1.审计数据的真实性和可靠性

在计算机审计环境中，数据存储在磁性介质中，所需的信息必须通过人机对话从计算机系统中传输出来进行分析。在数据生成过程中，有许多人为控制链接，不同单位会生成不同的数据格式，审计师在收集数据时，由于不确定数据的真实性和不同数据格式的不可预测错误，审计风险增加。

2.审计数据的完整性

随着经济活动的日益复杂，数据量呈几何级增长，每天可以生成大量携带不同信息的数据，不仅包括数值类型，还包括各种文档、图片等。审计人员在收集数据时，由于专业数据信息或数据之间的检查关系不清楚或被审计单位故意隐瞒部分数据信息，可能导致数据收集不完整，数据分析结果不能反映真实有效的审计信息。

3.存储和保护审计数据

互联网的发展带来了信息量的爆炸性增长。在这种环境下，为了拓宽审计的深度和广度，必须从大量数据中进行筛选，获得的数据必须存储在当地，以确保随机使用和相关分析。因此，计算机本身的存储容量也成为限制大数据审计效果的一个重要方面。同时，审计数据往往涉及被审计单位的秘密或内部信息。如何确保数据安全，防止数据泄露也是大数据审计需要解决的关键问题。

4.审计数据的分析

虽然计算机已经渗透到审计工作的各个领域，但大多数仍然停留在数据统计分析或网络查询法规和信息中，计算机分析的应用程度仍然很低。数据分析技术难以掌握，大数据分析方法与审计的有效整合是限制大数据审计发展的关键环节。

分析审计数据的风险

目前电子数据的分析更多是靠人工统计和对事物判断的经验来得到审计结果，对于结果的不确定性在一定程度上给审计工作带来了风险。

6.审计人员的综合素质

一方面，懂计算机、精通审计业务的复合型人才较少。另一方面，随着现代信息技术的快速发展，被审计单位的信息更新速度非常快。审计人员综合能力的限制也是大数据审计发展和应用的挑战。

7.各部门之间的沟通协调

被审计单位不愿意合作或不了解审计工作的性质，可能会导致数据提供不及时、不完整、不兼容等问题。上下审计机构之间缺乏沟通和技术沟通可能会导致数据使用质量低或在现有条件下无法分析收集到的数据。

1.审计取证更充分

随着信息化程度的快速提高和互联网技术的快速发展，被审计单位可以提供更多、更多的财务和业务数据，审计部门可以充分利用计算机数据库和大数据分析，利用收集到的各种数据建立集中统一的数据平台，快速、准确、跨年度、跨部门的数据进行综合分析，解决抽样数据的局限性，有助于发现更常见的问题和规则，获得更充分的审计证据，更大地发挥审计监督作用。

2.选择更多的分析方法

数据挖掘技术的发展带来了大数据审计的多样性。传统的数据分析技术，如相关规则挖掘、聚类分析、遗传算法、机器学习等大数据分析技术，如交叉分析、语义分析技术、图形转换技术、语音识别技术等，可应用于审计领域，有助于提高审计在经济运行中的监督能力。

3.可视化技术更有利于审计数据的分析

可视化技术是大数据应用的重要方面之一，可以帮助审计人员快速、有效、直观地分析大量数据，形成的可视化结果可以帮助审计人员快速、准确地从大量被审计单位的数据中找到有效的线索。目前，该技术已应用于医疗保险审计和金融审计，并取得了一些成果。

实现审计全覆盖和实时分析

随着云计算、大规模并行计算等技术的发展和应用，将实现审计数据的实时处理和快速决策；大数据时代的到来和互联网技术的发展，使审计不再是空中城堡，真正实现持续审计、跟踪审计，实现盲点，无死角。