大数据审计分析的主体包括什么

大数据审计分析的主体主要包括以下几个部分：

1. 数据收集与整理：这是大数据审计分析的第一步，也是基础。需要通过各种手段收集和整理大量的数据，包括企业内部的数据、外部的数据等。这些数据可能来自不同的来源，如财务系统、人力资源系统、供应链管理系统等。在收集和整理过程中，需要注意数据的质量和完整性，确保后续分析的准确性。

2. 数据分析与处理：在收集和整理好数据后，需要进行深入的数据分析和处理。这包括对数据进行清洗、转换、整合等操作，以便更好地进行分析。同时，还需要使用各种数据分析工具和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，来发现数据中的潜在规律和趋势。

3. 风险识别与评估：在数据分析的基础上，需要进一步识别和评估企业可能存在的风险。这包括对企业的业务、财务状况、合规性等方面进行全面的审查，以发现潜在的风险点。同时，还需要对风险进行分类和分级，以便采取相应的措施进行管理和控制。

4. 审计计划与实施：根据风险识别的结果，制定相应的审计计划，并组织实施。这包括确定审计的范围、方法、时间等，以及安排审计人员和资源等。在实施审计过程中，需要严格按照审计计划进行，确保审计工作的有效性和准确性。

5. 审计报告与建议：在完成审计工作后，需要编写详细的审计报告，总结审计结果和发现的问题。同时，还需要提出相应的改进建议，帮助企业优化业务流程、加强内部控制、提高风险管理能力等。

6. 持续监控与改进：除了完成一次审计外，还需要建立持续的监控机制，定期对企业的运营和管理进行审计和评估。通过持续的监控和改进，可以及时发现和解决新出现的问题，确保企业的稳定和发展。

总之，大数据审计分析的主体主要包括数据收集与整理、数据分析与处理、风险识别与评估、审计计划与实施、审计报告与建议以及持续监控与改进等环节。通过这些环节的协同配合，可以实现对企业的全面审计和评估，为企业的健康发展提供有力支持。