大数据审计是指利用大数据技术对审计对象进行审计的过程。它的特点包括：
1. 数据量大：大数据审计需要处理的数据量非常大，这要求审计人员具备强大的数据处理能力。
2. 数据类型多样：大数据审计涉及的数据类型非常多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 数据关联性强：大数据审计需要分析数据之间的关联性，以便发现潜在的风险和问题。
4. 数据分析复杂：大数据审计需要运用各种数据分析方法，如机器学习、深度学习等，以发现数据中的规律和模式。
5. 数据更新频繁：大数据审计需要实时或近实时地处理数据，以便及时发现和应对新的风险和问题。
大数据审计的利处包括：
1. 提高审计效率：大数据审计可以快速地处理大量数据，提高审计效率。
2. 发现潜在风险：大数据审计可以发现数据中的异常和风险，帮助审计人员及时发现和应对潜在风险。
3. 提供决策支持：大数据审计可以为审计人员提供有价值的信息，帮助他们做出更好的决策。
大数据审计的弊端包括：
1. 数据安全风险：大数据审计需要处理大量的敏感数据，如果数据泄露或被恶意攻击，可能会对审计结果产生影响。
2. 数据分析难度大：大数据审计需要运用复杂的数据分析方法，这对审计人员的专业知识和技能提出了较高的要求。
3. 数据质量难以保证：大数据审计需要依赖高质量的数据，但在实际中，数据的质量可能受到多种因素的影响，如数据污染、数据缺失等。
4. 审计成本高：大数据审计需要投入大量的人力、物力和财力，对于一些小型企业来说，这可能是一个较大的负担。
总的来说，大数据审计具有许多优点，但也存在一定的风险和挑战。在实际应用中，需要根据具体情况权衡利弊，选择合适的审计方法和工具。
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