大数据已成为当今社会的重要战略资源。在大数据背景下，审计行业也迎来了前所未有的机遇与挑战。在大数据审计过程中，我们面临着诸多障碍，如数据质量、隐私保护、技术手段等。本文将针对大数据审计障碍进行深入剖析，以期为企业、政府部门和审计人员提供有益的借鉴。
一、数据质量障碍
1. 数据准确性障碍
在大数据审计中，数据准确性是首要考虑的问题。现实情况是，由于数据来源众多，数据质量参差不齐，给审计工作带来了很大的困扰。据权威数据显示，我国企业内部数据质量达标率仅为20%左右，严重影响了大数据审计的准确性。
2. 数据完整性障碍
大数据审计需要全面、系统地收集和分析数据，在实际操作过程中，由于数据分散、不完整，使得审计工作难以全面开展。据统计，我国企业数据完整性不足，导致大数据审计难以全面揭示问题。
3. 数据一致性障碍
大数据审计需要统一的数据标准，以保证审计结果的准确性。由于数据来源、格式和结构的不同，数据一致性难以保证。这不仅增加了审计工作的难度，还可能导致审计结果的偏差。
二、隐私保护障碍
1. 个人隐私泄露风险
大数据审计过程中，不可避免地涉及个人隐私信息。如果处理不当，将面临隐私泄露的风险。据我国《网络安全法》规定，未经用户同意，不得收集、使用个人信息。
2. 企业商业秘密泄露风险
在大数据审计中，企业商业秘密可能被泄露。一旦商业秘密泄露，将给企业带来严重的经济损失。因此，如何在确保审计质量的前提下，保护企业商业秘密，成为大数据审计的一大挑战。
三、技术手段障碍
1. 数据挖掘技术障碍
大数据审计需要运用数据挖掘技术对海量数据进行挖掘和分析。我国在数据挖掘技术方面相对滞后，难以满足大数据审计的需求。
2. 数据安全防护技术障碍
大数据审计过程中，数据安全是关键。我国在数据安全防护技术方面还存在诸多不足，如加密、脱敏、备份等技术手段不够完善。
3. 数据可视化技术障碍
数据可视化是将复杂的数据转化为图形、图像等形式，便于审计人员直观理解。我国在数据可视化技术方面相对落后，难以满足大数据审计的需求。
大数据审计在带来机遇的也面临着诸多障碍。要克服这些障碍，需要从以下几个方面着手：
1. 提高数据质量，确保审计准确性；
2. 加强隐私保护，降低泄露风险；
3. 提升技术手段，提高审计效率；
4. 建立健全相关法律法规，规范大数据审计行为。
大数据审计是一项复杂的系统工程，需要全社会共同努力，才能实现审计行业的转型升级。
