導(dǎo)語(yǔ)：流通行業(yè)審計(jì)研究論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，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(cái)務(wù)信息系統(tǒng)的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，特別是在流通行業(yè)，作用越來(lái)越大。同時(shí)，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型不斷演變，風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)的概念日益流行。在商品數(shù)據(jù)豐富的流通行業(yè)，審計(jì)亟待利用現(xiàn)有強(qiáng)大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用信息技術(shù)進(jìn)行有效的審計(jì)決策。本文探討了在流通行業(yè)中利用OLAP分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)維度的查詢分析，快速確定審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和挖掘分析風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的審計(jì)新思路。

[關(guān)鍵詞]OLAP多維分析審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

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(kù)之父E.F.Codd于1993年提出的，他同時(shí)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(zhuān)業(yè)分析人員及管理決策人員，他們?cè)诜治鰳I(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)時(shí)，從不同的角度來(lái)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(xiāo)售數(shù)據(jù)，可能會(huì)綜合時(shí)間周期、產(chǎn)品類(lèi)別、分銷(xiāo)渠道、地理分布、客戶群類(lèi)等多種因素來(lái)考量。

聯(lián)機(jī)分析處理的主要特點(diǎn)，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(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的分析，時(shí)間周期是一個(gè)維度，產(chǎn)品類(lèi)別、分銷(xiāo)渠道、地理分布、客戶群類(lèi)也分別是一個(gè)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(gè)分析角度獲取數(shù)據(jù)，也能動(dòng)態(tài)的在各個(gè)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(lái)被廣泛關(guān)注的根本原因，它從設(shè)計(jì)理念和真正實(shí)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)作為基礎(chǔ)，即從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取詳細(xì)數(shù)據(jù)的一個(gè)子集并經(jīng)過(guò)必要的聚集存儲(chǔ)到OLAP存儲(chǔ)器中供前端分析工具讀取。

隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展，OLAP也得到了迅猛的發(fā)展。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重于存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)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(gè)重要特點(diǎn)是多維數(shù)據(jù)分析，這與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)分析人員搜尋答案或試探可能性時(shí)，在得到對(duì)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(shí)時(shí)支持。

我們利用SQLServer2000下的AnalysisServices來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用下的OLAP實(shí)現(xiàn),幫助我們進(jìn)行審計(jì)的決策支持。模式如圖1所示。

圖1OLAP實(shí)現(xiàn)模式

二、利用OLAP進(jìn)行審計(jì)多維分析的過(guò)程

1.我們需要獲取流通行業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)源

本文案例中我們從某市煙草銷(xiāo)售公司獲得煙草銷(xiāo)售財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。當(dāng)我們從該單位直接采集過(guò)來(lái)的時(shí)候數(shù)據(jù)可能是凌亂的，無(wú)法被我們直接應(yīng)用的。如圖2所示。

圖2煙草銷(xiāo)售公司銷(xiāo)售財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

原始的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)難免有各種錯(cuò)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(guò)程的精度和性能。

2.構(gòu)建用于多維分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

通過(guò)了解被審計(jì)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(chǔ)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(lèi)別相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表中選擇反映該業(yè)務(wù)類(lèi)別主要信息的字段，組織這些字段，來(lái)構(gòu)建我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中，首先確定數(shù)據(jù)分析所包含的主題域，即審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)量（銷(xiāo)售數(shù)量、銷(xiāo)售金額、銷(xiāo)售稅額）。然后對(duì)主題域內(nèi)容進(jìn)行較明確的描述，包括時(shí)間、公司部門(mén)、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(xiàng)目背景，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維表和事實(shí)表的邏輯模式。維表設(shè)計(jì)中一個(gè)很重要的問(wèn)題是維粒度的層次劃分。粒度指的是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)單元的細(xì)節(jié)程度或綜合程度的級(jí)別。細(xì)節(jié)程度越高，粒度級(jí)就越低;相反，細(xì)節(jié)程度越低，粒度級(jí)就越高。例如，時(shí)間維按照粒度層次由高到低可劃分為年、月、日三個(gè)等級(jí)。粒度層次劃分適當(dāng)與否直接影響到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)重要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量、查詢方法和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整個(gè)體系結(jié)構(gòu)。事實(shí)表描述用戶關(guān)心的主題信息，比如銷(xiāo)售金額的大小、銷(xiāo)售需要上繳稅金的多少等。維表和事實(shí)表通過(guò)公共碼聯(lián)系在一起，形成一個(gè)完整的主題域。事實(shí)表依靠外鍵和維表建立聯(lián)系。例如，銷(xiāo)售收入事實(shí)表與時(shí)間維表的聯(lián)系就是依靠外鍵聯(lián)系實(shí)現(xiàn)的。最終我們確定的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。接下來(lái)要做的就是根據(jù)我們?cè)O(shè)計(jì)好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的事實(shí)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?cè)O(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，我們要建立1個(gè)事實(shí)表，4個(gè)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(cāng)庫(kù)已經(jīng)完成了。

