大数据审计实现全覆盖的思路主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与整合：首先，需要建立一个全面、准确、实时的数据采集系统，将企业的各种业务数据、财务数据、交易数据等进行有效整合。这可以通过使用大数据技术来实现，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及数据仓库、数据湖等存储技术。
2. 数据清洗与预处理：在数据采集后，需要进行数据清洗和预处理，以去除噪声、填补缺失值、标准化数据格式等，为后续的数据挖掘和分析打下基础。
3. 数据分析与挖掘：利用大数据技术对整合后的数据进行分析和挖掘，发现潜在的风险点、异常行为、不合规操作等。这可以通过机器学习、深度学习等人工智能技术来实现，如分类、聚类、回归、决策树等算法。
4. 风险评估与预警：根据数据分析结果，对企业的风险状况进行评估，并建立相应的预警机制。这可以通过构建风险模型、制定风险指标体系等方式来实现。
5. 审计实施与监控：在风险评估的基础上，制定审计计划，对关键业务环节进行抽查和审计。同时，建立审计监控机制，实时跟踪审计进度和效果，确保审计工作的有效性。
6. 审计报告与反馈：根据审计结果，生成详细的审计报告，为企业管理层提供决策依据。同时，将审计过程中发现的问题和建议反馈给相关部门，推动问题的解决和改进。
7. 持续优化与升级：随着技术的发展和企业业务的不断变化，需要不断优化和升级大数据审计系统，提高审计效率和质量。这可以通过引入新的技术和方法、调整审计策略等方式来实现。
总之，大数据审计实现全覆盖的思路是通过数据采集与整合、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、风险评估与预警、审计实施与监控、审计报告与反馈以及持续优化与升级等多个环节，形成一个闭环的审计流程，实现对企业风险的有效管理和控制。
