CN113468216A - 一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，包括联网审计系统，所述联网审计系统接受审计检索查询的查询结果，所述审计检索查询包括审计方法自动排序策略、审计数据处理任务预期时间、任务优先级与自动调整和审计库自动查询性能优化，所述审计方法依照重要程度进行自动排序，所述审计检索查询依据审计镜像数据库估算审计数据处理任务预期时间，所述审计数据处理任务预期时间与任务优先级实行自动调整分配，所述审计数据依据多表合一进行查询进行处理，所述审计方法通过关系代数进行查询。有益效果：能有效的实现审计检索查询的数据自动处理，审计速度较快，效率更高。

Description

一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法

技术领域

本发明涉及审计检索查询领域，具体来说，涉及一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法。

背景技术

信息化快速发展的今天，国内各领域基本上都使用计算机来处理数据，而且存储数据的方式不尽相同。审计工作的进行需要各被审对象提供数据，然而各领域被审对象提供的数据具有异构性，甚至是同一领域不同被审对象提供的数据也具有异构性，且近年来社会上各种信息资料呈现出爆炸式的增长和膨胀，使被审数据变得更加复杂和庞大给联网审计过程中处理、存储和应用审计大数据提出了挑战。

如此的审计大数据环境下，该审计中心在提供服务时显得较为吃力，表现为：(1)预处理时间长，且在整批数据处理完成之前联网审计，工作人员几乎不能基于最新数据进行审计。(2)审计过程中疑点查询的速度慢，审计人员一直在等待审计方法的执行。因此建立数据自动化处理机制很有必要。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，包括联网审计系统，所述联网审计系统接受审计检索查询的查询结果，所述审计检索查询包括审计方法自动排序策略、审计数据处理任务预期时间、任务优先级与自动调整和审计库自动查询性能优化，所述审计方法依照重要程度进行自动排序，所述审计检索查询依据审计镜像数据库估算审计数据处理任务预期时间，所述审计数据处理任务预期时间与任务优先级实行自动调整分配，所述审计数据依据多表合一进行查询进行处理，所述审计方法通过关系代数进行查询。

作为优选的，所述审计数据自动化预处理包括业务数据库和数据处理服务器，数据从业务数据库导出经过数据字典、表结构和数据文件处理后导出，数据进入数据处理服务器，同时数据从业务数据库进行备份经过数据字典和数据备份文件进行数据恢复，数据进入数据处理服务器。

作为优选的，所述数据处理服务器包括审计镜像数据库、数据处理规则生成数据处理和审计规划数据库，数据首先进入审计镜像数据库进行处理后进入数据处理规则生成数据处理再次进入审计规划数据库。

作为优选的，所述审计方法自动排序策略包括评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算，评价指标的选定：审计数据的作用是为审计方法提供数据基础，每一个审计方法的执行需要若干张审计数据表进行支持。本专利提出了影响审计方法重要程度的若干评价指标。

①审计方法执行次数：联网审计系统上线以来每个审计方法的执行次数。次数越多，一定程度上说明该审计方法被使用的可能性越大。

②审计方法要素完整度：审计方法体系中，每个审计方法有十三项要素，审计方法库中经常使用到的审计方法其十三个要素是完整的。审计方法要素完整度＝存在的要素个数/13。

③审计方法新颖度：审计方法新颖度记为审计方法修改日至评价当日的天数。

④法律法规新颖度：审计时依照政策进行审计，政策发生变化，通常对应的审计事项会被列为审计重点。法律法规新颖度记为法规颁布日至评价当日的天数。

评价指标矩阵：根据以上提出的评价指标，可以用来评价每个审计方法的重要程度，各个指标的量纲不同，取值范围也不同，文中提到的4个指标对于审计方法重要程度的影响大小是不同的，所以需要对矩阵B中各列值进行加权求和，设4个指标对应权重为w₁，w₂，w₃，w₄，且w₁+w₂+w₃+w₄＝1。由此可得加权评价指标矩阵W为：

评价指标权重向量计算：评价一个目标，且评价指标是多个，遇到这种情况通常选择用层次分析法来解决。第一步将问题抽象化，第二步提取出影响重要程度的指标。第三步自上而下构建出目标的层次模型。第四步根据各个指标之间的相对重要性构建判定矩阵，第五步对判定矩阵进行一致性检验。审计方法重要程度层次结构模型如附图3所示。

