МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ ФИНАНСОВОГО КОНТРОЛЯ

Abstract

С каждым годом увеличивается объем корпоративных данных, подлежащих анализу в рамках финансового контроля, вследствие чего актуальным является внедрение методов обработки больших данных в практику субъектов контроля. Целью исследования является разработка и апробация методов обработки больших данных в целях решения задач организаций государственного и частного сектора, проводящих мероприятия в области финансового контроля. В качестве методов исследования выбрано три наиболее перспективных и эффективных средств обработки больших данных, которые в то же время не требуют использования громоздкого математического аппарата или значительных компьютерных мощностей для их реализации, а именно статистический инструмент выявления искажений в финансовых данных закон Бенфорда, кластеризация методом К-средних и средства BI-системы Power BI. Результатом исследования является подтверждение результативности и эконо­мической эффективности рас­сматри­ваемых методов обработки больших данных, а также обоснование практической возможности их внедрения в качестве инструментов финансового контроля. Исследование проведено в студенческой Лаборатории финансовой разведки НИЯУ МИФИ.