel插件,增強其OLAP訪問能力。微軟將在下一版本的Office大大增強決策支持系統(tǒng)功能,可以想見,其分析能力也將變得更加豐富。

三、結論

利用OLAP對流通行業(yè)進行審計數(shù)據分析從理論到技術包括很多方面,全面的實施需要大量的人力、資源和時間。本文結合煙草銷售公司審計數(shù)據分析案例探討流通行業(yè)下審計數(shù)據多維分析的過程和審計決策方式,力求為審計電算化的進一步發(fā)展提供新的思路。

參考文獻;

[1]方紅萍陳和平顧晉廣李曉卉:基于數(shù)據倉庫的OLAP系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].武漢科技大學學報(自然科學版),2004,01

[2]康玲玲:論會計決策支持系統(tǒng)[J].合作經濟與科技,2006,10:71-72

[3]劉汝焯著:計算機審計技術和方法[M].北京:清華大學出版社,2004

[4]蔣益?。河嬎銠C審計數(shù)據處理方法探討[J].商業(yè)會計:2006,9

[5]李胡建華周楓:基于數(shù)據倉庫的決策支持系統(tǒng)的分析與研究[J].電腦知識與技術:2006,5