审计与小数据、大数据、VBA和Python

众所周知，大数据就是海量数据，如视频网站每天用户上传的视频数量数以万计，这个“万计”是以GB为单位吗？不，是PB为单位，即1PB等于差不多100万GB。这就是大数据了。这些数据如果没有分析的话，是没用的，如我想知道视频网站上最受欢迎的裙子，我如果不将视频数据转换为一种能比较的单一格式，如Excel表格，这堆大数据就对我没用的，相反，如果我做了数据分析，找出了最受欢迎的裙子，这堆大数据就有用了。

当前做数据分析工作的朋友，大部分人能使用Excel吧，毕竟不会用的，估计都退休了。如果某天，你需要面对的数据量是以PB为单位的Excel文件，恐怕做到退休都无法完成吧。

估计别人以为我是说笑，其实，这不好笑，我只说一件事，传感器越来越智能了。不谈传感器的概念，我举几个例子你就明白了，人脸识别的摄像头，蓝牙体温计，声控防盗门等等。生物为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官，而我们为了让机器从外界获取信息，发明了传感器，这样会不会好明白一点。

当越来越多的企业借助传感器来进行记录工作，如仓库的收发存，物流的出车记录，发票的开具工作，货款的收款记录均通过传感器来处理，这样，这些传感器产生的数据，他们每天所产生的数据就不再以GB为单位，而是以PB，EB为单位了。

再长远一点，如果未来是以无线信息技术为载体的话，即，无纸化+手机终端+网络云+物联网，数据的输入，存放，输出都不需经过人手处理的，能自动记录事件的时间，地点，人物，起因，经过和结果。你面对的，除了大堆的数据，还将是很多颗粒度非常细的数据沙，你必须利用更好的数据处理工具。

有人认为，审计中最重要的是职业判断，风控理论，而审核数据，数据分析这些工作，只是审计手段中的一部分，不需要太重视。我觉得，随着技术革新促进产业结构的不断调整，固守之前的风控理论，无疑是“刻舟求剑”。虽然现在很多行业的信息化程度不高，但不代表信息技术真的不重要。

我们目前正面临着一个重大的历史节点。应该说，改革开放的三十余年后，中国在工业化、信息化、网络化方面交出了一份不错的成绩单。如今世界正式迈入大数据时代，世界也向我们出了一份试卷。

小数据与大数据

如果以数据量进行划分，工业时代可以被划分为大数据时代和小数据时代。目前有多很的讨论，如大数据时代与小数据时代的划分标准。而我有一些不同的想法，这个就是获取数据的成本。

在20年前，获取大量的数据是一件高成本的事，我记得，想要获取客户的消费喜好，需要专业调查公司做大量的统计工作，有的公司采用抽样的方式来进行统计，有的公司采用问卷调查进行统计，无论结果如何，而且这些数据录入和输出都需要人手操作，而且，对获取数据的源头是有限制的，即我只调查1000人，或我只抽样1000人，这个是小数据时代下无可奈何的妥协。

而现在，随着智能手机，5G网络，云计算，物联网的出现，获取数据的成本已经大大降低了，以手机为例，智慧手机除了能上网之外，还是一个很好的传感器。在这一次的新冠疫情当中，出现了手机加载的“健康码”，就是大数据应用的一个例子。

“健康码”其实不是证明你是否健康，而是证明你进过的超市、坐过的公交、乘过的飞机火车等，是否有高危人群。其信息来源包括公民登记、企业登记、基层登记。如果你不幸的与感染者同时进出超市，那么你的“健康码”就从绿变红了。还有，如果你去了另一个城市，手机能自动记录你去过的时间和地点，“健康码”就会自动更新。

这个时候，智能手机就是一个数据收集点，而全国几乎人手一台的情况下，数据的产生、记录和传递就比较省成本了。当18个省的出行数据通过手机网络汇总到数据中心后台，同时让各个省的数据得到数据互认，从而实现对人群流动的精准管理。

我个人认为，大数据与小数据之间并没有绝对的界限，但以获取成本来划分，能相对准确。毕竟，一个技术能不能得到社会的承认，很大一部分是他的成本能不能让人接受。

除手机之外，人脸识别摄像头也是一个很好的传感器，它承担着图像采集的任务，而图像采集之后，就与服务器中的数据库进行比对，如身份证数据比对。这样一来，就可以判定两个人是否为同一人。这个数据比对的过程其实也是大数据应用的过程，因为用一个人的特征去搜索14亿人的数据，无论如果，都是小数据时代所不能达到的。

 

虽然大数据被炒得火热，但很多时候，对于个人而言，记录身边的点点滴滴，小数据就够了。比如，今年的我比去年的我增加了多少斤肉，我要跑多久才可以减少一斤肉，只要小数据就可以了。

VBA与小数据

在windows2.0的时代，EXCEL已经出来了，当时Windows系统只卖99美元，还捆绑了EXCEL。几年之后，EXCEL从Windows分割出来，却被捆绑到Microsoft office中，同一时期，VBA（Visual Basic for Applications）刚刚从BASIC语言基础上开发出来，还属于非常先进的计算机语言，微软也将其内嵌在Microsoft Office，这样一来，EXCEL和VBA就走在一起了。老实说，这在当时是非常先进的，因为一个是可视化表格和一个可视化是计算机语言，两者集成在一起，使批量处理变得简单和高效，是一个划时代的标志。可以说，Microsoft Office取得巨大成功的一个重要原因就是VBA。

