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。它通过收集、存储和分析大量数据，帮助审计人员发现潜在的风险和问题，从而提供更全面、准确的审计结果。大数据审计技术驱动的高效合规审计新策略主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与整合：大数据审计首先需要从各种来源采集大量的数据，包括财务数据、业务数据、社交媒体数据等。这些数据可能分散在各个部门和系统中，因此需要对这些数据进行整合，以便进行统一的分析和处理。
2. 数据分析与挖掘：通过对采集到的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的模式、趋势和关联性。这对于发现潜在的风险和问题具有重要意义。例如，通过对财务数据的深入分析，可以发现企业是否存在过度投资、资金占用等问题；通过对社交媒体数据的挖掘，可以发现企业是否存在不正当竞争、虚假宣传等问题。
3. 风险评估与预警：大数据审计可以帮助审计人员对潜在风险进行评估，并提前预警。例如，通过对历史数据的统计分析，可以预测未来可能出现的风险事件；通过对实时数据的监控，可以及时发现异常情况并采取相应措施。
4. 合规检查与审计：大数据审计还可以帮助企业发现其业务流程中的合规问题。例如，通过对业务流程的分析，可以发现是否存在违反法规、政策的行为；通过对合规数据的统计，可以发现企业是否存在违规行为。
5. 审计报告与决策支持：大数据审计可以为审计报告提供更全面、准确的数据支持。例如，通过对审计结果的分析，可以为企业提供改进建议；通过对审计过程中的数据挖掘，可以为决策者提供更有针对性的信息。
总之，大数据审计技术驱动的高效合规审计新策略具有显著的优势。它可以帮助企业更好地应对复杂的审计环境，提高审计效率和质量，降低审计风险。然而，大数据审计也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护、数据质量问题等。因此，企业在实施大数据审计时，需要充分考虑这些因素，确保审计工作的顺利进行。
