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第一篇：数据调研报告
数据调研报告3篇
本文是关于数据调研报告3篇，仅供参考，希望对您有所帮助，。
优抚保障工作事关国家的建设、经济的发展、社会的稳定，是国家和社会为了对优抚对象进行优待、抚恤及其他物质上的照顾和精神上鼓励的一种管理，是一项很特殊的社会保障制度，也是我国社会保障制度中的一个重要环节。其特定的保障对象称为优抚对象，包括中国人民解放军的现役军人、革命伤残军人、复员退伍军人、革命烈士家属、因公牺牲军人家属、病故军人家属、现役军人家属。
为了以防有关优抚数据的不准确、资金管理使用不规范等问题的出现，防止和杜绝因为优抚数据不够准确、资金管理使用方面不规范等问题而造成一些优抚资金的非正常现象的发生;我们应进一步明确重点优抚对象的人员底数;全面的采集、登记重点优抚对象的个人基本情况信息;使优抚资金管理使用制度更健全和完善。进行了一些调查与研究，在此与大家一起共同探讨
一、优抚数据和资金管理现状
我们对省市区进行调查，对象范围普查的重点优抚对象为以下人员：①享受定期抚恤的革命烈士、因公牺牲、病故军人遗属;②享受定期抚恤的残疾军人;③享受定期定量补助的在乡老复员军人;④享受生活补助的带病回乡退伍军人。相关数据如下:
(一)小区优抚数据
1、该区“三属”共13人，全年共发放抚恤金1XX0元，春节慰问费达3025元。
2、该区“残疾军人”共45人，全年发放抚恤金达641840元，春节慰问费18852元。
3、该区“在乡老复员军人”共53人。其中解放战争时期入伍和参加了抗美援朝战争的复员军人为30人，定期定量补助每人每月250元;建国后入伍未参加抗美援朝战争的复员军人为10人，定期定量补助每人每月230元;现已发放全年定期定量补助金847680元,春节慰问费1XX元。
4、“带病回乡退伍军人”共93人，定期定量补助每人每月100元，已发放
定期定量补助金35160元，春节慰问费9000元。
5、重点优抚对象医疗补助和医疗减免经费：“三属”为23750元，“在乡7-10级残疾军人”为39800元，“在乡老复员军人”为170000元，“带病回乡退伍军人”为46780元，全年总合计为290430元。
6、重点优抚对象全年修房补助费合计110000元。
7、a、“14类参战人员”身份认定的工作，现今为止共认定60人。其中区失业为30人，生活补助标准为200/月，全年生活补助金额为170000(含3人XX年3月份、1人5月份转为退休前失业生活补助费共XX元);在区277人，生活补助标准为100元/月，全年生活补助金额为32400元;
b、“原8023部队代管单位退役人员”失业及在乡共10人，生活补助标准100元/月，全年生活补助金额为1XX元。
“14类参战人员”及“原8023部队代管单位退役人员”全年发放金额总合计为132400元。
以上全部对象发放金额总合计：176800元。
8、XX年度全区义务兵优待金发放合计871520元(预算)。其中：农村义务兵标准为每人每年2600元，人数为107人，合计为278200;城镇义务兵标准为每人每年300元，人数为50人，合计为15000元。XX年共发放优抚金180.2万元，现役军人优待金5370元/年，部分重点优抚对象优待。
(二)资金管理现状
优抚安置资金基本都落实到位，基本做到了资金的严格管理和专项使用。该区民政局对于中央、省级财政下达的和市、县(市、区)配套的专项资金也能够及时足额拨付到位。各项优抚安置资金均严格按照标准执行，达到法律法规规定的各项保障水平，并且按照了国家的有关要求管理使用，做到了专款专用。具体如下：
XX年下半年，由上级拨付该区民政局优抚经费共为300万元，7-12月份支出了285万元,结转下年15万元。XX年1-6月承转上年结余及上级拨付我区民政优抚经费为122.3万元，1-6月份支出256.34万元。
上述经费用于三属、在乡复员军人、残疾军人等重点优抚对象的抚恤补助、
医疗报销和补助等项支出。自XX年7月份-XX年月份，省市区区民政优抚经费预算执行情况良好，加之区上建立了会计管理中心和国库集中收付制度。省市区局严格按照区政府有关规定，所有资金、帐户全部由会管中心和国库集中收付中心管理。严格执行“收支两条线”所有预算外收入全部纳入区财政预算外专户管理。
二、存在问题
通过调查，我们也发现了一些问题，主要有：
1.数据统计的不科学性，存在一些错误，数据更新也不够及时。
2.该区重点优抚对象医疗补助资金结余数量较大，医疗补助工作力度有待加强;
3有关重点优抚对象参加的医疗保障落实不够全面，因参加城镇居民医保工作开展时间不长，有关部门要求要以户为单位参保，一些较困难的重点优抚对象没有能力让全家参保，个别重点优抚对象不愿意参加城市居民有关的医疗保险;
4.该区当前在优抚对象管理、资金使用管理方面都不同存在着人员数量不清的问题，对重点优抚对象动态变化的情况也掌握不准，对象基础数据信息方面存在收集不齐的问题，同时也不能排除有优抚资金被侵占、挪用、截留甚至被个人贪污的现象;