判断矩阵值的填入与选定按照“1-9值法”来进行。对矩阵A进行一致性检验并作为归一化，得到权重向量w。

作为优选的，所述审计数据处理任务预期时间的长短与任务的优先级自动调整相互匹配，通过估算公式：

计算审计数据处理任务预期时间，同时在为任务标识优先级时应采取优先级由高到低的顺序进行标识：依照规则编号遍历处理规则表得任务属性集数组。然后继续遍历任务属性集数组。当任务属性集数组被遍历一遍时，即得所有任务的优先级，得到按优先级分组的组任务，且组间任务不重复。初始时每个节点的负载持续时间为0，调度时先遍历优先级最高的一组任务，在其中选取一个预期执行时间最长的任务分配给负载持续时间最小的节点，然后在任务集合中去除任务，并将节点的负载持续时间加上的预期执行时间；接着在该组剩余任务中再选取一个预期执行时间最长的任务：分配给负载持续时间最小的节点，然后在任务集合中去除任务，再将的负载持续时间加上的预期执行时间，直至该组任务全被分配到集群节点中去；此时，最高优先级的任务集合为空，接下来对次高优先级的任务集合执行上述操作，直至将最低优先级组的任务集合为空，退出程序。

作为优选的，所述审计库自动查询性能优化包括多表合一查询优化和关系代数查询优化，所述多表合一查询优化定期将某些数据表中的数据进行汇总、备份、拆分，使得数据库中本应在同一张表的数据就分布到了若干张表中，所述关系代数查询优化应用时比直接改写SQL语句进行优化更简单、便捷，多表合一查询优化：审计数据是审计人员开展审计工作的基础，由被审单位提供。被审单位在平时的业务进行过程中，可能会根据自己的需求对某些表中的数据进行一些适当的处理。比如定期将某些数据表中的数据进行汇总、备份、拆分，使得数据库中本应在同一张表的数据就分布到了若干张表中，关系代数查询优化：审计方法实质是一些简单或者复杂的SQL语句。SQL语句执行效率的高低决定了数据库系统性能的好坏。对关系代数表达式的优化可以实现对SQL语句的优化。而且该方法在应用时比直接改写SQL语句进行优化更简单、便捷，关系代数与SQL转换利用选择运算、投影运算、关系交运算、关系并运算、关系差运算、笛卡尔积运算和连接运算等。关系代数变换规则利用连接交换律、连接结合律、基于投影的串接定律、基于选择的串接定律、选择与投影操作的交换律、选择与笛卡尔积的交换律、选择与差运算的分配律、选择对自然连接的分配律、投影与笛卡尔积的分配律、投影与并的分配律等。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，其特征在于，该基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，包括以下步骤：

S100：首先将被审计对象提供的数据进行数据预处理，使数据经过数据处理服务器实现自动处理；

S200：其次根据评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算来使审计方法自动排序，同时使经过处理的审计数据为审计方法提供数据基础；

S300：再通过镜像数据得出预期时间的估算公司，同时计算出审计数据处理任务预期时间；

S400：然后使任务采取优先级由高到低的顺序进行标识，再根据任务优先级与审计数据处理任务预期时间长短进行分配；

S500：最后使用多表合一查询使审计数据优化，同时使用关系代数查询使审计方法优化，以此来使审计库自动查询性能优化。

本发明的有益效果为：审计数据中心预处理核心是数据转换，首先构建集群进行并发处理，然后将数据处理任务按预期执行时间尽量均衡的指派到各个处理节点上，能有效的实现审计检索查询的数据自动处理，审计速度较快，效率更高，同时将审计方法转换成关系代数，依据审计数据特点，利用关系代数优化规则对审计方法进行重写，从而实现自动查询优化，有效使自动查询优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的运行流程图；

图2是根据本发明实施例的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的数据自动处理流程示意图；

图3是根据本发明实施例的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的审计方法重要程度层次结构模型图；

图4是根据本发明实施例的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的步骤流程图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

