4.1.1 审计数据的风险性
4.1.1.1 数据的采集风险
对被审计单位审计大数据分析的第一步就是数据采集，对于绩效审计的基础数据采集仍然存在很大的风险。主要体现在：
（1）采集数据的渠道单一。“国务院关于加强审计工作的意见”中指出，审计机关按照制定的管理程序和报告程序，需定期从企业和政府机构获取相关数据。因此，审计人员对公立医院采集数据时，这样的报送途径可能存在一定的滞后性，对数据访问渠道单一，更加加剧了数据采集风险。
（2）数据采集范围的不确定性。由于审计大数据的获取来自许多不同的数据库，审计大数据的收集是多领域，多行业，多级数据采集。毫无疑问数据越多越好，但是如此庞大的数据，实现全面收集是不现实的，特别是对于存储量大，价值低，质量低的大数据定会造成信息过大，导致存储空间浪费,甚至带来错误的引导，加剧了数据采集风险。
（3）数据的真实性有待检验。数据杂乱不准确必然影响数据的真实性，数据价值的基础是数据的真实性,在公立医院绩效审计中的各项指标体系在关注绩效成果的同时，支撑医院内部控制运行的数据信息并非都真实可靠，公立医院的数据采集阶段的风险防范意识不够，通过这种方式，根据数据披露的医疗服务价格，相关药品价格或主要政策信息仍有待检验。
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5 结论与展望
5.1 结论
随着信息技术与经济社会的交叉融合，以数据分析为核心的计算机审计成为国家审计的重要手段，大数据时代的到来使审计工作面临挑战，如何便于审计人员从整体上把握审计大数据的情况，发现被审计单位电子数据中的关系、规律和趋势，分析更深层次的问题，成为大数据环境下开展审计工作的一项重要任务。
本文结合目前大数据环境背景下公立医院绩效审计对于数据可视化技术的分析需求，研究基于数据可视化技术的电子数据审计方法，并以 H 公立医院药品加成审计的为例，借助 E-charts 的数据可视化分析工具，不仅分析了 H 公立医院是否存在药品加成情况，同时还深度分析了药品加成存在的规律。药品加成这一案例更加凸显公立医院绩效审计内容的补偿机制，审计国家取消药品加成这一举措是否实施到位，其次，通过对该公立医院的数据预处理和基于可视化模型透视的潜在信息证明该医院是否在运行机制的效率上存在绩效漏洞。
由本文的研究可知，相对于传统的电子数据审计方法，数据可视化技术的电子数据审计方法具有以下优点：一方面，通过对被审计数据进行可视化建模可以发现被审计单位产生问题的更深层次规律，便于审计人员从根源上发现问题。另一方面，为今后的相似的项目审计提供理论方法和依据，本文研究的公立医院药品加成的案例只限定在医学医疗领域，数据可视化分析还广泛运用于交通运输、资源环保、人口地理、建筑市政、制造业等行业或业务的审计中，这些领域都可以通过可视化手段洞察被审计对象发生的深层次问题，还需要我们进一步验证，进一步研究其存在的重大风险隐患问题，及时提出防范和化解风险的对策建议，同时为审计人员开展相关审计项目提供经验数据。
参考文献(略)
