大力推進以大數據為核心的審計信息化建設，是提升審計能力，提高審計效率和審計質量，更好實現審計全覆蓋的必由之路。只有加深對大數據審計的認識和理解，才能在大數據發展的背景下，運用新技術，改變創新的工作方式，滿足審計人員的需求。在大數據環境下，數據分析和審計項目將更加緊密地結合在壹起。審計工作模式不再是傳統的審計方式，也不是數據的獨角戲，而是兩者的有機結合。良好的業務知識儲備是數據分析成功的前提，先進的計算機技術將為審計工作插上翅膀。審計人員不僅了解業務、政策法規，還能從數據流中還原業務流程，找出問題線索。因此，在人才培養和項目安排上，需要培養更多既懂審計業務又懂計算機技術的復合型人才，或者計算機應用水平過硬的審計人員。數據分析團隊的作用將更加突出，它將根據項目的需要進行分析，變被動為主動，將數據分析作為審計的壹部分，貫穿整個過程，緊跟當前審計發展的主流，促進審計工作效率的提高。
第二，做好使用規劃，完善海量數據的整理。
隨著數字化審計手段的不斷推廣，數據定期采集上報、統壹集中管理、授權使用將是未來數據管理的壹種工作模式。建立完善的數據定期收集機制，完善海量數據整理，建設全國審計數據“審計雲平臺”不可能壹蹴而就。在這個以數據積累、系統建設等基礎工作為重點的建設時期，壹方面要加強數據分類整理，提高數據標準化的數量和質量，建設好數據庫；另壹方面，要在保證數據安全的同時，規劃好數據使用權限，用好數據庫。這就需要從長遠發展的角度來規劃，既有長遠規劃，也有更貼近實際的短期規劃，管好用活數據，分類用好數據。數據使用的便捷性和安全保密之間存在客觀矛盾。只有做好數據規劃，完善管理制度，才能在安全性和便捷性之間找到壹個最優的平衡點，實現“整體分析、發現疑點、分散驗證、系統研究”的數字化審計模式。
第三，利用先進技術，實現數據挖掘的價值最大化。
壹是選擇信息化較好的行業或審計項目進行全面的數據分析，通過橫向和縱向的數據關聯分析，發現隱藏的問題。發揮數據審計發現疑點、綜合分析提煉的優勢，通過數據分析發現線索，精準定位、高效實施、運籌帷幄、決勝千裏，為現場審計提供技術支撐和保障，實現壹線審計工作與後臺數據分析的融合，不斷拓展審計的深度和廣度。二是從歷史數據中挖掘出有價值的審計線索。隨著“金審計工程”三期的全面實施，“國家審計雲”的建設已經提上日程。雲計算和大數據的壹個特點是“關註相關性而非因果性”。因此，應充分利用金融、工商、地稅、國稅等數據，圍繞具體審計項目，有計劃地考慮使用OLAP數據分析技術。通過構建數據倉庫，可以按主題對現有數據進行深度整合和挖掘，利用機器學習等先進的分析模型實現深度數據挖掘，用數據反映現實問題，提高數據利用價值。