3.創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集

現(xiàn)在我們打開(kāi)AnalysisManager,連接分析服務(wù)器以后,創(chuàng)建一個(gè)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(duì)象，是一項(xiàng)可對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速訪問(wèn)的技術(shù)。多維數(shù)據(jù)集是一個(gè)數(shù)據(jù)集合，通常從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集構(gòu)造，并組織和匯總成一個(gè)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(gè)用于銷(xiāo)售分析的多維數(shù)據(jù)集內(nèi)包括度量值銷(xiāo)售金額、銷(xiāo)售數(shù)量和銷(xiāo)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(xiāo)售金額、銷(xiāo)售數(shù)量和銷(xiāo)售稅額分成各種類(lèi)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(duì)數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行外部煙草公司銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)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(guò)對(duì)相應(yīng)字段的拖拉至相應(yīng)位置，可以獲得各種各樣的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)多維展示。如圖5所示，我們獲得2003年各個(gè)月份的銷(xiāo)售和交稅情況。

我們可以非常清楚地發(fā)現(xiàn)，12月份銷(xiāo)售金額特別大，那么這個(gè)月份的銷(xiāo)售就是審計(jì)的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域了，需要詳細(xì)審計(jì)，而且同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)12月份的稅金卻少了，這個(gè)不正常的現(xiàn)象需要審計(jì)人員的高度重視，必須采取詳細(xì)審計(jì)的審計(jì)措施。

既然我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)12月份的銷(xiāo)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(gè)分撥公司的銷(xiāo)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(gè)分撥公司銷(xiāo)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(xiǎn)，應(yīng)該對(duì)這個(gè)分撥公司的12月份業(yè)務(wù)進(jìn)行詳細(xì)審計(jì)，采取相應(yīng)的審計(jì)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(gè)品種卷煙的銷(xiāo)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(xiāo)售的卷煙中932905卷煙銷(xiāo)售量特別大，進(jìn)行針對(duì)性的票據(jù)檢查和核對(duì)。

以上這些就是利用excel透視表透視圖來(lái)進(jìn)行的外部數(shù)據(jù)展示。幫助我們的審計(jì)人員快速而針對(duì)地找到了審計(jì)業(yè)務(wù)中的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，審計(jì)人員針對(duì)這些高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域采取有效而謹(jǐn)慎的審計(jì)措施，即可以確保審計(jì)實(shí)施的有效性，又能夠節(jié)省我們的審計(jì)成本。幫助我們的審計(jì)人員提高審計(jì)效率，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

在Excel中，在沒(méi)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(jiǎn)易的OLAP前端。不過(guò)，因?yàn)橛行┻^(guò)于簡(jiǎn)易，也為其他廠家留下空間，紛紛開(kāi)發(fā)Excel插件，增強(qiáng)其OLAP訪問(wèn)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(jiàn)，其分析能力也將變得更加豐富。

三、結(jié)論

利用OLAP對(duì)流通行業(yè)進(jìn)行審計(jì)數(shù)據(jù)分析從理論到技術(shù)包括很多方面，全面的實(shí)施需要大量的人力、資源和時(shí)間。本文結(jié)合煙草銷(xiāo)售公司審計(jì)數(shù)據(jù)分析案例探討流通行業(yè)下審計(jì)數(shù)據(jù)多維分析的過(guò)程和審計(jì)決策方式，力求為審計(jì)電算化的進(jìn)一步發(fā)展提供新的思路。

參考文獻(xiàn)；

[1]方紅萍陳和平顧晉廣李曉卉:基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的OLAP系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,01

[2]康玲玲：論會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2006,10:71-72

[3]劉汝焯著：計(jì)算機(jī)審計(jì)技術(shù)和方法[M].北京：清華大學(xué)出版社，2004

[4]蔣益俊：計(jì)算機(jī)審計(jì)數(shù)據(jù)處理方法探討[J].商業(yè)會(huì)計(jì)：2006,9

[5]李胡建華周楓：基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)的分析與研究[J]．電腦知識(shí)與技術(shù)：2006，5