根据本发明的实施例，提供了一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法。

实施例一；

如图1-4所示，根据本发明实施例的基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，包括联网审计系统，所述联网审计系统接受审计检索查询的查询结果，所述审计检索查询包括审计方法自动排序策略、审计数据处理任务预期时间、任务优先级与自动调整和审计库自动查询性能优化，所述审计方法依照重要程度进行自动排序，所述审计检索查询依据审计镜像数据库估算审计数据处理任务预期时间，所述审计数据处理任务预期时间与任务优先级实行自动调整分配，所述审计数据依据多表合一进行查询进行处理，所述审计方法通过关系代数进行查询。

作为优选的，所述审计数据自动化预处理包括业务数据库和数据处理服务器，数据从业务数据库导出经过数据字典、表结构和数据文件处理后导出，数据进入数据处理服务器，同时数据从业务数据库进行备份经过数据字典和数据备份文件进行数据恢复，数据进入数据处理服务器。

作为优选的，所述数据处理服务器包括审计镜像数据库、数据处理规则生成数据处理和审计规划数据库，数据首先进入审计镜像数据库进行处理后进入数据处理规则生成数据处理再次进入审计规划数据库。

作为优选的，所述审计方法自动排序策略包括评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算，评价指标的选定：审计数据的作用是为审计方法提供数据基础，每一个审计方法的执行需要若干张审计数据表进行支持。本专利提出了影响审计方法重要程度的若干评价指标。

①审计方法执行次数：联网审计系统上线以来每个审计方法的执行次数。次数越多，一定程度上说明该审计方法被使用的可能性越大。

②审计方法要素完整度：审计方法体系中，每个审计方法有十三项要素，审计方法库中经常使用到的审计方法其十三个要素是完整的。审计方法要素完整度＝存在的要素个数/13。

③审计方法新颖度：审计方法新颖度记为审计方法修改日至评价当日的天数。

④法律法规新颖度：审计时依照政策进行审计，政策发生变化，通常对应的审计事项会被列为审计重点。法律法规新颖度记为法规颁布日至评价当日的天数。

评价指标矩阵：根据以上提出的评价指标，可以用来评价每个审计方法的重要程度，各个指标的量纲不同，取值范围也不同，文中提到的4个指标对于审计方法重要程度的影响大小是不同的，所以需要对矩阵B中各列值进行加权求和，设4个指标对应权重为w₁，w₂，w₃，w₄，且w₁+w₂+w₃+w₄＝1。由此可得加权评价指标矩阵W为：

评价指标权重向量计算：评价一个目标，且评价指标是多个，遇到这种情况通常选择用层次分析法来解决。第一步将问题抽象化，第二步提取出影响重要程度的指标。第三步自上而下构建出目标的层次模型。第四步根据各个指标之间的相对重要性构建判定矩阵，第五步对判定矩阵进行一致性检验。审计方法重要程度层次结构模型如附图3所示。

判断矩阵值的填入与选定按照“1-9值法”来进行。对矩阵A进行一致性检验并作为归一化，得到权重向量w。

作为优选的，所述审计数据处理任务预期时间的长短与任务的优先级自动调整相互匹配，通过估算公式:

计算审计数据处理任务预期时间，同时在为任务标识优先级时应采取优先级由高到低的顺序进行标识：依照规则编号遍历处理规则表得任务属性集数组。然后继续遍历任务属性集数组。当任务属性集数组被遍历一遍时，即得所有任务的优先级，得到按优先级分组的组任务，且组间任务不重复。初始时每个节点的负载持续时间为0，调度时先遍历优先级最高的一组任务，在其中选取一个预期执行时间最长的任务分配给负载持续时间最小的节点，然后在任务集合中去除任务，并将节点的负载持续时间加上的预期执行时间；接着在该组剩余任务中再选取一个预期执行时间最长的任务：分配给负载持续时间最小的节点，然后在任务集合中去除任务，再将的负载持续时间加上的预期执行时间，直至该组任务全被分配到集群节点中去；此时，最高优先级的任务集合为空，接下来对次高优先级的任务集合执行上述操作，直至将最低优先级组的任务集合为空，退出程序。

