智慧审计投标方案（475页）（2024年修订版）.docx

智慧审计投标方案 目录 第一章 项目背景及需求分析 14 第一节 项目背景 14 一、智慧审计的 含义 14 二、智慧审计建设的必要性 15 三、智慧审计平台建设路径 16 第二节 企业数字化审计平台建设现状与对策 19 一、企业数字化审计平台建设的目标 20 二、企业数字化审计平台建设及运营时出现的问题 21 三、开展企业数字化审计平台建设的有效途径 24 第三节 需求分析 27 一、采购内容 27 二、 主要技术指标 31 第二章 智慧审计系统体系的构建 36 第一节 综述 37 一、大数据环境下的智慧审计 37 二、深度学习的演变与发展 40 第二节 智慧审计体系结构 42 一、智慧审计框架构建 42 二、智慧审计平台 43 三、智慧审计任务分析 44 四、智慧审计流程 45 第三节 审计技术 47 一、异构多源数据融合集成 47 二、业务审计 49 第三章 项目组织架构及职责 53 第一节 组织架构及职能 53 一、软件研发部组织机构 53 二、软件研发部工作职能 55 三、与其他部门交叉的职责说明 55 第二节 各组任务及职责 56 一、 需求分析组 56 二、 设计开发组 56 三、 实施维护组 57 四、岗位职责和任职要求 57 五、各个岗位需要具备能力 66 六、软件自主开发流程 68 第四章 审计管理信息系统解决方案 70 第一节 分析审计管理问题 70 一、 资源压力，效率低下 70 二、 标准、方法不一致 70 三、 审计能力不能持续提升 70 四、 审计绩效及监督体制不完善 71 五、 风险意识薄弱 71 第二节 审计管理信息系统的概述 71 第三节 审计管理信息系统架构说明 72 一、 网络基础设施层 72 二、 应用支撑与工具层 73 三、 业务系统应用层 73 四、 信息门户与展现层 73 五、 系统管理 73 第四节 审计管理信息系统功能 74 一、审计管理信息系统首页 74 二、 审计风险评估 75 三、 审计计划管理 76 四、 审计资源管理 78 五、 审计作业管理 79 六、 审计知识管理 80 七、 审计绩效管理 81 八、 审计交流管理 82 九、 审计培训管理 83 第五节 审计管理信息系统的特点 83 一、 优异的产品架构 83 二、 极强的扩展能力与集成能力 84 三、 支持多组织、多级架构集团化信息系统要求 84 第六节 审计管理信息系统的价值 85 一、 作业规范 85 二、 管理支撑 86 三、 知识共享 86 四、 成果转化 86 第五章 审计管理信息系统技术方案 87 第一节 系统总体架构 87 一、 综述 87 二、 系统建设原则 87 三、 系统总体技术设计要点 90 四、 业务功能架构 94 五、 软件体系架构 95 六、 硬件逻辑架构 115 七、 重要子系统和模块的性能指标 117 第二节 应用方案 120 一、 功能模型 120 二、 审计业务管理 127 三、 审计作业系统 133 四、审计辅助系统 135 五、 个人事务管理 137 六、 系统管理子系统 138 第三节 报表的具体实现及维护方案 152 一、 报表中心的具体实现 153 二、支持环境 169 第四节 权限管理和运行日志管理方案 169 一、 基于规则的授权管理 170 二、 日志管理 170 第六章 大数据平台数据治理平台建设方案 173 第一节 平台概述 173 一、 建设内容 173 二、 建设依据 174 第二节 平台需求分析 174 一、系统业务需求分析 174 二、大数据征集范围及来源分析 180 三、系统主要功能需求分析 182 四、 非功能性需求分析 188 第三节 总体设计 193 一、 总体建设思路 193 二、 系统总体架构 194 三、 数据架构 195 四、 技术路线 196 第四节 平台详细设计方案 205 一、 标准规范建设 205 二、 社会大数据体系信息平台基础支撑设计 209 三、 大数据平台数据治理库建设 224 四、 大数据平台数据治理目录编制 230 五、 大数据平台数据治理目录服务系统设计 279 六、 大数据平台数据治理数据质量管理系统设计 288 七、 大数据平台数据治理共享平台建设 