5.优抚资金的使用问题，由于现在的一些银行帐户的管理制度，有关乡镇民政资金专户全部被取消，一些民政资金从财政拨入乡镇财政所再通过财政所拨到乡民政的帐上，这使民政资金过程变得复杂，民政资金并没有按时拨付到位，造成不能及时的进行发放，民政资金也没有进行专户管理，这样就难避免民政资金被挤占和挪用现象的出现，以致不能确保有关民政资金的安全;
6.基础工作较差，主要体现在台帐方面，优抚对象的数量显示不够明确，全貌也不清楚。
三、解决对策
为了进一步加强和规范民政优抚资金管理，针对以上问题，我们下阶段将采取有效措施，加以整改。
(一)在优抚数据方面
(1)及时的上报有关自然减员情况。在优抚对象死亡后，该区应及时上报有关
民政局注销，而不能隐瞒。同时应通知家属带乡村的死亡证明、优抚对象的领取证及办理丧葬补助领取人的有关证件，到区民政局办理有关补助并及时注销领取证。
(2)认真组织对象清查、数据录入工作。对于发放的优抚资金，有关部门要详细核对并准确无误，在经局务会研究决定后，以民政局的名义报请区政府或区财政局审批。经过上级批准拔付后，按前面做好的预算名册，所有重点优抚对象的基本情况必须重新进行审校登记，并建立档案和数据库。
(3)享受定抚、定补的重点优抚对象死亡后要及时上报注销。各类重点优抚对象原则上不得超过去年人数，在乡老复员军人至少应达到5%的减员率。
(4)享受带病回乡退伍军人生活补助的对象必须收集其带病回乡的依据证明材料。对享受了补助的国家机关、行政事业单位和安置部门分配了工作的退伍军人要重点调查，并掌握详细情况。
(二)在优抚资金管理这块
(1)优抚对象的医疗补助资金应严格按照财政国库管理制度的有关规定发放，列入政府收支分类科目中的“医疗保障”款“优抚对象医疗补助”项下。用于补助不同等级的残疾军人参加城镇职工基本医疗保障缴费部分，统筹地区财政部门应根据参保人数和补助标准，直接核对并打入社会保障基金财政专户，并将其纳入该财政专户城镇职工基本医疗保险基金专账中核算;用来补助其他优抚对象的医疗补助资金也应按县级民政部门提供的用款计划审核和拨付，以便做到专项资金专款专用。
(2)优抚经费实行封闭运行，社会化发放程序，由民政局将各类优抚资金下发到各核算中心，各核算中心负责拨付各信用社代发，优抚对象就凭个人有效证件、民政局发给的有关证件、个人手章到指定地点领取。民政优抚资金的使用范围也必须严格按照规定的使用范围支出：主要用于“三红”即在区老红军、在区西路红军、在区失散红军;“三属”即烈士遗属、牺牲军人遗属、病故军人遗属;1—10级残疾军人;在乡复员军人;带病回乡退伍军人;“两参”人员：参战和参试人员的抚恤补助。
(3)积极的去寻求民政资金社会化发放路径，保证民政资金有序并有效运行。
按照上级有关文件精神，大部分民政资金都需实行社会化发放，特别是在优抚对象人头经费的发放上，应由民政局拨到区，再由区通过核实后再拨到个人银行帐户，虽然这样增加了一个环节，但却能达到掌握自然减员，动态管理的目标。
(4)资金管理使用方面要做到手续健全，账目清楚，进一步完善银行社会化发放的管理办法。各级财政和民政部门对上级和本级配套的优抚资金的使用情况要加强监督检查，确保专款专用，及时足额发放，对因截留、挪用、滞留等原因不能确保优抚对象及时足额领到优抚金的单位和个人将依法予以处理，并追究有关单位责任人的领导责任;构成犯罪的移交司法机关追究刑事责任。
(5)建立起优抚资金使用责任的追究制度。不断加强对优抚资金的监督检查力度，对在管理和使用中出现截留、挪用、挤占和贪污等违法违纪问题的有关单位，并积极配合有关部门做好调查处理方面的工作，对于那些监管不力、督促不严的要严格追究有关责任人员的责任，对于那些克扣、贪污、挪用、挤占民政专项资金的人，给予严重处分，并追究有关领导的责任，构成犯罪的，依法追究其刑事责任。
(6)凡在中央、省财政负担的优抚资金未下达之前，由市财政局、民政局共同研究按季提出资金预拨计划，报请市政府同意后，于每季度首月10日前预拨各县(市)区，各县、(市)区要在收到资金的5日内足额落实配套资金。由各县(市)区财政负担的农村义务兵家属的优待标准，按照当地农民人均纯收入的70%确定，执行区别优待政策，并于国庆节前定额发放。对享受国家抚恤补助以后仍达不到当地中等以上生活水平的重点优抚对象，按相关文件规定标准发放优待金。
四、结束语
优抚工作是我国军民在长期的革命和建设实践中逐步形成并发展起来的一项传统工作，它通过对以军人及其家属为主体的优抚对象实行物质照顾和精神抚慰，直接服务于军队和国防建设，是我国社会保障体系的重要组成部分。认真做好上述人员的有关保障工作，对加快国家经济的建设、国防建设以及保持社会稳定具有非常重要的意义。
XX至2019年度ciscovisual networking index全球移动数据流量预测报告的最新年度更新显示，更强大的移动设备和机器对机器(m2m)联接的持续采用，以
