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，包括各种结构化和非结构化数据。这要求审计人员具备强大的数据处理能力，能够快速、准确地分析数据，发现潜在的风险和问题。
2. 数据类型多样：大数据审计涉及的数据类型非常多样，包括文本、图片、音频、视频等。这些不同类型的数据需要采用不同的处理方法，以确保审计结果的准确性。
3. 数据关联性强：大数据审计需要关注数据之间的关联性，以便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，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息。
4. 实时性要求高：大数据审计往往需要在短时间内完成，以便及时发现和处理潜在风险。这就要求审计人员具备较强的数据处理能力和实时分析能力，能够迅速响应审计需求。
大数据审计的弊端主要包括：
1. 数据处理难度大：大数据审计需要处理的数据量非常大，且数据类型多样。这给审计人员带来了很大的挑战，需要具备强大的数据处理能力和数据分析能力。
2. 数据安全风险高：大数据审计涉及到大量的敏感数据，如果处理不当，可能导致数据泄露或被恶意篡改。因此，大数据审计需要高度重视数据安全，采取有效的安全防护措施。
3. 审计效率低：大数据审计需要处理的数据量非常大，且数据类型多样。这给审计人员带来了很大的压力，可能导致审计效率降低。为了提高审计效率，可以采用自动化审计工具，减少人工干预。
4. 审计成本高：大数据审计需要处理的数据量非常大，且数据类型多样。这给审计人员带来了很大的挑战，可能导致审计成本增加。为了降低成本，可以采用云计算等技术，实现数据的集中存储和处理。
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