[发明专利]一种用于审计数据的质量评估方法和系统

说明书

本发明公开了一种用于审计数据的质量评估方法和系统，包括：获取并分析业务系统数据，分析包括业务系统数据的数据结构验证和数据关联验证；对业务系统数据进行数据质量核定，数据质量核定包括完整性填充、完整性评估、数据规则清洗、精确性核定、精确性修订、一致性核定和可行性评估，并获取对应核定异常数据；进行数据质量积分评估，包括客观性、相关性、充分性和合法性评估，获取对应UDF规则记录数据；基于核定异常数据和UDF规则记录数据进行积分核算，并输出评分报告。本申请可用于全面判定业务部门推送业务数据是否符合审计部门要求。

技术领域

本发明涉及审计数据分析的技术领域，尤其是一种用于审计数据的质量评估方法和系统。

背景技术

随着产业数字化进程的不断深入，各企业和组织的日常业务应用系统中逐渐沉淀了大量的数据，通常审计部门在获取业务系统中的应用数据都是由业务系统推送给审计部门，因是被动接收的方式，故存在数据是否准确、是否缺失，是否不全的问题，因此对于审计部门来说目前急需一个用于全面判定业务部门推送业务数据是否符合审计部门要求的方案。

审计部门接收的业务数据的准确合规将直接影响到审计结果，尤其对一些重大项目的投入、重大金额的招投标影响深远。同时审计所使用的业务数据如不符合质量要求则会导致大量审计资源的浪费，导致审计失误，甚至可能违法。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种用于审计数据的质量评估方法和系统，用以解决上述技术问题。

根据本发明的一个方面，提出了一种用于审计数据的质量评估方法，包括：

S1：获取并分析业务系统数据，分析包括业务系统数据的数据结构验证和数据关联验证；

S2：对业务系统数据进行数据质量核定，数据质量核定包括完整性填充、完整性评估、数据规则清洗、精确性核定、精确性修订、一致性核定和可行性评估，并获取对应核定异常数据；

S3：进行数据质量积分评估，包括客观性、相关性、充分性和合法性评估，获取对应UDF规则记录数据；

S4：基于核定异常数据和UDF规则记录数据进行积分核算，并输出评分报告。

在一些具体的实施例中，S1中的数据结构验证包括数据字段、数据类型和数据长度的验证，数据关联验证包括多个来源业务系统之间的数据关联关系验证以及必要数据不为空的验证。

在一些具体的实施例中，S2中完整性填充包括直接剔除法、单一填补法和多重填补法：

直接剔除法将历史问题产生的脏数据或审批过程未完成形成的不全数据直接剔除；

单一填补法包括：

均值填补，利用所研究审计监察业务必要变量的均值代替对应缺失值；

演绎填补，依据审计监察业务逻辑和常规数据质量要求，对缺失数据进行推断，计算出可填补的值；

回归填补，使用已对接的业务层系统数据及其关联关系，通过回归建模预测缺失值，进而填补缺失值；

最近距离填补，根据业务层系统对接的数据，采用K-means，KNN算法进行最近距离填充；

热卡填补，从业务层系统对接数据中找一个最相似的数据进行填充；

多重填补为使用业务层系统对接数据相关的M个数据值的向量代替每一个缺失值的过程，其中，M大于等于20。

在一些具体的实施例中，S2中数据规则清洗包括非空检核、主键重复、非法代码清洗、非法值清洗、数据格式检核、去重和记录数检核。