随着国家审计被提升至国家治理层面，党的十八届四中全会提出了构建横向到边、纵向到底的国家审计全覆盖体系，即实现监督对象全覆盖、监督过程全覆盖、监督方式多元化。审计全覆盖必将造成审计任务量的增加，依靠传统的审计方式和手段，无法实现审计对象的海量数据获取、存储及处理。而如今很多被审计单位提供的数据是TB甚至是PB级的大数据，大数据具有体量巨大（Volume）、处理速度快（Veracity）、数据种类多（Velocity）和价值密度低（Value）的特点，审计工作催生了应用大数据分析技术的需求，来解决审计需求和审计资源不匹配的矛盾。本文提出充分利用大数据的优势，改进国家审计技术和方法，提高国家审计效率，实现国家审计监督全覆盖的目标。 二、文献回顾 近年来，理论界针对大数据审计开展了一系列研究。秦荣生（2014）分析了大数据、云计算技术对审计的影响，提出了强化大数据、云计算审计应用的建议。顾洪菲（2015）从数据量、数据结构、数据处理方面分析大数据审计的技术要求，阐述了大数据审计的数据分析方法和分析结果的现实需求。朱玲玲（2016）通过分析审计计划、审计执行以及审计完成后大数据对审计思维模式及审计方法的影响，提出实现审计监督全覆盖的建议。靳思昌（2016）在分析大数据引发国家审计服务国家治理范式革命的基础上，阐述了大数据、公众参与、国家治理之间的内在机理，提出了国家审计服务国家治理的路径选择。何琰（2016）提出应用大数据分析技术使得审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变，审计方式从发现问题向风险预警转变，构建专业的审计分析队伍实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。 三、大数据的资产属性及价值创造 （一）大数据的资产属性 维克多（2013）认为大数据是人们获取新的认知、创造新的价值的源泉，通过数据挖掘能够给企业带来经济利益的数据集合。在大数据时代，谁掌握的数据和信息越多，谁对经济、企业发展等就越有发言权；谁掌握数据和信息越可靠，谁的决策就越准确；谁享有的数据资产越多，谁就有更大的竞争力。 随着大数据技术的日益成熟，有关数据的搜集、交易、处理、互换、整合的例子日益增多，大数据的资产属性越来越受到社会的认可。2015年4月15日，全国第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营，并完成首批大数据交易，这标志着大数据已进入资本市场，大数据资产开始流通并产生价值。大数据作为一种战略资产，已渗透到每个行业、领域和部门，在提升国家审计预警经济社会风险能力、变革全数据模式的审计思维上意义重大。审计机关收集被审计单位财务数据进行分析时，还可以向大数据交易所购买数据，与被审计单位内部数据进行印证，提高数据可信度，进而提高审计质量、降低审计风险。审计机关重建以来，积累了大量的审计数据信息，通过审计人员的数据挖掘，将看似无关的海量数据聚合起来，用特定的逻辑和算法找出数据之间的关联，将数据变为资产，推动这些资产在各个部门共享，发挥其价值，从而形成可以复制并反复交易的资产。例如，阿里巴巴平台交易产生的大数据，服装设计公司使用其中的服装交易数据能够用来调整产品设计（刘琦、童洋、魏永长等，2016）。 审计机关通过将客户数据录入，形成审计机关专有的数据池，通过运用这些数据可以更好地了解被审计单位的昨天今天，进而对被审计单位存在的风险做出预测分析，从而大大拓展审计机关的业务范畴。审计机关不再局限于审计、审阅业务，还可以开展数据审计、行为审计、责任审计等业务。大数据的价值不仅仅是海量的数据，还包括海量数据背后隐藏的高价值密度信息。2009年，阿里巴巴开始试水小额贷业务，取得了巨大的成功，引起诸多人关注。尽管弄清了它的运营机理，但却无法复制（王雯婷、张小竹、陶然等，2016）。原因在于阿里巴巴掌握的数据信息无法复制。由此可以看出数据的私密性使其能够成为企业的资产，并为企业创造价值。审计人员利用大数据将被审计单位信息集中在一起，就如同长了“千里眼”，足不出户就可以及时、全面地了解被审计单位的相关信息，从而减少以往审计中耗时、耗力的资料搜集工作，提高审计效率。数据资产化使以往看似“毫无价值”的数据成为企业资产的一部分，让沉睡的数据产生价值。大数据资产具有共享性、冗杂型、非实物形态、用途多样性、可反复使用、时效性、无消耗性、可网络传递等特征。在美国，十大数据中心与十大金融中心一样，需要军队维护安全，可见大数据对金融机构的重要性。大数据集合了海量交易数据、海量交互数据及海量数据处理，能大幅提升数据挖掘、分析、分享等能力。对审计机关来说，不论是从各种信息源搜集整理数据还是线下搜集信息，一旦挖掘出有价值的数据以后，就可以提高发现腐败的效率和精准度。随着数据量的不断增加和处理数据能力的提升，大数据的价值在某些方面已远远超出实物资产创造的价值，其应用场景非常广阔。 （二）大数据的价值创造 1.确立数据先行的审计理念。大数据时代，审计人员面对的是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。这就需要审计人员以数据为核心（郑卫，2016），在采集数据、研究数据的基础上，借助金审工程平台积累的数据，打破部门和行业束缚，建立数据分析先行和现场核查相结合的审计模式。利用各部门、各行业数据信息之间的横向关联特性和不同年度数据信息之间的纵向追溯特性，探索海量数据之间的关联关系，深挖数据，发现若干重大疑点，分散核查取证，进而深度分析、多维对比，有步骤地在审计过程中核查验证、追踪线索、发现问题。实现对资金、资产、资源分配过程中舞弊行为多发环节的精确定位、对权力控制薄弱环节的重点监控。 2.紧跟信息流向的理念。大数据时代，一些腐败线索隐匿于海量数据中，审计机关利用大数据掌握各行各业的信息和业务数据，充分关注资金的走向、物资的走向、业务的走向、信息的走向，通过对比关联分析，从中发现疑点，深挖严查，及时、主动地发现潜在的腐败案件线索，提高审计业务能力，提升审计业务质量。
