随着信息技术的发展和审计任务的加剧，大数据审计在审计工作中越来越重要，其数据分析也越来越快，在工作中可以有效的提高工作效率，在大数据审计发展道路上会遇到哪些问题？

一、大数据审计兴起的原因有哪些

大数据时代的到来首先是由数据丰富性决定的，与我们过去审计的传统审计不同，和数据化审计存在一定的差异。在这些结构化数据中有许多非结构化数据。如果我们想将这些数据下载到相关数据库进行分析，就会花费大量的金钱和时间。在此基础上进行了研究分析和定义，大数据审计需要新的处理模式，同时还要具有更强的决策能力、洞察力和过程优化能力、高增长率和多样化的信息资产。通过分析，我们可以看到大数据本身有四个非常明显的特点：一是数据量巨大。其次，有很多类型的数据。第三，数据的价值密度相对较低。它自己的处理速度相对较快。其中，一个特点可以看出，它与传统的审计方式不同数据挖掘技术有本质的区别，并有质的改进。

一、大数据审计发展面临着哪些问题

1.落后的审计方法。传统的社会学、经济理论和相关数据分析技术想要预测经济风险，他们通常需要等到相关事件发生并开始形成，然后根据收集到的相关信息进行分析。这种方法具有滞后性和较低的预警能力。传统的大规模数据审计方法只能依靠抽样分析，即从抽样部分推断审计对象的整体情况。所以，这种审计判断有很大的局限性，不能准确地描述问题。

2.在实现资源统一规划和使用的前提下，必须统一数据编码和信息标准，相互兼容。由于缺乏制度依据，部门之间难以横向协作，原有的信息孤岛审计机关很难获取审计数据并进行持续审计。

3.审计人员的专业素质难以提高。面对大量复杂的数据和信息来源，审计机构不仅要有能力收集和存储大量数据，还要能够从传统中快速分析和挖掘数据经验依赖转化为数据依赖，将测试审计人员的数据控制能力。

4.由于时间和地点的限制，传统的审计方法需要很长时间，无论是通过使用审计、现场检查实物，还是通过检索相关材料来证明。另一方面，由于审计内容巨大，审计时间往往严重不足。此外，当被审计单位从事实际审计工作时，往往需要考虑被审计单位的实际工作时间，并确保在相关人员工作时能够进行审计工作。这在很大程度上导致审计工作在时间上存在明显的自由问题，进一步使审计工作无法灵活有效地进行。

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