近来，阅读大数据及大数据审计的相关书籍，对大数据审计从感性认识上升到理性认识，有了一些改变。用这些理论知识，联系和观照笔者以前用大数据审计技术，查处的一个案例，更觉大数据审计的认知和理解，有了进一步的深化、丰富和提升。

　　大数据审计技术的功能和作用是什么？可能是仁者见仁，智者见智。通过学习和实践，我觉得，大数据审计技术的战略意义，不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

　　有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于审计行业而言，如何归集不同行业和部门的管理数据，经过比对分析，打通这些数据的内在联系，提高问题的洞察发现力，是赢得先发优势，提高审计质量、效率和覆盖面的关键。

　　就拿保障性安居工程来说吧，它是一项民生政策，只有符合一定收入标准的家庭才能享受。但是，在现实生活中，就有一些人明明是家庭收入超标，但通过弄虚作假的方式，伪造申报材料，骗购保障房。有的甚至，是开着宝马也住进了保障房，严重损害了公平正义和政策的公信力。我们在保障性安居工程资金审计中，就曾通过大数据审计技术，揪出过几个“骗子”。

　　单从房管部门申报对象的数据信息，是看不出申报者收入的真实情况，进而界定是否骗购保障房的。要查核申报者的真实收入情况，就要另辟蹊径，有的放矢地捕捉其他数据。公安、民政、车管、银行、住房保障中心等部门和行业的信息系统，记载和含有申报对象的收入数据信息。因为收入低的家庭，是不会到银行存钱，不会买车到车管所上牌，住房公积金中心的查询平台，更能看出是否缴存住房公积金，缴存的收入基数。这些数据，你不去建立新的处理模式，进行关联、挖掘、打通，它就静静在待着，就没有多少可用之处。

　　但是，若把它们采集、储存到一起，比对分析，加工处理，就能从不对称信息中，发现弄虚作假的疑点。我们利用从当地公安、民政、车管等部门获取的数据，进行关联分析，在进一步缩小申请购买经济适用房用户范围后，巧用住房公积金在线查询平台，对可疑申请购房者进一步查询，并记录下住房公积金缴纳单位、缴纳基数、缴费比例、缴纳时间等相关信息，筛选出缴费基数较高的用户数据，再与申报纸质材料进行核对，最终精准地发现有10户家庭所提供的工资收入证明资料与实际不符，属于虚报家庭收入资料，骗购保障房。有关部门高度重视审计发现的问题，经过进一步查证核实，最终对骗购者采取了清退缴房款和取消保障房资格的处理措施。

　　学习和实践的体会告诉我，大数据审计技术是一门高深的学问，仅靠学点皮毛知识，仅靠简单的运用，是难获真经的，也是称不上精通的。我们只有遵循本领和技能生成的一般规律，“博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之”，不断增强危机意识，弘扬工匠精神，勇于接受挑战，既求知若渴，不断向书本、实践和同行学习，又勤于实践，以理念指导实践，以实践丰富理论，做一名眼高手也高的审计人，才能驰骋在大数据审计的广阔天地，而独领风骚。（龚萍）