正确认识大数据及大数据审计的内涵要求，创新大数据审计技术方法和审计作业组织方式，加强审计人才培养，提升审计工作质效。

随着计算机网络技术的飞速发展及信息系统的广泛应用，企业都建立了业务信息系统，积累了海量数据。在大数据环境下，传统审计方式方法已经不能适应高质量审计监督的要求。大数据审计的终极目标是为了让数据“说话”，是宏观性、政策性分析和具体问题线索挖掘的有机结合。内部审计需要正确认识大数据及大数据审计的内涵要求，转变审计理念思维，优化审计工作运行机制，创新大数据审计技术方法和审计作业组织方式，加强大数据审计系统建设和大数据审计人才培养，提升审计工作质效。

大数据环境下开展高质量审计存在的问题

目前，中国石化绝大部分业务都已实现信息系统管理，实现了网络化和分层级的集中化。通过数据挖掘及数据仓库技术建立了BW数据仓库及EDW数据平台，实现了生产经营数据的统一抽取、加工和存储。各部门在总部数据仓库基础上相继建成了财务报表、电子商务、零售管理、炼油TBM、化工TBM、油田预算、合同管理、标准编码、制度管理、内部控制等诸多系统。审计部门基于这些系统分别开发了不同的辅助审计查询系统。如针对ERP系统专门开发了AIS辅助审计系统和审计抽样程序，基于数据仓库开发了审计智能预警系统，此外专门开通了各业务管理系统的查询权限等。……