IT Audit · Data Analytics · ERP Data Matching
专注于四大IT审计需求的自动化工具构建的机车佬：从 SAP ECC & S4 Hana/ 用友U8 / OMS / DMS / 金蝶 等多源系统提取数据，构建采购、销售三单匹配、业财核对、经营数据分析、JETesting 等对账流程，输出可复核、可追溯的差异分析结果。
A motorcycle rider building automation tools for Big-4 IT audit: extracting data from SAP ECC & S/4HANA, Yonyou U8, OMS / DMS, Kingdee and more, and building reconciliation pipelines for purchase & sales three-way matching, business-finance reconciliation, operating-data analysis and JE testing — delivering reviewable, traceable variance analysis.
- 四大IT审计背景（DTT2year、KPMG2year），现专注审计数据分析与自动化工具建设 Big-4 IT audit background (2 yrs DTT, 2 yrs KPMG), now focused on audit data analytics and automation tooling.
- 把审计逻辑沉淀为可复用的数据工具，覆盖采购 / 销售三单匹配、SAP 取数、多源对账 Turning audit logic into reusable data tools — purchase / sales three-way matching, SAP data extraction, multi-source reconciliation.
| 仓库 | 说明 |
|---|---|
| gvmeakiss-notebook | 个人技术笔记本 · 通用工具配置收录（Shadowrocket 通用分流配置：国内外分流 / 去广告 / 长连接优化） |
本主页仅用于技术交流，分享**无收益分成（no-revenue-sharing）**的通用代码处理逻辑。所有公开内容已依据下列法律法规进行脱敏处理：
- 《中华人民共和国个人信息保护法》第五十一条、第七十三条 — 对涉及的个人信息采取 去标识化（de-identification） 处理（删除直接标识符，使信息在不借助额外信息时无法识别特定自然人），并尽量达到 匿名化 标准；
- 《中华人民共和国数据安全法》第二十一条、第二十七条 — 对数据实行 分类分级保护，并针对公开内容采取相应的技术保护措施，保障数据安全；
- 《中华人民共和国反不正当竞争法》第九条 — 对原项目中的 商业秘密（客户名称、法律实体、内部标识、经营数据等）予以剔除与脱敏，避免不当披露。
脱敏范围：客户名称、法律实体、内部标识/代号、真实地址、支付与账户信息、订单/商品编码、财务数据及任何客户底稿（xlsx / sql / zip 等）。任何财务数据与客户工作底稿均不在本主页及其仓库中存储或上传。
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29 个公开仓库，按能力域分组；★ 为核心可复用工具（建议先看），「类型」标注其适用边界（通用底座 / 具体客户项目）。 29 public repos grouped by capability; ★ marks core reusable tools (start here). The 类型 column marks the scope: generic foundation vs. client-specific project.
| 仓库 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| ★ sap-abap-data-extraction | SAP ABAP 取数 KAAP 配置与操作手册（FI / MM / SD），分模块取数范围与审计场景映射（三单匹配 / 序时账-余额核对） | 通用 | ABAP · XML · PDF |
| kpmg-da-skills | 7 个可移植 Codex 审计数据分析技能（含 workbench 路由） | 通用 | Skills · Codex |
| purchase-three-match-configurable | 可配置通用数据匹配工具包（SQL 解析 / 缓存 / 匹配键 / 分类驱动） | 通用 | Python · Pandas |
| ★ sales-oms-dms-match | OMS / DMS 双源销售三单匹配（5 类差异，多销售组织分组导出） | 通用 | Python |
| u8-inventory-valuation | U8 存货发出计价审计复核（CAATS / ITA 职责分离双工作簿） | 通用 | Excel · U8 |
sap-abap-data-extraction 是执行三单匹配与序时账核对的基础。按 FI / MM / SD 三个模块配置 KAAP 取数脚本，分别支撑财务核算、采购与销售三单匹配。
| 仓库 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| 📒 FI — 财务取数 | 抽序时账（BKPF + BSEG）与余额表（FAGLFLEXT / GLT0）、次要索引、科目主数据，支撑序时账-课余表勾稽（含 SAP 标准表参考） | 通用 | ABAP · XML |
