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计算机审计数据采集与分析技术详解
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更新于2024-07-08
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审计数据采集与分析技术概要是一份针对计算机审计中关键环节的深入讲解文档。它阐述了计算机审计的三层核心含义,分别是面向数据的审计、面向现行信息系统的审计以及对信息系统生命周期的全面审计。其中,面向数据的计算机审计流程尤为重要,它涉及审前调查、数据采集、数据清理与转换、以及数据分析等步骤。 审前调查是审计工作的起点,包括对组织结构、管理体制、部门设置、信息系统概况的深入了解。调查内容涵盖硬件设备、系统软件、技术文档、功能特性、数据库结构以及数据流程。通过这些调查,审计人员能够明确所需的数据类型、获取途径,并为后续的数据采集制定策略。 数据采集技术是审计过程中关键的一环,涉及审计接口的设计、数据库访问的技巧,以及数据采集工具的使用。在这个阶段,审计人员可能需要掌握SQL查询语言,利用审计软件来提高效率。此外,由于电子数据处理的特点,如存储介质的变化、数据模型的应用以及数据编码化的处理,使得数据的安全性和系统控制成为关注焦点,原有的控制手段和审计线索也发生了相应变化。 在数据清理和转换阶段,确保数据质量是必不可少的步骤,这包括验证数据的准确性、完整性和一致性。建立中间表有助于整合和准备数据,以便于后续的分析工作。数据分析则是通过应用各种数据分析技术,对收集到的数据进行深入挖掘,以发现潜在的异常或问题。 审计数据采集与分析技术概要不仅涵盖了审计流程的各个环节,还强调了在数字化时代下,审计专业人员需要适应新的数据环境,掌握相应的技术和工具,以有效应对信息系统审计的挑战。通过理解这些技术,审计人员能够更精准地定位风险,提升审计效果,并确保组织的信息安全和合规性。
资源详情
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如何表示数据
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数据模型
–
数据模型是对现实世界数据特征的抽象
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它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的 2 个层次
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在信息世界中,使用概念模型(用于信息世界建模,语义表
达能力强)
–
E-R 模型是一种常用的概念模型,它用来描述实体以及
实体之间的联系
–
E-R 模型的要素
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实体:客观存在并可以相互区分的事物,用方框表示
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属性:实体的特征或性质,用椭圆表示
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联系:实体之间的联系,用菱形表示
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在计算机世界中,使用具体 DBMS 支持的数据模型(用于
机器世界,有严格的形式化定义)
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关系模型
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层次模型
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网状模型
数据模型的 3 个要素
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数据结构
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描述模型的静态特征
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是刻画数据模型最重要的方面
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数据操作
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描述模型的动态特性
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数据检索
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数据更新(增加、删除、修改)
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约束条件
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一组完整性规则的集合
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实体完整性
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引用(参照)完整性
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用户定义的完整性
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