及更快速蜂窝网络覆盖范围的不断增加，将是推动移动流量显著增长的主要因素。XX年，88%的全球移动数据流量为“智能”流量，产生这些流量的设备大多具备高级计算/多媒体功能，且最低支持3g联接。但到2019年，这一数有望攀升至97%。
全球用户从基本功能电话向智能手机的转变，再加上平板电脑的持续增长、具备平板电脑功能的笔记本电脑的复苏、以及不断扩展的机器对机器(m2m)应用，都是促使智能流量持续增长的关键推动因素。从全球移动网络角度来看，到，3g的联接份额将有望超过2g，成为首要蜂窝技术。到2019年，全球44%的移动设备和联接将为3g网络;26%的联接将为4g网络，但其生成的流量将占到总流量的68%。
cisco vni全球移动数据流量预测报告预测，到2019年全球移动数据流量将达到292 eb，较XX年的30 eb增长显著。
主要全球移动数据流量推动因素
XX年到2019年，思科预计全球移动流量增幅将超过全球固定流量增幅的三倍。推动移动数据流量增长的趋势包括：
·更多的移动用户：到2019年，移动用户数量将达到52亿(XX年为43亿)。XX年，近59%的全球人口(72亿人)为移动用户;到2019年，超过69%的全球人口(76亿人)将为移动用户。
·更多的移动联接：到2019年，约有115亿移动就绪设备/联接，其中包括83亿个人移动设备和32亿机器对机器(m2m)联接(XX年总计有74亿移动就绪设备和m2m联接)。
·更快的移动网络速度：平均全球移动网络速度从XX年到2019将增长2.4倍(从1.7 mbps到4.0 mbps)。
·更多的移动视频：到2019年，移动视频将占到全球移动数据流量的72%(XX年为55%)。
移动m2m联接(和可穿戴设备)的影响
m2m指支持无线系统与类似设备进行通信的应用，以支持全球定位卫星(gps)导航系统、资产跟踪、电表、安全和视频观察等。可穿戴设备是m2m联接类别的一个子类别，旨在帮助预测万物互联(ioe)的增长轨迹。
·全球可穿戴设备的数量到2019年将增长五倍，达到5.78亿，相比XX年的
1.09亿显著增加，预计其中大部分设备在北美和亚太区。
·XX年到2019年，预计可穿戴设备可促进移动流量增长18倍，其中大部分流量通过智能手机传输。
·XX年，可穿戴设备每月生成的流量平均比基本手持设备多6倍(可穿戴设备 = 141 mb移动流量/每月，基本手持设备 = 22 mb移动流量/月)。
·XX年，m2m模块每月生成的流量平均比基本手持设备多3倍(m2m设备 = 70 mb移动流量/每月，基本手持设备 = 22 mb移动流量/月)。
4g联接的增长
多家全球电信运营商正在部署4g技术，以满足消费者和商业用户对于无线服务和内容的强烈需求。在许多新兴市场，电信运营商正在使用4g解决方案创建新的移动基础设施。在一些成熟市场，电信运营商正在使用4g技术补充或取代传统2g或3g解决方案。
·到2019年，26%的全球设备和联接将支持4g。
·全球范围4g联接的数量将增长18倍，到2019年联接数量将达到30亿。
·到，3g的联接份额将超过2g，成为首要蜂窝技术。
·XX年，4g联接占总移动数据流量的40%;到2019年，4g联接将占总移动数据流量的68%。
·XX年，4g联接每月平均生成2.2 gb的移动数据流量;到2019年，4g联接每月平均将生成5.6 gb的移动数据流量，比非4g联接的平均1.0 gb流量/月高5.4倍。
wi-fi卸载流量超越蜂窝流量
“卸载”是指来自双模设备的流量，通过wi-fi和小基站网络支持基站和wi-fi联接，不包括笔记本电脑。卸载发生在用户或设备层面，指从基站联接切换至wi-fi和小基站访问。ciscovni全球移动数据流量预测报告(XX-2019)移动卸载预测数据包括来自公共热点和住宅wi-fi网络的流量。XX年，46%的总移动数据流量被卸载;到2019年，54%的总移动数据流量将被卸载。
wi-fi语音(vowi-fi)超越lte语音(volte)
鉴于wi-fi技术的增长和所扮演的战略移动网络角色，今年的调查包括分析
vowi-fi与其他移动语音服务对比的情况。vowi-fi并不是新事物，但早期的解决方案存在一些限制，影响了其采用和最终用户的体验。电信级vowi-fi解决方案现已推出，能够提供给非sim设备，如纯wi-fi平板电脑。vowi-fi在未来五年有望显著增长。
·到，vowi-fi流量(10.8 pb/年)将超过volte流量(10.7 pb/年)。
·到2020年，在每年使用的分钟数方面，vowi-fi将超过volte。
·到2019年，vowi-fi使用分钟数将占所有移动ip语音流量的一半以上(53%)。
·到2019年，支持wi-fi的平板电脑和pc数量(19亿)将为支持蜂窝的平板电脑和pc数量(5.42亿)的3.5倍。
移动云流量的增长
云应用和服务(如netflix、youtube、pandora和spotify)使移动用户能够克服移动设备的内存容量和处理能力限制。
