大数据审计的特点和特征是

大数据审计是一种新兴的审计模式，它利用大数据分析技术对大量数据进行深入挖掘和分析，以发现潜在的风险和问题。大数据审计具有以下特点和特征：

1. 数据量大：大数据审计需要处理的数据量非常庞大，包括各种结构化和非结构化数据。这些数据可能来自不同的来源，如企业信息系统、社交媒体、物联网设备等。

2. 数据处理能力强：大数据审计需要具备强大的数据处理能力，能够快速地从海量数据中提取有价值的信息，并进行有效的分析和挖掘。这通常需要使用分布式计算、云计算等技术。

3. 数据安全要求高：由于大数据审计涉及敏感数据，因此对数据的安全性要求非常高。需要采取严格的数据加密、访问控制等措施，确保数据在传输和存储过程中的安全。

4. 算法复杂：大数据审计需要使用复杂的算法对数据进行分析和挖掘，以便发现潜在的风险和问题。这些算法通常涉及到机器学习、人工智能等领域的知识。

5. 实时性要求高：大数据审计需要实时地处理和分析数据，以便及时发现和应对风险。因此，大数据审计系统需要具备高速的数据处理能力和实时分析能力。

6. 跨领域应用广泛：大数据审计不仅可以应用于金融、保险、电信等行业，还可以应用于政府、医疗、教育等各个领域。这使得大数据审计具有广泛的应用前景。

7. 智能化程度高：随着人工智能技术的发展，大数据审计逐渐向智能化方向发展。通过引入智能算法和模型，大数据审计可以进一步提高其准确性和效率。

8. 依赖性强：大数据审计依赖于大量的数据和先进的技术手段，因此在实施过程中需要投入大量的人力、物力和财力。同时，大数据审计的效果也受到数据质量和算法性能的影响。

9. 法规政策支持：随着大数据技术的不断发展和应用，各国政府纷纷出台相关法规政策，以规范大数据审计的发展。例如，欧盟发布了《通用数据保护条例》（GDPR），要求企业在处理个人数据时必须遵循严格的规定。

10. 人才培养需求大：大数据审计作为一种新兴的审计模式，对专业人才的需求较大。企业和政府部门需要加强对大数据审计人才的培养，以满足大数据审计的发展需求。