| 📦 MM — 采购取数 | 抽订单 / 采购历史（EKBE 枢纽）/ 收货 / 发票，支撑采购三单匹配（含 SAP 标准表参考） | 通用 | ABAP · XML |
| 🚚 SD — 销售取数 | 抽订单 / 交货 / 开票 / 凭证流（VBFA），支撑销售三单匹配（含 SAP 标准表参考） | 通用 | ABAP · XML |
通用三单匹配逻辑：采购订单（PO）× 收货（GR）× 发票（IR）三方核对，按
(EBELN, EBELP)关联，输出四大类十三子类差异分析与可复核审计底稿。下列为核心可复用工具包；客户专属落地版见折叠。
| 仓库 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| ★ purchase-three-match-configurable | 可配置通用数据匹配引擎（SQL 解析 / 缓存 / 匹配键 / 差异分类 / Excel 导出，配置驱动） | 通用 | Python · Pandas |
| purchase-three-match-toolkit | SAP MM 采购三单匹配（四大类十三子类差异分析，KPMG 格式 TXT） | 通用 | Python · Pandas |
| purchase-three-match-final | 采购三单匹配整合版（四大类13子类，SAP ECC/S4） | 通用 | Python |
客户落地实现（客户N / 客户Q / 客户M 专属，逻辑同核心工具包）
- purchase-three-match-newhope — 客户N 采购三单匹配落地版（含 SAP 取数配套文档）
- purchase-three-match-aqpp — 客户Q 2026 三单匹配归档索引（订单 / 发运 / 发票，客户Q-01~24）
- miaoke-purchase-2026 — 客户M 2026H1 采购三单匹配（订单行粒度全外连接 + 客户Q 24 组）
通用三单匹配逻辑：销售订单 × 交货单 × 发票三方核对，覆盖 SAP SD（
(VKORG, VBELN, POSNR)/AUBEL,AUPOS）与 OMS / DMS 双源，输出 13 场景 / 5 类差异。下列为核心可复用工具包；客户专属落地版见折叠。
| 仓库 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| ★ sap-sd-three-match | SAP SD 销售三单匹配（13 场景，按公司批量并行，关联键回退 + 借贷正负） | 通用 | Python · SAP |
| sales-three-match-toolkit | SAP SD 销售三单匹配（大表 30GB+ 优化 / 负开票冲账 / Untested 四表） | 通用 | Python · Pandas |
| ★ sales-oms-dms-match | OMS / DMS 双源销售三单匹配（5 类差异，多销售组织分组导出） | 通用 | Python |
客户落地实现（客户N / 客户M 专属，逻辑同核心工具包）
- sales-three-match-newhope — 客户N 销售三单匹配实施版（含使用示例与排错）
- sales-three-match-newhope-2026 — 客户N 2026 销售三单匹配（客户Q 无交货金额 24 子组）
- sales-three-match-miaoke-2026 — 客户M 2026H1 销售三单匹配（OMS / DMS 双渠道 客户Q-01~24）
- miaoke-sales-to-b-2025 — 客户M 2025 全年 ToB 销售三单匹配（FY25 五分类）
- miaoke-sales-to-b-2026 — 客户M 2026H1 ToB 销售三单匹配（冲销前置 / PBC 拆分 / 单测）
- miaoke-sales-to-c — 客户M ToC 四段 pairwise 对账（某电商平台 → 某订单中台 → OMS → SAP）
| 仓库 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| sap-fi-2026h1 | SAP FI 2026H1 序时账 JE 测试（Journal Entry Testing）：ACDOCA / BKPF / FAGLFLEXT 抽取、过账勾稽与异常凭证筛查 | 通用 | Python · SAP |
| CRRC_DT | CRRC 多公司 JE 会计分录测试：序时账合并 + 期初/发生额/期末余额勾稽（基于 ACDOCA / BKPF / BSEG） | 通用 | Python · SAP |
| CRRC_XC | CRRC 材料板块多公司 JE 测试：序时账合并 + 余额交叉验证（基于 BKPF / BSEG） | 通用 | Python · SAP |
| je-high-risk-screening | SAP JE 高风险分类筛查（HRC1/HRC2/HRC3 通用规则，序时账异常凭证识别） | 通用 | SQL · Python |
| sap-je-toolkit | SAP 多公司 JE 测试工具箱：序时账合并 + 期初/发生额/期末余额勾稽 + 交叉验证 | 通用 | Python · SAP |
工具类仓库按「一个仓库 = 一组相关工具」组织；下表按子工具 / SQL 模板逐条拆分，并链接至具体文件，便于检索与复用。
