近几年，政府审计系统从审计署、厅、市局到区级部门都认识到建设审计大数据的重要性，审计署在“十三五”国家审计工作发展规划中指出，我国将推进以大数据为核心的审计信息化建设，加大数据分析力度，拓展大数据技术运用，大幅提高运用信息化技术发现问题、评价判断、宏观分析的能力。
（一）审计大数据发展存在的问题
但在目前的审计大数据发展阶段，政府审计部门和审计从业人员依然存在着以下几个问题：
1.审计人员的传统思维束缚。部分审计人员或存在抵触心理，认为大数据分析手段是虚的，是花架子；或存在畏惧心理，觉得审计发展大数据手段会掩盖个人多年积累的审计经验和成绩；或存在畏难情绪，认为审计大数据技术很复杂，很难学；或存在经验主义至上，认为自己已有多年的审计经验，足够适应任何阶段的审计需要。
2.偏重建模共享轻思维挖掘。目前，政府审计行业普遍存在着过分强调数据分析模型的共享，而轻视了数据建模过程的思路学习。审计数据分析人员的经验交流过分强调“拿来主义”和“实用主义”，认为别人的建模脚本拿过来套用就算学会了对方的经验思路。但由于不同地区、不同部门的业务数据结构存在差异，不同地区由于经济水平和产业结构存在差异，以及审计监督方法的边际效应等原因，导致拿来的建模脚本这个“躯壳”往往是不适用的，政府审计从业人员应该去学习对方数据建模的逻辑思维和方法适用这个“精髓”。
3.审计所需的数据资源不足。一是缺乏数据布局的战略意识，同时也因为政务部门间的行政壁垒，部分审计人员存在根据审计需要提取数据即可的思想；二是数据资源储备不足，目前仅采集了部分外部数据资源；三是缺乏数据标准，审计部门尚未梳理各行业信息系统具有科学合理的数据标准；四是数据安全问题，审计部门存在数据安全忧虑，尚未建立起足够完善的数据安全管理和数据使用机制。
4.审计数据未得到充分运用。一是审计大数据未覆盖所有审计板块，目前审计大数据主要在财政审计领域得到一定程度的运用；二是审计人员普遍缺乏数据导向思维，审计人员主要基于根据审计经验判断的问题导向思维，缺乏以数据资源构建审计思路的思维；三是审计数据分析模型难以复制推广，受限于不同地区、不同部门、不同行业的数据差异，数据数据分析模型的复制推广存在难度；四是数据分析模型的边际效应，监督与反监督之间的博弈导致已构建的数据分析模型发现问题的效率在降低。
（二）大数据时代审计面临的挑战
大数据技术的发展为我国政府审计工作带来了新的机遇，消除时间地点限制，实现实时快速分析；扩大审计范围，提高审计效率；创新工作方法，推动审计转型；减少主观判断，增强审计结果的客观性[2]。同时也对新时代下的政府审计提出了更加严苛的挑战：
1.数据模型代替审计经验。在大数据时代，审计人员的经验价值将逐步被淡化，审计人员多年的审计经验和方法积累，将被转化为一个个具体的数据分析模型，将被数据分析人员更轻易的学习、理解和掌握。审计人员的职业价值更倾向创新，去思考新的审计分析方法，创造新的审计数据建模思路。
2.审计监督优势发生改变。在审计与被审计的博弈中，在大数据时代的前期，审计对被审计对象的监督优势将体现在审计所掌握的数据资源的优势上。随着政务信息系统整合共享和社会各行业信息数据流通运用的推进，审计监督的优势将逐步转向审计建模思维的优势差异。
3.审计监督目标发生改变。随着各地政务信息资源共享措施的推进，审计对象将开始利用数据间的关联性与互斥性等方法组建数据分析模型，开展政务办理、规范业务和化解审计监督，审计的目标将从发现问题逐步转变为对项目的事前绩效审计和政府决策，审计在逐步实现审计“全覆盖”的同时，审计抽查手段将成为审计历史。
4.审计人才需求发生改变。随着审计大数据的推进，审对人才的需求，将从传统审计经验型业务人才，过渡到审计业务与大数据复合型人才，并进一步过渡到对政府决策和公共服务应对能力与大数据复合型人才。现阶段，审计对审计人员素质需求，正倾向于具备对每一次审计新业务的快速学习和审计应对能力。
（三）审计监督职能要求推动数据建设
政府审计在行使审计监督职能中，直接面对着“六大关联”业务领域，一是从中央财政到省市县乃至每个乡镇的资金使用、从部门到项目具体执行单位的资金使用的纵向关联；二是从财政部门、发改委部门到一级、二级预算单位的各种专项资金的横向关联；三是财政、金融和企业三方面的跨行业数据关联；四是财政与其他多部门、多行业的数据关联；五是财政数据与业务数据、宏观经济数据的关联；六是非财政资金直系领域的政策跟踪相关的业务数据统计和关联。六大关联业务决定了政府审计部门需要去提取相关行业的业务数据资源，“十三五”国家审计工作发展规划提出到2020年前收集我国主要经济运行行业数据的建设目标，实现大数据时代下的审计监督运行和审计“全覆盖”的要求，各级政府审计部门需要构建审计数据资源资产，开展海量数据资源的统合汇聚、集中管理、综合利用和分发共享等审计研究和审计实践。