作为优选的，所述审计库自动查询性能优化包括多表合一查询优化和关系代数查询优化，所述多表合一查询优化定期将某些数据表中的数据进行汇总、备份、拆分，使得数据库中本应在同一张表的数据就分布到了若干张表中，所述关系代数查询优化应用时比直接改写SQL语句进行优化更简单、便捷，多表合一查询优化：审计数据是审计人员开展审计工作的基础，由被审单位提供。被审单位在平时的业务进行过程中，可能会根据自己的需求对某些表中的数据进行一些适当的处理。比如定期将某些数据表中的数据进行汇总、备份、拆分，使得数据库中本应在同一张表的数据就分布到了若干张表中，关系代数查询优化：审计方法实质是一些简单或者复杂的SQL语句。SQL语句执行效率的高低决定了数据库系统性能的好坏。对关系代数表达式的优化可以实现对SQL语句的优化。而且该方法在应用时比直接改写SQL语句进行优化更简单、便捷，关系代数与SQL转换利用选择运算、投影运算、关系交运算、关系并运算、关系差运算、笛卡尔积运算和连接运算等。关系代数变换规则利用连接交换律、连接结合律、基于投影的串接定律、基于选择的串接定律、选择与投影操作的交换律、选择与笛卡尔积的交换律、选择与差运算的分配律、选择对自然连接的分配律、投影与笛卡尔积的分配律、投影与并的分配律等。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，其特征在于，该基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，包括以下步骤：

S100：首先将被审计对象提供的数据进行数据预处理，使数据经过数据处理服务器实现自动处理；

S200：其次根据评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算来使审计方法自动排序，同时使经过处理的审计数据为审计方法提供数据基础；

S300：再通过镜像数据得出预期时间的估算公司，同时计算出审计数据处理任务预期时间；

S400：然后使任务采取优先级由高到低的顺序进行标识，再根据任务优先级与审计数据处理任务预期时间长短进行分配；

S500：最后使用多表合一查询使审计数据优化，同时使用关系代数查询使审计方法优化，以此来使审计库自动查询性能优化。

本发明的有益效果为：以上方案，能有效的实现审计检索查询的数据自动处理，审计速度较快，效率更高。

综上所述，借助于本发明的上述技术方案，能有效的实现审计检索查询的数据自动处理，审计速度较快，效率更高。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，包括联网审计系统，所述联网审计系统接受审计检索查询的查询结果，所述审计检索查询包括审计方法自动排序策略、审计数据处理任务预期时间、任务优先级与自动调整和审计库自动查询性能优化，所述审计方法依照重要程度进行自动排序，所述审计检索查询依据审计镜像数据库估算审计数据处理任务预期时间，所述审计数据处理任务预期时间与任务优先级实行自动调整分配，所述审计数据依据多表合一进行查询进行处理，所述审计方法通过关系代数进行查询。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，所述审计数据自动化预处理包括业务数据库和数据处理服务器，数据从业务数据库导出经过数据字典、表结构和数据文件处理后导出，数据进入数据处理服务器，同时数据从业务数据库进行备份经过数据字典和数据备份文件进行数据恢复，数据进入数据处理服务器。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，所述数据处理服务器包括审计镜像数据库、数据处理规则生成数据处理和审计规划数据库，数据首先进入审计镜像数据库进行处理后进入数据处理规则生成数据处理再次进入审计规划数据库。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，所述审计方法自动排序策略包括评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，所述审计数据处理任务预期时间的长短与任务的优先级自动调整相互匹配。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法，其特征在于，所述审计库自动查询性能优化包括多表合一查询优化和关系代数查询优化，所述多表合一查询优化定期将某些数据表中的数据进行汇总、备份、拆分，使得数据库中本应在同一张表的数据就分布到了若干张表中，所述关系代数查询优化应用时比直接改写SQL语句进行优化更简单、便捷。

7.一种基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，其特征在于，用于权利要求1所述的基于数据自动化信息处理技术的审计检索查询方法的方法，包括以下步骤：

S100：首先将被审计对象提供的数据进行数据预处理，使数据经过数据处理服务器实现自动处理；

S200：其次根据评价指标的选定、评价指标矩阵和评价指标权重向量计算来使审计方法自动排序，同时使经过处理的审计数据为审计方法提供数据基础；

S300：再通过镜像数据得出预期时间的估算公司，同时计算出审计数据处理任务预期时间；

S400：然后使任务采取优先级由高到低的顺序进行标识，再根据任务优先级与审计数据处理任务预期时间长短进行分配；

S500：最后使用多表合一查询使审计数据优化，同时使用关系代数查询使审计方法优化，以此来使审计库自动查询性能优化。

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