·从XX年到2019年，移动云流量将增长近11倍(从2 eb/月增长至21.8 eb/月)。
·XX年，云应用占总移动数据流量的81%;到2019年，云应用将占总移动数据流量的90%。
主要地区增长预测
在预测期间的移动数据流量增幅方面，中东和非洲地区预计将实现最高的地区增幅。以下列出了到2019年各地区的增幅：
1.中东和非洲将达到72%的复合年增长率和15.3倍的增长
2.中欧和东欧将达到71%的复合年增长率和14.4倍的增长
3.亚太区将达到58%的复合年增长率和9.7倍的增长
4.拉丁美洲将达到59%的复合年增长率和10.1倍的增长
5.北美将达到47%的复合年增长率和6.8倍的增长
6.西欧将达到48%的复合年增长率和7.1倍的增长
在移动数据流量生成方面，亚太地区预测将生成最多的移动数据流量。
以下列出了到2019年各地区的预期移动数据流量生成：
1.亚太区：到2019年每月9.5 eb
2.北美洲：到2019年每月3.8 eb
3.西欧：到2019年每月2.4 eb
4.中东欧：到2019年每月3.5 eb
5.中东和非洲：到2019年每月3.0 eb
6.拉丁美洲：到2019年每月2.0 eb
cisco mobile vni预测方法
cisco vni全球移动数据流量预测报告(XX-2019)基于独立的分析预测和真实的移动数据使用调查。在这一基础之上，思科进行了自己对移动应用采用、使用时间和传送速度的预测。移动宽带速度和设备计算能力等主要支持因素也计入了cisco mobile vni预测和结果中。
思科产品和解决方案市场营销副总裁doug webster表示：“更强大移动设备的持续采用和新兴m2m应用的更广泛部署，以及更快速无线网络覆盖范围的不断增加，都将是未来几年移动流量显著增长的主要推动因素。随着万物互联(ioe)初具规模，这一以移动计算为中心的环境将为电信运营商带来新的挑战和机会，促使其以独具创新的方式为消费者和商业用户提供各种移动服务和体验。”
4月22日，清华大学发布首个室内pm2.5污染公益调研报告。结果显示，相对于室外pm2.5污染，室内pm2.5污染对人的影响更显著，室内pm2.5吸入量为室外的4倍。调研还发现，办公室的空气质量优于家中。
该调研共获得407名志愿者累计11万小时的室内pm2.5数据。
室内pm2.5吸入量占八成
调研结果显示，在采样时间段内，北京室内平均pm2.5浓度为82.6微克/立方米，属于轻度污染水平，且约有三分之一的时间室内空气处于污染状态，即pm2.5大于75微克/立方米。
研究组负责人、清华大学电子工程系研究员张林告诉记者，根据采集数据计算，志愿者日均面对的pm2.5总量为每小时2020.6微克/立方米，一个人每天吸入肺中的污染物总量累计达到787.3微克，其中室内pm2.5的吸入量占每日总量的80%以上。“这主要是因为人们一天中有大约20小时是在室内，只有4小时在室外。”张林说，室内的pm2.5吸入量是室外的4倍。
17楼以上室内空气更好
调研还发现，室内pm2.5浓度与同期室外pm2.5浓度存在0.67的比例关系，体现了建筑物对人体的防护效应。张林说，建筑因素对空气质量有一定影响，调研结果显示，在同等外部条件下，办公环境的室内pm2.5等级略优于居住环境，“家中有很多污染源，如烹饪、吸烟等，而办公室通常有中央空调，对降低pm2.5浓度有很大帮助。”
而在同一栋楼中，17层以上的楼层，室内pm2.5等级更优;距离主干道大于500米的建筑空气质量则相对更好。这主要是因为高空层的大气流动性更好，主干道则受到机动车尾气排放影响。
烹饪吸烟助长pm2.5
张林同时透露，空气净化器、中央空调对室内空气净化起到明显作用，而开窗通风的作用则因室外情况而异。当室外pm2.5浓度低于75微克/立方米时，开窗通风有利于室内空气质量的改善;但当室外pm2.5浓度高于150微克/立方米时，开窗通风则会恶化室内空气质量。另外，烹饪、吸烟、打扫和其它增尘行为也会对室内pm2.5产生波动影响。
数据来源
407名志愿者 11万小时数据
本次“北京室内环境pm2.5调研行动”由清华大学电子工程系、清华大学建筑环境检测中心等联合发起。在两个半月时间内，调研组共获得北京市407名志愿者累计11万小时的室内pm2.5数据，覆盖全市13个区县的7703个地理位置。
数据采集使用的是清华团队自行研发的基于云端校准技术的pimi便携式pm2.5检测设备，通过对比发现，便携设备采集的数据与本市监测站点的官方数据存在约10%的误差。
据了解，此次研究是清华大学的自主行为，是基于一位研究生的毕业论文。目前，他们还没有和环保等部门沟通过这个研究。而此次调研活动只是一个起点，未来他们还将与医学领域的专家展开合作，基于大样本量数据，探究pm2.5与人体健康之间的关系。
专家观点
室内污染源多不排放pm2.5
