大数据审计是利用大数据技术对审计对象进行审计的过程。它的特点是数据量大、数据类型多、数据处理速度快、数据价值高。大数据审计的优点是能够提高审计效率，减少审计成本，提高审计质量。
大数据审计的弊端主要有以下几点：
1. 数据安全问题：大数据审计需要处理大量的数据，如果数据存储和传输过程中出现安全问题，可能会导致审计结果失真，影响审计效果。
2. 数据分析能力要求高：大数据审计需要具备较强的数据分析能力，否则可能无法准确理解和解释审计结果，影响审计决策。
3. 技术更新快：大数据技术和工具更新迅速，如果不能及时跟上技术发展的步伐，可能会影响大数据审计的效果。
4. 法律法规限制：大数据审计涉及到个人隐私等问题，需要遵守相关法律法规，否则可能会引发法律纠纷。
5. 人力资源需求大：大数据审计需要大量的专业人员，包括数据分析师、数据科学家等，这可能会增加审计成本。
6. 数据质量问题：大数据审计需要处理的数据可能存在质量问题，如数据不完整、数据不一致等，这可能会影响审计结果的准确性。
7. 数据挖掘深度有限：大数据审计虽然可以处理大量的数据，但可能无法深入挖掘数据背后的深层次信息，影响审计效果。
8. 数据可视化难度大：大数据审计需要将大量复杂的数据转化为易于理解的图表或报告，这可能会增加审计人员的工作量。
9. 数据来源多样：大数据审计需要处理来自不同来源的数据，这可能会增加审计的难度和复杂性。
10. 数据关联性分析困难：大数据审计需要分析数据之间的关联性，这可能会增加审计的难度和复杂性。
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