随着被审计单位信息化水平的不断提高，其产生业务数据和财务数据程几何倍数增长，其中不但包括海量的结构化数据，而且包括大量的非结构化和半结构化数据。审计工作在面临这些数据时，往往面临在审计一项数据时需要很多其他相关数据来佐证，以便确定数据真实性和发生业务的真实性。
对于这类问题，在传统的审计工作环境下，审计人员只能通过对大量的数据进手工核查，并同时要调取很多相关凭证和数据，工作量巨大并且工作效率很低。例如，审计人员如果想掌握财政资金去向时，需要同时掌握预算指标数据、部门预算数据、国库集中支付数据等海量，如下图所示：
面对如此众多的数据，审计人员凭借现有的审计工具是不可能完成审计任务的。
在这种情况下，利用大数据技术帮助审计人员实现各类数据的关联审计就成了审计信息化发展的一个主要方向。通过大数据技术，可以对海量的被审计数据进行关联分析，通过可以很多半结构化和非结构化数据进行关联分析，大大提高审计工作的准确。如下图所示就是利用大数据技术进行数据关联分析，得到财政资金的去向结果。
通过对财政部门、银行、被审计单位的预算指标数据、资金流水数据、财务数据、原始凭证、合同信息、招标信息、中标信息等大量的结构化和非结构数据采集，形成源数据库。利用数据调度管理，将各类数据进行加工整理，按不同维度组成相应的数据集市，并行目标数据库。并将整理好的各类数据以无差别的方式提供给审计人员。审计人员可以利用各类对比关联分析模型分析出财政资金的流向。
同时，在面对传统的各类结构化的财政数据关联分析时，大数据技术也可以很好的解决这一问题，如下图所示：
通过将预算科目和会计科目的对比，时审计人员可以快速定位财政资金使用异常的情况，并可以开展更加深入的审计及相关的延伸审计。
目前，大数据技术在各行各业都有了很多成熟的应用。在已经习惯了以数据说话的审计行业，大数据技术也必将为广大审计人员提供更强的审计能力支撑。
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