数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供各类数据支持的战略集合，被认为是商业智能的核心组件。数据进入数据仓库前需要抽取、清洗、筛选、归类，以保证数据质量，也易于后期查找、分析。

数据管理是指企业将数据作为组织资产并对其管理的一系列具体化的管理。数据治理从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核等多个维度对企业的数据进行全方位整理、建设及持续改进。

数据分析的类型：

描述性数据分析：描述事件;诊断性数据分析：寻找问题产生的原因;预测性数据分析：预测未来的趋势、结果;规范性数据分析：确定未来预测情况出现时, 企业应采取的行动。

数据分析的影响：

数据分析面临的挑战。

数据接口：注册会计师需要为客户的系统开发接口和映射编码，以便能够从系统中提取数据。

数据转换：注册会计师需要决策对数据进行的转换和改变，以便实现数据的可用性。

数据容量：数据分析的规模和范围可能超出标准服务器的容量。

数据保留：注册会计师需要考虑保留数据的方式，以满足审计准则的文件记录要求。

数据分析对审计准则的影响

使用数据分析技术使得注册会计师可以执行超大规模工作，审计准则需要彻底的变革以反映新技术的发展。

审计准则只需要适当修改以反映一些效力强大的审计新技术。

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