290 八、 相关大数据平台数据治理服务系统建设 312 九、 大数据异议处理 335 十、大数据平台 治理 大数据分析系统 336 十一、 大 数据 对接 341 第五节 安全设计 342 一、 安全体系总体设计 342 二、技术目标 343 三、 管理目标 344 四、安全技术方案 344 五、 安全管理方案 353 第七章 数据共享与交换平台解决方案 360 第一节 方案概述 360 第二节 主要工具 360 一、工具简介 360 二、 ETL关键技术 362 三、 主流ETL工具 363 四 、数据集成工具选择 364 第八章 审计模型及审计模型建设 365 第一节 审计模型的理解 365 一、什么是审计模型 365 二、开发审计模型的意义 366 三、审计模型开发需要的条件 366 四、 非现场审计概念 367 第二节 审计模型开发的路径 368 一、实现路径 368 二、基于信息系统的审计模型开发路径 369 第三节 审计模型的建设步骤 369 一、 风险梳理 369 二、 情景分析 370 三、 模型设计 370 四、 模型验证 370 五、 模型推广 370 六、 模型管理 371 第四节 模型构建方法 372 一、构建审计模型体系概述 372 二、模型体系构建方法 372 第九章 审计数据分析 380 第一节 审计分析工具与分析手段 380 一、审计分析工具 380 二、审计数据分析手段 381 第二节 审计数据模型分析过程 382 一、建立审计数据分析模型的步骤 382 二、建立审计数据分析模型的方法 383 第三节 审计数据分析方法 384 一、账表分析 384 二、经济指标分析 385 三、统计分析 387 四、数值分析 392 五、数据查询 393 第十章 人员培训方案 394 第一节 审计人员培训的重要性 394 一、 审计人员的素质存在差异性 394 二、 现代经济的发展对审计人员的水平提出了更高要求 394 三、 电子技术发展推动审计工作的不断更新 395 四、 反审计手段迫使审计人员的胜任能力不断提升 395 第二节 数据库软件培训方案 396 一、培训目的 396 二、培训对象 396 三、培训师资 396 四、培训计划 396 五、培训内容 397 第三节 审计人员初步培训方案 398 一、审计前端 398 二、审计软件使用及审计程序 400 第四节 审计信息化建设培训 408 一、数据库基础 408 二、 关系数据库标准语言SQL 414 三、数据库工程与应用 415 第十一章 保密服务管理方案 417 第一节 总则 417 第二节 保密组织机构与职能 417 一、法定代表人保密工作职责 417 二、主管保密工作公司领导保密工作职责 418 三、其他公司领导保密工作职责 418 四、各部门正职领导保密工作职责 419 五、保密办设立专职保密员一名，其工作职责 422 第三节 涉密软件项目实施过程保密管理 423 一、投标阶段的保密管理 424 二、项目准备与立项阶段的保密管理 424 三、需求分析与设计阶段保密管理 426 四、系统开发与内部测试阶段保密管理 426 五、系统测评 427 六、项目实施的保密管理 428 七、项目验收与归档的保密管理 428 八、运行与维护的保密管理 429 九、例行保密管理 430 第十二章 售后服务保障 431 第一节 软件产品售后运维流程 431 一、问题受理流程 431 二、问题分类 432 三、处理原则 433 四、需求的定义与处理 434 五 、 其他 问题的处理 435 第二节 软件产品售后服务流程 435 一、问题受理流程 436 二、问题分类和处理原则 436 第三节 售后服务及技术支持 439 一、 售后服务及技术支持内容 439 二、 售后服务流程及售后服务质量监督 443 第四节 本地化服务 445 一、 售后服务机构及技术服务人员的配置 445 二、 维修响应时间 447 三、 紧急抢修处理方案 447 四、 保修承诺 448 五、 软件升级服务承诺 448 第五节 售后服务承诺和具体措施 448 一、服务质量评估 448 二、质保期外服务承诺 448 三、售后服务的标准及要求 450 四、售后服务部门职能 451 第十三章 应急预案 