첫째, 데이터 양이 많고 속도가 빠르다.
대용량 데이터 감사의 데이터 양은 일반적으로 기존 감사 데이터의 몇 배 또는 수십 배에 달하며 데이터 처리 속도가 빨라지고 데이터 저장, 통합, 분석, 시각화 등의 처리 능력이 더 많이 필요합니다. 대용량 데이터 감사에는 Hadoop, Spark 등과 같은 대용량 데이터 기술이 필요합니다. 이를 통해 데이터 처리 및 데이터 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
둘째, 데이터 다양성
기존 감사는 정형 데이터만 처리할 수 있는 반면, 대용량 데이터 감사는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 빅 데이터 감사는 기업의 다양한 데이터 소스를 통합 분석하여 기업의 운영 상황을 보다 포괄적으로 파악할 수 있습니다.
셋째, 데이터 정확도가 높습니다
대용량 데이터 감사는 감사자가 데이터를 보다 세밀하게 분석하여 잠재적인 문제와 위험을 보다 정확하게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 빅 데이터 감사를 통해 감사자는 데이터에 대한 심층적인 마이닝 및 분석을 수행하고 데이터의 예외 및 패턴을 파악하여 잠재적인 문제를 적시에 파악하고 처리할 수 있습니다.
넷째, 데이터 시각화
대용량 데이터 감사는 데이터 시각화를 통해 데이터 분석 결과를 제공하여 감사자가 기업의 운영 상태와 잠재적 위험을 보다 명확하게 파악할 수 있도록 합니다. 대용량 데이터 감사는 Tableau, QlikView 등과 같은 데이터 시각화 도구를 통해 감사 담당자의 데이터 이해 및 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다.
동사 (verb 의 약어) 데이터 보안
대용량 데이터 감사에는 기존 감사보다 데이터 보안이 더 많이 필요하며 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호하기 위해 보다 엄격한 데이터 보안 조치가 필요합니다. 대용량 데이터 감사 과정에서 데이터 암호화, 백업, 복구 등의 조치를 취하여 데이터 보안을 유지해야 합니다.
요약하자면, 대용량 데이터 감사는 데이터 양, 속도, 데이터 다양성, 데이터 정확도, 데이터 시각화, 데이터 보안 등의 특징을 가지고 있습니다. 빅 데이터 감사는 감사자가 더 높은 데이터 분석 처리 능력을 갖추어야 하며, 보다 정확하고 종합적이며 효율적인 감사를 위해 데이터의 보안과 무결성을 보장하기 위한 고급 기술과 조치가 필요합니다.