如何在资源环境审计中提升大数据审计质效

当前，审计机关在大数据背景下实施资源环境审计日益凸显以下特点：一是被审计单位数量多，包括规划与自然资源、生态环境、水务、农业、林业等；二是被审计对象范围广，比如水、土、大气、矿产、林业、生态环境、城乡规划、区域规划等；三是被审计业务专业性强，既涉及精细而又庞大的数据，同时也极具专业壁垒性。

随着资源环境审计工作的深入，审计事项也随之发生变化，即从财务向业务拓展，不仅关注资金的征管用，还要关注重大政策落实情况、目标任务完成情况；从程序向效果拓展，不仅关注项目建设程序合规性，还要关注运行绩效。同时，审计实施的方式也从分散的手工作业向集成化智能处理转变。 

针对上述资源环境审计的特点和变化，要开展好对多部门、多对象的资源环境大数据审计，需要消除数据孤岛，实现数据穿透，体现数据融合价值。

解决数据共享的安全保障。目前，普遍存在对共享数据保护不足的问题，共享数据泄露后难以确责与追责，导致敏感数据提供方不愿共享、不敢共享。随着大数据上升为国家战略资源，大数据部门（中心）陆续成立，这一问题的解决路径已清晰可辨：将所有服务器都部署在当地政务云平台，审计人员利用客户端通过政务外网公共网络区直接连接服务器，实时访问服务器上的数据。

解决数据保障的合作机制。由于数据提供方涉及多部门、多层级，依靠任何单一部门去协调各部门各单位提供真实全面的数据往往需要耗费大量时间。因此，可以在经济责任审计工作领导小组领导下成立自然资源审计联席会议，建立规划资源、生态环境、农业农村、园林绿化、水务等各成员单位定期保障、及时更新的数据共享机制，营造良好的审计数据服务环境。

解决数据分析的业务梳理。资源环境审计有着对象范围广、专业性较强的特点，往往不同部门、不同层级对同一审计对象掌握不同维度的数据，该特点决定了需要对被审计对象的业务进行梳理。审计部门要借助成员单位专家经验，全面梳理出各单位各部门所涉及的信息系统及数据域，以及面临的数据孤岛问题，提出业务融合方案。

解决数据融合的技术保障。利用大数据开展资源环境审计，各部门各单位的业务系统之间要做数据融合，需要建立一个渠道，兼具实时性和关联度。审计部门可在理解成员单位业务内容和业务流程的基础上，结合业务对数据进行再梳理，把后台数据切割成很小的粒度，通过数据的低耦合性，提升数据的高灵活性和高普适性。

解决数据运行的硬件支撑。服务器采购、机房建设、运行维护等工作成本较高，也是一项不可忽视的因素。依托当地政务云平台，建立硬件资源池，实现硬件资源的统一建设、集中运维、按需分配、动态调节，可以避免大量重复建设和运维成本，节约投资。 

解决数据挖掘的人才培养。资源环境审计专业性较强，考验审计人员对资源环境宏观政策、法律法规的熟悉程度，以及综合运用多种数据库技术的能力。按照科技强审、人才强审的思路，建立资源环境审计法规库，组建资源环境大数据分析团队，打造具有高度数据敏感性、善于挖掘和发现数据价值的审计人才队伍。