452 第一节 软件系统应急预案 452 一、总则 452 二、应急工作小组机构及职责 453 三、应急处理程序 454 四、保障措施 456 五、网络安全防范措施 456 六、 通用应急预案 458 七、分类突发事件应急处理措施 459 八、附则 460 第二节 数据安全的应急预案 460 一、目的 460 二、日常数据备份规划 460 三、备份数据有效性校验 461 四、数据恢复方法 461 第三节 信息系统安全应急预案 462 一、总则 462 二、应急组织机构及职责 463 三、工作原则 463 四、事件分类和风险程度分析 464 五、预防预警 469 六、处置流程 470 七、保障措施 475 温馨提示： 本方案目录中的内容在word文档内均有详细阐述，如需查阅，请购买后下载。 说明 一、如招标文件评分标准要求“项目背景及需求分析”详情可见本文第一章。 二、如招标文件评分标准要求“智慧审计系统体系的构建”详情可见本文第二章。 三、如招标文件评分标准要求“项目组织机构及职责”详情可见本文第三章。 四、如招标文件评分标准要求“审计管理信息系统解决方案”详情可见本文第四章。 五、如招标文件评分标准要求“审计管理信息系统技术方案”先去可见本文第五章。 六、如招标文件评分标准要求“大数据平台数据治理平台建设方案”详情可见本文第六章。 七、如招标文件评分标准要求“数据共享与交换平台解决方案”详情可见本文第七章。 八、如招标文件评分标准要求“审计模型及审计模型建设”详情可见本文第八章。 九、如招标文件评分标准要求“审计数据分析”详情可见本文第九章。 十、如招标文件评分标准要求“人员培训方案及保密服务方案”详情可见本文第十、十一章。 十一、如招标文件评分标准要求“售后服务保障、应急预案”详情可见本文第十二、十三章。 编制依据 一、项目招标文件、补遗及设计文件等相关资料。 二、国家现行技术规范、标准及有关的技术资料、规范、规程及技术标准。 三、依照有关主要法律、法规： （一）《中华人民共和国政府采购法》； （二）其他法律法规。 四、行业规范、标准 （以下内容根据招标文件及项目实际情况进行修改） 第一章 项目背景及需求分析 目前大数据审计在国家审计和社会审计中已经得到了广泛的应用，但是现阶段的大数据审计只是传统审计手法的电子化应用，在审计方法和审计理念上与传统审计并不存在本质区别，这种大数据审计更多的还是在做审计大数据。智慧审计虽然也是建立在大数据的基础上，但是智慧审计更多的是强调“智慧性”，通过人工智能等方法的应用来实现智能化审计。建设智慧审计平台，促使审计“经济卫士”职能得到更好发挥，服务于经济社会持续发展。 第一节 项目背景 一、智慧审计的 含义 智慧作为一种级别最高的综合分析能力，包括对事物的感知、分析、记忆、联想、判断等能力。智慧审计并非是采用传统的审计方法对数据进行分析后得出审计结论的一种大数据审计。智慧审计依靠建立大数据平台与审计数据管理运营机制，收集并存储单位内外部的各类结构化以及非结构化数据，通过采集、加工、转换、存储、交换、关联以及共享等各类专业化的数据处理手段为审计人员提供一种基于数据的风险洞察与识别路径，利用审计模型对大量的被审数据进行智能处理，并生成相应的风险预测与假设结果。另外，可以通过对审计模型结果特征的进一步分析，实现对原有审计数据模型精度与广度的优化和拓展。 二、智慧审计建设的必要性 （一）实现审计监督全覆盖 国家一直强调要加快落实审计监督的全覆盖，这意味着审计任务大幅度增加，并且新的审计领域也在不断拓展。但是受有限的人力物力的约束，审计监督的全面覆盖建设进程难以快速推进。因此，要实现审计的全面覆盖，则必须进一步推进审计的变革。坚持问题导向，创新审计方法，提升审计效率，充分发挥审计“经济卫士”的职能作用。传统的审计方法与技术手段在新一代信息技术快速发展时期已经无法适应，审计也必须跟上信息化发展的脚步。智慧审计可以实现审计由人审转变为机审，实时审计，在第一时间发现各单位的存在的问题。智慧审计的发展将快速地推进审计监督全覆盖的建设进程。 （二）建设智慧城市的需要 智慧城市 成为 未来城市建设的趋势，智慧审计既是建设智慧城市过程中的重要组成部分，也是推动建设智慧城市的关键动力。