大数据审计是利用大数据技术和方法对组织内部的数据进行审计和分析，以发现潜在的风险和问题。然而，大数据审计面临的问题和困难主要包括以下几个方面：
1. 数据量大：随着信息技术的发展，组织内部产生的数据量呈爆炸性增长。这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如日志文件、邮件、社交媒体等。如何有效地收集、存储和管理这些数据，以便进行有效的审计，是一个挑战。
2. 数据质量差：大数据环境中的数据可能存在质量问题，如缺失值、错误值、重复值等。这些问题会影响数据分析的准确性和可靠性。因此，需要采用合适的数据清洗和预处理技术，以提高数据质量。
3. 数据安全和隐私问题：在大数据审计过程中，可能会涉及到敏感信息，如个人隐私、商业机密等。如何在保证数据安全的前提下进行审计，是一个重要问题。此外，由于大数据审计涉及大量数据的处理和分析，可能会暴露组织的敏感信息，从而引发安全问题。
4. 审计人员的技能和经验不足：大数据审计需要具备一定的技能和经验，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。然而，目前许多审计人员在这方面的知识和技能相对欠缺，这给大数据审计带来了一定的困难。
5. 审计工具和技术的限制：目前市场上的大数据审计工具和技术相对较少，且功能有限。这导致审计人员在进行大数据审计时，可能无法充分利用现有的工具和技术，从而影响审计效果。
6. 法规和政策限制：不同国家和地区的法律法规对大数据审计有不同的要求。例如，欧盟的GDPR规定了数据处理和保护的要求，而美国的SOX法案则对上市公司的信息披露提出了严格的要求。这些法规和政策为大数据审计带来了一定的限制。
7. 审计周期长、成本高：大数据审计通常需要较长的时间来完成，且成本较高。这可能导致审计人员在面对大量数据时感到压力过大，从而影响审计效果。
8. 审计结果的可解释性和可信度：由于大数据环境下的数据复杂性，审计结果的解释和验证存在一定的困难。审计人员需要具备较强的专业知识和经验，才能准确理解和解释审计结果。
总之，大数据审计面临着数据量大、数据质量差、数据安全和隐私问题、审计人员技能和经验不足、审计工具和技术限制、法规和政策限制以及审计周期长、成本高等问题和困难。为了解决这些问题，需要加强大数据审计人才的培养，提高审计人员的专业技能；同时，也需要不断探索新的审计方法和工具，提高审计效率和准确性。