VBA中的B，就是Basic语言，Basic是非常亲民的语言，其诞生于70年代，是专门为非计算机人士而设的，只要英语语法过关，基本能猜到语句的含义。本人学的第一个计算机语言就是Basic，在电脑兴趣班中上三四节课，就能写一个简单点的小程序。而VBA仍然继承了Basic语言的关键字和语法，所以算是易学易用的一种语言。功能上，VBA与微软的产品融合得不错，所以在Windows系统中运行一点都不吃力。

以我的古董电脑为例，在WinXP系统下，EXCEL的工作表最大行数是100万行左右，所以如果数据量多的话，就要分成很多个工作表。如果运行一个超过50MB的Excel文件，系统会变得有点卡，如果做一个筛选后合并计算，除了执行时间长之外，还一不小心就宕机。但如果事先用VBA进行筛选后合并计算，执行时间短，而且没感觉到系统变卡。

另外，VBA可以进行批处理，例如，要将十几个分公司的花名册汇总到一张表中，简单点的就是打开所有分公司的花名册文件，然后用复制黏贴的方法将名单汇总到一张表中。但如果分公司不是十几个，而是几百个，这就麻烦了。不过，如果有VBA，可以使用FileArr函数和For…Next…语句，就可以几百个公司的花名册汇总到一张表中。

当然，这是有限制的，当一个EXCEL文件达到200MB的时候，连打开文件都变得很慢时，想查找数据，就要将EXCEL文件导入ACCESS中，进行查找。ACCESS可以进行分类汇总，条件查询等，另外，ACCESS内也有VBA的，所以批量处理也不是问题。

不过问题来了，ACCESS也是有限制的，最大的上限是2GB，所以，如果文件大的话，最后还需将数据进行拆分。于是数据库软件出来了，知名的如Oracle、MySQL、SQL Server等，当然，这个是服务器级的，毕竟在1990年，是没有8G内存的个人电脑的，普遍是128MB的内存，能用数据库的都是企业级服务器。而在数据库软件之中，最贵的是Oracle，为什么？除了稳定性强外，他的功能齐全，能对数据能进行可视化分析，对大企业的决策层是非常有帮助的。

当时，电商还是一件新鲜的业务，并不是所有人都看好的，除了极少数人，没人会想到电商日后的辉煌，更没有人想到有公司一天的交易量会是2000亿，一分钟的交易量会是65亿。可以说，电商的辉煌催生了云计算，也为大数据提供的物理基础。

Python与大数据

Python与VBA不一样，它是一种解释型语言，编程涉及更少的代码行。它能够以最少的代码行执行程序。另外一个就是开源，Python作为一种开源语言，能支持多种平台。而且，它可以在Windows和linux等各种环境中运行。

Python的受欢迎程度如下：

 

Python具有支持数据处理的内置功能。您可以使用此功能来支持对非结构化和非常规数据的数据处理。这就是大数据公司偏爱选择Python的原因。

例如在数据分析中，Python有pandas（熊猫）库。它能够从多个来源读取数据，并具有一些内置的可视化效果，可用于将结果绘制成图表，可将完成的分析结果转换为Excel电子表格。同时，他提供了：数值计算、数据分析、统计分析、数据可视化的功能。特别在很多的金融数据分析，经常见到他的身影。

Python的强大是建立在一系列强大的开源库上面的，无论是神经网络、智能算法、数据分析、图像处理、科学计算，都有各式各样的库在等着你用。而这些是VBA语言是没有的。

另外，与其他语言相比较，Python能与Hadoop完全兼容的。Hadoop是一个大数据框架系统，非常出名，有人说，Hadoop是大数据的代名词，这个不过分，因为Hadoop它是开源的，能用于多台计算机的，解决大量计算和处理大量数据使用的软件，特别是它能存储PB级别的文件。所以你会用Hadoop，你就成为大数据市场上最抢手的员工。

由于笔者不是做Hadoop开发的，所以就不多介绍了。

我在这里强调Python与大数据，是因为Python可以成为审计的一个工具，在审计之前，很多会计师事务所都要做风险评估程序，什么是风险评估程序呢？在回答这个之前，先说一下什么叫做“拇指规则”，这样好理解一点。

“拇指规则”是指的是在农业播种时，为了达到合适的种子深度，拇指经常被用来快速地测量种子掩埋的深浅，而在经济领域，指的是指经济决策者对信息的处理方式不是按照理性预期的方式，把所有获得的信息都引入到决策模型中。他们往往遵循的是：只考虑重要信息，而忽略掉其他信息。否则信息成本无限高。

是不是很熟悉？

风险评估就是审计程序当中的那只拇指，从而判断风险大小的，其中更多的是主观判断。

为什么现在还需要主观判断？这是因为时间，无错，时间不够用。

注册会计师职业是在第二次工业革命后期正式成熟的，在产业集团化的背景下，风险评估为导向的审计模式与运用方式，可以更省时间，举个例，为了证明你批烤鸭是安全的，以食品安全法为原则设计了一系列的问卷调查测试，然后判断抽查的范围。如我认为这批烤鸭的安全风险是低的，我这次抽十只烤鸭进行检查，这样节省了时间。

但是，如果是风险不单独存在于食品安全，而是在禽流感的话，这样的风险就被低估了。

还好，随着信息化的发展，其实就是以信息为基础的第三次工业革命，有人提出了用大数据来解决样本不足引起的风险，即我每一只烤鸭从他从鸭蛋到烤制的过程都有数字记录的，是的，每一只鸭子，而不是十只，这样的话，风险就转移了。这个方向有很多人在探索，笔者也在探索之中，而Python就是其中的一个探索工具。

Python用法举例：

先说Python，因为相比较VBA，Python的语法更简单，而且容易理解，之后再去学VBA，就能举一反三。

如用Python打印“我是中国人”

 

如果用VBA打印“我是中国人”