传统的审计更多的是采用人工模式对数据进行分析，限于人工物料等等因素，无法做到数据的精细化分析。智慧审计可以通过大数据审计平台，实现审计数据的智能化搜索、分析、关联、计算以及管理，促进社会治理模式的深化，打造精细、标准化的城市管理模式，推进智慧城市完善的进程。 （三）适应审计发展潮流 信息化、数字化的发展，审计的对象也基本以电子与数字形式呈现，数字资源不稳定、不可触摸，对软硬件环境都有很强的依赖，并且数字资源的体量 呈 指数增长，使得对相关事件信息的分析变得日益复杂。而智慧审计可以自动搜集数据信息并对数据资源进行查询分析，可以智能化对数据进行实时分析和清洗，快速准确的查找问题并处理，使得审计可以贯穿全过程。 三、智慧审计平台建设路径 （一）建立“云数据”服务中心，实现智慧搜索 智慧审计是建立在大数据审计的基础上的，要实现智慧审计首先要获得足够的数据，但是传统的大数据审计所建立的数据中心只是 单纯地收集 大量的数据，然后对数据进行分析，这类数据库的数据都是一些凌乱的原始数据，不利于智能化审计，更多的还是人工的确定勾稽关系。“云数据”服务中心的不是简单的收集数据，而是需要对数据进行清洗、归类和分析。原始数据获得时由于来源不一样，导致数据不是标准化数据，通过“云数据”服务中心对数据进行梳理归类后的数据将成为标准化数据， 能够更好地 进行数据的二次利用和区块模式的建立，标准化数据将为智慧审计的构建提供坚实的数据后盾。 （二）建立“画像”审计模型 智慧审计系统将各类审计专家在以往审计中总结的经验和审计方法集成到智慧审计平台当中，充分发挥智慧审计平台对数据的智能化分析处理能力，通过建立和完善审计信息技术标准体系，以确保数据中心的数据连接、信息共享和业务协作。重点开发和构建审计数据监测指标和模型。在审计中将审计过程中发现的问题进行总结形成一个问题风险点，并对这些风险点进行“画像”形成一个个区块，当审计过程中通过与区块进行比对来判断风险点和问题点。同时通过集中解决常见、多发、共性问题、攻破重要难点问题，在反复研究政策制度，结合以往工作经验的基础上，建立智慧 审计工作 的路径规则，利用这些规则路径对被审计数据进行“画像”，形成精准的审计“画像”模型。 （三）数据搜索 审计人员可以通过智慧审计服务平台，实现智能化搜索，在海量的审计数据中快速、准确地找到与搜索项最匹配的数据，并且可以按照相关程度实现排序。智慧搜索可以精确查找，也可以模糊查找 ； 既可以全库搜索，也可以主体搜索 ； 既可以对数据进行搜索，也可以对word等形式存储的审计结果文书等进行搜索。通过智慧审计平台实现智慧搜索，让审计人员可以方便地凭借“所有的数据”，去查找“所需的数据”。一个是“类分析”半灵活审计数据分析查找，在分析财政、社保等重点审计行业的基础上，提炼同类审计事项间的共同点，输出“类分析”常用审计模型。通过一个审计模型审计一类问题的“固定+灵活”的分析方式，扩大审计模型的适用范围，延长审计模型的生命周期。第二个是“向导类”自由审计数据分析查找，通过构建关联关系数据库，在审计人员输入某项数据时，系统自动地向导性提示审计人员可供参考的数据名称以及具体字段，智能化地自动实现快速、准确地确定关联审计数据项。 （四）风险的触发和告警机制 智慧审计具有监控告警机制，方便审计部门随时应对，审计结果及时反馈，内控流程智能化调整和完善。通过智慧审计系统中的AI智能模块，应用无监督的机器学习技术，智慧审计系统主动提供基于数据的风险识别与预警机制。机器智能化认知模型会对大量被审数据进行综合分析处理，输出相应的风险预测与假设结果，主动协助审计工作人员识别隐形的数据关系。智能风险识别与告警机制，强化了对经营数据的综合利用，提升了查核问题、评价判断能力，实现了审计画像、审计风险预警、专题分析、数据共享等功能，可以进一步优化扩展原有的审计数据模型精准度与适用情形。 建立智慧审计平台，实现在大数据的基础上，智能化开展审计工作。与传统的大数据审计相比，智慧审计分析更注重数据的清洗和归类提升数据的精准性，同时在审计方法上更加注重审计方法的升级智能化，使得审计转向AI化，实现审计数据查询分析的秒级响应与超大数据表的复杂关联运算，实现实时动态全过程审计。 