大数据审计是随着信息技术的发展而兴起的一种审计方法，它利用海量的数据资源进行审计分析，以提高审计效率和质量。大数据审计具有以下特点：
1. 数据量大：大数据审计需要处理的数据量巨大，包括结构化数据和非结构化数据。这要求审计人员具备较强的数据处理能力。
2. 数据多样性：大数据审计涉及的数据类型多样，包括文本、图片、音频、视频等。这要求审计人员具备跨学科的知识。
3. 数据关联性：大数据审计需要分析数据之间的关联性，以发现潜在的风险和问题。这要求审计人员具备较强的数据分析能力。
4. 实时性：大数据审计需要实时获取和处理数据，以便及时发现和应对风险。这要求审计人员具备较强的技术能力。
5. 智能化：大数据审计可以利用机器学习、人工智能等技术，提高审计的准确性和效率。这要求审计人员具备一定的技术背景。
大数据审计的利弊如下：
利：
1. 提高审计效率：大数据审计可以快速地处理大量数据，缩短审计周期，提高审计效率。
2. 提高审计质量：大数据审计可以发现数据中的异常模式和潜在风险，从而提高审计质量。
3. 降低审计成本：大数据审计可以减少人工审计的工作量，降低审计成本。
4. 提高决策支持能力：大数据审计可以为管理层提供更全面、准确的信息，提高决策支持能力。
弊：
1. 数据安全风险：大数据审计需要处理大量的敏感数据，存在数据泄露的风险。
2. 技术依赖性强：大数据审计高度依赖于技术，如果技术出现问题，可能影响审计结果。
3. 人才短缺：大数据审计需要具备数据分析、编程等技能的人才，目前这类人才相对短缺。
4. 法规滞后：大数据审计涉及到隐私保护、数据安全等问题，相关法律法规尚不完善，给大数据审计带来挑战。
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