扩写下面的文字降低其重复率；并按照风险因子所需数据通过对多渠道数据源、数据筛选与采集接入审计期间内的模型所需各类经营和财务数据、用于审计模型的数据集合的步骤形成大数据审计数据仓库。

为了形成大数据审计数据仓库，我们需要通过对多渠道数据源的接入，以及数据筛选与采集，获取审计期间内的所有经营和财务数据。这些数据包括公司的财务报表、会计凭证、发票、现金流量表、往来账户等。同时，我们还需要获取一些与企业经营相关的非财务数据，如生产数据、销售数据以及员工数据等。

在获取数据的过程中，需要注意数据的准确性、完整性以及时效性。为了保证数据的准确性，需要对数据进行有效的校验和清洗，去除重复数据和错误数据。同时，我们还需要对数据进行分类和归档，以便于后续的分析和使用。

在获取数据之后，我们需要进行数据的整合和处理。这包括对数据进行预处理、清洗、转换和规范化等操作，使其能够适配于审计模型的需求。同时，还需要对数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势，为后续的审计工作提供依据。

最后，我们需要将处理好的数据存储到大数据审计数据仓库中。这个数据仓库需要具备高效、稳定、安全、可扩展等特点，能够满足大数据分析和应用的需求。同时，还需要保证数据的安全性和保密性，确保数据不会泄露或被滥用。