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[稽核]稽核證據分類、來源及考量
稽核人員於查核時最需講求證據
有幾分證據說幾分話，更是稽核人員於撰寫稽核報告時之要求
於舞弊調查時更講求證據是否能用於法律行動，因此須注意以下兩種證據效力：
證據能力：指作為證據的資格。
證據力(證據證明力)：指證據與待證明事實的關係，若是證據力越強，陳述原事實的能力及相關度則越高。
而內部稽核的目的不僅是舞弊的發現，更希望能發現內稽內控設計是否存在漏洞，進而改善降低風險，同時也期盼能協助企業營運提高效率
因此針對稽核證據也會有以下不同的分類方式：
稽核證據標準分類：
★充分性：事實可用，具說服力
★可靠性：完整無錯誤
★攸關性：相關
★有用性：有效性、一致性、時效性
證據來源：(依可信賴度高至低排列)
1.外來證據：由第三者產生，直接交予內部稽核人員的資料，例如：函證。
2.外來→內部證據：由外界產生再經由受查單位處理保存的資料，例如：發票、客戶訂單。
3.內部→外來證據：由受查單位產生而後再經外界處理的資料，例如：送貨單。
4.內部證據：由受查單位自行產生及處理之資料。
查核程序而來之稽核證據：
★訪談、詢問：口頭證據
★複算：具有事實、客觀及適切之證據
★詳細測試：順查或逆查營運活動及交易有關之文件及記錄所得的證據
★觀察、檢視
★審視：如瀏覽，其目的在於偵查不尋常項目或事件
★統計抽樣的證據
★函證
★分析性覆核：研究及比較資料間的關聯性
蒐集證據之考量因素：
★不同形式之證據組合
★稽核目的而決定證據之型態
★風險考量
★成本效益之考量
★重大性原則
證據型態：
★實體證據：觀察、審查
★證言證據：訪談
★分析性證據：分析性覆核、統計抽樣
★文書證據：問卷、合約、函證
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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