第二节 企业数字化审计平台建设现状与对策 党的十九大以来，成立了中央审计委员会，将审计监督 纳入 国家监督体系当中，这样一来，内部审计也成为保证企业规范运营、健康稳定发展的主要力量，有着更加重要的地位及作用。此外，审计署又专门发文件规定内部审计中发现并已纠正的问题不再在审计报告中体现出来。这样就对内部审计质量、审计效率有着更为严格的要求，同时企业管理层也就会更加依赖于内部审计。进入新世纪以来，信息化技术在各个行业都得到了广泛应用，审计工作变得越来越信息化、数字化，因此审计人员的工作方式也必须要进行相应的调整，通过先进的信息技术手段、数据处理分析方法对被审计单位的各项业务、经济活动进行检查，运用信息化技术、数字化技术开展审计工作。 一、企业数字化审计平台建设的目标 数字化审计平台是基于传统审计项目内容所创建起来的，企业内部审计人员必须要从企业管理需求出发，将项目实践经验结合起来，对于不同的业务要科学合理地设计出相应的审计流程，通过自动化程序、软件来代替传统审计工作中的人工作业部分。企业数字化审计平台建设时需要达到一定的目标，主要包括以下几个方面： （一） 分层分类地进行筛选 通过数据表当中的某一字段信息作为特征值，分层分类筛选出有价值的信息，从而为审计工作人员提供出审计依据。诸如业务外包审计，需要先掌握外包范围以及规模，获取到主要信息，诸如“合同编号、合同名称、合同类型、合同金额、状态、生效时间、资金流向”等内容，然后进行自动筛选，得到有用的信息。通过筛选统计可以把所有的外包业务所包含的合同数量、对方信息、外包金额都显示出来，得到外包规模方面的信息。 （二） 锁定存在疑点的范围 事先设置好搜索条件，这样就能自动查询到异常的信息，然后对于这些业务信息进行重点核查关注， 尽可能减少 审计范围，确保企业的审计工作效率。例如在业务外包审计工作中，要对所有业务的财务明细账进行查验。这些项目都能在不同的审计模型明细账目当中查询到，同时也能查看相应的记账凭证，如果发现有审计疑点，那么在现场核实时就要重点关注。 （三） 实施综合联表查询 从基础数据库当中提取出各类表单所共同具有的关键字段，让多个表单联合呈现出来，开展扩业务、扩系统审计，尽可能让大数据技术优势发挥出来。例如在业务外包审计工作当中，要先审查业务外包是否有必要。通过关键字段进行信息匹配查找，呈现出外包业务不同部门的职责内容以及员工数量。借助于这项功能设计，可以有效查询到业务外包审计模型当中不同业务的外包合同数量、合同金额、配置的人员数量等，以便审计人员进行核查，从而判断业务是否有必要外包。 （四） 进行精准定位 先设置出一些问题条件，然后数字化审计平台就能自动判断出符合条件以及不符合条件的业务数据，并进行区分，这样就能准确筛选出问题数据。例如在食堂运营审计工作中，需要对人工成本、原材料成本进行控制，分析指标为“某时间段人均投料成本/人均人工成本”，投料成本和人工成本都能从企业ERP系统当中获取到，而用餐人数也能根据就餐打卡记录得出。计算出这一指标以后，可以和食堂用餐费用标准加以比较，如果超出费用标准，那么就要进行预警，说明在这一时间段内食堂的成本管控存在问题。 二、企业数字化审计平台建设及运营时出现的问题 在近些年，企业的数字化审计平台建设得到了长远稳步发展，AO、OA已经在大部分审计机关内部得到了深入建设与运用，有些审计机关甚至还积极进行审计数据中心的建设工作，取得了非常不错的成绩。然而我国的企业数字化审计平台建设依然处于起步阶段，存在着诸多问题，主要有以下几个方面： （一） 电子数据的取得缺少长期有效的机制保障 对于企业数字化审计平台建设而言，电子数据属于最为基础的资料，假如缺乏电子 数 据，那么数字化审计平台建设工作便无从谈起。我国审计法指出，审计部门可以要求被审计企业提供出电子计算机存储、财政收支处理、有关的电子数据文档等资料，然而在实际工作中，仅当审计部门对于特定对象进行审计时，才可以得到有关的电子数据，因为各个部门对于数字化审计平台建设存在着不同的看法，因此审计部门从被审计对象处获取电子数据依然缺少相应的法律依据及制度保障，而更多情况下需要领导、部门的支持，在取得机制方面依然没有流程可言。 （二） 电子数据无法实现动态化更新管理 在建设数字化审计平台时，电子数据的时效性是其命脉所在，如果电子数据无法及时更新，那么将会 极大的 影响到审计分析效果。