针对清华大学室内pm2.5的研究报告，记者采访了多名环保领域的专家。多名专家表示，室内本身的污染源主要来自家具、地板等产生的气态污染物，包括甲醛、挥发性有机物等，还有细菌等一些飘尘，除了做饭会产生少量pm2.5以外，室内在大多数情况下是不产生pm2.5的。室内的颗粒物主要是通过大气传输的，关注大气环境下的空气质量其实就可以知道室内空气质量的大致情况。
对于楼层高空气质量更优的问题，不少专家认为，就颗粒物污染来说，在大气层里高低之间的浓度差异是不大的，就人类活动范围来说，这种差异几乎可以忽略不计。
有专家表示，目前楼层高度和空气质量之间的关系，并没有特别明显的规律。污染物浓度在高度上的垂直分布，一定程度取决于气象条件。静稳条件下，近地面由于受到扬尘等影响，污染物浓度确实较高。但在距离地面约800米的混合层内，pm2.5浓度比较均匀;约300米左右是个分界点，300米以下pm2.5浓度稍高，300米以上稍低。
第二篇：大数据审计调研报告
大数据审计调研报告
胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以\"金审工程\"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对\"大数据\"监督管理成为可能，更为实施以\"大数据\"为基础的审计\"全覆盖\"奠定了基础。
一、大数据技术在财政审计方面的运用
（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的\"金财工程\"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。
（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。
（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。 （四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。
二、社保审计大数据信息管理现状
（一）社保部门数据管理情况。一是社保业务实现网络化。随着金保工程的推进，社会保险\"六险\"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。
（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用\"大数据\"技术架构的系统安全防护的难度。
审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用\"互联网+\"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。 （三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着\"大数据\"、\"云计算\"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。
三、大数据审计发展方向 面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。
（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。
传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。
（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。
传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。 （三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。
以审计大数据为中心建设\"云审计\"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入\"云\"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广\"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究\"的审计模式。
（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。
审计工作应实现\"六大转变\"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升\"四种能力\"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养\"数据先行\"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
