『壹』 大數據審計和審計大數據的區別
大數據審計是利用大數據進行審計，
審計大數據是審計有關的大數據，
一個是審計利用的，
一個是審計形成的。
『貳』 計算機審計,大數據審計,IT審計三者之間的區別
大數據審計 是近年才有 意思的差不多 都是按設定好的規則都事物進行分析處理 准確信和自動控制不同
『叄』 數據審計是什麼意思
安華金和資料庫審計是一款面向資料庫運維和安全管理人員，實現對資料庫操作、訪問用戶，及外部應用用戶的審計。該系統具備全面、准確、高效的資料庫監控告警和審計追蹤能力，專業、主動、實時地監控資料庫通訊信息包。並在審計資料庫訪問行為操作的同時，風險策略觸發，實時發現數據使用異動、不專業的數據操作，第一時間通過告警通知用戶，除此之外提供的多維度關聯分析能力，能夠提供完整的證據鏈，進行事後追溯、定責，網路也有很多相關資料。
『肆』 什麼是大數據審計
企業組織審計部門的「大數據」審計，更准確地說，應該是審計「大數據」，因為無論從理念還是技術上，所謂的「大數據」審計都和真正的大數據審計有著較大的差異和差距。所謂的「大數據」審計可能就是用功能更強大軟體工具去統計分析范圍更大的抽樣范圍，而審計的思路和方法並沒有太大變化。
雖然借用大數據的理念促進企業組織審計工作的升級是件好事，但是，如果混淆大數據審計和審計大數據，不僅給審計部門的主管領導造成很大的誤解，以為實現了審計的風險全覆蓋，以為更多的風險盡在掌握中，而且，對於審計部門來說，也可能會僅僅滿足於審計大數據上，而忽視了拓展數據的多樣性，忽視了審計技術的創新，忽視了雲計算技術的應用，忽視了數據的挖掘，忽視了數據與數據之間的聯系，等等。
『伍』 大數據審計的特徵
一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法
數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。
數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
『陸』 什麼是資料庫審計
資料庫審計是指對復審計制日誌和事務日誌進行審查從而跟蹤各種對資料庫操作的行為，一般審計主要記錄對資料庫的操作、對資料庫的改變執行該項目操作的人以及其他的屬性。這些資料庫一般被記錄到獨立的平台中並且具備較高的准確性和完整性，針對資料庫活動或狀態進行取證檢查時，審計可以准確的反饋資料庫的各種變化對我們分析資料庫的各類正常異常違規操作提供證據。昂楷AAS能夠針對目前主流的資料庫（ORACLE、MSSQL、MYSQL、POSTGRESQL、Cache、….）的各種操作進行詳細的、實時的記錄，並以報表和資料庫列表的形式呈現給客戶！能夠審計的內容包括：
審計用戶對資料庫的登陸、注銷
審計用戶到資料庫表的查詢、插入、修改、刪除、創建……等