运用AO熟练分析企业业务数据的尝试_大数据论文

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一、采集导入数据,生成中间表

1、在对集团某矿进行延伸审计时,我们对其营业部2008至2009年的电子地磅销售称重业务数据进行了采集,其后台数据库为SYBASE,数据量为31M左右,通过在被审单位计算机上配置SYBASE数据库的ODBC连接,将数据导入新建的ACCESS数据库中,将此ACCESS数据库拷贝至审计人员的U盘中,即可完成数据的采集。

2、运用AO采集转换功能将采集的业务数据和销售台账导入,在数据表里形成[业务_某矿销售台账统计]表和[源_某矿销售台账统计]表。导入过程如下图所示:

3、对表结构进行分析,“szdw”字段含义为“实装吨位”,“mzrq”字段含义为“满载日期”,按照日期进行汇总求和后,生成一张2008年5月至2009年12月期间的各月实装原煤吨位的业务数据表,命名为[各月销量统计表]。

SQL语句如下:

select left(pd_mzrq],6)AS月份,SUM(bd_szdw])AS实装吨位From[业务_DBA_tab_gbmx]WHERE[bd_mzrq]Between '20080501' And '20091231' GROUP BY left([bd_mzrq],6)

二、数据关联,对比分析

1、对导入的某矿营业部业务数据和运销台账业务数据进行分析、整理,将两表的“销量”和“实装吨位”相关联,形成[销售和过磅装车吨位关联对比表]进行分析,导入过程和SQL语句如下图所示:

2、运用AO图表查看分析功能,查看[销售和过磅装车吨位关联对比表],发现2008年12月和2009年1月实际煤炭过磅装车数量与台账反映的销售量有明显异常。

通过对比分析,审计发现该矿未将2008年12月29日至31日三天发出的4万多吨煤炭计入当年销量,而是作为2009年实现的销量,未能真实反映2008年度的煤炭实际出库销售情况。

另外,通过对相关业务数据进行抽查,我们还发现,该集团在对基础业务数据和原始资料管理及对各矿营业室监管中还存在一些薄弱环节。调运部门不是按照每天实际出磅量统计发出煤炭数量,而是根据铁路部门大票统计煤炭的发运量,和各矿营业室的过磅单不相互核对,致使台账出库数量与过磅单据出库数量不一致,调运部门和各矿营业室之间缺乏相互制约和监督。对此,我们提出了进一步完善内控制度,科学设置业务流程,建立业务台账,妥善保存业务资料,不断提升计算机应用管理水平的审计建议。

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