導(dǎo)語：流通行業(yè)審計研究論文一文來源于網(wǎng)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。

[摘要]信息技術(shù)全面發(fā)展的今天，財務(wù)信息系統(tǒng)的應(yīng)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(fēng)險模型不斷演變，風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷母拍钊找媪餍?。在商品?shù)據(jù)豐富的流通行業(yè)，審計亟待利用現(xiàn)有強(qiáng)大的財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用信息技術(shù)進(jìn)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(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行多個維度的查詢分析，快速確定審計風(fēng)險數(shù)據(jù)和挖掘分析風(fēng)險數(shù)據(jù)的審計新思路。

[關(guān)鍵詞]OLAP多維分析審計數(shù)據(jù)倉庫

一、OLAP多維分析技術(shù)介紹

聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)的概念最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父E.F.Codd于1993年提出的，他同時提出了關(guān)于OLAP的12條準(zhǔn)則。

聯(lián)機(jī)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(wù)經(jīng)營的數(shù)據(jù)時，從不同的角度來審視業(yè)務(wù)的衡量指標(biāo)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(jù)，可能會綜合時間周期、產(chǎn)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(jī)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(yù)先為用戶組建多維的數(shù)據(jù)模型，在這里，維指的是用戶的分析角度。例如對銷售數(shù)據(jù)的分析，時間周期是一個維度，產(chǎn)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(jù)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(jù)，也能動態(tài)的在各個角度之間切換或者進(jìn)行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。這也是聯(lián)機(jī)分析處理在近年來被廣泛關(guān)注的根本原因，它從設(shè)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(zhì)的區(qū)別。

數(shù)據(jù)倉庫與OLAP的關(guān)系是互補(bǔ)的，現(xiàn)代OLAP系統(tǒng)一般以數(shù)據(jù)倉庫作為基礎(chǔ)，即從數(shù)據(jù)倉庫中抽取詳細(xì)數(shù)據(jù)的一個子集并經(jīng)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(jù)倉庫的發(fā)展，OLAP也得到了迅猛的發(fā)展。數(shù)據(jù)倉庫側(cè)重于存儲和管理面向決策主題的數(shù)據(jù):而OLAP則側(cè)重于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)分析，并將其轉(zhuǎn)換成輔助決策信息。OLAP的一個重要特點是多維數(shù)據(jù)分析，這與數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)組織正好形成相互結(jié)合、相互補(bǔ)充的關(guān)系。

OLAP技術(shù)使數(shù)據(jù)倉庫能夠快速響應(yīng)重復(fù)而復(fù)雜的分析查詢，從而使數(shù)據(jù)倉庫能有效地用于聯(lián)機(jī)分析。OLAP的多維數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)聚合技術(shù)可以組織并匯總大量的數(shù)據(jù)，以便能夠利用聯(lián)機(jī)分析和圖形工具迅速對數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。當(dāng)分析人員搜尋答案或試探可能性時，在得到對歷史數(shù)據(jù)查詢的回答后，經(jīng)常需要進(jìn)行進(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用下的OLAP實現(xiàn),幫助我們進(jìn)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(jìn)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(jù)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(wù)數(shù)據(jù)。當(dāng)我們從該單位直接采集過來的時候數(shù)據(jù)可能是凌亂的，無法被我們直接應(yīng)用的。如圖2所示。

圖2煙草銷售公司銷售財務(wù)數(shù)據(jù)

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

2.構(gòu)建用于多維分析的數(shù)據(jù)倉庫

通過了解被審計單位提供的數(shù)據(jù)字典，了解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中各表中存儲數(shù)據(jù)的內(nèi)容、各字段的含義以及各表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后從與某業(yè)務(wù)類別相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表中選擇反映該業(yè)務(wù)類別主要信息的字段，組織這些字段，來構(gòu)建我們的數(shù)據(jù)倉庫模型。

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的過程中，首先確定數(shù)據(jù)分析所包含的主題域，即審計風(fēng)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(nèi)容進(jìn)行較明確的描述，包括時間、公司部門、產(chǎn)品、客戶等維度的屬性組。

根據(jù)概念模型確定的主題域，結(jié)合項目背景，設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的維表和事實表的邏輯模式。維表設(shè)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(jù)倉庫中數(shù)據(jù)單元的細(xì)節(jié)程度或綜合程度的級別。細(xì)節(jié)程度越高，粒度級就越低;相反，細(xì)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(dāng)與否直接影響到數(shù)據(jù)倉庫重要存儲的數(shù)據(jù)量、查詢方法和數(shù)據(jù)倉庫整個體系結(jié)構(gòu)。事實表描述用戶關(guān)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(jù)倉庫模型。接下來要做的就是根據(jù)我們設(shè)計好的數(shù)據(jù)倉庫模型建立數(shù)據(jù)倉庫的事實表和維度表，然后導(dǎo)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并且做一定程度的數(shù)據(jù)清洗。根據(jù)我們設(shè)計的數(shù)據(jù)倉庫模型，我們要建立1個事實表，4個維度表。按照關(guān)鍵字段建立關(guān)系。到此,我們的小型數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)完成了。

3.創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集

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

多維數(shù)據(jù)集是聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)中的主要對象，是一項可對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速訪問的技術(shù)。多維數(shù)據(jù)集是一個數(shù)據(jù)集合，通常從數(shù)據(jù)倉庫的子集構(gòu)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(jié)構(gòu)。

多維數(shù)據(jù)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(jù)集內(nèi)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(jù)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(jù)透視表進(jìn)行OLAP外部數(shù)據(jù)展示和分析

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

圖4透視表銷售數(shù)據(jù)連接

完成后，我們首先獲得一張空白的數(shù)據(jù)透視表，在空白透視表的一側(cè)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(yīng)字段的拖拉至相應(yīng)位置，可以獲得各種各樣的銷售數(shù)據(jù)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(fēng)險區(qū)域了，需要詳細(xì)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(xì)審計的審計措施。

既然我們已經(jīng)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?，F(xiàn)象，屬于高風(fēng)險，應(yīng)該對這個分撥公司的12月份業(yè)務(wù)進(jìn)行詳細(xì)審計，采取相應(yīng)的審計措施。

既然已經(jīng)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(jìn)行針對性的票據(jù)檢查和核對。

以上這些就是利用excel透視表透視圖來進(jìn)行的外部數(shù)據(jù)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(wù)中的高風(fēng)險區(qū)域，審計人員針對這些高風(fēng)險區(qū)域采取有效而謹(jǐn)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(fēng)險。

在Excel中，在沒有連接任何OLAP服務(wù)器的情況下，也支持旋轉(zhuǎn)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(qiáng)其OLAP訪問能力。微軟將在下一版本的Office大大增強(qiáng)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(jié)論

利用OLAP對流通行業(yè)進(jìn)行審計數(shù)據(jù)分析從理論到技術(shù)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(jié)合煙草銷售公司審計數(shù)據(jù)分析案例探討流通行業(yè)下審計數(shù)據(jù)多維分析的過程和審計決策方式，力求為審計電算化的進(jìn)一步發(fā)展提供新的思路。

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