大数据审计是指利用大数据技术对审计对象进行审计的过程。它的特点包括：
1. 数据量大：大数据审计需要处理的数据量非常大，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、政府机构、金融机构等。
2. 数据类型多样：大数据审计涉及的数据类型非常多样，包括文本、图片、音频、视频等。这些不同类型的数据需要采用不同的处理方法和工具进行处理。
3. 数据处理复杂：大数据审计需要处理的数据量非常大，且数据类型多样，因此数据处理过程非常复杂。这需要采用高效的数据处理技术和算法，以确保审计结果的准确性和可靠性。
4. 实时性要求高：大数据审计需要对实时数据进行处理和分析，以便及时发现和预防潜在的风险和问题。因此，大数据审计对实时性的要求非常高。
5. 安全性要求高：大数据审计涉及到大量的敏感信息，如财务数据、客户信息等。因此，大数据审计需要采取严格的安全措施，以防止数据泄露和被恶意篡改。
大数据审计的弊端主要包括：
1. 技术难度大：大数据审计需要处理的数据量非常大，且数据类型多样，因此需要采用高效的数据处理技术和算法。这增加了审计人员的技术难度，可能导致审计效率降低。
2. 成本较高：大数据审计需要投入大量的人力、物力和财力，以处理和分析大量的数据。这可能导致审计成本增加，影响审计工作的开展。
3. 数据质量难以保证：由于大数据审计涉及的数据量非常大，且数据类型多样，因此很难保证数据的质量和准确性。这可能导致审计结果不准确，影响审计效果。
4. 实时性难以保证：大数据审计需要对实时数据进行处理和分析，以便及时发现和预防潜在的风险和问题。然而，由于大数据审计涉及的数据量非常大，且数据类型多样，因此很难保证实时性。
5. 安全性难以保证：大数据审计涉及到大量的敏感信息，如财务数据、客户信息等。然而，由于大数据审计涉及的数据量非常大，且数据类型多样，因此很难保证数据的安全性。
