大数据审计是指对大数据环境中的数据收集、存储、处理、分析和应用等各个环节进行监督和检查，以确保数据合规性和安全性。在当今信息化社会，大数据已成为企业运营、政府管理和社会服务的重要资源，其安全与合规性问题日益突出。因此，大数据审计成为确保数据合规性与安全性的关键手段。
首先，大数据审计有助于发现数据安全问题。大数据环境下，数据量巨大且来源多样，包括个人隐私数据、商业机密信息等敏感数据。这些数据可能被非法获取、泄露或滥用，给企业和政府带来重大损失。通过大数据审计，可以及时发现数据安全隐患，如数据泄露、篡改、丢失等，从而采取有效措施保护数据安全。
其次，大数据审计有助于确保数据合规性。随着数据法规的不断完善，企业和个人需要遵守相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《个人信息保护法》等。大数据审计可以帮助企业了解自身在数据合规方面的表现，发现潜在的违规行为，并及时采取措施整改。此外，大数据审计还可以帮助企业建立完善的数据治理体系，提高数据合规性水平。
大数据审计的实施需要遵循以下原则：
1. 全面性原则：大数据审计应覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，以确保全面了解数据情况。
2. 独立性原则：大数据审计应由独立的第三方机构或专业团队进行，以保证审计结果的客观性和公正性。
3. 系统性原则：大数据审计应从整体上分析数据问题，而不仅仅是局部问题。这要求审计人员具备系统思维能力，能够将各个部分有机地联系起来，发现问题的根源。
4. 动态性原则：大数据环境不断变化，数据问题也随之变化。大数据审计应具有动态性，能够适应环境变化，及时发现新的问题。
5. 协同性原则：大数据审计需要各部门之间的密切配合，共同完成审计任务。这要求各部门之间建立良好的沟通机制，形成合力。
总之，大数据审计是确保数据合规性和安全性的关键手段。通过大数据审计，可以及时发现数据安全问题，确保数据合规性，为企业和个人提供有力保障。同时，大数据审计也需要遵循一定的原则和方法，以提高审计效果。