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| data_merge · 数据合并 | MM 多源数据自动合并（订单 / 收货 / 发票） | 通用 | Python |
| data_quality · 列校验 | 列结构一致性校验（缺失 / 错位 / 类型） | 通用 | Python |
| data_quality · 质量检查 | 空值 / 重复 / 范围等数据质量规则检查 | 通用 | Python |
| diagnostics · 匹配诊断 | 三单匹配为零归因诊断（定位断点） | 通用 | Python |
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| Excel 合并（脚本） | 多工作簿 / 工作表批量合并 | 通用 | Python |
| Excel 合并（Notebook） | 交互式 Excel 合并示例 | 通用 | Jupyter |
| 模拟数据生成 | 生成脱敏模拟数据集，用于工具自测 | 通用 | Jupyter |
| 项目编码提取 | 从文本 / 文档提取结构化项目编码 | 通用 | Jupyter |
| 网页爬虫 | 通用网页数据采集模板 | 通用 | Jupyter |
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| 销售订单匹配 | 销售订单 ↔ 收入勾稽、退货冲红、外币折算 | 通用 | SQL |
| 物料追溯 | BOM 产出 ↔ 组件消耗勾稽、重复值检测 | 通用 | SQL |
| 出库单分析 | 交付 / 退货 / 刷单 / 渠道集中度分析 | 通用 | SQL |
| 佣金 CAATS | 成交金额 × 佣金率 vs 账面重算 | 通用 | SQL |
| 利息预提 JAT | 应付利息应计重算（JAT） | 通用 | SQL |
| 会员对账 | 多支付渠道流水合并对账 | 通用 | SQL |
| 会员权责 | 会员递延收益按天摊销（Hive） | 通用 | SQL |
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| 余额交叉验证 | 期初 + 凭证净额 − 期末 = 0 的批量勾稽 | 通用 | Python |
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| 凭证模拟生成 | 生成脱敏模拟序时账（journal entries）用于自测 | 通用 | Python |
| 余额模拟生成 | 生成脱敏模拟科目余额表 | 通用 | Python |
| 数据完整性校验 | 勾稽规则校验（期初+发生额−期末=0 等） | 通用 | Python |
| Excel 合并 | 多工作簿批量合并 | 通用 | Python |
| 预处理 | 通用数据清洗与标准化 | 通用 | Python |
| SQL→表 | SQL 查询结果转结构化表 | 通用 | Python |
| 工具 | 说明 | 类型 | 技术 |
|---|---|---|---|
| 订单分析 | 某电商平台订单多维分析（GMV / 复购 / 客单价） | 通用 | Python · Pandas |
- 三单匹配（Three-Way Matching）：采购订单 / 收货单 / 发票 三方核对，定位差异并分类 Three-way matching: cross-check purchase order / goods receipt / invoice; locate and classify variances.
- 多源数据对账：OMS / DMS / SAP 系统间数据一致性校验 Multi-source reconciliation: consistency checks across OMS / DMS / SAP.
- 可复核输出：每个结论附带口径说明、源数据逻辑与运行记录，支撑审计留痕 Reviewable output: every result ships with its basis, source-data logic and run records for audit trail.
项目逻辑（三单匹配 / 序时账-余额核对 / 多源对账）依赖各 ERP 系统的标准数据结构与接口规范，以下为各厂商官方说明文档，作为数据口径与字段映射的权威依据。 The reconciliation logic relies on each ERP's standard data structures and interfaces. Official vendor docs below serve as the authoritative basis for data scoping and field mapping.
- SAP Help Portal — SAP 官方帮助门户，覆盖 ECC / S/4HANA 全模块文档
- SAP ERP (ECC) 文档 — MM / SD / FI 模块标准配置与底表结构
- SAP S/4HANA 文档 — S/4HANA 总账（ACDOCA）与凭证架构
- ABAP 关键字文档 / 数据字典 — 标准底表（BKPF / BSEG / EKPO / VBAK …）字段与域定义
- 用友开发者中心 — U8 / U9 / NC 开放接口与开发文档
- 用友 U8 产品与文档 — U8 存货 / 供应链 / 财务模块说明
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