就实践状况而言，除了一些审计工作实施较为顺利的审计部门能够实现部分电子数据联网，从而及时更新以外，大多数审计部门所采用的依然是电子数据定期更新方式，这样不但导致数据采集、转换时耗费大量的人力、财力，同时也会导致电子数据的时效性无法得到保证。 （三） 电子数据在采集转换时易于出现数据丢失及失真的情况 数字化审计平台要想实现高质量建设，就必须要保证电子数据的真实性，假如电子数据出现失真或者遗失情况，那么会对审计结论造成非常大的影响。就实践情况而言，数字化审计平台通常都是从被审计方那里得到原始数据，然后经过专业人员的转换与处理，将其转变成审计所可以使用的格式。在数据转换处理工作中，有可能会出现部分能够反映出问题真相的异常数据丢失或者改动的情况，在转换过程中，也可能会发生数据失真问题，这样就会导致审计结论无法得到强有力的支撑，甚至无法得出审计结论。 （四） 审计分析工具无法达到审计需求 对于企业数字化审计平台建设工作来说，其最终的目标是满足审计需求，假如无法满足审计需求，那么这样的审计平台建设便没有任何实用价值。就审计实践角度而言，数字化审计平台的建设由专门的计算机工作人员实施，审计人员先是提出审计需求，将审计平台建设工作分解为不同模块进行开发，因为计算机工作人员的专业限制，所以他们擅长编写程序，但是在审计实践方面比较欠缺，而审计人员擅长进行审计实践工作，但是却不擅长软件开发，诸如前期的沟通、后期测试等，审计分析模块一般仅可以进行简单的查询、分析工作，无法很好地满足审计需求。此外，当审计分析模块工作完成以后，基本上就已经固化了，但是审计需求在持续发展当中，因此模块如果无法及时进行更新升级，那么就不能满足审计需求。 （五） 电子数据的共享交互机制不够健全 企业数字化审计平台建设一般需要依靠不同审计部门的自行建设，因此有着很强的地域性特征。受到地区利益、技术因素、硬件能力等不同原因的限制，不同地区之间没有构建起长期有效的数据共享交互机制体系，各个地区的“数据云”较为零散，没有整合成全国性的“审计云”，因此数据利用率不高，这样也导致审计分析效果无法显露出来。 （六） 电子数据安全保护工作依然比较薄弱 企业数字化审计平台建设工作会将财政、社保、公积金、地税、医院、银行等国家安全、个人隐私方面的信息结合起来，假如发生信息泄露，那么将会产生非常严重的后果与影响，不管是硬件方面的投入，还是专业水平，都会对电子数据安全性产生重要的影响。 三、开展企业数字化审计平台建设的有效途径 （一） 从制度建设方面来说，要构建起长效的平台建设机制 审计部门应当积极争取当地政府、党委的支持，把数字化审计平台建设 纳入 当地信息化建设工作当中去，政府出台规范性的文件，对于审计机关获取电子数据、资料、文档的流程进行明文规定，并且市政府要牵头建立起不同部门有效沟通的机制，构建起长效的平台建设机制，使得平台建设及管理具有制度保障。 （二） 从数据时效性方面来说，要实现联网及时更新 企业数字化审计平台建设工作需要借助于完善的联网审计模块，与其他部门间要实现数据实时联网，确保数据的时效性，尽可能控制数据在采集转换过程中的人力、物力成本支出。 （三） 从数据质量方面来说，要规范数据清理及转换工作 因为被审计数据有着非常多的来源，所以必然会发生数据质量问题，这样在采集数据时，专业的审计人员就要参与进来，而不得仅仅抛弃掉那些有问题的数据。审计人员要和开发人员共同对电子数据加以审查，对于存在质量问题的数据要深入分析原因，制定出数据清理方法。数据在转换时，要尽可能降低原始数据的修改次数与幅度，要把转换以后的数据和原始数据加以对比，对于有差异的地方要进行原因分析并记录。 （四） 从数据使用方面来看，要全面提高审计分析能力 在开发审计分析模块时，要以审计需求为导向，数据分析要支持底层的操作，同时也能进行界面操作，要预留出数据接口。审计人员要结合实际需求，对审计模型及流程进行扩展或是修改，运用数据浏览、图表查阅、动态监测、SQL查询等多种方法开展审计工作。当对于模块设计进行分析时，要包括多样化的模型，也即是包括业务逻辑关系模型、法律符合模型、各类数据对比模型、审计经验模型、预估分析模型。在数据方法方面，要从简单的查询分析转变为验证分析、发掘分析方面转变，可以运用OLAP、数据挖掘、数据仓库等诸多技术。 （五） 从数据共享方面来看