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审计人员到底要懂什么？！这个问题十年前和现在的思考结果发生了很大的改变。 十年前，我刚开始做Arbutus审计数据分析专业工作的时候，曾和一些中国大型央企的内审部负责人聊天，问他们一般喜欢招聘什么样的人才充实自己的队伍？ 他告诉我，一般会倾向于名校的文科生，特别是学语言文学的，简单讲就是要会写东西。 当时审计工作的一个非常重要的内容确实就是要完成一份合乎各方要求的审计报告。一份出彩的报告离不开优秀的文字功底。 十年后再问起招人这个问题，答案变得越来越有趣。 大家都开始说要招懂计算机的，最好是学计算机专业的。在名企中大家都在努力寻找懂数据又懂业务的复合型人才。 一份出彩的报告内容，不光靠文字功底，更需要含有更多量化客观数据证据要求的不断提升，内审部门对人才需求的选择标准已然发生改变。 懂计算机、懂业务、懂数据，每一项都很专业，要真弄懂恐怕都很不容易。讲真，要有效的开展审计数据分析工作，实际上也并不是非要完全掌握才行。 让我们感悟一下这几项能力。 尽管大家都说要寻觅计算机人才，但仔细想来，其实是需要有数据分析能力的人才。 而擅长计算机就一定懂数据运用吗？其实并不是！ 你辛苦引进的计算机专家，好像并没有想象中那么好用，难道是计算机能力不够？我们发现，问题多数出在计算机专家其实并不很清楚怎样配合审计业务自主的完成一系列有效的数据分析应用。 有些人错误认为，数据自己开口会说话。那为什么现实中，懂计算机的专家并没有像想象中轻松的让数据开了口？ 事实上，懂计算机更像是懂一种技术操作能力，制定目标和具体的操作逻辑，并不在懂计算机的这种技术操作能力范畴内，懂数据其实是一种额外的能力。 事实上，要清晰的理解什么是懂数据，我们可以从讨论懂业务的业务人员到底懂不懂数据，到底懂多少这个问题开始。 我们想一下，有没有业务的管理者是从不看经营数据的？好像没有吧！所以懂业务的业务专家天然有一套自己理解和使用数据的方法，只不过不够计算机而已。 为了更好的理解懂数据，我们来看一种懂数据的状态。假设一个数据专家获得了有关某个业务的数据，而他对这个业务本身是完全陌生的，那会发生什么呢？ 他一定会对这些陌生的业务数据从各个维度的统计、各个时间区间的比较，甚至运用一些数学模型来推导出和这些业务数据相关的业务分析结果。但是不懂业务就搞不懂业务数据分析的结果。举个例子： “老王是搞数据分析的，学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算啊算，得出结论：今年2月份营业收入远远小于其它月份。老王试图用spss、sas中的数据挖掘模型找出原因但至今无果。” 正在百思不得其解时，走过了一位扫地阿姨，弱弱的说＂2月份是春节，几乎所有的公司半个月无人上班…“ “我勒个去…..！ 老王恍然大悟。古有扫地僧，今有扫地姐啊。 因此，懂数据并不是指一个人有能力使用数据做出一个统计报告，而是指这个人能够通过自身对数据的分析运用能力，设计出满足需要的统计报告，能把统计报告实现最多只能算懂计算机，只有会设计数据分析逻辑才算懂数据。 这时候这名数据专家他理解、运用和分析这些业务数据的时候，就会充分从业务特性的角度去设计整个分析方法，而不需要使用通用分析方法去不断的尝试，当然效果会更好。 所以简单讲，懂计算机并不是意味着懂数据，而懂计算机对于要从事审计数据分析工作的审计人员来说相对比较容易解决，只需要先达到能学会运用一种工具完成数据获取、分析就行了。其实这已经包含了计算机能力中的数据库、SQL以及简单的编程能力，但绝不是需要你达到程序员的级别和程度。 我们审计人员还可以选择类似于Arbutus的这种专业审计数据分析工具，进一步简单的一次性解决这所有问题。只需学习一种图形化工具技能，就可以满足所有分析工作中的计算机技能需要。 首先，审计人员缺乏操纵数据的能力，可以通过使用Arbutus审计数据分析工具进行弥补。 其次，审计人员提升能够自由灵活的操纵数据解决问题的能力。这需要让审计人员接触更大范围的业务数据。审计人员在以往的工作中，使用的是有限的结果数据大部分是别人给的结果数据，这样利用数据的范围被局限在了这些有限的结果数据内。 最后，要不断的分享审计人员更多处理和运用数据的方法和思路，结合业审计人员本身的业务专长，这样就能很好的胜任审计工作中的新挑战。 END  微信又改版啦！ 很多朋友都想知道 如何第一时间看到内审之友干货文章 【简单三步】 再也不迷路 |
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